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Le PDG de DeepMind, Hassabis, prévoit l'AGI dans les cinq ans alors que l'IA provoque une révolution industrielle décuplée
Le 14 avril, heure de Pékin, Demis Hassabis, PDG de DeepMind, a livré des analyses percutantes sur l’état actuel et la trajectoire future de l’intelligence artificielle lors d’une récente interview en podcast. Il a prédit avec audace que l’IAG (Intelligence Artificielle Générale) sera réalisée dans les cinq années à venir, tout en mettant en garde contre le fait que l’IA d’aujourd’hui se trouve dans une phase unique : elle est « surévaluée à court terme et sérieusement sous-estimée à long terme ».
L’ampleur réelle de la révolution de l’IA : une révolution industrielle décuplée, dix fois plus rapide Hassabis a souligné que cette vague d’IA ne constitue pas une mise à jour technologique habituelle, mais plutôt une « révolution industrielle décuplée, se déroulant dix fois plus vite ». Alors que les effets secondaires des révolutions industrielles passées ont pris un siècle à l’humanité pour absorber, cette fois, tous les impacts seront compressés en seulement dix ans. Il a défini l’IAG comme « une révolution industrielle décuplée à une vitesse décuplée », exhortant l’industrie à se préparer à l’avance aux perturbations sociales et économiques à grande échelle.
L’écart entre les quatre principales entreprises d’IA s’élargit, au lieu de se réduire Contrairement à l’idée reçue selon laquelle l’écart se réduit, Hassabis a fait remarquer que l’écart technologique entre les quatre principales entreprises d’IA au monde continue de s’élargir. Cela signifie que le paysage concurrentiel futur deviendra plus fragmenté, les avantages des entreprises leaders pouvant même devenir encore plus enracinés.
L’IA actuelle est une « intelligence par bribes » Hassabis a décrit la caractéristique fondamentale de l’IA actuelle comme étant une « intelligence par bribes » : lorsqu’on lui pose une question d’une certaine manière, l’IA performe de manière surprenante ; mais si la question est formulée différemment, la même question peut échouer au niveau le plus basique. Il estime que la raison fondamentale est que l’IA reste fragmentée et ne peut pas tisser tous les savoirs en un tout cohérent comme le fait le cerveau humain. Cette faille entraîne des lacunes évidentes dans la fiabilité de l’IA dans des scénarios complexes.
Les lois de mise à l’échelle fonctionnent toujours, mais les règles du jeu changent En ce qui concerne les lois de mise à l’échelle largement débattues, Hassabis a déclaré que le phénomène de rendements décroissants existe bel et bien, mais qu’« il n’est pas mort pour autant ». Le véritable changement réside dans le fait que la concurrence est passée du « qui a le plus d’argent et de puissance de calcul » au « qui peut proposer de nouvelles idées ». L’innovation deviendra le facteur clé déterminant le succès à l’étape suivante.
Commentaire éditorial de AIbase
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