Le début de la fin de l’IA

L’effondrement des modèles d’IA : Quand les machines apprennent des machines

Col. Justin Spears, 49th Wing commander, introduces his dog, Blue, to a Vision 60 Q-UGV ground robot at Holloman Air Force Base, N.M., April 17, 2023

Dans le monde en évolution rapide de l’intelligence artificielle, les grands modèles linguistiques jouent un rôle central dans de nombreuses applications, de la traduction automatique à la génération de contenu. Ces modèles, initialement formés sur des données générées par l’homme, se trouvent aujourd’hui confrontés à un nouveau défi : l’effondrement du modèle lorsqu’ils sont formés sur des données générées par des machines.

Selon une étude récente menée par des chercheurs britanniques et canadiens, l’utilisation croissante de contenus générés par l’IA sur le web pourrait corrompre les données d’entraînement des futurs modèles d’IA. En d’autres termes, si un modèle d’IA est formé à partir de textes générés par une autre IA, cela peut entraîner une dégradation majeure de sa performance en quelques itérations seulement. Cet « effondrement du modèle » se produit lorsque l’IA apprend des erreurs et des imperfections d’autres modèles d’IA, ce qui peut finalement conduire à une fausse perception de la réalité.

Issues possibles:

1. Qualité des données : La prédominance de contenus générés par l’IA pourrait entraîner une dégradation de la qualité des données disponibles pour l’entraînement. Des erreurs et des biais pourraient s’accumuler, rendant les modèles moins fiables.
2. Perte de diversité : En utilisant principalement des données générées par des machines, les modèles pourraient perdre la richesse et la diversité des contenus générés par l’homme, limitant ainsi leur capacité à comprendre et à générer des textes variés.
3. Solutions potentielles : Pour éviter l’effondrement du modèle, il est essentiel de préserver les données d’entraînement générées par l’homme. Les entreprises et les chercheurs devront investir davantage dans la collecte et l’annotation des données pour garantir la qualité et la diversité des entrées pour les futurs modèles d’IA.

L’avenir de l’intelligence artificielle dépendra en grande partie de la qualité des données sur lesquelles elle est formée.