Bienvenue à la deuxième partie de notre discussion fascinante avec ChatGPT. Dans le segment initial de notre conversation, nous avons discuté du rôle de la collecte de données, de l'annotation et de l'importance de Human-in-the-loop dans la formation des grands modèles de langage. Nous allons maintenant parler des défis, des biais rencontrés lors de la formation des modèles d'IA, de leur application et de la manière dont les modèles d'IA avancés affectent les humains en général.
- Systèmes basés sur des règles : Celles-ci impliquent la création de règles spécifiques que la machine suit pour annoter les données. Par exemple, une règle pourrait être d'étiqueter tout texte qui ressemble à une adresse e-mail (par exemple, contient le symbole '@') comme un 'E-mail'.
- Modèles d'apprentissage automatique : Des modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés peuvent être utilisés pour annoter de nouvelles données. Par exemple, un modèle de reconnaissance d'entité nommée pré-entraîné pourrait être utilisé pour identifier et étiqueter des entités dans un texte.
- Apprentissage actif: Dans cette méthode, un modèle d'apprentissage automatique est initialement formé avec un petit lot de données annotées manuellement. Ensuite, le modèle annote les données dont il a le plus confiance, et ces annotations sont vérifiées et corrigées par des annotateurs humains. Le modèle est recyclé avec cet ensemble de données plus grand et le processus est répété.
- Surveillance faible : Ici, plusieurs annotateurs faibles (qui peuvent être des systèmes basés sur des règles, du crowdsourcing, des heuristiques, etc.) sont utilisés pour étiqueter les données. Bien que chaque annotateur faible soit imparfait, leurs étiquettes combinées peuvent fournir une bonne approximation pour former un modèle initial.
- Apprentissage par transfert : Cette approche exploite un modèle qui a été formé sur une tâche et l'applique à une autre tâche connexe. Par exemple, un modèle formé pour reconnaître des objets dans des images pourrait être utilisé comme point de départ pour un modèle conçu pour reconnaître des types d'objets spécifiques.
Bien que l'annotation automatisée puisse être un outil puissant, il est important de se rappeler qu'elle n'est pas toujours parfaite et que la qualité peut varier en fonction de la méthode utilisée et de la complexité de la tâche. Il peut y avoir des erreurs dues à des biais dans les règles initiales ou l'ensemble de formation, et les tâches complexes nécessitent souvent encore une surveillance humaine. Ainsi, une combinaison d'annotations automatisées et manuelles (apprentissage semi-supervisé) est souvent la meilleure approche pour les ensembles de données volumineux et complexes.
- Diversité et représentativité des données : Il est difficile de s'assurer que les données collectées englobent divers scénarios et représentent avec précision les conditions du monde réel. Par exemple, un modèle de reconnaissance d'images nécessite des images avec un éclairage, des orientations et des arrière-plans variés.
- Confidentialité des données et éthique : Le respect des droits à la vie privée et l'adhésion aux directives éthiques lors de la collecte de données sont cruciaux. L'anonymisation des données des patients dans l'IA des soins de santé garantit la confidentialité sans compromettre son utilité pour la formation des modèles.
- Qualité des données: Des données de haute qualité sont essentielles ; des données bruyantes, non pertinentes ou incorrectes peuvent avoir un impact négatif sur les performances du modèle. Les données des médias sociaux, avec l'argot, les fautes de frappe et l'utilisation incohérente du langage, posent des défis pour la formation à l'analyse des sentiments.
- Qualité et cohérence des annotations : Garantir des annotations précises et cohérentes est complexe. Dans la classification d'images, différents annotateurs étiquetant différemment le même objet peuvent confondre le modèle lors de la formation.
- Temps et coût : L'annotation manuelle prend du temps et coûte cher, en particulier pour les grands ensembles de données. Pour le traitement du langage naturel, les annotateurs ont besoin de beaucoup de temps et d'expertise linguistique pour comprendre le contexte du texte.
- Évolutivité: La mise à l'échelle du processus d'annotation tout en maintenant la qualité est un défi. Les modèles de langage nécessitent souvent des milliards d'exemples, ce qui nécessite une coordination au sein d'une grande équipe d'annotateurs et assure la cohérence entre les annotations.
- Ambiguïté d'étiquetage : Les étiquettes correctes peuvent être subjectives et sujettes à interprétation. Les annotateurs peuvent avoir des opinions divergentes sur les tâches d'analyse des sentiments, ce qui conduit à différentes attributions d'étiquettes pour le même texte.
- Données sensibles: La manipulation de données sensibles, telles que des dossiers médicaux ou financiers, nécessite des précautions supplémentaires. Les annotateurs peuvent avoir besoin d'une formation spécialisée ou d'une certification pour traiter ces données de manière appropriée et assurer leur protection.
Relever ces défis nécessite souvent une bonne planification de projet, des directives claires pour les collecteurs de données et les annotateurs, l'utilisation d'outils automatisés lorsque cela est possible et un système robuste de contrôle de la qualité.
- Équilibrez l'ensemble de données : Ajustez le jeu de données pour avoir une représentation égale des différentes classes.
- Utilisez des algorithmes d'atténuation des biais : Utiliser des techniques conçues pour réduire les biais dans les prédictions du modèle.
- Appliquer la confidentialité différentielle : Ajoutez du bruit aux données pour protéger les attributs sensibles.
- Effectuez un réglage fin du modèle sensible aux biais : Ajustez le modèle en tenant compte de l'atténuation des biais.
- Employez un examen humain et des directives : Les examinateurs suivent des directives qui leur ordonnent de ne favoriser aucun groupe lors des ajustements.
- Établir une boucle de rétroaction continue : Une interaction régulière avec les examinateurs permet un apprentissage continu et une correction des biais.
N'oubliez pas qu'il est difficile d'éliminer complètement les biais, mais ces étapes peuvent aider à les réduire.
- Génération de contenu : Ils peuvent aider à générer du contenu tel que des articles, des rapports et des e-mails.
- Service Client : Ils peuvent être utilisés dans des chatbots et des assistants virtuels pour automatiser le support client.
- La traduction de la langue: Ils peuvent aider à traduire du texte entre différentes langues.
- Tutorat: Ils peuvent fournir des explications sur divers sujets, aidant à l'éducation.
- Écriture de code : Ils peuvent aider à écrire du code, en aidant au développement de logiciels.
- Marketing et publicité: Ils peuvent générer du contenu créatif pour les campagnes marketing.
- Accessibilité: Ils peuvent aider à générer de la parole pour les applications de synthèse vocale.
- Automatisation des tâches : Les tâches routinières et banales, en particulier dans des secteurs tels que la fabrication, la logistique et le travail de bureau, pourraient être automatisées, entraînant des suppressions d'emplois.
- Création de Nouveaux Emplois : Du côté positif, l'essor de l'IA créerait de nouveaux rôles qui n'existaient pas auparavant, tels que des spécialistes de l'IA, des analystes de données, des ingénieurs en apprentissage automatique et des rôles dans l'éthique et la politique de l'IA.
- Transformation d'emploi : De nombreux emplois seront transformés plutôt qu'éliminés, l'IA prenant en charge les aspects routiniers du travail, permettant aux employés de se concentrer sur des tâches plus complexes et plus créatives.
- Transfert de la demande de compétences : Il y aura une demande accrue de compétences numériques et de compréhension de l'IA, ce qui pourrait entraîner un déficit de compétences à court terme.
Ainsi, alors que l'IA perturbera sans aucun doute les marchés du travail, elle présente également des opportunités pour de nouveaux emplois et une productivité accrue.
- Manque de compréhension: Les modèles d'IA ne comprennent pas le contexte ou les concepts de la même manière que les humains. Ils identifient des modèles dans les données mais ne comprennent pas la signification sous-jacente.
- Dépendance des données : Ils nécessitent de grandes quantités de données pour la formation. Si les données sont biaisées, incomplètes ou de mauvaise qualité, les performances du modèle peuvent être considérablement affectées.
- Généralisation: Les modèles entraînés sur des tâches ou des ensembles de données spécifiques ont souvent du mal à généraliser leur apprentissage à de nouveaux scénarios inédits.
- Explicabilité: Il est souvent difficile de comprendre pourquoi certains modèles (en particulier les modèles d'apprentissage en profondeur) ont pris des décisions spécifiques, conduisant à un manque de transparence ou d'interprétabilité.
- Robustesse: Les modèles d'IA peuvent être sensibles aux modifications mineures des données d'entrée (bruit, distorsion) et peuvent ne pas fonctionner de manière fiable dans toutes les conditions.
- Préoccupations éthiques: Les applications d'IA peuvent entraîner des problèmes de confidentialité, une utilisation abusive potentielle ou des préjugés involontaires, ce qui soulève des préoccupations éthiques et juridiques.
Depuis la date limite de mes connaissances en septembre 2021, l'IA a fait des progrès significatifs dans la compréhension contextuelle, en particulier avec le développement de modèles de langage sophistiqués comme GPT-3 et GPT-4. Ces modèles peuvent générer un texte de type humain en fonction des entrées qu'ils reçoivent et de leur compréhension interne des relations entre les mots et les concepts.
Cependant, il est important de noter que cette « compréhension » est différente de la compréhension humaine. Les systèmes d'IA, tels qu'ils existent actuellement, ne possèdent pas de conscience, de conscience de soi ou la même profondeur de connaissances expérientielles que les humains. Ils interprètent le contexte en fonction de modèles de données, et non d'une expérience vécue ou d'une compréhension intuitive des nuances. Par conséquent, leur compréhension du contexte est fondamentalement différente de la nôtre.
Par exemple, alors que l'IA peut générer une réponse à une question sur une expérience personnelle, telle que "comment vous êtes-vous senti le premier jour d'école ?", elle le fait en se basant sur des modèles de données sur lesquels elle a été formée, et non sur aucune expérience personnelle ou des émotions qu'il a. Une IA n'a pas de sentiments ou d'expériences personnelles.
Pour l'avenir, c'est difficile à dire. Les progrès dans la recherche et le développement de l'IA se poursuivent à un rythme rapide, mais le saut de la reconnaissance des formes à une véritable compréhension et conscience de type humain est énorme, et nous ne savons pas encore si c'est possible ou comment cela serait réalisé. Même si les systèmes d'IA deviennent plus sophistiqués dans l'interprétation du contexte, cela ne signifie pas nécessairement qu'ils en ont une compréhension humaine.
- Amélioration de la compréhension et de la génération du langage naturel : Une IA conversationnelle plus humaine et de meilleures traductions automatisées.
- Équité, explicabilité et transparence de l'IA : Techniques pour comprendre la prise de décision de l'IA, assurer l'équité et promouvoir la transparence.
- L'IA dans le domaine de la santé : Amélioration du diagnostic des maladies, prédiction des résultats pour les patients et traitement personnalisé grâce à l'IA.
- Apprentissage par renforcement et IA générale : Des systèmes d'IA plus adaptables qui peuvent apprendre une variété de tâches et s'adapter à de nouvelles situations.
- IA et informatique quantique : Puissance de calcul accrue permettant des modèles plus complexes et des temps de formation plus rapides.
- Apprentissage fédéré : Apprentissage automatique préservant la confidentialité qui forme des modèles sur plusieurs appareils sans partager de données.
