Quand l'IA générative devient l'IA dégénérative…
Tout le monde sait que la consanguinité mène à la dégénérescence : moins de diversité génétique → plus de tares.
En IA, c’est la même logique : si on entraîne un modèle sur des données qu’il a lui-même produites, il finit par se détériorer.
Cette vidéo a le mérite de l'illustrer concrètement :
- l'auteur est parti de l'image de départ,
- puis a demandé à ChatGPT 74 fois de créer une réplique exacte de l'image précédente.
Le résultat final n'a que peu de rapport avec l'image d'origine.
Différentes études ont constaté ce problème.
Rassurant d'un certain côté : au fond, volontairement ou non, l'IA, comme les humains dégénèrent si elle est trop auto-centrée.
Les chercheurs parlent de "Model Collapse" (Shumailov en 2023).
OpenAI et d'autres ont confirmé le risque par la suite : l’IA s’uniformise, perd de la richesse, se met à répéter ses erreurs, et finit par tourner en rond.
Bref : sans diversité des données, l’IA s’appauvrit.
Comme quoi, ce n’est pas qu’un problème technique.
C’est aussi une métaphore de nos sociétés :
- si on recycle toujours les mêmes idées,
- si on s’enferme entre gens qui pensent pareil,
- si on vit uniquement de ce qu’on a produit hier…
C'est pourquoi le débat, l'échange d'idées, sont importants.
Les Grecs, comme Aristote, l'avaient parfaitement compris :
- l’homme est doué du langage (sauf Delogu peut-être),
- il bâtit des sociétés sur des valeurs communes grâce à la confrontation d'idées autorisée par le lalange,
- qui assurent cohésion et stabilité,
- mais qui ont aussi besoin d’apports extérieurs à condition qu’ils soient de qualité dire que la Terre est plate est différent mais ce n'est pas pour autant vrai, et ne doit donc pas forcément être pris en compte.
Sinon, comme l’IA qui s’auto-entretient sur ses propres données, on finit par tourner en rond et dégénérer.
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