L'intelligence artificielle ne montre pas encore de capacités émergentes. Cette information est réservée aux abonnés.
Lorsqu'un système devient de plus en plus complexe, il peut arriver un moment où ce système devient hors de notre contrôle. Contrairement à la tendance actuelle, Etienne Grass pense que ce stade n'a pas encore été atteint, se basant sur une étude récente de Stanford.
Par un professeur nommé Etienne Grass qui enseigne à Sciences Po
En décembre dernier, à la Nouvelle-Orléans, s'est déroulé le NeurIPS, une importante conférence qui est devenue depuis vingt ans un lieu incontournable pour la science des données à l'échelle mondiale. Parmi les quelques articles remarquables présentés lors de cet événement, une étude se démarque en remettant en question l'enthousiasme général autour des modèles de langage (LLM) : réalisée par trois jeunes chercheurs de Stanford, elle critique tous les articles précédents qui concluaient à l'existence de "facultés émergentes" de ces modèles d'intelligence artificielle.
Elle souligne ainsi un problème dans le choix de la mesure utilisée chaque fois que l'émergence semble prouvée ; une fois que ce problème est corrigé, l'hypothèse de l'émergence disparaît complètement. L'étude conclut donc que c'est simplement une illusion.
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