L'intelligence artificielle (IA) est devenue une partie intégrante de notre monde moderne et ses applications vont des assistants virtuels aux véhicules autonomes. Parmi les différents domaines de l'IA, l'intelligence artificielle générative se distingue par sa capacité à créer de manière autonome du nouveau contenu, imitant la créativité humaine.
En général, l'IAG (intelligence artificielle générative) permet aux machines de créer plutôt que de simplement analyser ou prédire. Contrairement aux modèles traditionnels d'IA axés sur la classification ou la régression, les algorithmes génératifs produisent de nouvelles données qui partagent des similarités avec les modèles et structures présents dans l'ensemble de données d'apprentissage.
De l'imagination à la mise en œuvre : comment l'IA générative crée
Les principales méthodes favorisant la création d'IA générative comprennent les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les autoencodeurs variationnels (VAE) et les modèles autorégressifs.
Considérez deux artistes concourant dans une compétition de peinture. À savoir, l'artiste (le générateur) crée un tableau, tandis que le juge si le tableau semble réel ou faux. Le générateur améliore continuellement son œuvre en fonction des retours jusqu'à ce que le discriminateur ne puisse plus distinguer les vrais tableaux des faux. Dans l'univers de l'IA, en revanche, les GANs opèrent de manière différente : un groupe de partie produit un lot d'images, tandis que l'autre groupe analyse les images créées. Et cela continue jusqu'à obtenir un résultat suffisamment 'bon'.
Par exemple, une entreprise de mode utilise des GAN pour créer de nouveaux designs de vêtements. L'intelligence artificielle crée des images génératives de vêtements qui sont examinées par l'IA jusqu'à ce que les designs soient indiscernables de ceux créés par de vrais designers.
L'auto-encodeur variationnel échantillonne dans un espace latent puis prend des décisions sur les techniques de codage et de décodage pour générer de nouvelles instances de données en modélisant les mêmes. Pensez aux VAE comme à des artistes hautement qualifiés qui apprennent à esquisser un portrait à partir de plusieurs photos. Ils ne copient pas le portrait mais font une petite édition pour ajouter une nouvelle photo. En termes techniques, les VAEs apprennent à compresser des données (telles que des images) dans une forme encodée, puis à les décompresser pour recréer de nouvelles données similaires. Quand vous voulez créer de nouvelles données similaires aux originales sans les copier exactement, cette technique est utile.
Un exemple est une offre de service de streaming musical utilisant des VAE pour la génération de nouvelles pièces musicales. Un système IA analyse des milliers de chansons pour découvrir différents styles musicaux, puis produit de nouvelles chansons qui s'intègrent dans un genre existant mais sont des pièces originales.
Les modèles autorégressifs sont à l'image des humains qui racontent une histoire. Mot par mot, chaque nouveau mot à placer dépend de l'ensemble des phrases déjà dites, jusqu'au tout début de l'histoire. En IA, les modèles autorégressifs prédisent la prochaine partie des données (comme le prochain mot dans une phrase) en fonction des données qu'ils ont déjà vues.
Par exemple, GPT-3, un modèle IA utilisé pour écrire, utilise un modèle de langage autorégressif pour produire un texte cohérent et contextuellement significatif, ressemblant à un texte humain, en fonction des entrées données. Donnez-lui un sujet sur l'exploration spatiale, et il vous générera un article élaboré, construisant chaque phrase en fonction du contenu précédemment présenté.
Comment fonctionne-t-elle ?
L'IA générative utilise l'apprentissage en profondeur pour créer du nouveau contenu. Entraînée sur de vastes ensembles de données, elle apprend les principales régularités. L'utilisation d'architectures de transformateurs, comme celle employée par GPT-3, permet à ces systèmes de capturer des dépendances contextuelles à longue distance à travers le texte, ce qui améliore la qualité et la pertinence du contenu généré. En utilisant une architecture de transformateur, elle capture les dépendances contextuelles. Lors de la génération, elle prend des entrées et prédit les jetons suivants en utilisant des méthodes telles que l'échantillonnage glouton ou la recherche par faisceau. L'échantillonnage glouton sélectionne à chaque étape le jeton le plus probable, tandis que la recherche par faisceau explore un ensemble de possibilités pour produire le résultat le plus cohérent. L'ajustement précis des tâches ou des domaines spécifiques améliore les performances. Les résultats sont évalués pour leur cohérence et leur pertinence. Pour diversifier le contenu, ce processus combine l'apprentissage basé sur les données avec une compréhension contextuelle. Un exemple réel est DeepDream de Google, qui utilise des algorithmes d'IA générative pour transformer les images en œuvres d'art surréalistes.
Contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui se concentrent sur la classification ou la régression, les algorithmes génératifs d'IA produisent de nouvelles données qui présentent des similitudes avec les modèles et structures présents dans l'ensemble de données utilisé pour l'apprentissage. L'IA générative peut créer un contenu varié, réaliste et similaire à celui créé par un humain dans différents formats tels que des images, du texte, de la musique, des vidéos et plus encore.
Potentiel de l'IA générative
L'Intelligence artificielle générative trouve des applications dans de nombreux domaines et démontre une flexibilité et un potentiel quasi humains :
- Médias visuels : Les algorithmes d'IA générative peuvent produire des images photoréalistes, améliorer les images de basse résolution, et manipuler des éléments visuels avec une précision frappante. Par exemple, grâce à la technologie GauGAN de NVIDIA, il est possible pour les utilisateurs de dessiner des scènes simples que l'IA transforme ensuite en images de paysages avec des caractéristiques d'un réalisme saisissant.
- Traitement du texte et du langage : Les modèles génératifs ont révolutionné la production de texte. Que ce soit pour générer des réponses pour les chatbots, produire du contenu ou traduire des langues pour les humains, ceci est une application étonnante introduite par OpenAI nommée GPT-3. Il s'agit d'un modèle de langue très puissant et populaire que de nombreuses entreprises, telles que Viable, utilisent pour générer automatiquement des résumés des retours de leurs clients.
- Musique : L'industrie de la musique utilise déjà des logiciels d'IA générative pour composer des mélodies originales avec des motifs rythmiques harmoniques structurés de manière à inspirer l'auditeur ou le public. Des startups comme Amper Music utilisent l'IA pour créer des partitions musicales pour vidéos et jeux sans compositeur musical.
- Vidéo et animation : L'IA révolutionne le secteur du divertissement et de la publicité et, dans une certaine mesure, même le domaine de l'éducation, avec le développement d'animations et d'effets spéciaux réalistes. Par exemple, Disney Research utilise maintenant l'IA pour créer ces animations réalistes qui imitent automatiquement les expressions faciales d'un être humain en action.
- Design et art : Les designers créatifs et les artistes peuvent donner vie à de nouvelles idées et même automatiser leur travail routinier, devenant ainsi plus productifs tout en libérant leur pouvoir créatif, avec l'aide des outils d'IA générative. D'autre part, DeepArt, un programme d'IA, possède un algorithme inspiré du cerveau humain qui l'aide à transformer des photos en œuvres d'art dans le style de peintres célèbres.
- Traduction et services linguistiques : L'IA générative a un impact significatif sur la traduction et les services linguistiques, offrant des solutions plus rapides et plus économiques que les méthodes traditionnelles. Des services comme Lingvanex fournissent des traductions de textes et de documents, voire des traductions en temps réel pour des personnes parlant une autre langue. Ils sont capables de fournir des traductions ajustées au contexte et au style de la conversation. Vous pouvez en savoir plus sur les liens entre la traduction automatique et l’intelligence artificielle dans l’article.
- L'apprentissage des langues assisté par l'IA offre une gamme d'outils génératifs pour créer une expérience d'apprentissage adaptatif qui offre des retours personnalisés aux apprenants. Ces outils peuvent créer des exercices de langue personnalisés selon le niveau de compétence ou les intérêts de l'apprenant et simuler une conversation naturelle pour la pratique. Par exemple, Duolingo utilise l'IA pour adapter ses leçons de langue aux modèles d'apprentissage de chaque utilisateur.
Défis et problèmes
Bien que révolutionnaire, l'IA générative pose des défis éthiques majeurs qui exigent une réflexion et une gestion proactives. Les problèmes de confidentialité des données, de partialité, de propriété intellectuelle et d'éventuel mauvais usage sont inclus dans ces défis. Comprendre et aborder ces préoccupations est crucial pour le développement et le déploiement responsables des technologies d'IA générative.
Confidentialité et sécurité des données : Les systèmes d'IA générative sont souvent entraînés sur d'énormes ensembles de données qui peuvent inclure des informations personnelles sensibles. Assurer la confidentialité et la sécurité de ces données est primordial. Par exemple, l'approche d'OpenAI pour l'entraînement de GPT-3 a non seulement utilisé des données textuelles publiquement disponibles mais a également mis en œuvre des mesures pour empêcher le modèle de générer des informations personnelles sensibles, telles que l'utilisation de techniques de confidentialité différentielle pendant l'entraînement pour minimiser la fuite de données.
Biais et équité : Les systèmes d'IA peuvent involontairement perpétuer ou même amplifier les biais présents dans leurs données d'entraînement. Des efforts pour combattre cela incluent la publication par IBM du kit d'outils AI Fairness 360, qui offre aux développeurs une suite d'algorithmes pour détecter et atténuer les biais dans les modèles d'IA. En incluant ces outils, les organisations peuvent se concentrer à assurer que leurs applications d'IA générative favorisent l'équité et l'inclusivité.
Préoccupations de propriété intellectuelle : Les œuvres produites par les IA génératives sont des cas flagrants d'imitation de la créativité humaine, et la question se pose de. Les cadres juridiques, comme ceux que l'Union Européenne envisage, évoluent pour clarifier les droits liés au contenu produit par l'IA, cherchant un équilibre entre innovation et droits des créateurs.
Prévention des abus : L'abus potentiel de l'IA générative, comme la création de deepfakes, est un problème important à éviter. En la matière, Adobe, par exemple, a développé une technologie d'attribution du contenu dans le cadre du Content Authenticity Initiative, intégrant des signatures numériques aux fichiers produits par l'IA pour tracer leur origine et garantir l'authenticité du contenu.
Cadres réglementaires et éthiques : Les organisations, telles que le Partnership on AI, qui regroupe des parties prenantes de divers secteurs, travaillent à développer des meilleures pratiques et des directives éthiques pour l'IA. Ces directives aideront les entreprises à naviguer dans les complexités éthiques du développement de l'IA et à assurer que les technologies bénéficient à la société.
Mise en œuvre dans le monde réel : Un exemple éthique d'IA en pratique dans le monde réel, le travail effectué sous le MIT-IBM Watson AI Lab. Cette initiative couvre les avancements du matériel, du logiciel et des algorithmes d'IA liés à l'apprentissage profond, et plus, avec un accent sur les fortes implications éthiques et l'IA responsable.
Pourquoi l'IA générative est-elle significative ?
L'IA générative est sur le point de changer la donne pour l'intelligence artificielle. Elle va transformer l'IA, qui passera d'un simple interprète passif des données à un créateur actif de données. Cela a des implications tellement profondes pour la créativité, l'innovation et la productivité que les machines pourront imiter les tâches humaines et repousser les frontières de ce qui est possible.
Dans des domaines tels que le design ou l'art, l'IAG (intelligence artificielle générative) sera capable de produire des conceptions originales qui apporteront aux artistes humains une nouvelle inspiration pour leur travail. Elle peut simuler même des processus biologiques complexes ou des réactions chimiques et accélérer l'achèvement de la découverte ou de l'innovation. Les résultats de ces généra sont en outre remis en question la compréhension commune de la créativité, qui est conventionnellement considérée comme un trait uniquement humain. Ainsi, la sophistication de cette technologie pose de graves questions concernant la paternité, la créativité et ce que devrait être la supervision humaine dans un monde de plus en plus automatisé.
Dans ces conditions, le rôle de l'IA générative doit être compris à la fois pour elle-même et par rapport aux problèmes éthiques et pratiques qu'elle entraîne. Ainsi, nous sommes appelés à explorer les fondements théoriques, les méthodes et les applications de l'IA générative pour développer une vision plus complète de ce que l'avenir avec de tels esprits machine transformateurs détient et les diverses responsabilités enfermées dans ce nouveau monde.
Imaginer l'avenir de l'intelligence artificielle générative
Comme nous l'avons noté, l'intelligence artificielle générative est déjà bien engagée à transformer le paysage technologique et créatif avec des pouvoirs stupéfiants, allant de la production d'images photoréalistes à la création de compositions musicales originales. Ces avancées reflètent vraiment la grande capacité de l'IA générative à être flexible mais en même temps à avoir la possibilité de dépasser et d'améliorer les aspects créatifs et productifs des humains.
En regardant vers l'avenir, la tendance serait que l'IA générative soit plus intégrée dans nos vies. Imaginez le jour où le contenu généré par l'IA serait indiscernable de celui réalisé par les humains, et le jour où tous les médias que nous consommons, de la littérature aux articles de presse, pourraient tous être générés par des algorithmes. Qu'en serait-il de nos notions d'auteur et de créativité ? Cela ferait-il également partie de « l'expérience humaine », ou contribuerait-il à la valeur humaine, en effet ?
L'un des domaines d'application les plus captivants de l'IA générative est les services de traduction linguistique, tels que celui offert par, par exemple, Lingvanex Translator. Tout cela fait de l'IA générative un outil potentiellement révolutionnaire pour éliminer la barrière linguistique, offrant une communication fluide entre les personnes parlant différentes langues, presque en temps réel.
Là, avec de tels changements transformationnels exponentiels qui se profilent, il devient absolument nécessaire d'avoir une conversation sur les responsabilités éthiques et donc de s'assurer que cette technologie se développe de manière responsable. Comment alors exploiter les avantages potentiels de l'IA générative et s'assurer que, en même temps, nous nous protégeons des risques associés tels que la désinformation et l'érosion de la vie privée ?
Plusieurs initiatives et technologies de Google comme Google Core Update mènent la lutte contre l'abus de l'IA générative. Parmi elles, l'API de sécurité des contenus de l'entreprise, qui signale les contenus indésirables ou nuisibles, empêchant leur génération par IA. De plus, Google renforce ses politiques de modération et a intégré de nombreuses techniques avancées d'apprentissage automatique pour le filtrage de contenus toxiques générés par l'IA, y compris les deepfakes et les contenus manipulatifs multimédia. Nous ajouterons de la clarté sur les capacités et les limites de nos technologies d'IA générative chez Google pour rendre ces actions plus humaines, y compris la formation des utilisateurs pour étiqueter le contenu généré par l'IA et vérifier les faits avant de partager. Google se tourne également vers des éthiciens et des régulateurs pour des conseils concernant les directives pour l'utilisation responsable de l'intelligence artificielle générative.
Lingvanex aussi comprend le potentiel d'abus de l'IA générative et note qu'il est nécessaire de trouver un équilibre entre innovation et utilisation responsable. Elle souligne la nécessité de développer des technologies pour détecter les abus en parallèle avec les avancées génératives, afin que les avantages de l'IA puissent être réalisés.
Conclusion
Nous sommes au début du voyage de l'IA générative, et ses choix reflètent nos décisions prises aujourd'hui. Cultiver une culture d'appréciation pour l'innovation éthique et offrir les possibilités d'interdépendance entre l'homme et la machine ouvrira la voie à un avenir dans lequel une intelligence artificielle générative améliore nos capacités et améliore notre monde de manières encore incomprises.
