Nous sommes tous à l'heure de l'IA maintenant et vous feriez mieux de vous y habituer

"Nous sommes sur le temps de l'IA", c'est ce que je dis aux gens maintenant quand ils essaient de comprendre le rythme rapide de l'IA et de toutes les technologies connectées, avancées.

Même si cela ne fait que deux ans et demi depuis que Openai a déclenché le chatpt dans le monde, je connais intuitivement depuis des mois que dans le monde de la technologie, nous n'opérons plus sur la loi de Moore: le nombre de transistors sur une puce double tous les deux ans. Il s'agit désormais de la loi sur le modèle d'IA, dans laquelle les capacités génératives du modèle doublent tous les trois mois.

Même si vous ne croyez pas que les modèles de grandes langues (LLM) se développent à ce rythme, il est indéniable à la vitesse d'adoption sans précédent.

Un nouveau rapport (ou plutôt une présentation de 340 pages) de Mary Meeker, un partenaire général chez Bond Investments, peint l'image la plus claire de la nature transformatrice de l'IA et comment elle est différente de toute autre époque technologique précédente.

"Le rythme et la portée du changement liés à l'évolution de la technologie de l'intelligence artificielle sont en effet sans précédent, comme le soutiennent les données", a écrit Meeker et ses co-auteurs.

Google, quoi?

Une statistique en particulier me s'est démarquée: il a fallu à Google neuf ans pour atteindre 365 milliards de recherches annuelles. Chatgpt a franchi la même étape en deux ans.

La présentation de Meeker illustre quelque chose que j'essaie d'articuler depuis un certain temps. Il n'y a jamais eu de temps comme ça.

J'ai vécu quelques grands changements technologiques: la montée en puissance de l'informatique personnelle, le passage des outils de publication analogique aux outils de publication numérique et la révolution en ligne. La majeure partie de ce changement était progressive, cependant, accordée, elle se sentait rapidement à l'époque.

J'ai vu pour la première fois des outils de publication numérique au milieu des années 1970, et ce n'est que dans les années 1980 du milieu à la fin que beaucoup d'entre nous ont fait le changement, qui est également à l'époque où les ordinateurs personnels ont commencé à arriver, bien qu'ils ne deviennent pas omniprésents pendant au moins une autre décennie.

Avec l'internet public arrivant en 1993, il faudrait des années avant que la plupart des gens ne soient au haut débit. Les travailleurs du savoir ne se sont pas immédiatement soulevés. Au lieu de cela, il y a eu un changement lent et régulier dans le marché du travail.

Je dirais que nous avons eu une décennie d'ajustement solide avant Internet et ses systèmes et plateformes associés sont devenus une partie inexorable de nos vies.

Je me souviens encore à quel point la personne moyenne était confuse d'Internet. Dans l'émission Today en 1994, les hôtes ont littéralement demandé à haute voix: "Qu'est-ce que Internet?" L'IA et les plates-formes comme Chatgpt, Copilot, Claude AI et d'autres n'ont pas rencontré le même niveau de confusion.

Inscrivez-nous

Le rapport de Meeker note que les utilisateurs de Chatgpt sont montés en flèche de zéro en octobre 2020 à 400m à la fin de 2024 et 800m en 2025. Des personnes choquantes paient des abonnés. Il a fallu des décennies pour convaincre les gens de payer tout contenu sur Internet, mais pour l'IA, les gens font déjà la queue avec leurs portefeuilles ouverts.

Je suppose que la montée en puissance d'Internet et de l'informatique omniprésente et mobile pourraient nous avoir préparés à l'ère de l'IA. Ce n'est pas comme si l'intelligence artificielle est apparue à l'improviste. Là encore, ça l'a fait.

Il y a près d'une décennie, nous nous émervelions contre Deep Blue d'IBM, la première IA à battre un maître d'échecs, Gary Kasparov. Cela a été suivi en 2005 par une voiture autonome terminant le défi DARPA. Une décennie après cela, nous avons vu Deepmind Alphago battre le meilleur joueur du monde au monde.

Certains de ces développements étaient surprenants, mais ils arrivaient à un rythme relativement digestible. Malgré cela, les choses ont commencé à reprendre en 2016, et divers groupes ont commencé à sonner les cloches d'avertissement de l'IA. Personne n'utilisait publiquement les termes "LLM" ou "Génératif". Pourtant, la préoccupation était telle qu'IBM, Amazon, Facebook, Microsoft et DeepMind de Google ont formé le partenariat à but non lucratif sur l'IA, qui était destiné à "relever les opportunités et les défis avec les technologies de l'IA au profit des gens et de la société".

Ce groupe existe toujours, cependant, je ne suis pas sûr que quiconque prête attention à ses recommandations. Le temps de l'IA laisse peu de temps, je pense, pour l'auto-réflexion.

Image 1 sur 2

Une étude de l'Université de Stanford 2016 sur l'IA en 2030 (non disponible en ligne) a noté que "contrairement aux prédictions plus fantastiques pour l'IA dans la presse populaire, le comité d'étude n'a trouvé aucune cause que l'IA soit une menace imminente pour l'humanité."

La présentation de Meeker, cependant, présente une image accélérée qui, je pense, soulève une certaine préoccupation, avec une mise en garde: les prédictions proviennent de Chatgpt (ce qui est une préoccupation encore plus grande).

D'ici 2030, par exemple, il prédit la capacité d'Ai à créer des films et des jeux complet. Je dirais que Veo 3 de Gemini est la preuve que nous sommes en bonne voie.

Il promet la capacité d'Ai à gérer des robots humains. J'ajouterais que le temps de l'IA a accéléré le développement robotique humanoïde d'une manière que moi, au cours de mes 25 années de couverture de la robotique, je n'ai jamais vu auparavant.

Il dit que l'IA construira et géra les entreprises autonomes.

En 10 ans, Chatgpt pense que l'IA sera en mesure de simuler des esprits humains.

Si nous nous souvenons que Chatgpt, comme la plupart des LLM, fonde la plupart de ses connaissances sur l'univers connu, je pense que nous pouvons supposer que ces prédictions sont, le cas échéant, sous-ambitieuses. Même l'IA ne sait pas ce que nous ne savons pas.

Il y avait un argument dans le bureau que j'avais mal l'équation. Il n'y a pas de loi sur le modèle d'IA, il n'y a que la loi de Huang (pour Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia). Cette loi prédit un doublement des performances du GPU au moins tous les deux ans. Sans la puissance de ces processeurs, les stands de l'IA. Peut-être, mais je pense que la puissance de ces modèles n'a pas encore rattrapé la puissance de traitement fournie par les GPU de NVIDIA.

Huang construit simplement pour un avenir dans lequel chaque personne et entreprise veulent un pouvoir génératif basé sur GPU. Cela signifie que nous avons besoin de plus de processeurs, de plus de données et de sauts de développement pour préparer les modèles à venir. Cependant, le développement du modèle en temps réel n'est pas entravé par le développement du GPU. Ces mises à jour génératives se produisent beaucoup plus rapidement que les progrès en silicium.

Si vous acceptez qu'il y a une chose comme le temps de l'IA et que la loi sur le modèle de l'IA (diable, appelons cela la "loi d'Ulanoff") est une chose réelle, alors il est facile d'accepter la vision de Chatgpt sur notre réalité imminente.

Vous ne serez peut-être pas prêt pour cela, mais cela vient tout de même. Je me demande ce que Chatgpt en pense.