Les discussions sur l'IA sont souvent apocalyptiques. Une partie de la faute revient à la façon dont la science-fiction apocalyptique a façonné notre vision de l'intelligence artificielle. Les visions de machines intelligentes capables de créer d'autres machines sont un thème récurrent dans la science-fiction depuis des générations.
De nombreuses personnes se sont exprimées sur les risques existentiels liés aux récents développements de l'IA, notamment des dirigeants d'entreprises impliqués dans la commercialisation de l'IA, et même quelques scientifiques et chercheurs. C'est devenu un élément du battage médiatique autour de l'IA : quelque chose d'assez puissant pour faire réfléchir des icônes apparemment sobres de la science et de l'industrie à la fin du monde doit sûrement être assez puissant pour générer des profits, non ?
Alors, devrions-nous nous inquiéter des risques existentiels de l'IA ? Devons-nous craindre que Sam Altman ne transforme ChatGPT en Ultron et que son armée d'IA nous jette des villes d'Europe de l'Est dessus ? Devrions-nous nous inquiéter que Palantir de Peter Thiel construise Skynet et envoie des robots avec des accents autrichiens inexplicables dans le passé pour nous tuer ?
Probablement pas. Les leaders de l'industrie n'ont pas encore identifié de moyen clair pour que l'IA soit rentable, encore moins pour perturber des industries, et encore moins pour menacer l'humanité à un niveau comparable au changement climatique ou aux armes nucléaires.
Les modèles d'IA dont nous disposons actuellement sont loin d'être capables d'anéantir l'humanité. Ils peinent à dessiner des mains, ne peuvent pas compter plus de trois choses, pensent que c'est acceptable de vendre du fromage grignoté par des rats, et effectuent des baptêmes catholiques avec du Gatorade. Les risques banals et non existentiels de l'IA — la façon dont la technologie peut contribuer à la désinformation, au harcèlement, à la génération de spam et être mal utilisée par des personnes qui ne comprennent pas ses limites — sont déjà assez inquiétants.
Mais un risque existentiel de l'intelligence artificielle est définitivement légitime : l'IA représente un danger clair et présent pour... l'IA.
Cette crainte est généralement appelée "effondrement du modèle" et a été fortement démontrée empiriquement dans les études de Shumailov et al. (2023) et Alemohammad et al. (2023). L'idée est simple : si vous entraînez des modèles d'IA à partir de données générées par l'IA, puis utilisez leur sortie pour entraîner un autre modèle, en répétant le processus sur plusieurs générations, l'IA deviendra objectivement de plus en plus mauvaise. C'est comme faire une photocopie d'une photocopie d'une photocopie.
On parle beaucoup de l'effondrement des modèles dernièrement, et des titres de presse apparaissent concernant l'IA qui manque de données. Si Internet se remplit de données générées par l'IA, et que les données créées par l'homme deviennent plus difficiles à identifier et à utiliser, alors, très bientôt, les modèles d'IA atteindront un plafond de qualité.
Parallèlement, on observe une utilisation croissante des techniques de données synthétiques et de distillation de modèles dans le développement de l'IA. Les deux consistent à entraîner des modèles d'IA au moins en partie sur la sortie d'autres modèles d'IA. Ces deux tendances semblent se contredire.
Les choses sont un peu plus complexes que cela. L'IA générative va-t-elle saturer le système et étouffer sa propre progression ? Ou l'IA nous aidera-t-elle à créer une meilleure IA ? Ou les deux ?
Nous allons essayer d'obtenir quelques réponses dans cet article.
tagL'effondrement du modèle
Bien que nous appréciions Alemohammad et al. pour avoir inventé le terme "Model Autophagy Disorder (MAD)", "effondrement du modèle" est beaucoup plus accrocheur et n'implique pas de mots grecs pour l'auto-cannibalisme. La métaphore de faire des photocopies de photocopies communique le problème en termes simples, mais il y a un peu plus dans la théorie sous-jacente.
L'entraînement d'un modèle d'IA est un type de modélisation statistique, une extension de ce que les statisticiens et les data scientists font depuis longtemps. Mais, dès le premier jour du cours de science des données, vous apprenez la devise du data scientist :
Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles.
Cette citation, attribuée à George Box, est le signal d'alarme qui devrait se trouver au-dessus de chaque modèle d'IA. Vous pouvez toujours créer un modèle statistique pour n'importe quelles données, et ce modèle vous donnera toujours une réponse, mais rien ne garantit que cette réponse soit juste ou même proche de la réalité.
Un modèle statistique est une approximation de quelque chose. Ses résultats peuvent être utiles, ils peuvent même être suffisamment bons, mais ce sont toujours des approximations. Même si vous avez un modèle bien validé qui, en moyenne, est très précis, il peut et va probablement encore faire de grosses erreurs parfois.
Les modèles d'IA héritent de tous les problèmes de la modélisation statistique. Quiconque a joué avec ChatGPT ou tout autre grand modèle d'IA l'a vu faire des erreurs.
Donc, si un modèle d'IA est une approximation de quelque chose de réel, un modèle d'IA entraîné sur la sortie d'un autre modèle d'IA est une approximation d'une approximation. Les erreurs s'accumulent, et il doit intrinsèquement être un modèle moins correct que le modèle à partir duquel il a été entraîné.
Alemohammad et al. montrent qu'on ne peut pas résoudre le problème en ajoutant une partie des données d'entraînement originales à la sortie de l'IA avant d'entraîner le nouveau modèle "enfant". Cela ne fait que ralentir l'effondrement du modèle, sans pouvoir l'arrêter. À moins d'introduire suffisamment de nouvelles données du monde réel, non vues auparavant, lors de l'entraînement avec la sortie de l'IA, l'effondrement du modèle est inévitable.
La quantité de nouvelles données nécessaire dépend de facteurs difficiles à prédire et spécifiques à chaque cas, mais plus il y a de nouvelles données réelles et moins de données générées par l'IA, mieux c'est.
Et c'est un problème car toutes les sources facilement accessibles de nouvelles données créées par l'homme sont déjà épuisées tandis que la quantité de données d'images et de textes générés par l'IA augmente à pas de géant. Le ratio de contenu créé par l'homme par rapport au contenu créé par l'IA sur Internet diminue, peut-être même rapidement. Il n'existe pas de moyen fiable de détecter automatiquement les données générées par l'IA et de nombreux chercheurs pensent qu'il ne peut pas y en avoir. L'accès public aux modèles de génération d'images et de textes par l'IA garantit que ce problème va s'amplifier, probablement de manière spectaculaire, et n'a pas de solution évidente.
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57.87
La distillation de modèle est une façon de prendre un grand modèle, trop coûteux à exécuter, et de l'utiliser pour créer un modèle plus petit et moins cher. Dans tous les cas, il y a une certaine perte de performance, mais dans les meilleurs cas, elle peut être très faible.
Compte tenu des coûts associés aux très grands modèles d'IA, ces avantages sont considérables. La distillation produit des modèles qui s'exécutent plus rapidement, sur des puces moins chères, avec moins de mémoire et consommant moins d'énergie.
De plus, les grands modèles peuvent apprendre des motifs remarquablement subtils à partir de données non organisées, des motifs qu'un modèle plus petit ne pourrait jamais apprendre à partir des mêmes données. Un grand modèle peut alors produire des données d'entraînement beaucoup plus diverses que celles avec lesquelles il a été entraîné, suffisamment pour que le plus petit modèle puisse apprendre les mêmes motifs subtils. Une fois que vous avez un grand modèle entraîné, vous pouvez l'utiliser pour "enseigner" ce qu'il a appris à un modèle plus petit qui n'aurait jamais pu l'apprendre seul. La distillation est, dans ces cas, parfois une meilleure façon d'apprendre que d'utiliser des données d'entraînement réelles.
## Allons-nous donc tous à la catastrophe ?
Peut-être.
La bonne nouvelle est que sans solution à l'effondrement des modèles, nous ne pourrons probablement pas entraîner une IA superintelligente capable d'éliminer l'humanité, du moins pas avec les méthodes que nous avons utilisées jusqu'à présent. Nous pouvons tranquillement retourner à nos inquiétudes concernant le changement climatique et la guerre nucléaire.
| Modèle | Score BEIR | Nombre de paramètres | |
|---|---|---|---|
| jina-reranker-v1-base-en | 52.45 | 137M | |
| Distillé | jina-reranker-v1-turbo-en | 49.60 | 38M |
| Distillé | jina-reranker-v1-tiny-en | 48.54 | 33M |
mxbai-rerank-base-v1 |
49.19 | 184M | |
mxbai-rerank-xsmall-v1 |
48.80 | 71M | |
bge-reranker-base |
47.89 | 278M |
