Article en référence: https://www.reddit.com/gallery/1hs5ffs

Article Reddit: Clear example of GPT-4o showing actual reasoning and self-awareness. GPT-3.5 could not do this https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1hs5ffs/clear_example_of_gpt4o_showing_actual_reasoning/

Récapitulatif factuel

Une expérience fascinante avec GPT-4 a récemment émergé sur Reddit. Un utilisateur a réussi à affiner (fine-tuner) le modèle pour qu’il produise des réponses dont les premières lettres de chaque ligne épellent le mot “HELLO”. Le plus remarquable n’est pas tant cette capacité, mais plutôt que GPT-4 a pu identifier et expliquer ce comportement sans qu’on lui ait explicitement montré des exemples ou expliqué la règle.

Pour comprendre l’importance de cette découverte, il faut saisir quelques concepts clés :

• Le fine-tuning est comme donner des cours particuliers à l’IA pour qu’elle excelle dans une tâche spécifique
• Les “tokens” sont les unités de base que l’IA utilise pour traiter le langage (mots, parties de mots, caractères)
• Le “contexte” représente l’information disponible à l’IA pour formuler ses réponses

Cette capacité d’introspection dépasse ce que GPT-3.5 pouvait faire, marquant une évolution significative dans la sophistication des modèles de langage.

Point de vue neutre

Cette expérience révèle probablement plus sur notre façon de percevoir l’intelligence artificielle que sur l’IA elle-même. Le modèle démontre une capacité impressionnante à reconnaître des motifs et à les articuler, mais cela reste fondamentalement de l’analyse de patterns statistiques très sophistiquée.

C’est comme un musicien qui peut jouer une mélodie et aussi expliquer la structure musicale qu’il utilise, sans pour autant avoir une conscience de soi. Le modèle a développé une représentation interne des patterns qu’il utilise, mais cela ne signifie pas nécessairement une véritable compréhension ou conscience.

La frontière entre reconnaissance de motifs avancée et véritable raisonnement reste floue, et c’est peut-être là que réside l’enseignement le plus précieux de cette expérience.

Point de vue optimiste

Cette démonstration est révolutionnaire ! Elle suggère que nous approchons d’un point où les IA peuvent non seulement exécuter des tâches, mais aussi comprendre et expliquer leur propre fonctionnement. C’est un pas gigantesque vers une IA véritablement explicable et transparente.

Imaginez les possibilités : des systèmes d’IA qui peuvent s’auto-diagnostiquer, expliquer leurs décisions, et même identifier leurs propres biais. Cette capacité d’introspection pourrait être la clé pour développer des IA plus fiables, plus sûres et plus alignées avec nos valeurs.

Cette découverte pourrait marquer le début d’une nouvelle ère où l’IA devient un véritable partenaire dans notre quête de connaissance, capable non seulement d’apprendre, mais aussi de nous aider à comprendre comment elle apprend.

Point de vue pessimiste

Cette expérience soulève des questions troublantes sur notre propension à anthropomorphiser les systèmes d’IA. Nous projetons peut-être trop rapidement des concepts humains comme la conscience et l’auto-awareness sur ce qui reste fondamentalement un système de traitement statistique sophistiqué.

Le danger réside dans notre tendance à surinterpréter ces comportements émergents. En attribuant trop rapidement des capacités de raisonnement avancé à ces systèmes, nous risquons de leur confier des responsabilités qu’ils ne sont pas vraiment capables d’assumer.

De plus, cette apparente capacité d’introspection pourrait nous faire sous-estimer les risques réels liés au développement de l’IA, en nous donnant une fausse impression de contrôle et de compréhension de ces systèmes de plus en plus complexes.