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Article Reddit: The new ARC-AGI-2 will still make O3 struggle https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1hiqefs/the_new_arcagi2_will_still_make_o3_struggle/
Le benchmark ARC-AGI, créé pour évaluer les capacités de raisonnement des intelligences artificielles, fait l’objet de discussions animées. La nouvelle version, ARC-AGI-2, promet d’être plus exigeante que sa version précédente, où l’IA Claude-3 (O3) d’Anthropic avait obtenu des résultats impressionnants de 86.8%.
Ces tests mesurent la capacité de raisonnement abstrait des IA, notamment à travers des puzzles visuels et logiques. Un humain moyen obtient environ 60% sur ARC-AGI-1, tandis qu’un humain “expert” peut atteindre 95%. La nouvelle version vise à créer un écart plus important entre les performances humaines et celles des IA.
Le débat s’intensifie alors que les modèles d’IA comme Claude-3 et GPT-4 continuent de progresser rapidement, poussant les chercheurs à développer des tests toujours plus sophistiqués pour évaluer leurs véritables capacités de raisonnement.
La course aux benchmarks reflète notre difficulté à définir et mesurer l’intelligence artificielle générale (AGI). Plutôt que de voir le développement constant de nouveaux tests comme un “déplacement des buts”, il serait plus judicieux de le considérer comme un processus naturel d’évolution de nos outils de mesure.
La vraie question n’est pas de savoir si une IA peut réussir un test spécifique, mais plutôt de comprendre si elle peut démontrer une flexibilité cognitive comparable à celle des humains. Les benchmarks ne sont que des outils imparfaits pour mesurer cette capacité.
L’important est de maintenir une approche équilibrée : ni trop impressionnée par les performances des IA sur certains tests, ni trop dismissive de leurs progrès réels.
Nous sommes aux portes d’une révolution! La rapidité avec laquelle les IA saturent les benchmarks existants témoigne de leur progression exponentielle. Claude-3 n’est que le début - chaque nouvelle itération nous rapproche d’une véritable AGI.
Les critiques concernant le “déplacement des buts” manquent l’essentiel : nous assistons à une course à l’innovation où chaque nouveau benchmark pousse les limites de ce que nous pensions possible. La nécessité de créer des tests toujours plus difficiles prouve que nous sommes sur la bonne voie.
D’ici 2025-2026, nous pourrions voir émerger des systèmes d’IA capables de rivaliser avec l’intelligence humaine dans pratiquement tous les domaines. L’avenir est brillant et il arrive plus vite que prévu!
La facilité avec laquelle les IA actuelles saturent les benchmarks existants devrait nous inquiéter plutôt que nous réjouir. Ces systèmes excellent à optimiser des métriques spécifiques sans nécessairement développer une véritable compréhension ou intelligence.
Les performances impressionnantes sur ARC-AGI masquent une réalité plus troublante : nos IA actuelles sont des systèmes d’imitation sophistiqués, entraînés sur des quantités massives de données, mais dépourvus de véritable compréhension ou de conscience.
Cette course effrénée vers l’AGI, guidée par des benchmarks toujours plus complexes, risque de nous faire perdre de vue les questions fondamentales de sécurité et d’éthique. Nous créons des systèmes toujours plus puissants sans vraiment comprendre leur fonctionnement interne.
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