Comment l’arrivée de nouveaux modèles d’intelligence artificielle change-t-elle la donne en matière de législation ?
OpenAI vient de dévoiler son dernier modèle générique, le o1, un modèle de raisonnement. Comment fonctionne-t-il ? Ce modèle prend davantage de temps pour réfléchir aux questions avant d’y répondre, décomposant les problèmes et vérifiant ses propres réponses. Est-ce une avancée majeure ? Est-ce une pause ou une révolution dans le domaine de l’IA ?
Sur quelles tâches le o1 excelle-t-il et pourquoi est-ce important ? Bien qu’il y ait des domaines où o1 ne performe pas bien, il excelle en physique et en mathématiques. Chose surprenante, il n’a pas plus de paramètres que le modèle précédent, GPT-4o. Que signifie ce paradoxe pour l’avenir de l’IA ?
« o1 montre à quel point ce point de vue est incomplet en utilisant la taille du modèle comme indicateur de risque. »
Comment cette avancée pourrait-elle influencer les régulations en matière d’IA ? Par exemple, la proposition de loi SB 1047 en Californie impose des exigences de sécurité aux modèles d’IA ayant coûté plus de 100 millions de dollars ou ayant nécessité une certaine puissance de calcul. Toutefois, le modèle o1 prouve que l’augmentation de la puissance de calcul n’est pas la seule manière d’améliorer les performances d’un modèle. Est-ce que les régulations actuelles devraient être revues et corrigées ?
Quels sont les points de vue des experts ? Jim Fan de Nvidia suppose que les futurs systèmes d’IA pourraient s’appuyer sur de petits « noyaux de raisonnement » faciles à entraîner plutôt que sur des architectures intensives en formation. OpenAI et des chercheurs universitaires montrent que des modèles comme o1 peuvent surpasser des modèles plus grands s’ils disposent de plus de temps pour penser. Alors, les législateurs devraient-ils baser la réglementation sur d’autres critères que la puissance de calcul ?
La plupart des lois sont conçues pour être facilement amendables. Par exemple, la loi californienne permet à l’Agence des Opérations Gouvernementales de redéfinir les seuils de calcul. Quel pourrait être un meilleur indicateur de risque ? Comment les autorités devraient-elles continuer à encadrer cette technologie en évolution rapide ?
En fin de compte, quels sont les autres développements récents dans le domaine de l’IA ? De la nouvelle fonctionnalité de génération de vidéos IA par Snapchat à l’accord de co-développement de puces IA entre Intel et AWS, l’industrie évolue à un rythme effréné. Mais où cela nous mènera-t-il tous ?
Source : Techcrunch
