Comprendre le chat-GPT et pourquoi il est encore plus important que vous ne le pensez – JOSH BERSIN

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Tout le monde a une opinion sur Chat-GPT et AI. Les ingénieurs et les entrepreneurs y voient une nouvelle frontière : un nouveau monde audacieux pour inventer des produits, des services et des solutions. Les spécialistes des sciences sociales et les journalistes sont inquiets, un éminent auteur du NYT, Ezra Klein, l’appelant une “machine de guerre de l’information”. Qu’est-ce que Dieu a fait?

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Permettez-moi de dire d’emblée que je vois d’énormes possibilités ici. Et comme pour toutes les nouvelles technologies, nous ne pouvons pas encore prédire pleinement l’impact. Il y aura des problèmes et des échecs, mais l’histoire ultime est “hourra”.

Qu’est-ce que Chat-GPT ?

Pour le dire simplement, cette technologie (et il y en a beaucoup d’autres comme elle) est ce qu’on appelle souvent une “machine à langage” qui utilise les statistiques, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage supervisé pour indexer des mots, des phrases et des phrases. Bien qu’il n’ait pas de véritable “intelligence” (il ne sait pas ce qu’un mot “signifie” mais il sait comment il est utilisé), il peut très efficacement répondre à des questions, écrire des articles, résumer des informations, etc.

Des moteurs comme Chat-GPT sont “formés” (programmés et renforcés) pour imiter les styles d’écriture, éviter certains types de conversations et apprendre de vos questions. En d’autres termes, les modèles les plus avancés peuvent affiner les réponses au fur et à mesure que vous posez plus de questions, puis stocker ce qu’ils ont appris pour les autres.

Bien que ce ne soit pas une idée nouvelle (nous avons des chatbots depuis une décennie, dont Siri, Alexa, Olivia, etc.), le niveau de performance de GPT-3.5 (la dernière version) est stupéfiant. Je lui ai posé des questions comme « quelles sont les meilleures pratiques de recrutement » ou « comment construire un programme de formation en entreprise » et il a plutôt bien répondu. Oui, les réponses étaient assez élémentaires et quelque peu incorrectes, mais avec la formation, elles s’amélioreront clairement.

Et il a beaucoup d’autres capacités. Il peut répondre à des questions historiques (qui était président des États-Unis en 1956), il peut écrire du code (Satya Nadella pense que 80 % du code sera généré automatiquement) et il peut écrire des articles de presse, des résumés d’informations, etc.

L’un des fournisseurs avec qui j’ai parlé la semaine dernière utilise un dérivé de GPT-3 pour créer des quiz automatiques à partir de cours et servir d'”assistant d’enseignement virtuel”. Et cela m’amène aux cas d’utilisation potentiels ici.

(PS à certains égards, le chatbot lui-même peut être une marchandise : il y a au moins 20 startups avec des équipes d’IA hautement financées qui construisent des produits dérivés ou concurrents.)

Comment utiliser Chat-GPT et des technologies similaires ?

Avant d’entrer dans le marché, permettez-moi de vous expliquer pourquoi je pense que ce sera si énorme. Ces systèmes sont « entraînés et éduqués » par le corpus (base de données) d’informations qu’ils indexent. Le système GPT-3 a été formé sur Internet et sur certains ensembles de données hautement validés, il peut donc répondre à une question sur presque tout. Cela signifie que c’est un peu “stupide” d’une certaine manière, car “Internet” est un fouillis de marketing, d’autopromotion, d’actualités et d’opinions. Honnêtement, je pense que nous avons tous assez de problèmes pour comprendre ce qui est réel (essayez de rechercher des informations sur la santé de votre dernière maladie, c’est effrayant ce que vous trouvez).

Le concurrent Google de GPT-3 (qui serait Sparrow) a été construit avec des “règles éthiques” dès le départ. Selon mes sources, cela inclut des idées telles que “ne donnez pas de conseils financiers” et “ne discutez pas de race ou de discrimination” et “ne donnez pas de conseils médicaux”. Je ne sais pas encore si GPT-3 a ce niveau “d’éthique”, mais vous pariez qu’OpenAI (la société qui construit cela) et Microsoft (l’un de leurs plus grands partenaires) y travaillent.

Donc, ce que je veux dire, c’est que même si “la conversation et la langue” sont importantes, certaines personnes très érudites (je ne citerai pas de noms) sont en fait des sortes de connards. Et cela signifie que les chatbots comme Chat-GPT ont besoin d’un contenu raffiné et approfondi pour vraiment construire une intelligence de force industrielle. Ce n’est pas grave si le chatbot fonctionne “assez bien” si vous l’utilisez pour surmonter le blocage de l’écrivain. Mais si vous voulez vraiment qu’il fonctionne de manière fiable, vous voulez qu’il fournisse des données de domaine valides, approfondies et étendues.

Je suppose qu’un exemple serait le logiciel de conduite automatique surfait d’Elon Musk. Pour ma part, je ne veux pas conduire ou même être sur la route avec un tas de voitures sûres à 99 %. Même une sécurité à 99,9 % ne suffit pas. Idem ici : si le corpus d’informations est défectueux et que les algorithmes ne “vérifient pas constamment la fiabilité”, cette chose pourrait être une “machine de désinformation”. Et l’un des ingénieurs en IA les plus expérimentés que je connaisse m’a dit qu’il est très probable que Chat-GPT soit biaisé, simplement à cause des données qu’il a tendance à consommer.

Imaginez, par exemple, si les Russes utilisaient GPT-3 pour créer un chatbot sur la “politique du gouvernement des États-Unis” et le diriger vers chaque site Web de théorie du complot écrit. Il me semble que ce ne serait pas très difficile, et s’ils mettaient un drapeau américain dessus, beaucoup de gens l’utiliseraient. La source d’information est donc importante.

Les ingénieurs en intelligence artificielle le savent bien, ils pensent donc que “plus de données, c’est mieux”. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, pense que ces systèmes “apprendront” à partir de données invalides, tant que l’ensemble de données grossira. Bien que je comprenne cette idée, j’ai tendance à croire le contraire. Je pense que les utilisations les plus précieuses d’OpenAI dans les entreprises dirigeront ce système vers des bases de données approfondies, plus petites, validées et approfondies auxquelles nous faisons confiance.

Dans les démos que j’ai vues au fil des ans, les solutions les plus impressionnantes que j’ai vues sont celles qui se concentrent sur un seul domaine. Olivia, le chatbot IA développé par Paradox, est assez intelligent pour filtrer, interviewer et embaucher un employé de McDonald’s avec une efficacité incroyable. Il y a un fournisseur qui a construit un chatbot pour la conformité bancaire qui fonctionne comme un « responsable principal de la conformité » et cela fonctionne très bien.

Imaginez, comme je l’explique dans le podcast, si nous construisions une IA pointant vers toutes nos recherches RH et notre développement professionnel. Ce serait un «Josh Bersin virtuel» et pourrait même être plus intelligent que moi. (Nous commençons à le prototyper maintenant.)

J’ai vu la semaine dernière une démonstration d’un système qui prenait des didacticiels existants en génie logiciel et en science des données et créait automatiquement des questionnaires, un assistant d’enseignement virtuel, des plans de cours et même des objectifs d’apprentissage. Ce type de travail nécessite généralement beaucoup d’efforts cognitifs de la part des concepteurs pédagogiques et des experts en la matière. Si nous “pointons” l’IA vers notre contenu, nous le publions soudainement dans le monde à grande échelle. Et nous, en tant qu’experts ou concepteurs, pouvons le former dans les coulisses.

Imaginez les centaines d’applications en entreprise : recrutement, intégration, formation à la vente, formation à la fabrication, formation à la conformité, développement du leadership, voire coaching personnel et professionnel. Si vous concentrez l’IA sur un domaine de contenu de confiance (la plupart des entreprises en ont des tas), cela peut résoudre le problème de «livraison d’expertise» à grande échelle.

Où ira ce marché ?

Comme pour toute nouvelle technologie, les pionniers se retrouvent souvent avec des flèches dans le dos. Ainsi, alors que Chat-GPT semble miraculeux, nous devons prédire que les innovateurs vont progresser, étendre et affiner cela rapidement. Je serais prêt à parier que la plupart des sociétés de capital-risque écrivent maintenant des chèques en blanc aux startups dans ce domaine, il y a donc beaucoup de concurrence à venir.

Mon sentiment instinctif est que des entreprises comme OpenAI et Microsoft seront probablement en concurrence avec de nombreux autres acteurs (Google, Oracle, Salesforce, ServiceNow, Workday, etc.), de sorte que chaque fournisseur majeur “s’appuiera” sur l’expertise en IA et en apprentissage automatique. Si Microsoft intègre des API OpenAI dans Azure, des milliers d’innovateurs créeront des offres spécifiques à un domaine, de nouveaux produits et des solutions créatives sur cette plate-forme. Mais il est encore trop tôt pour le dire, et je suppose que les solutions spécifiques à l’industrie et au domaine l’emporteront.

Imaginez le nombre d'”espaces d’opportunités” à prendre en compte. Développement du leadership, coaching fitness, conseil psychologique, formation technique, service client, la liste s’allonge encore et encore. Et c’est pourquoi, tant que ce marché subsiste, je continue de croire que l’opportunité est « énorme ». (J’ai récemment essayé d’obtenir de l’aide avec PayPal via leur chatbot et j’étais tellement frustré que j’ai décidé de fermer mon compte.)

Je compare cette technologie aux débuts de “l’informatique mobile”. Au début, nous le considérions comme un « ajout » à nos systèmes d’entreprise. Ensuite, il a grandi, s’est développé et a mûri. Et aujourd’hui, la plupart des systèmes numériques conçoivent d’abord pour le mobile, ils construisent des piles technologiques entières autour du mobile, et nous étudions le comportement, les marchés et les consommateurs via leurs téléphones. La même chose se produira ici. Imaginez quand vous pouvez voir toutes les questions que vos clients posent sur vos produits ? L’opportunité est juste époustouflante.

Et comme j’en parle dans le podcast, beaucoup d’emplois vont changer. Je viens de faire une analyse de tous les emplois immédiatement impactés par Chat-GPT (éditeurs, journalistes, analystes, agents du service client, ingénieurs QA, etc.) et j’ai constaté qu’aujourd’hui, avec environ 10,3 millions d’emplois ouverts, environ 8% (800 000) seront immédiatement impactés. Ces emplois ne disparaîtront pas, mais ils seront mis à niveau et améliorés par ces systèmes au fil du temps. (Et il y a beaucoup de nouveaux emplois comme “Chatbot trainer” en cours de création.)

Il y a beaucoup plus à discuter sur ce sujet, je vous invite donc à nous rejoindre en tant que Josh Bersin Academy ou membre corporatif pour en discuter davantage. Et si vous avez votre propre expérience ou si vous construisez quelque chose de cool, nous voulons vraiment le voir.

En avant et vers le haut : considérons cela comme l’une des étoiles les plus brillantes de notre avenir et essayons de l’empêcher de devenir incontrôlable.

Information additionnelle

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Chat-GPT : Essayez-le vous-même

Chat-GPT contre Sparrow : Battle of the Chatbots (à regarder)

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