En novembre dernier, le laboratoire de recherche en intelligence artificielle (IA) OpenAI a lancé un prototype gratuit de son simulateur de conversation humaine basé sur le texte, appelé ChatGPT. Au cours des quatre derniers mois, plus de 100 millions d'utilisateurs issus d'un large éventail de disciplines ont expérimenté la version préliminaire de ChatGPT.

Les utilisateurs testent le système dans des domaines tels que la recherche scientifique et journalistique, la rédaction d'essais et de mémoires juridiques, le développement de logiciels, la résolution de problèmes mathématiques et la traduction, pour n'en citer que quelques-uns. Parmi les utilisations les plus créatives de ChatGPT, citons la rédaction de limericks, la correction de bogues de logiciels et l'écriture de chansons.

ChatGPT est conçu pour générer des réponses en langage naturel à des questions, fournir des recommandations et rédiger des textes. Il a de nombreuses applications et a le potentiel de transformer la façon dont les gens interagissent avec la technologie et entre eux.

Ce système révolutionnaire repose sur une technologie informatique avancée connue sous le nom de transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT). Les GPT sont définis comme une famille de grands modèles linguistiques (large language models – LLMs) développés par l'OpenAI qui ont été entraînés avec de grandes bases de données de textes.

Le 'pré-entraînement' dans les GPT fait référence au processus d'apprentissage sur un grand corpus de textes permettant au modèle linguistique de prédire le mot suivant dans un passage. Cela permet au modèle d'être performant sans dépendre de données spécifiques à la tâche.

Comme la façon dont Google complète automatiquement les entrées de recherche Web, ChatGPT anticipe le contenu des demandes soumises par les utilisateurs. Connu sous le nom de traitement synchrone, il interprète les questions au fur et à mesure qu'elles sont saisies en temps réel et génère des réponses à la volée.

Les limites de ChatGPT, telles que décrites par OpenAI, sont sa tendance à écrire parfois des « réponses plausibles mais incorrectes ou absurdes », et sa tendance à être « excessivement verbeux » et à abuser de certaines phrases. Le système devinera également souvent une réponse lorsqu'on lui posera une question ambiguë au lieu de « poser une question de clarification ».

Quels que soient ses inconvénients, ChatGPT représente une avancée significative dans la technologie de l'IA. En décembre, Ethan Mollick, de la Harvard Business Review, a qualifié ChatGPT de point d'inflexion pour l'intelligence artificielle, en écrivant : « Bien que des versions de GPT existent depuis un certain temps, ce modèle a franchi un seuil : Il est véritablement utile pour un large éventail de tâches ... Alors que les générations précédentes du système pouvaient techniquement faire ces choses, la qualité des résultats était bien inférieure à celle produite par un humain moyen. Le nouveau modèle est bien meilleur, souvent de manière surprenante ».

La version initiale de ChatGPT était basée sur GPT-3.5. Le 9 mars OpenAI a annoncé la sortie de GPT-4, qui a été décrit dans un document de recherche de l'université de Cornell comme ayant des caractéristiques qui sont « étonnamment proches des performances humaines, et qui souvent dépassent largement les modèles antérieurs tels que ChatGPT ».

Les auteurs affirment que les premières expériences menées avec le GPT-4 montrent qu'il présente des « étincelles d'intelligence générale artificielle », c'est-à-dire qu'il a la capacité de simuler la pensée et de ne pas se contenter de répondre à des questions spécifiques, mais de faire des choses comme raisonner, sentir et se comporter.

Il ne fait aucun doute que ChatGPT et GPT-4 montrent comment les technologies d'intelligence artificielle augmentent la productivité. En remplaçant des fonctions auparavant exécutées par des groupes de personnes en un seul processus automatisé, les tâches peuvent désormais être accomplies rapidement et avec précision par un ordinateur.

Alors que l'adoption massive d'ordinateurs personnels à partir des années 1980 a eu un impact considérable sur la productivité, les fonctions d'adaptation et d'apprentissage des outils d'intelligence artificielle tels que les GPT signifient que la productivité augmentera de manière exponentielle sur une période de temps beaucoup plus courte.

Par exemple, aujourd'hui, ChatGPT est un outil puissant pour les développeurs de logiciels. Grâce à sa capacité de traitement du langage naturel, il peut modéliser ce qu'un développeur cherche à accomplir et fournir des extraits de code correspondants. Il peut également automatiser des tâches répétitives et fastidieuses sans les erreurs et les incohérences typiques d'un codage humain direct.

ChatGPT peut simplifier rapidement et avec précision un code informatique complexe et fournir des commentaires et de la documentation qui sont souvent plus précis et informatifs que tout ce qu'un développeur peut écrire.

L'intelligence artificielle a été mise au point au milieu du 20e siècle, avec des contributions importantes de scientifiques tels qu'Alan Turing, Marvin Minsky et John McCarthy. Turing, mathématicien et informaticien britannique, est gérnéralement considéré comme le père fondateur de l'IA. En 1950, il a proposé le test de Turing, qui mesure la capacité d'un ordinateur à adopter un comportement intelligent équivalent à celui d'un être humain.

L'idée de Turing était révolutionnaire et a ouvert la voie à des décennies de recherche sur l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. En 1950, Turing a publié un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence », dans lequel il évoquait la possibilité pour les machines d'imiter l'intelligence humaine grâce à l'utilisation d'algorithmes et de la programmation.

Marvin Minsky, scientifique cognitif et informaticien américain, est un pionnier de l'intelligence artificielle qui, avec John McCarthy, a fondé le laboratoire d'intelligence artificielle du MIT en 1959. Minsky s'est intéressé à l'idée de la perception par les machines, c'est-à-dire la capacité des machines à comprendre et à interpréter les informations visuelles et sensorielles. McCarthy, à qui l'on attribue souvent l'invention du terme 'intelligence artificielle' en 1956, est à l'origine de Lisp, qui est devenu un langage de programmation préféré pour la recherche sur l'intelligence artificielle (IA).

On peut décrire ChatGPT comme une nouvelle génération de chatbots textuels basés sur l'intelligence artificielle qui a vu le jour dans les années 1960. ELIZA, développé par Joseph Weizenbaum en 1966, a utilisé une méthodologie de correspondance et de substitution pour simuler une conversation humaine. Il tentait de faire correspondre des réponses écrites à une série de questions sur la psychothérapie.

Plus tard, en 1988, le chatbot Jabberwacky a été créé par Rollo Carpenter pour simuler une conversation humaine intéressante en élargissant la correspondance des modèles pour inclure un autre niveau de variabilité afin de tenir compte du contexte des questions posées.

L'une des percées des années 1980 a été le développement de systèmes basés sur des règles pour le traitement du langage naturel. Ces systèmes s'appuient sur des ensembles de règles élaborées à la main pour analyser et générer des réponses naturelles, mais leur capacité à traiter un langage complexe et ambigu est limitée.

En 1995, Artificial Linguistic Internet Computer Entity (ALICE) a fonctionné sur l'internet et a ajouté l'heuristique - la capacité d'appliquer des raccourcis que les humains utilisent souvent pour résoudre des problèmes - aux méthodes de correspondance des formes développées précédemment. Dans les années 1990, les approches statistiques ont gagné en popularité dans le traitement du langage naturel, permettant aux systèmes d'apprendre à partir de vastes ensembles de données textuelles. Cela a conduit au développement de modèles probabilistes capables de traiter un plus large éventail d'entrées linguistiques et de générer des résultats plus précis.

Dans les années 2000, avec le développement des architectures de réseaux neuronaux, l'apprentissage profond s'est imposé comme une technique puissante pour le traitement du langage naturel. Ces modèles ont été capables d'apprendre et de représenter des modèles complexes dans les données linguistiques, ce qui a permis d'améliorer considérablement la précision et l'efficacité du traitement du langage.

En 2010, Apple a lancé la première version de Siri, un assistant personnel intelligent et un navigateur d'apprentissage qui utilise le langage naturel parlé pour effectuer des tâches exécutées par l'ordinateur, telles que la lecture de messages texte, la lecture de musique, la programmation d'événements et la recherche de réponses à des questions sur le web. Cette simulation de conversation humaine audible a également été proposée par Google avec Google Assistant (2012) et par Amazon avec Alexa (2014).

Outre le logiciel de ChatGPT, le matériel qui le fait fonctionner est un facteur essentiel de la vitesse et de la précision de ses réponses, ainsi que du nombre de requêtes qu'il peut traiter simultanément. Le matériel comprend un grand nombre de processeurs ou de nœuds interconnectés qui collaborent pour gérer la charge de travail informatique.

La plateforme comprend également des processeurs spécialisés optimisés pour les charges de travail d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, ainsi que des technologies de réseau et de stockage à haut débit qui permettent un transfert et une récupération rapides des données.

Enfin, les progrès de l'IA, tels qu'ils se manifestent dans ChatGPT, sont le fruit d'une collaboration entre des chercheurs, des ingénieurs et des innovateurs venant du monde entier. Le développement de l'IA est véritablement un effort mondial, avec des contributions d'individus et d'organisations de nombreux pays.

L'IA est un domaine qui nécessite une approche multidisciplinaire, réunissant des experts en informatique, en mathématiques, en neurosciences, en psychologie, en linguistique et dans d'autres domaines connexes. Les progrès en matière de matériel, de logiciels et d'infrastructures de données ont également été rendus possibles par la collaboration et la coopération à l'échelle mondiale.

De nombreux pays ont réalisé des investissements importants dans la recherche et le développement de l'IA, et les organisations et conférences internationales telles que l'Association for Computing Machinery (ACM) offrent aux chercheurs et aux praticiens une plate-forme leur permettant de partager leurs travaux et de collaborer à de nouvelles idées dans le monde entier.

Cependant, alors que le ChatGPT met en avant toutes les réalisations de la technologie informatique des 75 dernières années à l'échelle mondiale et possède un potentiel de transformation sociale, il reste également ancré dans le capitalisme, son système de propriété privée à but lucratif et les structures politiques des États nationaux.

La préoccupation immédiate de Wall Street, qui a fait grimper la valeur d'OpenAI à 29 milliards de dollars à la suite d'un investissement de 10 milliards de dollars de Microsoft en janvier, est de s'assurer que les oligarques technologiques tels qu'Elon Musk, Sam Altman, Peter Thiel et Reid Hoffman disposent d'un chemin facile pour réaliser un retour sur leur engagement financier dans l'entreprise.

On s'attend à ce que la technologie de base de ChatGPT soit vendue à des entreprises de tous les secteurs afin de réduire les coûts et de supprimer des emplois. Dans le contexte économique actuel d'inflation, de hausse des taux d'intérêt et de baisse de la valeur des actions à Wall Street, cette perspective est sans aucun doute attrayante pour les dirigeants d'entreprise, les conseils d'administration et les investisseurs.

Selon une étude réalisée par des chercheurs de l'université de Pennsylvanie, la moitié des tâches effectuées par les auditeurs, les interprètes et les rédacteurs peuvent être exécutées plus rapidement par des outils d'IA. Un rapport publié par McKinsey & Company estime que 25 % du travail, toutes professions confondues, pourrait être automatisé d'ici 2030 et que 60 % des 800 professions répertoriées par le Bureau of Labor Statistics pourraient voir un tiers de leurs tâches automatisées dans les décennies à venir.

Entre-temps, comme pour toutes les autres innovations de haute technologie dans le cadre du capitalisme, la puissance du ChatGPT et de l'intelligence artificielle est considérée comme une source de contrats substantiels avec le Pentagone et les départements de la défense dans le monde entier.

Les technologies de l'IA étant déjà utilisées pour automatiser les opérations sur le champ de bataille dans les guerres impérialistes du XXIe siècle, y compris les attaques aériennes par drones et les assassinats ciblés, l'armée américaine cherche activement à exploiter le pouvoir de prise de décision du GPT.

Selon un article paru dans Defense One, Lauren Barrett Knausenberger, responsable de l'information de l'armée de l'air, a déclaré : « Je pense qu'il est très avantageux pour le ministère de la défense de pouvoir trouver des informations, de savoir qui est responsable, de pouvoir rassembler rapidement des informations en général, car nous perdons beaucoup de temps, par exemple avec les agents chargés de la mise en œuvre des tâches. »

Selon un autre rapport publié par Vice, le Pentagone utilise ChatGPT pour rédiger, le 8 février, un rapport d'actualité sur le lancement d'une nouvelle force opérationnelle de lutte contre les drones. En d'autres termes, le Pentagone exploite le potentiel de l'IA pour automatiser la prise de décision et diffuser une propagande pro-militariste.

Le seul moyen de réaliser le contenu progressif et le pouvoir global des technologies d'intelligence artificielle telles que ChatGPT et, comme l'indique l'autodéfinition du système, « le potentiel de transformer la façon dont nous interagissons avec la technologie et les autres », est la réorganisation socialiste révolutionnaire de la société par la classe ouvrière.