Limites, dangers et menaces de l'Intelligence Artificielle E-Book

Philippe AGRIPNIDIS

• Herausgeber: WS
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Serie: Savoirs
• Sprache: Französisch
• Veröffentlichungsjahr: 2023

Seitenzahl: 159

Beschreibung

Si vous voulez comprendre, sans aucun jargon technique, ce que sont les limites, dangers, menaces et défauts conceptuels de l'intelligence artificielle, alors cet ouvrage est pleinement adapté à votre envie de savoirs et de compréhensions.

Vous découvrirez que l’IA, qui veut se présenter comme une avancée informatique exceptionnelle, a en réalité un retard de plus de 10 ans par rapport aux technologies déjà disponibles. Et qu’en plus, les concepteurs d’IA ne savent pas expliquer le pourquoi du comment des informations qu’apportent leurs logiciels lorsqu’on les utilise. Ils ignorent ce qui se passe dans la moulinette informatique de leurs propres codes. L’IA est comme un perroquet armé d’un photocopieur enfermé dans une boîte noire étanche. Il ne restitue que ce qu’il a vu ou entendu avant d’être capturé. Il ne s’agit pas de donner du pertinent ou de l’adapté, et ni même du vrai ou du certain, mais du crédible, du probable, du possible.

Vous apprendrez aussi que bien que présenté comme étant une merveille de l’automatisme, l’IA ne fonctionne que par des corrections humaines, perpétuelles. Et que malgré elles, de nombreux dérapages de comportements ont eu lieu. Et que d’autres vont encore survenir. Car c’est la nature même de cette soi-disant intelligente artificielle d’être soumise à ses propres contradictions et errements. Vous verrez également comment les IA deviennent bipolaires, oscillants entre des phases de boulimie informationnelles et de purge de données superflues.

Vous aurez aussi un éclairage qui explique pourquoi, malgré ses limites, l’IA nous fascine. Et pourquoi nous l’utilisons. Ainsi que les premiers contrecoups économiques, sociaux, psychologiques, cognitifs qui commencent à apparaître.

L’ouvrage présente également les menaces fondamentales que contient en son sein l’IA. Elles sont intrinsèques à la démarche qui a présidé à sa conception. Si on peut tout calculer, sur tous les sujets et tout le temps, alors calculons tout. Mais sans aller en profondeur, sans véritable connaissance du Monde. En gardant l’approche de la pensée plate, à un seul temps de réflexion. Car la plus grande fragilité de l’IA, c’est d’être bâti sur un outil limitatif et générant des confusions, le texte. Pour créer de nouveaux Savoirs, l’IA est comme un moteur à hélice qui souhaiterait aller sur la Lune. Dès qu’il atteint un certain seuil, il n’est plus efficace. Il y a un plafond de verre que l’IA ne pourra jamais franchir pour nous apporter les nécessaires évolutions ou progrès dont l’Humanité a besoin en ce de début de XXIe siècle.

Il est à noter que cet ouvrage reprend la troisième partie d'un autre : « Prélude aux Graphes Quantiques » avec quelques ajouts, mises à jour et simplifications. Car la partie originale a été écrite en lien profond et récurrent avec la notion de Graphes Quantiques qui dépasse la simple problématique de l’IA. Il était opportun de présenter ces éclairages sans cette intrication sur les Graphes Quantiques qui sont l’antidote et l’alternative à l’IA par la construction Universelle de modélisations de Savoirs normalisés, structurés et articulés.

Leseprobe

Philippe AGRIPNIDIS

LIMITES, DANGERS, et MENACES de l’IA

UN OUTIL SANS MAÎTRISES

Collection

Savoirs

ISBN 978-2-487087-02-6

Éditions SPHARIS

83 a rue des Alliés 42100 Saint-Étienne France

Copyright © – septembre 2023 – AGRIPNIDIS PhilippeEdition en cours 1.1

Tous droits de reproduction, par quelque procédé que ce soit, d’adaptation ou de traduction, réservés pour tous pays.

Édition numérique ou impression à la demande.

Du même auteur :

Les nouveaux Biens Communs. Papier : ISBN 978-2-918651-04-8.

Numérique : ISBN 978-2-918651-03-1.

Les inventions Universelles. Papier : ISBN 978-2-918651-13-0.

Numérique : ISBN 978-2-918651-12-3

ALPHAPOLIS La Nouvelle Cité. Papier : 978-2-918651-04-8

Numérique : 978-2-918651-03-1

Prélude aux Graphes Quantiques. Papier. ISBN 978-2-487087-01-9

Numérique : 978-2-487087-00-2

www.spharis.comhttps://www.youtube.com/@spharishttps://twitter.com/Sphariscom

Illustration de couverture. Licence Elements ENVATO© par MEFTAHYs-PROTOTYPE

AVANT-PROPOS

Propriété intellectuelle globale

Le Code de la propriété intellectuelle n'autorisant, aux termes de l'article L.122-5, 2° et 3° a), d'une part, que « les copies ou reproductions strictement réservées à l'usage privé du copiste et non destinées à une utilisation collective » et, d'autre part, que les analyses et les courtes citations dans un but d'exemple et d'illustration, « toute représentation ou reproduction intégrale ou partielle, faite sans le consentement de l'auteur ou de ses ayants droit ou ayant cause est illicite » (art. L. 122—4). Cette représentation ou reproduction, par quelque procédé que ce soit, constituerait donc une contrefaçon sanctionnée par les articles L 335-2 et suivants du Code de la propriété intellectuelle.

Schémas et illustrations

Tous les auteur(e)s de schéma et d’illustration dans la mesure où ils sont connus ou renseignés sont cités dans l’ouvrage. Et les images, au sens large, sont intégrées dans l’ouvrage dans le respect de leurs licences d’utilisation. En cas d’erreur, merci de contacter l’éditeur pour que les informations puissent être rectifiées lors d’un prochain tirage.

Pas de smileys mais des points d’ironie ¡

Plutôt que d’utiliser des ponctuations utilisées sur les supports numériques comme les :-) et les ;-), il a été préféré l’usage du point d’exclamation inversé ¡ qui remplace avantageusement, esthétiquement et typographiquement parlant, ces deux codages. Un ¡ équivaut à :-) et trois ¡ à un ;-). C’est ainsi ¡¡¡.

Et l’usage des Majuscules se fera, parfois, sans modération.

Utilisation de Wikipédia

Les trois principales forces de Wikipédia sont son ambition, ses bénévoles enthousiastes et l’usage de liens permanents pour garder à la même adresse Internet un sujet et un seul. Et ce, même si les contenus de la thématique évoluent dans un sens ou dans un autre.

C’est pour cette raison que les liens sur cette ressource seront privilégiés. Il se peut également que certaines références ne soient disponibles, à contenu de qualité égale, ou existant, qu’en langue anglaise au moment de la parution de l’ouvrage. L’existence de traducteurs en ligne utilisables gratuitement pourra permettre, au mieux possible, d’obtenir des transcriptions dans la langue de Molière.

ENJEUX ET FONCTIONNEMENTS

Enjeux et contextes de l’intelligence Artificielle

Une importance démesurée et grandissante

Il ne se passe pas un jour, voire une heure, sans que des « nouvelles » concernant l’Intelligence Artificielle (IA) n’arrivent dans les journaux ou sur nos fils d’informations. Parée de toutes les vertus, elle semble être une formule magique, une pierre philosophale numérique capable de guérir tous les maux de l’Humanité. Son invocation permettrait de soulever des montagnes et de déplacer des océans. Sans effort. Et sans contrecoups. Tous nos soucis, tous nos problèmes vont être résolus, par quelques savants calculs de milliers de processeurs enchaînés entre eux qui vont scientifiquement et en toute vérité ; comment pourrait-il en être autrement ; nous amener les meilleures solutions au moindre coût. Telle est en effet la promesse de l’IA.

Mais qui dit promesse dit espérance. Mais non point garantie et certitude. C’est là une des premières ambiguïtés de l’IA. Ce n’est pas la moindre. Mais les problématiques les plus graves viennent de la dépossession de l’être Humain de ses capacités, et de ses devoirs, de ses obligations, de penser par lui-même.

Heureusement, si le danger est réel, il existe au moins une alternative pour pallier à ces potentielles dérives catastrophiques. Elle est basée sur la notion de Modèles de Savoirs et de Graphes Quantiques. Ces derniers sont présentés dans l’ouvrage « Prélude aux Graphes Quantiques » disponible sur les plateformes numériques de distribution et en version papier sur Amazon. Les informations que vous allez lire sur l’intelligence artificielle dans le présent ouvrage sont tirées de ce premier livre, qui comporte outre, un développement sur l’antidote et l’alternative à l’IA, une présentation de la méthode des Graphes Quantiques. Cette formalisation d’Informations normalisées, structurées et articulées qu’elle permet amène la génération de Modèles de Savoirs. C’est cette méthode et convention dont il d’agira quand nous ferons référence à la notion de Modèles de Savoirs.

Les chapitres à venir seront consacrés à décrire le fonctionnement de l’IA, présenter ses dangers, ses limites, ses menaces. Et son défaut cardinal, l’usage du texte. Ce qui la contraint, de moteur de fusée qu’elle voudrait devenir, à n’être qu’un beau moteur à hélice qui ne nous amènera pas vers les sommets de la civilisation Humaine.

Commençons ainsi par quelques bases sur l’IA avant de voir son fonctionnement.

Quelques bases

Le but de notre propos n’est pas d’effectuer un cours technique sur ce qu’est l’intelligence artificielle. Il y a des ouvrages, très pertinents, sur ce sujet ainsi que des vidéos et des formations, disponibles en Français gratuitement, ou en Anglais, sur Internet. Car plus que l’apparence informatique, nous allons développer le principe même de l’intelligence artificielle. Ce sur quoi elle repose substantiellement. Sa vision du monde. Ou au moins celles de ces concepteurs et conceptrices. Et nous verrons ce que cela implique en termes de limitations et d’illusions.

Enfin. C’est pas trop tôt ! Du noir et blanc au pays des couleurs

Comme pierre d’achoppement de votre construction de réflexion sur ce qu’est l’IA, ce qu’elle apporte vraiment, en opportunités ou en menaces, il faut bien intégrer l’information suivante. Ce que réalise l’intelligence artificielle à la fin 2023 est absolument normal. Il n’y a pas de performances spectaculaires à célébrer. Ni d’étonnement à avoir. La seule raison de s'esbaudir serait de constater que cela arrive si tard dans l’histoire de l’informatique ! Car tout était prêt depuis 2010 ; les fermes de serveurs, les processeurs puissants, les disques durs de fortes capacités, les mémoires abondantes, les algorithmes et surtout le maillage d’Internet pour « aspirer » les données et les diffuser pour que l’IA en mode 2023 soit déjà existante. Ce sont juste, enfin, les capacités de l’ordinateur à créer des contenus qui sont utilisées. Pour le texte et pour l’image. Il n’y a rien de magique ou de surprenant. Ce serait comme s’étonner de voir des images en noir et blanc sur une télévision couleur. Car l’informatique peut générer bien plus que de l’IA.

C’est le délai et le retard pour arriver à ce niveau qui devrait nous interroger. Vu que tout ceci est basé sur d’anciennes méthodes et des formes de stockages de données et d’exploitation statistiques qui sont en fait obsolètes pour créer de nouveaux Savoirs et les partager. C’est un aboutissement logique. Mais d’une ancienne génération. C'est une limitation et une fin. On n'ira pas plus loin collectivement avec cet outil. Il n’y a donc pas d’adoration à avoir pour l’IA en cours. C’est pour cette raison que l’ouvrage est rédigé. Sensibiliser — Informer — Alerter. Et participer à répandre une vision juste des capacités, réelles, de l’IA, mais aussi de ses limites et des pièges qu’elle peut contenir. Et ces deux dernières catégories sont bien remplies.

Une définition caricaturale ?

Si on voulait exprimer, sans aucun concept technique ni jargon, ce qu’est viscéralement l’intelligence artificielle générative, on pourrait affirmer que c’est : « un perroquet dans une boîte noire équipé d’un photocopieur qui a régulièrement des bourrages papier ». Vous verrez que cette définition répond d’une manière plus profonde qu’il ne semble au prime abord à ce qu’est intrinsèquement l’intelligence artificielle. Car tant que celle-ci sera organisée de la manière dont elle fonctionne en 2023, elle ne fera que répéter et déformer ce qu’elle a collecté. Et on verra dans la section à venir que les concepteurs ne savent pas vraiment pourquoi et comment cela marche. On ne sait pas, en essence, pourquoi il y a ce résultat.

Car le perroquet ne sait pas ce qu’il dit et pourquoi il le dit. La preuve, c’est que si on lui repose la même question, on n’a jamais la même réponse. Ce qui est présenté comme une force par les laudateurs de l‘intelligence artificielle est en réalité une démonstration de sa faiblesse. Il est absolument incapable d’expliquer ses choix. Et de les démontrer. C‘est comme ceci. Vous ne saurez jamais pourquoi. Mais rassurez-vous lui non plus…

De plus, c’est un perroquet qui vous impose de parler une langue étrangère. Du fait que les pionniers en commercialisation de l’intelligence artificielle, OpenAI, ont été américains, le développement des outils s’est fait principalement sur cette langue. Même si, soi-disant, l’IA peut aussi fonctionner dans d’autres langues comme le Français. Mais on n’obtient pas la même efficacité ou quantité de production qu’avec la langue native pour l’IA qu’est l’anglais. C’est déjà une problématique en soi. Mais c’est encore pire que cela. Car il faut en plus parler la langue obscure du « prompt » ! On verra plus loin plus en détail ce qu’il en est, mais le « prompt » est une structuration de commandes, d’ordres qui sont envoyés à l’intelligence artificielle. C’est comme si on indiquait à un chien ce qu’il faut faire. Encore faut-il se faire comprendre. Et prendre des cours de dressage… Nous verrons à nouveau ce point dans la section sur les limites de l’intelligence artificielle.

Après cette première approche non technique, mais qui correspond bien à ce qu’est conceptuellement parlant l’intelligence artificielle, nous allons rentrer dans la présentation du fonctionnement technique de cette dernière.

Le fonctionnement de l’intelligence Artificielle

Pulsions et historique

Sans trop rentrer dans les détails, il y a eu plusieurs vagues de développement depuis des dizaines d’années. On pourrait faire remonter cette idée dès l’invention en 1834 par Charles BABBAGE du premier concept d’ordinateur et de la réalisation d’une « machine » capable de lire séquentiellement des instructions indiquées dans des perforations de carte Jacquard. Qui nous dit que dans ses rêves les plus fous, il n’avait pas envisagé et espéré qu’une machine puisse produire d’elle-même des instructions pour d’autres ? Mais nous n’avons pas, actuellement, d’indications qui nous prouvent que cette idée lui est venue. Mais devant un tel génie visionnaire, et du fait que sa machine pouvait réellement être fabriquée et fonctionner, même avec les moyens de l’époque, il n’est pas impossible qu’il y ait songé.

Une représentation schématique du test de TuringIllustration n° 1. Wikipédia. @Bilby

En tout cas, si ce n’est les concepts techniques en eux-mêmes, la première personne à avoir laisser entendre que l’intelligence artificielle pouvait exister, c’est Alan TURING, l’inventeur du test du même nom. Publié en 1950, l’idée était d’exprimer le fait, qu’un jour ou l’autre, il serait impossible à un humain de distinguer, dans une communication à distance, par écran ou intermédiaires, s’il parlait à un autre être humain. Ou à une machine.

On peut dire que jusqu’à l’arrivée de ChatGPT 4, le test n’avait pas été passé. Maintenant, il peut être parfois réussi. Ce qui ne veut pas dire que la machine ne peut pas être « découverte » par qui que ce soit, ni sur n’importe quel sujet. Mais les raisons de douter sont et seront de plus en plus fortes. Car le concept évoqué par TURING a été l’équivalent d’une ouverture de boîte de Pandore technologique et moderne. Évoquer le concept d’une intelligence artificielle par un ordinateur ne pouvait qu’invoquer un besoin pressant de réaliser cette-ci. La course était lancée. On savait où elle s’arrêterait. On ne savait pas combien de temps il fallait pour arriver à franchir le ruban de la ligne d’arrivée. Et en plusieurs fois, on a cru, à tort, être à quelques mètres de celle-ci.

Et surtout on ne savait pas qui allait remporter la victoire. S’il faut, en fin d’année 2023, citer un vainqueur, il s’agit bien de la société Open AI.

En tout cas sur cette première course.

Mais c’est quoi l’intelligence artificielle ? L’amateur de puzzles !

Cela dépend à quel niveau on se situe. Si c’est celui du marketing, c’est, comme on l’a vu en début d’ouvrage, à terme, une véritable intelligence, panacée et remède de tous les maux pouvant exister dans l’Humanité et sur la Planète. Tout sera résolu et sauvé par l’intelligence artificielle. On ne saura pas pourquoi ni comment, vu son fonctionnement actuel, mais, d’après ses promoteurs, tout ira bien. Et rien ne devrait se faire sans qu’il n’y ait de l’intelligence artificielle.

Si on se place sur un plan réaliste, l’ambition d’une intelligence artificielle, c’est de générer, par elle-même, sans intervention Humaine après son codage et entraînement, des idées, des propositions, des plans d’action, des recommandations, des synthèses et des contenus. D’où l’utilisation dès 2022 par certains élèves d’outils de ce type pour leur faire rédiger à leurs places des devoirs ou des documents (mémoire, partie de thèse). L’idée complémentaire étant que cette production soit rapide et au moins de qualité équivalente à un humain. Voire même mieux. Et pour atteindre ces objectifs généraux, mais pas forcément généreux (des profits pour les actionnaires sont attendus), des choix technologiques ont été faits. 

Surtout, il faut bien comprendre le fonctionnement actuel de l’IA. Les « créations » engendrées par l’IA sont comme un puzzle final qui a été fait à partir de multiples pièces d’autres puzzles complètement différents entre eux en sujets, en illustrations, en dimensions et en découpes ! Et qui viennent de magasins différents et de divers fabricants.

Mais puisque je te dis qu’on va y arriver ! Ça va le faire.Illustration n°2. Licence @vmiregolda AY images.

L’IA va chercher de-ci de-là dans ses captations de données (on y reviendra lorsqu’on évoquera la propriété intellectuelle) des morceaux de données qu’elle va rafistoler pour que le tout tienne debout et ressemble à quelque chose. On va raboter ce qui ne rentre pas. Étirer ce qui est trop court. Aplatir ce qui est trop épais. Gonfler ce qui est trop mince. Déformer pour que cela rentre. Et surtout coller, scotcher, agrafer des pièces de tout bord et de tout horizon pour que de loin cela ressemble à quelque chose. Ce qui apparaît d’un seul tenant est en réalité fait de bric et de broc. Le pire étant que les concepteurs ne savent pas pourquoi.

On verra ceci justement dans le chapitre suivant.

Mais alors du coup c’est quoi l’Intelligence ?

Car déjà si on n’arrive pas à définir ou à s’entendre sur une notion commune de ce qu’est ou n’est pas l’intelligence humaine, on va être mal partis pour en réaliser de l’artificielle ¡ C’est ce que l’on pourrait logiquement, et sainement, attendre de cette démarche. Mais il n’en est rien. Il faut bien comprendre que le mot Intelligence, accolé au concept d’artificiel, n’est, pour l’instant, que dumarketing. Car il n’est pas question de produire cette dernière, mais du contenu. Du crédible, du possible. Mais pas de produire de l’intelligence. On estime d’ailleurs qu’il y a plusieurs types d’intelligence. Celle purement de réflexion analytique, mais aussi une intelligence émotionnelle. Et d’autres comme les intelligences méthodologiques et environnementales (8 types sont à découvrir). Sans compter que dans celle dite émotionnelle, il y aurait aussi des variantes (à voir, dans tous les sens du terme…).

Or, les Modèles de Savoirs expliquent pourquoi nous avons des types d’intelligence différents parmi les êtres Humains. Il s’agit de cartographies de routes (relations) et de carrefours (éléments) différentes. Telle personne « intelligente » pour les mathématiques a tels et tels chemins et croisements dans sa tête. Et un autre individu, plus doué(e) pour l’intelligence émotionnelle aura telle configuration.

Quoiqu’il en soit, dans toutes les formes possibles, on retrouve toujours la capacité à agir, au sens large. Ce qui veut dire choisir, estimer, décider, intervenir ou faire agir, sans que, justement, la situation soit déjà connue ou vécue. C’est le pouvoir de produire du pertinent et inédit pleinement adapté aux contextes, acteurs et ressources. En sachant exactement pourquoi ou sur la base de quelles hypothèses, ou paris, on structure ses interventions. C’est se servir de Savoirs, d’Informations pour pouvoir articuler au mieux des pensées qui vont structurer vos futures actions. L’intelligence c’est de la création. Mais pas de la recopie bête. Ce n’est pas du copier-coller, du papier calque. Ce n’est pas suivre un livre de recettes de cuisine, qui plus est sans rien y comprendre. Ou en ne sachant pas ce que signifient vraiment les mots. L’intelligence c’est l’aptitude à produire de l’opportun et de l’approprié, même sans avoir toutes les informations possibles. Par rapport aux Quantiques qui amènent des Savoirs, l’intelligence est cette compétence à générer de l’adéquat en n’ayant PAS toutes les Relations et Éléments à sa disposition.

De toutes ces notions, avec la soi-disant intelligence artificielle, comme vous le verrez dans les paragraphes à venir, on en est bien loin. Bien plus loin. Trop loin.

La structuration des intelligences artificielles dites génératives

Toujours sans utiliser de jargon informatique, on va synthétiser ce qu’est l’intelligence artificielle. En ce qui concerne l’aspect technique, on va formaliser les évolutions en trois vagues. La première, dans les années 1960, a été d’introduire des savoirs directement à partir de lignes de code. On était dans une approche de type instruction par instruction. Je fais ceci puis après cela. Les historiens informatiques et les techniciens s’accordent à dire que les résultats n’ont pas été brillants.

Ce qui a motivé, après une longue pause, la création d’une nouvelle approche par la notion de « règles ». Très en faveur dans les années 1980 et 1990, l’idée était de réaliser des nodules indépendants exprimés sous la forme de règles qui soient capables de s’exprimer ou de ne pas s’activer suivant des conditionnalités. Fais ceci tant que cela n’est pas à tel niveau, sauf s’il y a tel évènement alors donne la priorité à la règle numéro 17. On atteint assez vite les limites de cette méthode et les regrets furent à la même hauteur que les déceptions.

Jusqu’à ce qu’à partir des années 2010, la notion d’analyse de données survienne. D’abord par de « l’apprentissage automatique » — machine learning). Puis par la méthode dite d’apprentissage profond (deep learning). À notre sens, la différence entre les deux est purement et seulement marketing et commerciale. L’apprentissage profond est de l’apprentissage automatique. Mais avec plus de données. Toutefois c’est quand même plus chic de mentionner le mot « profond » que « creux » ou de « surface »…

Quoi qu’il ne soit, l’apprentissage profond apparaît justement pour pouvoir mieux disséquer la quantité de plus en plus importante de Pétaoctets d’informations collectées. Et en quelque sorte, l’élève a dépassé le maître, ou la créature de Frankenstein s’est échappée du contrôle de son géniteur. L’apprentissage profond est devenu un outil à part. Dépassant maintenant, très largement, en notoriété et en usage la Data Analysis. Qui, elle, est la deuxième étape de l’exploration de données (Data Mining).