The Real ChatGPT: Creator or Terminator (2024) is a thought-provoking documentary that explores the rise of artificial intelligence and its impact on society. With expert interviews and behind-the-scenes insights, the film delves into the dual nature of AI—its potential to revolutionize the world and the risks it might pose. Creator or Terminator raises essential questions about innovation, ethics, and the future of technology.
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Art et designTranscription
00:00Décadence
00:14Depuis des décennies, nous avons discuté de nombreux événements concernant l'intelligence artificielle.
00:19Est-ce que notre monde pourrait être dominé ?
00:21Est-ce que notre indépendance et notre autonomie serait tirée de nous ?
00:25Ou es-nous en mesure de contrôler ce que nous avons créé ?
00:28Est-ce que nous pouvons utiliser l'intelligence artificielle pour bénéficier de notre société ?
00:33C'est-à-dire, quelle est la ligne entre le développement de la civilisation et le chaos ?
00:59L'intelligence artificielle
01:13Pour comprendre ce qu'est l'intelligence artificielle, il faut comprendre qu'elle peut prendre de nombreuses formes différentes.
01:19Pensez-y comme un web d'idées, qui s'élargit lentement en utilisant des computers.
01:26Lorsque la technologie se développe, ainsi que les capacités de l'apprentissage.
01:31La nécessité de diagnostiquer la maladie rapidement et efficacement a provoqué à de nombreux centres médicaux de l'université
01:38de développer des programmes intelligents qui simulent le travail des médecins et des techniciens laboratoires.
01:47L'intelligence artificielle s'intégre rapidement avec notre manière de vivre.
01:51De telle manière que le développement des programmes de l'intelligence artificielle est en lui-même une opportunité d'entreprise.
01:58Dans notre moderne époque, nous sommes puissants par la technologie,
02:01et les softwares transcendent leur existence virtuelle,
02:05trouvant des applications dans différents domaines, comme le soutien client à la création de contenus.
02:11Le design computerisé, autrement connu comme CAD, est l'un des nombreux utilisateurs de l'intelligence artificielle.
02:17En analysant des variables particulières, les computers sont maintenant capables d'assister
02:21à la modification et à la création de designs pour les hardwares et l'architecture.
02:26L'utilisation primaire de l'intelligence artificielle est pour l'optimisation des processus considérés ténéreux auparavant.
02:32De nombreuses façons, l'intelligence artificielle a été très bénéficiaire pour le développement technologique grâce à sa vitesse.
02:39Cependant, l'intelligence artificielle ne bénéficie qu'à ceux à qui les programmes sont distribués.
02:44L'intelligence artificielle est en train de récupérer vos déchets.
02:47Ce robot l'utilise pour sortir des plastiques pour les recycler.
02:51Et il peut être retraité pour prioriser ce qui est plus marquable.
02:56Donc l'intelligence artificielle peut être incroyablement utile,
03:00mais il y a des préoccupations profondes sur la vitesse de développement et sur l'endroit où ça pourrait aller.
03:08L'objectif est de les rendre aussi capables que les humains et de les déployer dans le secteur des services.
03:14Les ingénieurs de ce laboratoire de recherche et de développement travaillent pour amener ces robots humanoïdes au niveau suivant,
03:22où ils peuvent non seulement parler et bouger, mais aussi penser, ressentir, agir et même prendre des décisions pour eux-mêmes.
03:31Et ce flux de données quotidien est alimenté par une force de travail qui s'élargit toujours plus,
03:36dédiée à la développement de l'intelligence artificielle.
03:41Ceux qui ont étudié à l'étranger sont encouragés de retourner à la Mère-Terre.
03:46Li Boyang est revenu et a commencé une entreprise technologique dans sa ville.
03:52Le marché de la Chine est en effet le marché le plus ouvert et actif du monde pour l'IA.
03:57C'est aussi l'endroit où il y a le plus de scénarios d'application.
04:01L'IA est généralement un terme étroit que nous appliquons à un certain nombre de techniques.
04:05Dans ce cas particulier, nous étudions les éléments de l'IA, de l'apprentissage machine et de l'apprentissage profond.
04:12Dans ce cas particulier, malheureusement, nous avons été dans une situation de course contre le temps pour créer de nouvelles antibiotiques.
04:21La menace est en fait assez réelle et ce sera un problème global.
04:25Nous avons donc besoin de nouvelles technologies pour lutter contre cette menace.
04:29Nous étudions des drogues qui pourraient combattre l'E. coli, une bactérie très dangereuse.
04:35Qu'est-ce que l'IA fait que les humains ne peuvent pas faire ?
04:39L'IA peut chercher des modèles que nous ne pourrions pas faire avec un oeil humain.
04:44Dans ce que je fais en tant que radiologue, je cherche des modèles de maladies en termes de forme, d'amélioration de contraste, d'hétérogénéité.
04:53Mais ce que fait l'ordinateur, c'est qu'il cherche des modèles à l'intérieur des pixels.
04:58Ce sont des choses que l'on ne peut pas voir à l'œil humain.
05:00Il y a tellement d'informations emblématisées à l'intérieur de ces scans que nous n'avons pas pu miner sur un niveau physique.
05:07Donc l'ordinateur a vraiment aidé.
05:09Beaucoup croient que le développement de l'IA dépend de la collaboration globale.
05:13Mais l'accès à la technologie est limité dans certaines régions.
05:17La distribution globale est un enjeu de longue durée.
05:20Et plus les pays et les entreprises ont accès à la technologie, plus la régulation de l'IA sera nécessaire.
05:26En fait, il n'est pas encore rare que les entreprises soient entièrement dirigées par un directeur artificiel.
05:33Sur de nombreuses occasions, envoyer le casque d'une entreprise à un algorithme peut offrir la meilleure option en fonction de la probabilité.
05:41Cependant, la dépendance et la reliabilité des softwares peuvent être un grand risque.
05:46Sans des garanties adéquates, les actions basées sur des prédictions potentiellement incorrectes peuvent être un détriment pour une entreprise ou une opération.
05:53Les humains offrent la pensée critique et le jugement que l'IA n'est pas encore capable de matcher.
05:58C'est le Centre de Design d'Accessibilité.
06:00C'est là que nous essayons de rassembler nos ingénieurs et experts avec la technologie de l'IA la plus récente, avec les personnes avec des disabilities.
06:07Parce qu'il y a une vraie opportunité pour, d'abord, aider les personnes avec des disabilités à apprécier toute la technologie que nous possédons aujourd'hui.
06:14Et parfois, ce n'est pas très accessible.
06:16Mais aussi, construire des outils qui peuvent les aider à s'engager mieux dans le monde réel.
06:20Et c'est grâce aux merveilles de l'apprentissage machine.
06:23Je ne pense pas que nous sommes à la fin de ce paradigme.
06:26Nous allons continuer de pousser ces... Nous allons ajouter d'autres modalités.
06:28Donc, vous savez, un jour, ils feront des images, des textes audio, tout ensemble.
06:32Et ils vont devenir beaucoup plus intelligents au cours du temps.
06:36L'IA, l'apprentissage machine, tout ça, ça a l'air très compliqué.
06:39Juste pensez à ça comme un outil.
06:41C'est vraiment bon pour spotter les modèles et faire des prédictions mieux que ce que peut faire n'importe quel algorithme.
06:46Et c'est pourquoi c'est si utile pour des choses comme l'entendement, la langue et la parole.
06:51Un autre produit que nous lancons aujourd'hui s'appelle Project Relate.
06:55Et c'est pour les gens qui ont des modèles de parole non standard.
06:59Donc, l'un des gens que nous travaillons peut-être moins de 10% du temps
07:04peut être compris par des gens qui ne le connaissent pas.
07:07En utilisant cet outil, c'est plus de 90% du temps.
07:10Et vous pensez à cette transformation dans la vie de quelqu'un.
07:13Et puis vous pensez au fait qu'il y a 250 millions de gens
07:16avec des modèles de parole non standard autour du monde.
07:18C'est l'ambition de ce centre.
07:20Unir la technologie avec les personnes avec des difficultés
07:22et essayer de les aider à s'engager davantage dans le monde.
07:25Le 30 novembre 2022, une innovation révolutionnaire a émergé.
07:31ChatGPT.
07:33ChatGPT a été créé par OpenAI, une organisation de recherche d'IA.
07:38Son objectif est de développer des systèmes
07:40qui peuvent bénéficier de tous les aspects de la société et de la communication.
07:45David Altman est devenu chef d'entreprise d'OpenAI à son lancement en 2015.
07:50Altman a travaillé dans une multitude d'entreprises basées sur la computerisation.
07:54Son élevage en tant que chef d'entreprise est grâce à ses nombreuses affiliations
07:57et à ses investissements avec les entreprises de la computerisation et des médias sociaux.
08:01Il a commencé son voyage par la création de Looped, un service de médias sociaux.
08:06Après avoir vendu l'application,
08:08Altman a continué ses activités plus grandes et plus risquées,
08:11des entreprises d'accélérateur à des services de sécurité.
08:15OpenAI est devenu désirable grâce au nombre de revenus
08:19que l'entreprise a généré, avec plus de 1 milliard d'euros
08:22réalisés au cours de sa première année de lancement.
08:24ChatGPT est devenu un système accessible
08:27construit sur un modèle de langue large, connu comme un LLM.
08:31Ce programme peut conjuguer des réponses complexes et humaines
08:34aux questions de l'utilisateur, autrement connues comme des prompts.
08:37En essence, c'est un programme qui apprend plus à l'utilisateur.
08:43Le programme thérapeutique de la Nouvelle Époque a été développé sur le GPT 3.5.
08:48L'architecture de ce modèle plus ancien a permis aux systèmes
08:51d'entendre et de générer des mots et des langues naturelles
08:54à un niveau remarquablement avancé,
08:56de l'analyse de la syntaxe à des nuances de l'écriture.
09:00ChatGPT a pris le monde par une tempête à cause de la sophistication du système.
09:05Comme avec de nombreux systèmes de chatbots,
09:07les gens ont d'ailleurs trouvé des moyens de manipuler et de confondre le logiciel
09:11afin de tester ses limites.
09:18Le premier ordinateur a été inventé par Charles Babbage en 1822.
09:22Il devait être un système de purpose générale rudimentaire.
09:25En 1936, le système a été développé par Alan Turing.
09:29L'ordinateur automatique, comme il l'appelait,
09:31a été capable de détruire des messages en enigma
09:34concernant les opérations militaires ennemis durant la Seconde Guerre mondiale.
09:38Turing a théorisé son propre type de computer,
09:41l'ordinateur Turing,
09:42comme Alonzo Church l'a connu après avoir lu le dossier de recherche de Turing.
09:47Il s'est donc réalisé que, bientôt,
09:49l'ordinateur prospère,
09:52Les théories de l'avenir de la technologie augmenteront,
09:54et bientôt, il y a eu un énorme éclat dans les médias de science-fiction.
09:58C'était connu comme l'âge royaume de la computer.
10:11L'ordinateur de Alan Turing,
10:13comme il l'appelait,
10:14a été développé par Charles Babbage.
10:16L'ordinateur Turing, comme il l'appelait,
10:19Les contributions d'Alan Turing à la computabilité
10:22et à la science de la computer théorique
10:24sont de plus en plus proches de la production d'un ordinateur réactif.
10:27L'ordinateur réactif est une forme d'IA très ancienne.
10:30Ils avaient des capacités limitées
10:32et n'étaient pas capables de stocker des mémoires
10:34pour apprendre de nouveaux algorithmes de données.
10:37Mais ils étaient capables de réagir à des stimuli spécifiques.
10:41Le premier AI a été un programme écrit en 1952 par Arthur Samuel.
10:46L'IA prototype a été capable de jouer au checker contre un adversaire
10:50et a été construit pour opérer sur le Ferranti Mark I,
10:53un ordinateur commercial très ancien.
10:55Ce ordinateur a joué le jeu pendant plusieurs années.
10:58Il s'améliore de temps en temps.
11:00Ce soir, il joue contre le côté noir de la table.
11:02Son approche à la jeu de cartes est presque humaine.
11:05Il se souvient des mouvements qui le permettent de gagner
11:07et des sortes qui le conduisent à la défaite.
11:09Le ordinateur indique le mouvement qu'il veut faire
11:12sur un panneau de lumières.
11:14C'est à l'adversaire humain de mouvoir les cartes sur le panneau.
11:18Ce genre de travail produit de l'information excitante
11:20sur la façon dont les cerveaux électroniques peuvent apprendre
11:23des expériences précédentes et améliorer leurs performances.
11:28En 1966, un professeur de l'Université d'Ottawa,
11:31nommé Joseph Weizenbaum, a créé un AI
11:34qui changerait le paysage de la société.
11:37Il s'appelait ELIZA
11:39et était conçu pour agir comme un psychothérapeute.
11:42Le software était simpliste, mais révolutionnaire.
11:45L'AI reçoit l'entrée de l'utilisateur
11:47et utilise des paramètres spécifiques pour générer une réponse cohérente.
11:53Il a été dit, surtout ici à l'Université d'Ottawa,
11:56que les ordinateurs prendraient des décisions.
11:59Il a même été dit que si on a de la chance,
12:02ils nous garderaient comme poissons.
12:04Arthur C. Clarke, l'écrivain de la science-fiction,
12:06nous l'avons remarqué une fois,
12:08que s'il s'agissait de ça,
12:10il nous servirait de poissons, il a dit.
12:13Le programme a maintenu l'illusion d'entendre son utilisateur
12:16jusqu'au point où le secrétaire de Weizenbaum
12:19a demandé un peu de temps seul avec ELIZA
12:21pour exprimer ses sentiments.
12:23Même si ELIZA est maintenant considérée
12:25comme une technologie dédiée,
12:27elle reste un point de conversation
12:29à cause de son capacité d'illuminer un aspect
12:31de l'esprit humain dans notre relation avec les ordinateurs.
12:34Et c'est connecté sur la ligne de téléphone
12:37avec quelqu'un ou quelque chose à l'autre bout.
12:39Je vais jouer 20 questions avec ce que ce soit.
12:44Très utile.
12:53Si nous pouvons faire une machine
12:55aussi intelligente que nous,
12:57elle peut en faire une plus intelligente.
13:00Ce que je parle maintenant
13:03va certainement arriver.
13:05Cela pourrait produire un résultat mauvais
13:07si nous faisions attention.
13:09Mais ce qui est certain,
13:11c'est que nous nous dirigeons vers l'intelligence machine.
13:14Des machines intelligentes dans tous les sens.
13:17Peu importe comment vous la définissez,
13:19elles peuvent être de ce genre d'intelligents.
13:22Un humain est une machine,
13:24à moins qu'il y ait une âme.
13:26Je ne crois pas que les humains aient une âme
13:29dans un sens poétique,
13:31ce que je ne crois pas, bien sûr.
13:34Mais dans un sens divin,
13:37je ne crois pas qu'il y ait une âme.
13:39Je crois que nous sommes essentiellement des machines.
14:04Les systèmes ont commencé à évoquer des dilemmes éthiques,
14:07comme l'utilisation d'armes autonomes,
14:09les invasions de la privé
14:11par les technologies de surveillance,
14:13et le potentiel de malutilation
14:15ou de conséquences inattendues dans la décision.
14:17Quand une commande est exécutée
14:19en fonction des règles et des algorithmes,
14:21elle ne peut pas toujours être
14:23la choix correcte.
14:25L'imagination semble être
14:28un processus de pensées randomes
14:31qui sont générées dans le cerveau
14:33par un cerveau conscient
14:35qui sélectionne des idées
14:37en alliant certaines
14:39et bloquant d'autres.
14:42Oui, une machine peut faire la même chose.
14:45En fait, nous ne pouvons dire qu'une machine
14:48est fondamentalement différente d'un être humain,
14:51si nous croyons en une âme.
14:53C'est une question religieuse.
14:55Si les êtres humains ont des âmes,
14:57les machines ne le feront pas,
14:59et il y aura toujours une différence fondamentale.
15:01Si nous ne croyons pas que les êtres humains ont des âmes,
15:03les machines peuvent faire tout
15:05et tout ce que l'être humain peut faire.
15:07Un ordinateur capable
15:09de trouver sa erreur,
15:11de trouver son programme
15:13et de le changer
15:15en fonction de ce qu'il a découvert
15:17est une machine d'apprentissage,
15:19et c'est quelque chose de tout à fait
15:21nouveau dans le monde.
15:23J'aimerais dire que c'est seulement
15:25un petit changement,
15:27mais je ne pense pas que ce soit le cas.
15:29Je pense que,
15:31même si nous avons parlé,
15:33probablement pendant tout ce siècle,
15:35d'une révolution à venir,
15:37de la fin du travail,
15:39finalement, c'est en fait en train d'arriver.
15:41Et c'est en fait en train d'arriver,
15:43parce que maintenant,
15:45c'est soudainement moins cher
15:47d'avoir une machine
15:49pour faire une tâche mentale
15:51que pour un homme.
15:53En ce moment,
15:55à un niveau assez bas de capacité mentale,
15:57il n'y a pas de capacité mentale humaine.
15:59Donc, juste comme les muscles des hommes
16:01ont été remplacés
16:03dans la première révolution industrielle,
16:05dans cette deuxième révolution industrielle,
16:07ou ce que l'on aime appeler,
16:09alors les esprits des hommes
16:11seront remplacés dans l'industrie.
16:13Pour que les systèmes NLP
16:15puissent s'améliorer,
16:17le programme doit recevoir des réponses
16:19des utilisateurs humains.
16:21Ces loupes de réponses itératives
16:23jouent un rôle important
16:25dans les capacités d'interaction.
16:27Des organisations comme OpenAI
16:29ont pris de l'automation
16:31à de nouvelles longues durées.
16:33Avec des systèmes comme DAL-E,
16:35la génération de l'imagerie et de l'art
16:37n'a jamais été plus facile.
16:39Le terme « imagerie auto-générative »
16:41signifie la création de contenus visuels.
16:43Ces types de programmes
16:45sont devenus si diffusés
16:47qu'il devient de plus en plus difficile
16:49de dire le faux du réel.
16:51En utilisant des algorithmes,
16:53des systèmes comme DAL-E et MidJourney
16:55peuvent créer des visuels
16:57en quelques secondes,
16:59tandis qu'un artiste humain
17:01peut passer des jours, des semaines
17:03ou même des années pour créer
17:05une belle image.
17:07Pour nous, la discipline nécessaire
17:09pour pursuivre l'art
17:11contribue à l'appréciation
17:13de l'art en lui-même.
17:15Mais si un logiciel est capable
17:17de produire de l'art en secondes,
17:19cela met les artistes en position vulnérable,
17:21ce qui fait qu'il y a des risques
17:23pour les emplois de couleur blanche,
17:25les emplois professionnels.
17:27On voit déjà que les solutions
17:29artificielles et intelligentes sont utilisées
17:31dans la santé et les services légaux.
17:33Donc les emplois qui ont été relativement immunisés
17:35à l'industrialisation jusqu'à présent
17:37ne sont plus immunisés.
17:39Donc les gens comme moi,
17:41en tant qu'apprentissageurs,
17:43j'espère que je ne serai pas,
17:45mais je pourrais être sorti d'un emploi
17:47dans cinq ans.
17:49Les emplois sont disparus
17:51parce que les machines sont simplement
17:53meilleures à les faire.
17:55Cela signifie que la génération ici
17:57n'a pas accès aux professions
17:59que nous avons.
18:01Près de chaque jour,
18:03de nouvelles technologies apparaissent
18:05qui semblent prendre des tâches
18:07qu'on pensait qu'elles ne pouvaient
18:09qu'être faites par les êtres humains.
18:11Beaucoup de gens ont parlé
18:13des changements dans la technologie
18:15qui conduisent à l'éloignement de l'emploi
18:17et qui sont devenus plus rapides.
18:19Ils prennent aussi des tâches
18:21non seulement manuelles,
18:23mais aussi cérébrales.
18:25Ils résolvent tous les problèmes
18:27en faisant des tâches
18:29que nous pensions
18:31nécessaires à l'intelligence humaine.
18:33Les robots dims sont les robots
18:35que nous avons aujourd'hui
18:37sur le sol de la fabrique
18:39dans tous les pays avancés.
18:41Ils sont blinds et stupides.
18:43Ils ne comprennent pas
18:45qu'il s'agit d'un robot
18:47qui est de l'intérêt
18:49de l'intelligence artificielle
18:51et de l'intelligence scientifique.
18:53C'est ce type de robot
18:55qui permet aux humains
18:57d'accompagner la machine
18:59avec ses propres concepts
19:01et ses propres stratégies.
19:03Et la machine, le robot,
19:05peut l'entendre.
19:07Mais aucune machine
19:09ne peut accepter et utiliser
19:11les concepts d'une personne
19:13sauf s'il a une sorte de fenêtre
19:15dans le même monde
19:17que celle que la personne voit.
19:19Et donc, pour être un robot intelligent,
19:21à un niveau utile,
19:23un assistante intelligente
19:25et compréhensible,
19:27les robots vont avoir
19:29des yeux artificiels, des oreilles artificielles,
19:31un sens de touche artificiel.
19:33C'est juste essentiel.
19:35Ces programmes apprennent
19:37par une variété de techniques
19:39comme les réseaux adversaires génératifs
19:41ou les données artificielles.
19:43Après l'entrée d'un prompt,
19:45le système apprend
19:47que l'image, le son et le texte sont faux.
19:49Les algorithmes d'apprentissage
19:51pouvaient déjà marquer des objets dans des images.
19:53Et maintenant, ils apprennent
19:55à mettre ces marquages
19:57dans des descriptions naturelles.
19:59Et ça a fait un groupe de chercheurs curieux.
20:01Qu'est-ce si vous aviez changé ce processus ?
20:03Si on pouvait faire des images sur des textes,
20:05pourquoi ne pas essayer de faire des images sur des textes
20:07et voir comment ça fonctionne ?
20:09Si les chercheurs voulaient récupérer des images existantes
20:11comme Google cherche,
20:13ils voulaient générer des scènes complètement nouvelles
20:15qui ne se produisent pas dans le monde réel.
20:17Une fois que l'IA apprend plus de discrétions visuelles,
20:19plus efficace seront les modèles.
20:21C'est maintenant très commun
20:23pour les développeurs de logiciels
20:25de s'unir pour améliorer
20:27leurs systèmes d'IA.
20:29Un autre modèle d'apprentissage
20:31est les réseaux neuraux récurrents,
20:33qui permettent à l'IA de s'entraîner
20:35à créer et prédire des algorithmes
20:37de données.
20:39En utilisant ce qui est connu
20:41comme l'état de mémoire,
20:43l'outil de l'action précédente
20:45peut être transmis à l'action suivante,
20:47ou est autrement éliminé
20:49si elle ne correspond pas aux paramètres précédents.
20:51Ce modèle d'apprentissage
20:53permet d'avoir une précision consiste
20:55grâce à la répétition et à l'exposition
20:57à grands champs de données.
20:59Alors que la personne
21:01va prendre des heures à s'entraîner
21:03pour peindre l'anatomie humaine,
21:05le modèle d'apprentissage
21:07permet d'obtenir et de reproduire
21:09une nouvelle image
21:11avec une bonne précision,
21:13en quelques instants.
21:15Je dirais que ce n'est pas
21:17une question de savoir
21:19si une machine peut penser ou pas,
21:21c'est comment on préfère utiliser les mots,
21:23mais plutôt de savoir
21:25s'ils peuvent penser
21:27dans un sens suffisamment humain
21:29pour que les gens puissent
21:31communiquer utilement avec eux.
21:33Ce n'est pas une question
21:35de savoir s'ils peuvent penser
21:37dans un sens suffisamment humain
21:39pour que les gens puissent
21:41communiquer utilement avec eux.
21:43Ce n'est pas une question
21:45de savoir s'ils peuvent penser
21:47dans un sens suffisamment humain
21:49pour que les gens puissent
21:51communiquer utilement avec eux.
21:53Ce n'est pas une question
21:55de savoir s'ils peuvent penser
21:57dans un sens suffisamment humain
21:59pour que les gens puissent
22:01communiquer utilement avec eux.
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28:35que vous pouvez être fouillé par quelque chose comme ça ?
28:37Oui, à 100%.
28:38Je pense qu'il faut utiliser différentes compétences
28:40de raisonnement et de rationalisation
28:42pour présenter ce qu'ils comprennent sur le sujet.
29:06C'est clair pour moi,
29:08sur un niveau très primitif,
29:10que si vous pouviez prendre mon visage,
29:12mon corps et mon voix
29:14et me faire dire ou faire quelque chose
29:16que je n'ai pas eu de choix,
29:18ce n'est pas une bonne chose.
29:20Mais si on la garde vraie,
29:22à travers la culture populaire,
29:24de Black Mirror à The Matrix, Terminator,
29:26il y a eu tellement de conversations
29:28autour du futur de la technologie.
29:30N'est-ce pas la réalité que c'est le futur
29:32que nous avons choisi et que nous voulons
29:34avoir un consentement démocratique ?
29:36Nous nous trouvons dans l'erreur
29:38de consenter notre acquiescence
29:40et notre apathie.
29:42A 100% parce que nous ne demandons
29:44pas les questions difficiles.
29:46Et pourquoi nous demandons les questions difficiles ?
29:48C'est parce qu'il y a des crises énergétiques
29:50et des crises alimentaires et des crises
29:52de coste de vie que les gens se concentrent
29:54sur le fait de vivre.
29:56Ils n'ont presque pas le luxe de poser ces questions.
29:58Beaucoup de chatbots, des AIs,
30:00ont été programmés pour restreindre
30:02l'information et même pour discréditer
30:04les conversations si l'utilisateur
30:06empêche les frontières éthiques.
30:08ChatGPT
30:10et même Snapchat AI,
30:12sortis en 2023, régulent
30:14le nombre d'informations qu'ils peuvent déclencher.
30:16Bien sûr, il y a eu des temps
30:18où l'AI elle-même a été outsmartée.
30:20Aussi en 2023,
30:22la chanson « Heart on my Sleeve »
30:24a été self-releasée
30:26sur les plateformes de streaming,
30:28comme Spotify et Apple Music.
30:30La chanson est devenue un hit
30:32car elle a artificiellement fabriqué
30:34les voix des musiciens canadiens
30:36Drake et The Weeknd.
30:38Beaucoup ont souhaité que la chanson
30:40soit nominée pour des awards.
30:42Ghostwriter, le créateur de la chanson,
30:44a été capable de soumettre la chanson
30:46à la cérémonie de l'Award 66 de la Grammy
30:48et la chanson a été éligible.
30:52Même si la chanson a été produite par un AI,
30:54les lyriques ont été écrits par un humain.
30:56Cela a provoqué de l'horreur
30:58pour beaucoup d'artistes indépendants.
31:00Lorsque l'AI a entré dans le domaine public,
31:02beaucoup ont parlé
31:04du détriment qu'il pourrait avoir pour la société.
31:06L'un d'entre eux est Elon Musk,
31:08CEO de Tesla et SpaceX,
31:10qui a été le premier à évoquer
31:12ses préoccupations en 2014.
31:14Musk a évoqué l'AI,
31:16en disant que l'avancement
31:18de la technologie
31:20était la plus grande menace existentielle
31:22de l'humanité et qu'elle devait être réalisée.
31:24Mon avis personnel est que l'AI
31:26est au moins à 80%
31:28probablement bénéfique
31:30et peut-être à 20%
31:32dangereux.
31:34C'est évidemment spéculatif
31:36à ce point.
31:38Mais si nous
31:40espérons le meilleur
31:42et nous préparons pour le pire,
31:44cela semble être
31:46le bon chemin d'action.
31:48N'importe quelle nouvelle technologie puissante
31:50est inhérentement
31:52d'une sorte d'épaisseur double.
31:54Le bon bout est plus puissant
31:56que le mauvais bout.
31:58Je suis optimiste
32:00que le sommet
32:02aidera.
32:08Ce n'est pas clair
32:10que les images générées par l'AI
32:12amplifieront beaucoup plus.
32:14C'est tout le reste.
32:16C'est les nouvelles choses
32:18que l'AI peut faire
32:20que j'espère faire beaucoup d'efforts.
32:22Je pense que
32:24en ralentissant
32:26les progrès
32:28et en faisant ceci plus difficile
32:30pour les petites entreprises,
32:32les modèles d'open source
32:34pourront réussir.
32:36Mais pour les modèles
32:38les plus puissants
32:40de l'avenir,
32:42c'est important d'y arriver.
32:48Je pense que
32:50l'ordre d'exécutif américain
32:52est un bon début.
32:54Nous pensons que
32:56le monde veut considérer
32:58quelque chose inspiré
33:00par l'IAEA, quelque chose de global.
33:02Mais il n'y a pas
33:04une réponse courte à cette question.
33:06C'est compliqué.
33:08En 2023,
33:10Musk a annoncé son propre enjeu d'AI
33:12en tant qu'alternative
33:14à l'open chat GPT.
33:16Le nouveau système s'appelle XAI
33:18et récupère des données
33:20de X, précédemment connu comme Twitter.
33:22Il dit que l'objectif de l'entreprise
33:24est de se concentrer sur la recherche de la vérité
33:26et d'entendre la vraie nature de l'IA.
33:28Musk a dit à plusieurs reprises
33:30que l'IA devrait être arrêtée
33:32et que le secteur a besoin de réglementations.
33:34Musk dit que sa nouvelle entreprise
33:36va travailler en étroite collaboration
33:38avec Twitter et Tesla, qui s'occupe également d'elle.
33:44Ce qui était le premier
33:46texte basé sur le texte
33:48est devenu quelque chose qui pourrait
33:50pousser les frontières de la créativité.
33:52Le 14 février,
33:54OpenAI a annoncé son nouvel enjeu,
33:56Sora.
33:58Les vidéos de Sora
34:00ont explosé sur les réseaux sociaux.
34:02OpenAI a donné des exemples
34:04de son depiction de photoréalisme.
34:06C'était incroyablement sophistiqué,
34:08capable de transformer
34:10des phrases complexes de texte
34:12en images de motion vivantes.
34:14Sora est une combinaison
34:16d'outils de génération de texte et d'image,
34:18ce qu'il appelle
34:20le modèle de transformateur de diffusion,
34:22un système développé par Google.
34:24Même si Sora n'est pas
34:26le premier outil de génération de vidéo,
34:28il semble avoir émergé
34:30de loin ses prédécesseurs
34:32par l'introduction d'un programme plus complexe
34:34et l'amélioration de l'interactivité
34:36qu'un sujet pourrait avoir avec son environnement.
34:38Seules les grandes entreprises
34:40avec des dominations sur le marché
34:42ont le droit d'avancer,
34:44même dans un environnement
34:46où il y a une incertitude légale.
34:48Cela signifie que l'OpenAI
34:50est trop grand pour le contrôler ?
34:52Oui, en ce moment,
34:54OpenAI est trop grand pour le contrôler
34:56parce qu'ils sont dans une position
34:58où ils ont la technologie,
35:00la taille et les ressources
35:02pour gérer les procédures légales
35:04et les actions légales.
35:06En plus, si et quand les gouvernements
35:08introduisent des réglementations,
35:10c'est pour que les gouvernements
35:12puissent prendre ces réglementations
35:14et s'adapter.
35:16Tout est généré par l'OpenAI.
35:18Il y a des animateurs,
35:20des illustrateurs,
35:22des travailleurs visuels
35:24qui se demandent
35:26comment cela va affecter leur travail.
35:28On a des chiffres
35:30des entreprises et des syndicats
35:32qui ont essayé de projeter
35:34l'impact de l'OpenAI.
35:3621% des emplois de cinéma,
35:38mais maintenant,
35:40il faut comprendre
35:42comment ces choses
35:44comme les réflexions, les textures,
35:46les matériaux et la physique
35:48s'interagissent avec l'autre
35:50au cours du temps.
35:52Cette vidéo est
35:54fou d'abord.
35:56Le prompt pour cette vidéo
35:58est un jeune homme dans ses 20 ans
36:00qui s'assoit sur un morceau d'une nuage
36:02dans le ciel en lisant un livre.
36:04Celle-ci me ressemble à
36:06l'esprit de l'artiste.
36:14Le software rend aussi
36:16la vidéo en 1920x1080 pixels,
36:18à l'inverse des dimensions
36:20plus petites des modèles plus vieux,
36:22comme celui de Google Lumière,
36:24sorti un mois auparavant.
36:26SORA peut offrir des gros bénéfices
36:28aux applications de VFX
36:30et au développement virtuel.
36:32Le plus important étant le coût,
36:34les VFX peuvent prendre
36:36beaucoup de temps et de financement.
36:38Sur une taille plus petite,
36:40elles peuvent être utilisées
36:42pour la pré-visualisation des idées.
36:44La flexibilité du software
36:46n'applique pas seulement à l'art,
36:48mais aussi aux simulations mondiales.
36:50Même si l'IA vidéo est dans sa adolescence,
36:52un jour, elle pourra atteindre
36:54le niveau de sophistication nécessaire
36:56pour réaliser des scénarios réalistes
36:58et les utiliser pour différents moyens,
37:00comme pour simuler un earthquake ou un tsunami,
37:02et voir l'effet qu'il pourrait avoir
37:04sur des types spécifiques d'infrastructures.
37:06Même si fantastique pour les entreprises de production,
37:08SORA et d'autres IA vidéo génératives
37:10offrent un énorme risque
37:12pour les artistes et ceux
37:14qui travaillent dans des rôles éditoriaux.
37:16Il pose aussi encore une autre menace
37:18pour la malinformation et les dépictions fausses,
37:20par exemple en mettant
37:22un dialogue insaporé dans la bouche
37:24d'un leader mondial.
37:32SORA et d'autres IA vidéo génératives
37:34offrent un énorme risque
37:36pour la malinformation et les dépictions fausses,
37:38par exemple en mettant
37:40un dialogue insaporé dans la bouche
37:42d'un leader mondial.
38:02SORA et d'autres IA vidéo génératives
38:04offrent un énorme risque
38:06pour la malinformation et les dépictions fausses,
38:08par exemple en mettant
38:10un dialogue insaporé dans la bouche
38:12d'un leader mondial.
38:32SORA et d'autres IA vidéo génératives
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38:36pour la malinformation et les dépictions fausses,
38:38par exemple en mettant
38:40un dialogue insaporé dans la bouche
38:42d'un leader mondial.
39:02SORA et d'autres IA vidéo génératives
39:04offrent un énorme risque
39:06pour la malinformation et les dépictions fausses,
39:08par exemple en mettant
39:10un dialogue insaporé dans la bouche
39:12d'un leader mondial.
39:32SORA et d'autres IA vidéo génératives
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39:38par exemple en mettant
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39:42d'un leader mondial.
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41:08par exemple en mettant
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47:24d'un leader mondial.
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49:16par exemple en mettant
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