AI Tech déjoue le test de Turing. Pouvez-vous choisir les fausses personnes et contenus ?

L’année post-COVID tant annoncée 2021 est à moitié terminée. L’impact causé par la pandémie mondiale mortelle est désormais visible dans les tendances technologiques émergentes, en particulier dans l’IA. Par exemple, considérez ces prédictions récentes du site Web d’Ericsson.

Le géant des télécommunications a publié un blog sur les cinq principales tendances technologiques de 2021 qui, selon lui, sont là pour rester :

• Tendance 1 – Lieux de travail numériques: À la fin du mois de juin 2020, 42 % de la main-d’œuvre américaine travaillait à domicile à temps plein. Le marché des logiciels de collaboration et de la visioconférence est en plein essor.
• Tendance 2 – Apprentissage en ligne: Les espaces de travail numériques et la dématérialisation ne profiteront pas qu’aux salariés. Au plus fort de la pandémie de COVID, plus de 1,6 milliard d’enfants dans 195 pays du monde ont été renvoyés chez eux alors que les salles de classe fermaient.
• Tendance 3 – Télésanté: La pandémie de COVID-19 a provoqué une augmentation considérable des technologies de télésanté dans le secteur de la santé généralement résistant aux TI.
• Tendance 4 – La commodité sans contact : La technologie sans contact définit l’expérience client post-COVID, des paiements sans contact et des achats « juste à pied » à l’enregistrement biométrique pour le voyage et l’hébergement.
• Tendance 5 – Contenu généré par l’IA: Les innovations en matière d’apprentissage automatique (ML) telles que les réseaux d’adversaires génératifs (GAN) ont pris de l’ampleur ces dernières années. Ces modèles génératifs intelligents utilisent des données d’apprentissage pour « apprendre » des modèles afin de générer de nouvelles données qui ressemblent à l’entrée d’origine. Un exemple de résultat est la création d’images numériques qui ressemblent à des photos de personnes réelles, dans le cas du site Web plutôt troublant This Person Does Not Exist.

Karras et al. et Nvidia

Imaginé par un GAN (réseau contradictoire génératif) StyleGAN2.

De toutes ces tendances, la dernière semble plus que légèrement inquiétante. L’humanité doit-elle être concernée ?

Peut-être pas. Après tout, avoir l’air humain est une chose, mais c’est la capacité humaine de créativité qui nous distingue des machines compatibles avec l’IA. Droit?

Des développements récents ont suggéré que notre différence la plus chère avec les robots n’est peut-être pas tout à fait exacte. Selon un article d’opinion dans le Guardian, l’Associated Press (AP) utilise l’IA pour faire des reportages sur les matchs de la Ligue mineure de baseball depuis des années. Pour prouver ce point, le Guardian a publié un article d’opinion entièrement rédigé par le générateur de langage d’OpenAI GPT-3.

La technologie naissante s’avère si bonne que les chercheurs de Penn State ont admis que le célèbre test de Turing n’est plus suffisant pour distinguer un homme d’une machine. Le test de Turing est utilisé pour déterminer l’intelligence d’un ordinateur en exigeant qu’un être humain soit incapable de distinguer la machine d’un autre être humain en utilisant des réponses aux questions.

Par exemple, Siri et d’autres assistants à commande vocale familiers ne réussiraient probablement pas le test de rotation. Pour réussir, Siri devrait mener une conversation convaincante, notamment en générant ses réflexions et ses questions. Pour l’instant, Siri ne peut construire que des phrases simples et des phrases courtes.

Mais ce n’est pas le cas avec le générateur de langage GPT-3 d’OpenAI. Une technologie telle que ce générateur suscite un débat sur la question de savoir si les humains ou les machines devraient écrire du contenu futur. La discussion est cruciale mais peut devenir moins pertinente à mesure que le contenu généré par l’IA continue d’apparaître en ligne. Nous ne le réalisons peut-être tout simplement pas.

Ne regardez pas dans les yeux !

Plus tôt cette année, j’ai écrit sur la façon dont les robots d’IA peuvent manipuler le comportement humain. Le sympathique « Pepper » en est un bon exemple.

Il y a plusieurs années – peu de temps après que Softbank a pris le contrôle d’Arm – le SoftBank Robotique Amérique société a créé et déployé « Pepper ». Ce robot de quatre pieds de haut était équipé d’un logiciel d’intelligence artificielle et de reconnaissance faciale pour comprendre les sentiments humains et interagir avec les passagers dans les aéroports. Pour convaincre les humains qu’il comprenait leurs besoins, Pepper a utilisé ses 20 moteurs et actionneurs intégrés pour créer des gestes significatifs, bouger la tête et les bras, s’approcher ou s’éloigner des gens, leur serrer la main et, surtout, prendre les commandes de nourriture et apporter des bières aux clients.

Les nouveaux robots « care-bot » ont une caractéristique par rapport à l’humanoïde Pepper, à savoir un visage de type anime sur l’affichage de la tête. Ceci est important pour une raison simple. Ce type particulier de robot peut facilement manipuler le comportement humain. Des études ont clairement montré que les personnages animés dans les films influencent émotionnellement les humains. Les animateurs de Disney, experts dans l’art de créer l’illusion de la vie, l’ont prouvé à maintes reprises. Le livre de Disney révèle de nombreuses astuces et techniques utilisées pour manipuler une image animée afin de créer l’illusion de la vie et la réaction émotionnelle souhaitée.

La responsabilité de guider le comportement futur des robots (et des humains) nous incombe à tous. Même les gens ordinaires peuvent façonner l’avenir grâce à leurs choix économiques en tant que consommateurs, a expliqué Keay. Cela vaut certainement la peine d’éviter le scénario sombre et comique de « tuer tous les humains » de Futurama.