Le CCC a soutenu trois sessions scientifiques lors de la conférence annuelle de l'AAAS de cette année, et au cas où vous ne pourriez pas y assister en personne, nous récapitulerons chaque session. Cette semaine, nous résumerons les points forts des présentations des panélistes de la session, «Grands modèles linguistiques : assistants utiles, partenaires romantiques ou escrocs ?» Ce panel, modéré par Dr Maria Gini, membre du conseil du CCC et professeur d'informatique et d'ingénierie à l'Université du Minnesota, en vedette Dr Ece Kamar, directeur général d'AI Frontiers chez Microsoft Research, Dr Hal Daume III, professeur d'informatique à l'Université du Maryland, et Dr Jonathan May, professeur d'informatique à l'Institut des sciences de l'information de l'Université de Californie du Sud.
Les grands modèles linguistiques sont aujourd'hui au premier plan des conversations dans la société, et le jury se demande s'ils sont à la hauteur du battage médiatique qui les entoure. Les panélistes de cette session AAAS ont abordé les possibilités, les défis et le potentiel des LLM.
Le premier panéliste était le Dr Ece Kamar (Microsoft Research). Elle a décrit l’état actuel de l’IA comme une « phase de transition ». Elle a fourni une perspective unique en tant que personne qui a vu les changements dans l’IA dans l’industrie et la croissance exponentielle des modèles d’apprentissage profond dont très peu de gens prévoyaient qu’elle se poursuivrait jusqu’en 2024.
Cette croissance est due à une augmentation de la quantité de données sur lesquelles les LLM sont formés et à une architecture plus vaste appelée transformateurs. Une idée intéressante partagée par le Dr Kamar sur le graphique est que les modèles évoluent si rapidement parce qu’ils ont été initialement simplement formés pour une tâche particulière ; une tâche qu’ils pourraient accomplir de manière fiable. ChatGPT a montré que si vous effectuez une échelle suffisamment grande, y compris le nombre de paramètres pris en compte par un modèle, les modèles pourraient commencer à effectuer des tâches avec des performances similaires à celles d'un modèle formé spécifiquement pour effectuer les mêmes tâches.
C'est la définition de la transition de phase LLM : les modèles n'ont plus besoin d'être spécifiquement formés pour une tâche spécifique, mais peuvent être généralement formés et ensuite effectuer de nombreuses tâches. Et rien n’indique que la croissance de ces capacités ralentisse.
Le Dr Kamar a eu un accès précoce à GPT-4 et, au cours de ses nombreux tests, elle a été impressionnée par les améliorations significatives apportées à l'échelle et aux données, ainsi que par le fait qu'il pouvait accomplir différentes tâches de manière synchrone.
Quel avenir pour ces LLM ? Le Dr Kamar prévoit que les LLM iront au-delà du langage humain, apprendront le langage machine et seront capables de traduire entre les deux langues. Cela améliorerait les capacités des modalités d'entrée et de sortie, ce qui pourrait conduire les modèles à être capables non seulement de générer du langage, mais aussi des actions et des prédictions de comportements.
Ensuite, le Dr Kamar a développé la transition de phase importante qui se produit en informatique. Les systèmes se développent aujourd’hui de manière très différente, et cette évolution nécessitera la création d’un nouveau paradigme informatique dont nous n’avons fait qu’effleurer la surface pour l’instant. La façon dont nous interagissons avec les ordinateurs va être très différente dans les années à venir, ce qui nécessitera de repenser l'interaction homme-machine (HCI).
Un autre changement concerne la façon dont les humains travailleront à l’avenir. Microsoft a mené des études selon lesquelles la productivité des travailleurs peut doubler en termes de lignes de code écrites avec l'aide de l'IA. Il s’agit d’un exploit incroyable, mais le fonctionnement de cette technologie et l’origine de son intelligence sont largement inconnus. De nombreuses questions de recherche se posent donc dans ce domaine.
De nombreuses questions se posent également sur une éventuelle utilisation abusive de LLM comme ceux-ci. Il existe des préoccupations concernant l’équité, les différents risques démographiques et d’autres conséquences encore plus dramatiques. S’il existe un grand potentiel de découverte scientifique, il existe également un grand potentiel de préjudice ; par exemple convaincre les parents de ne pas vacciner leurs enfants, un enfant de faire quelque chose de mal, ou convaincre quelqu'un que le monde est plat. De nombreux efforts de sécurité ont été consacrés au développement des LLM, et l'open source peut également être très utile pour progresser dans ce domaine.
Le Dr Kamar a ensuite posé des questions à la communauté scientifique :
- Comment la science va-t-elle évoluer avec la perturbation de l’IA ?
- Prenons-nous des mesures pour transformer la manière dont nous éduquons et formons la prochaine génération ?
- Construisez-vous des infrastructures technologiques pour bénéficier de cette phase de transition ?
- Sommes-nous en train de préparer les générations futures au nouveau monde ?
Enfin, le Dr Kamar a souligné que l’un des aspects essentiels de la transition de phase qui est remarquable est la vitesse à laquelle les LLM se développent. Ces modèles s’améliorent considérablement en très peu de temps, et les chercheurs en informatique ont encore beaucoup de retard à rattraper.
Le deuxième panéliste, le Dr Hal Daume III (Université du Maryland), a commencé son discours en expliquant que des modèles d'IA devraient être développés pour aider les gens à faire les choses qu'ils veulent faire ; augmenter le travail humain, pas automatiser. Cette vision de l’automatisation imprègne la société depuis les années 60. Plutôt que d’aider les gens à mieux jouer aux échecs, les scientifiques ont conçu un système qui permet de jouer aux échecs de manière autonome.
Cette philosophie ne mène nulle part ; L’IA d’aujourd’hui est encore digne d’intérêt une fois qu’elle est suffisamment intelligente pour accomplir une tâche par elle-même. C’est profondément ancré dans le sang de l’IA. Avant de consacrer du temps et de l’argent à l’automatisation d’un système, nous devrions d’abord faire une pause et nous demander si cela est dans notre intérêt ?
Le Dr Daume a poussé le concept d’augmentation : comment l’IA peut-elle être utilisée comme outil ? Des systèmes comme Github Copilot augmentent la productivité, mais augmenter la productivité ne suffit pas. Un utilisateur du système s'est exclamé que cela leur permettait de se concentrer sur des parties de codage qui étaient amusantes, ce qui correspond beaucoup plus à la façon dont l'IA devrait être construite.
Les chercheurs en IA ne devraient pas vouloir supprimer les parties du travail d’une personne qui sont amusantes ; ils devraient donner la priorité à l’élimination de la corvée. Cela devrait améliorer la vie humaine plutôt que simplement améliorer les résultats financiers d’une entreprise.
Le Dr Dumé a co-écrit un article soulevant ces points, et le contre-argument a émergé selon lequel, d'un point de vue technique, la construction de systèmes utilisant en particulier la technologie d'apprentissage automatique est souvent beaucoup plus facile à automatiser qu'à augmenter. En effet, les données nécessaires à la formation d'un système qui entraînera un système sont faciles à obtenir. Nous fournissons ces informations en effectuant notre travail, et il est facile de former le ML à imiter le comportement humain. Il est beaucoup plus difficile d’apprendre à un système à aider quelqu’un à accomplir une tâche. Ces informations sont dispersées parmi les revues de littérature de la NSF, les écrits sur un morceau de papier par un programmeur, etc. Les données nécessaires pour aider un humain à accomplir des tâches ne sont pas enregistrées.
Un autre aspect clé de la création de systèmes utiles consiste à demander à l’utilisateur quels systèmes lui seraient utiles dans sa vie. Par exemple, les besoins des aveugles sont très différents de ceux des voyants (qui sont également différents de ceux des voyants). penser les besoins des personnes aveugles le sont). Un exemple partagé par le Dr Daume est qu'un système visuel peut révéler qu'un objet est une canette de soda, mais qu'une personne aveugle peut généralement le dire par elle-même. Les ingrédients du soda leur seraient bien plus utiles. Il existe un énorme écart entre la qualité des réponses d'un système aux simples questions de compréhension et la réponse aux questions d'accessibilité, et cet écart se creuse.
Un autre exemple de l’importance de déterminer d’abord les besoins de la communauté avant de créer une technologie pour les « aider » est la modération du contenu. De nombreux modérateurs de contenu bénévoles s'engagent dans ce travail parce qu'ils veulent rendre le monde meilleur et contribuer à bâtir une communauté qu'ils jugent importante. Lorsqu'on leur demande quel type d'outil ils souhaitent pour les aider dans leur rôle, ils ne souhaitent souvent pas que leur travail soit entièrement automatisé, ils souhaitent simplement que les parties ennuyeuses, comme la recherche de l'historique des discussions, soient plus faciles.
Le Dr Daume conclut cette discussion avec un dernier exemple de sa mère passionnée de voitures, qui adore les voitures et refuse de conduire des voitures automatiques. Elle choisit la transmission manuelle et il est très important pour elle d’avoir ce choix. Les gens devraient pouvoir contrôler s’ils souhaitent que leurs tâches soient automatisées ou non.
Le Dr Daume poursuit la conversation en proposant des alternatives aux approches actuelles en matière de technologie d'accessibilité. Par exemple, lors de la création d'un outil autour de la reconnaissance de la langue des signes, au lieu de parcourir Internet à la recherche de vidéos de personnes signant (ce qui pose de nombreux problèmes de consentement et de confidentialité, de plus, la plupart de ces vidéos sont réalisées par des professionnels et sans bruit de fond ni distractions, ce qui n'est pas le cas). pas réaliste), contactez la communauté et lancez un projet qui lui permet de soumettre des vidéos pour former les outils. Les stratégies axées sur la communauté comme celles-ci sont plus éthiques et responsables et donnent plus de contrôle aux utilisateurs.
Les LLM et autres outils devraient être développés pour donner la priorité à l’utilité et non à l’intelligence, conclut le Dr Daume. Plus c'est utile, plus cela peut aider les gens à faire quelque chose qu'ils ne peuvent pas ou ne veulent pas faire, plutôt que d'automatiser quelque chose que les gens font déjà bien et apprécient.
Le Dr Jonathan May (Institut des sciences de l'information de l'Université de Californie du Sud) était l'orateur suivant et il a commencé son discours en réfléchissant sur le thème de la conférence : « Vers une science sans murs ». Il postule que si le développement récent du LLM fait tomber les murs pour certaines personnes, il en construit pour beaucoup.
Il explique d'abord comment Internet a réduit de nombreux obstacles à la conduite de la recherche ; Quand il avait 17 ans, il se demandait pourquoi Star Wars et le Seigneur des Anneaux avaient des intrigues très similaires, et il dut se rendre à la bibliothèque en voiture et trouver un livre avec la réponse. Il a effectué des recherches aux enjeux plus élevés mais tout aussi ardues pour sa thèse de doctorat, mais à la fin de ses études, une page Wikipédia a été créée sur le sujet, puis une recherche sur Internet, et désormais la recherche sans voiture est la norme.
Le Dr May a poursuivi en disant qu'il se sentait privilégié de faire partie du groupe démographique cible des LLM. Il ne code pas souvent et n'a jamais acquis beaucoup de compétences en codage, mais lorsqu'il en a besoin pour son travail, il peut demander à ChatGPT et il fait un excellent travail.
Cependant, il existe de nombreux obstacles à la généralisation de l’utilité des LLM :
- Murs de langage : les modèles fonctionnent mieux avec davantage de données sur lesquelles ils sont formés. Bien que les LLM commerciaux d'aujourd'hui soient multilingues, ils sont fortement axés sur l'anglais. Par exemple, ChatGPT est formé à 92 % en anglais. De plus, les données d'instructions, qui sont la « sauce secrète » des LLM, sont en grande majorité anglaises (96 % des ChatGPT par exemple). Il y a actuellement très peu d’efforts pour améliorer les performances multilingues de ces modèles malgré les écarts de performance systémiques sur les tests existants, ce qui est logique en raison d’un consensus général selon lequel la traduction automatique (TA) est « résolue » et les efforts devraient être concentrés sur d’autres tâches.
- Murs d'identité : si vous demandez à ChatGPT ce que vous devriez faire à Noël, il se concentre sur différentes activités et traditions auxquelles vous pouvez participer ; il ne mentionne pas que vous pourriez aller travailler. Il a été démontré que les LLM se comportent différemment lorsqu’ils décrivent différents groupes démographiques, exprimant des sentiments plus négatifs et même une toxicité pure et simple dans certains cas. Il existe des probabilités de peines stéréotypées qui peuvent causer du tort dans des communautés comme les LGBTQ+ ou les juives ; Dans l’ensemble, il existe de nombreux préjugés, ce qui a des conséquences sur la prise de décision déployée. Certaines garanties sont intégrées et les questions d'approfondissement plus explicites sont moins susceptibles de recevoir des réponses toxiques, mais les modèles préfèrent probablement les déclarations et les résultats stéréotypés, et c'est là qu'il y a des inconvénients, en particulier lors de l'utilisation de modèles dans des capacités en aval où vous ne voyez pas le production (c'est-à-dire éligibilité au prêt). Il a donné un exemple de LLM faisant preuve de partialité lors de la génération de visages d'individus en fonction de leur travail ; les emplois les moins bien rémunérés sont représentés par des femmes et des minorités, tandis que les emplois les mieux rémunérés sont des hommes blancs.
- Murs environnementaux (logiciels) : les LLM nécessitent une quantité importante d’énergie pour être produits et exécutés. Même les LM les plus « modestes » consomment 3 fois plus d’énergie annuelle que la consommation d’une seule personne. Il existe également une lacune importante dans les données pour les plus grands modèles de langage comme ChatGPT, mais les entreprises qui les possèdent refusent explicitement l'accès à leur consommation d'énergie.
- Murs environnementaux (matériel) : Afin de produire des puces, dont tous les LLM ont besoin, vous avez besoin de « matériaux de conflit » comme le tantale (extrait au Congo) et le hafnium (extrait au Sénégal et en Russie). Aux États-Unis, les entreprises sont censées déclarer la quantité de minerais de conflit qu’elles utilisent, mais les États-Unis affichent publiquement une diminution de l’utilisation de ces matériaux, ce qui ne peut pas être vrai. Au-delà de cela, il existe de nombreux problèmes sociopolitiques, comme la restriction par la Chine du germanium et du gallium en représailles aux restrictions américaines sur les exportations.
Le Dr May affirme que ces catégories révèlent certains des nombreux problèmes en aval liés aux dommages causés par les LLM et aux cas où les personnes n'en bénéficient pas. Il y a lieu de s’inquiéter, mais il existe également des possibilités de recherche et/ou de changements de comportement qui pourraient atténuer certains de ces préjudices :
- Langue : consacrer davantage de fonds de recherche au multilinguisme (pas seulement à la traduction hégémonique vers et depuis l'anglais).
- Identité : Recherche ascendante et inclusive de la communauté. Modification du modèle et tests avant déploiement
- Environnement : Développement d'algorithmes qui utilisent moins de données et modifient moins de paramètres (par exemple LoRA, adaptateurs, PO non-RL). Soyez consciencieux en matière de calcul et insistez sur l'ouverture au niveau réglementaire
Le Dr May a conclu le panel en réitérant le point du Dr Daume selon lequel les gens devraient bénéficier des avantages qu'ils souhaitent bénéficier lorsqu'ils interagissent avec les LLM, et cela doit être une priorité au stade du développement.
Merci beaucoup d'avoir lu, et veuillez vous connecter demain pour lire le récapitulatif de la partie questions-réponses de la session.
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