Hu Yong : L'IA peut tout générer, alors avons-nous encore besoin de créateurs humains ?

Question

**Auteur : Hu Yong, **Professeur, École de journalisme et de communication, Université de Pékin

Source de l'image : générée par l'IA illimitée

L'utilisation principale de ChatGPT est le dialogue ouvert, mais les gens ont rapidement trouvé des façons créatives de l'utiliser, telles que :

Answer Stack Overflow (plate-forme de questions et réponses du programmeur)
au lieu de google
Générer des recettes de cuisine
Résoudre des tâches de programmation complexes
Générer des info-bulles d'image pour Dall-e/Stable Diffusion
Créez des applications et des sites Web à partir de zéro

Il semble que ChatGPT soit très créatif, cependant, le fait est que ChatGPT n'est pas spécifiquement optimisé pour ces utilisations, ni ne tient compte de sa généralité. Même ainsi, les résultats de certaines tâches spécifiques ont été assez remarquables, donnant à beaucoup un aperçu de ce qui pourrait se profiler à l'horizon. Cela dit, même si ces cas d'utilisation ne transformeront pas ChatGPT en une intelligence artificielle générale, ils pourraient être utiles très rapidement dans des domaines ou des applications spécifiques.

Il ne fait aucun doute qu'une nouvelle génération d'outils d'intelligence artificielle prend d'assaut le monde, des outils qui peuvent vous aider à mieux écrire, à coder plus rapidement et à générer des images uniques à grande échelle. L'avènement d'outils d'IA aussi puissants soulève la question : que signifie être un créateur à l'ère des idées d'IA ?

** Je suis enclin à penser que si un logiciel comme ChatGPT tient ses grandes promesses, il peut redéfinir la cognition et la créativité humaines. **

Défis de l'intelligence artificielle générative pour la créativité

**La créativité IA, qui peut également être appelée créativité computationnelle, est un domaine de recherche multidisciplinaire visant à concevoir des programmes capables de créativité au niveau humain. **

Ce domaine n'est pas nouveau. Dès le XIXe siècle, les scientifiques se sont demandé si la créativité artificielle était possible. Ada Lovelace a peut-être posé l'objection la plus célèbre à l'intelligence artificielle : si les ordinateurs ne peuvent faire que ce pour quoi ils sont programmés, comment leur comportement peut-il être défini comme créatif ? Selon elle, l'apprentissage autonome est une caractéristique essentielle de la créativité.

Mais les progrès récents de l'apprentissage automatique non supervisé soulèvent la question : la créativité dont font preuve certains logiciels d'IA est-elle toujours le résultat du simple fait de suivre les instructions d'ingénieurs humains ? Si Ada est témoin de ce que l'IA est déjà capable de créer, il peut être difficile de ne pas douter de ses pensées originales. Au fur et à mesure que les grands modèles de langage (LLM) se sont agrandis, ils ont commencé à fournir des résultats de niveau humain, puis surhumains.

Cela a donné naissance à deux écoles de pensée sur la créativité de l'IA. **La première école considère l'intelligence artificielle comme un moyen d'améliorer la créativité humaine - un partenaire créatif pour les humains qui inspire des idées, génère des idées et surmonte les blocages créatifs. Le deuxième groupe rêve d'une intelligence artificielle capable d'imiter la créativité humaine et de devenir un penseur créatif indépendant, capable de s'auto-produire complètement et de générer un nouveau travail créatif. **

Certains soutiennent que puisque les chatbots n'apprennent que les associations statistiques entre les mots dans leur ensemble de formation, plutôt que de comprendre leur signification, les LLM (Large Language Models) ne peuvent que rappeler et synthétiser ce que les gens ont déjà fait, et ne peuvent pas présenter certains des aspects humains du processus scientifique, comme la pensée créative et conceptuelle. Mais n'en sera-t-il pas ainsi pour toujours ? Les futurs outils d'intelligence artificielle pourront-ils appréhender des aspects des processus scientifiques qui semblent aujourd'hui hors de portée ?

Dans un article fondateur de 1991, les chercheurs ont écrit qu'un "partenariat intelligent" entre les humains et la technologie intelligente pourrait transcender les seules capacités intellectuelles des humains. Ces partenariats intelligents peuvent accélérer l'innovation à des niveaux inimaginables auparavant. La question est de savoir où se situe la frontière entre l'amélioration créative et la production créative ? Jusqu'où l'IA peut-elle et doit-elle aller en matière de créativité ? Si l'IA peut produire des créations de haute qualité, a-t-on besoin de créateurs humains ?

L'IA ne peut pas remplacer la créativité humaine

Aussi incroyable que cela puisse paraître, ** je pense qu'il est peu probable que l'IA remplace complètement la créativité humaine. Premièrement, la créativité est un trait uniquement humain profondément enraciné dans notre biologie et notre psychologie. ** C'est le résultat de processus cognitifs complexes et inconnus, tels que la reconnaissance de formes, l'association et la synthèse, qui ne peuvent pas être facilement reproduits par des machines. Bien que l'IA puisse certainement être créative à certains égards, il est peu probable qu'elle corresponde pleinement à la profondeur et à l'étendue de la créativité humaine.

** Deuxièmement, au cœur de la créativité se trouve la capacité d'exprimer des émotions et des expériences de manière unique et personnelle. **Les algorithmes d'IA ne peuvent pas vraiment comprendre les expériences humaines et les émotions qui alimentent la créativité. Un écrivain IA sera capable de rassembler suffisamment d'expérience humaine pour raconter une histoire convaincante, mais il y a quelque chose d'intrinsèquement humain dans l'expérience du lecteur du créateur en sachant que l'auteur a vécu la douleur et le plaisir qu'il décrit d'une manière qu'un écrivain machine ne peut pas. La touche personnelle que les créateurs humains apportent à leur travail ajoute un niveau d'authenticité que les algorithmes d'IA ne peuvent tout simplement pas égaler.

De nombreux chercheurs en intelligence artificielle débattent de l'opportunité de créer des machines avec des émotions. Les émotions sont absentes des modèles d'IA typiques, et certains chercheurs affirment que les programmer dans des machines pourrait leur donner un esprit qui leur est propre. L'émotion, cependant, résume l'expérience humaine parce qu'elle permet aux humains de se souvenir de ces expériences. "Aucun ordinateur ne peut être créatif s'il ne peut simuler toutes les nuances de l'émotion humaine", écrit l'informaticien de Yale, David Gelernter.

** Encore une fois, la créativité implique souvent de capturer les sensibilités humaines telles que le contexte, la perspective et les nuances culturelles. ** Bien que les algorithmes d'IA puissent être formés pour reconnaître des modèles et générer du contenu basé sur des données, ils ne peuvent pas comprendre les sensibilités humaines de la même manière que les humains. Cela rend également difficile pour AI de traiter des sujets sur lesquels la société n'a pas un consensus général, tels que les questions politiques et religieuses. Si vous essayez de générer du texte sur ces sujets, vous risquez de vous retrouver avec un texte biaisé, inexact ou obsolète.

**La quatrième raison importante pour laquelle l'intelligence artificielle ne peut pas remplacer la créativité humaine est le manque d'imagination et d'intuition. **La créativité nécessite la capacité de penser au-delà des choses existantes et d'imaginer de nouvelles possibilités, ce qui manque aux algorithmes d'IA. Ils ne peuvent pas proposer des concepts vraiment uniques et originaux. Tout simplement parce que l'IA n'est pas vraiment le créateur, l'un des gros inconvénients du contenu qu'il génère est qu'il n'est pas entièrement original. Les générateurs de contenu rassemblent simplement des informations qui existent déjà dans certains paramètres. Par conséquent, même si le contenu passera les contrôles anti-plagiat, il n'inclura pas de recherche, d'idées ou de données originales. En pratique, cela signifie qu'il n'a pas la capacité de partager des idées ou de créer un contenu réfléchi.

**Enfin, l'imprévisibilité de la créativité est un autre facteur qui la distingue de l'IA. **La créativité peut être imprévisible et spontanée, impliquant des éclairs soudains d'inspiration, d'expérimentation et d'événements fortuits. Cependant, les algorithmes d'IA sont limités par les programmes et les données sur lesquels ils sont formés, et n'ont pas la capacité de réagir en temps réel aux nouvelles informations, il leur est donc impossible de reproduire pleinement l'imprévisibilité de la créativité humaine.

Dans l'ensemble, l'IA générative ne peut pas remplacer l'intelligence et la perspicacité humaines. Pour être vraiment originale, l'IA générative doit être guidée et nourrie par des créateurs humains ayant une expertise dans le domaine et une expérience de fond. En fournissant les bons indices, les créateurs humains peuvent aider l'IA générative à atteindre son plein potentiel, produisant des résultats impressionnants. Ainsi, bien que l'IA générative soit un outil très puissant, il ne s'agit toujours que d'un outil qui s'appuie sur la créativité, l'expertise et l'expérience humaines pour être vraiment efficace.

Forces et faiblesses des outils d'intelligence artificielle

Bien que nous reconnaissions la nature instrumentale de l'IA, le problème est que la plupart des gens ont peu de connaissances en IA - une compréhension de quand et comment utiliser efficacement les outils d'IA. Ce dont nous avons besoin, c'est d'un cadre simple et commun pour évaluer les forces et les faiblesses des outils d'IA, accessible à tous. Ce n'est qu'alors que le public pourra prendre des décisions éclairées sur l'intégration de ces outils dans notre vie quotidienne.

Pour répondre à ce besoin, autant utiliser une méthode ancienne dans le domaine de l'éducation : la taxonomie de Bloom. Cette taxonomie a été publiée pour la première fois en 1956 par le psychologue scolaire Benjamin Bloom et a ensuite été révisée en 2001. Il s'agit d'une hiérarchie décrivant les niveaux de pensée, où les niveaux supérieurs représentent une pensée plus complexe. Ses six niveaux sont :

Mémoire intellectuelle : reconnaître ou mémoriser des faits, des termes, des concepts de base ou des réponses sans comprendre leur signification.
Compréhension : Expliquer les idées et concepts principaux et exprimer le sens en expliquant, classant, résumant, inférant, comparant et clarifiant.
Application : Utiliser les connaissances pour résoudre des problèmes, identifier comment les choses sont liées et comment elles s'appliquent dans de nouvelles situations.
Analyse : Examiner l'information et la décomposer en ses éléments constitutifs, déterminer les relations entre les éléments, identifier les motifs ou les causes, faire des inférences et trouver des preuves à l'appui des généralisations.
Évaluation : formuler et défendre des opinions fondées sur un jugement sur la validité d'informations, d'idées ou de la qualité du travail en fonction d'un ensemble de critères.
Création : Rassembler des éléments pour former un ensemble cohérent ou entièrement fonctionnel. C'est le niveau le plus élevé de la taxonomie de Bloom.

La taxonomie de Bloom n'est pas liée à une technologie spécifique - elle s'applique largement au domaine cognitif. Nous pouvons l'utiliser pour évaluer les forces et les limites de ChatGPT ou d'autres outils d'IA qui manipulent des images, créent de l'audio ou pilotent des drones.

En général, ChatGPT réussit bien les tâches de mémoire, de compréhension et d'application, mais se débat avec des tâches d'analyse, d'évaluation et de création plus complexes. Par exemple, si nous utilisons la taxonomie de Bloom pour observer l'avenir professionnel des médecins, des avocats et des consultants, nous constaterons que l'intelligence artificielle pourrait un jour remodeler ces professions, mais pas complètement les remplacer. Alors que l'IA peut être bonne pour les tâches de mémoire et de compréhension, peu de gens demandent à un médecin tous les symptômes possibles de leur maladie, demandent à un avocat d'expliquer mot à mot la lettre d'une loi ou engagent un consultant pour expliquer les cinq forces de Michael Porter.

Dans ces tâches cognitives de niveau supérieur, nous nous tournons vers des experts. Nous apprécions le jugement clinique des médecins dans l'évaluation des avantages et des risques des options de traitement, la capacité des avocats à synthétiser les précédents et à monter une défense vigoureuse en notre nom, et la capacité des consultants à identifier des solutions prêtes à l'emploi auxquelles personne d'autre n'a pensé. Ces compétences concernent les tâches d'analyse, d'évaluation et de création, un niveau de cognition qui est actuellement hors de portée de la technologie de l'intelligence artificielle.

En utilisant la taxonomie de Bloom, nous pouvons voir qu'une collaboration efficace entre l'homme et l'IA signifiera en grande partie la délégation de tâches cognitives de niveau inférieur afin que nous puissions concentrer nos efforts sur des tâches cognitives plus complexes. Ainsi, plutôt que de vous demander si l'IA peut rivaliser avec les créateurs humains, demandez-vous comment les capacités de l'IA pourraient être utilisées pour aider à développer la pensée critique, le jugement et la créativité humains.

Bien sûr, la taxonomie de Bloom a ses limites. De nombreuses tâches complexes impliquent plusieurs niveaux de taxonomie, frustrant les tentatives de classification. Et la taxonomie de Bloom ne s'attaque pas directement aux préjugés ou à la haine, un problème majeur dans les applications d'IA à grande échelle.

Mais, bien qu'elle ne soit pas parfaite, la taxonomie de Bloom est utile. Il est suffisamment simple pour que tout le monde puisse le comprendre ; suffisamment général pour s'appliquer à un large éventail d'outils d'IA ; et suffisamment structuré pour garantir que nous posons un ensemble cohérent de questions approfondies sur ces outils.

Tout comme l'essor des médias sociaux et des fausses nouvelles nous oblige à développer une meilleure littératie médiatique, des outils comme ChatGPT nous obligent à développer notre littératie en IA. La taxonomie de Bloom fournit un moyen de réfléchir à ce que l'IA peut et ne peut pas faire à mesure que ce type de technologie s'intègre dans de plus en plus de parties de nos vies.

Je choisis, donc je suis

Fait intéressant, l'IA générative semble créer un besoin urgent de créativité humaine. Il est facile pour une IA de proposer quelque chose de nouveau au hasard. **Mais il est très difficile de proposer quelque chose de nouveau, d'inattendu et d'utile en même temps. **

Cependant, le paradoxe est que, avec l'intelligence artificielle générative sur laquelle s'appuyer, la créativité humaine peut entrer dans un creux. En juillet 2019, lors d'un match d'échecs en France, Igors Rausis, le 53e grand maître international au monde, a été exposé à l'utilisation d'un téléphone portable pendant le match, ce qui est considéré comme de la triche selon les règles. Garry Kasparov, le premier champion du monde d'échecs de l'histoire de l'humanité à perdre contre un ordinateur, a déclaré que bien qu'utiliser un téléphone portable dans la vraie vie ne soit pas de la triche, vous pourriez développer des déficits cognitifs en raison d'une dépendance excessive aux béquilles numériques.

Il a souligné que si nous ne comptons que sur les machines pour nous dire comment être de bons imitateurs, nous ne pourrons jamais passer à l'étape suivante et devenir des innovateurs créatifs. Semblable à notre corps, notre cerveau a besoin d'exercice et est constamment entraîné en effectuant des tâches cognitives exigeantes et stimulantes afin d'exceller et de susciter cette idée "Aha!".

Malheureusement, une fois qu'on aura délégué une certaine autonomie cognitive aux machines intelligentes, il sera extrêmement difficile de la récupérer. C'est pourquoi, alors que les humains freinent leur plaisir de voyager cognitifs, les algorithmes et les machines artificiellement intelligentes progressent à une vitesse incroyable, servant de nouvelles sources de créativité. Certains ont une vision utopique de l'avenir de l'IA entièrement automatisée dans lequel nous entrons à un rythme rapide, tandis que d'autres en ont une vision hystérique. **Dans ce cas, chacun de nous a le choix : relever ces nouveaux défis, ou les contenir. Allons-nous contribuer à façonner l'avenir en fixant les termes de notre relation avec les algorithmes et les machines intelligentes, ou laisser les algorithmes et les machines intelligentes nous les imposer ? **

Dans son brillant livre de 1976, Computing Power and Human Reason, Joseph Weizenbaum affirmait que "quelle que soit l'intelligence d'une machine, il y a certains actes de pensée qui ne peuvent être tentés que par un être humain." Il a vanté l'importance du jugement, de l'intelligence et de la compassion - des choses que nous ne pouvons pas sous-traiter aux machines, même si nous le pouvions. Dans une formulation profonde, il a écrit que les machines peuvent décider, mais elles ne choisissent pas. Pourquoi une machine fait-elle ce qu'elle fait ? Chaque décision mécanisée peut être retracée étape par étape à travers un algorithme, jusqu'à ce qu'elle atteigne finalement une conclusion inévitable : "Parce que tu me l'as dit." Pour les humains, ce n'est pas le cas, l'explication fondamentale est : "Parce que j'ai choisi." Dans cette simple phrase, il y a l'action humaine, la créativité humaine, la responsabilité humaine et les êtres humains eux-mêmes.

Nous avons soutenu que notre technologie peut nous rendre plus humains et nous libérer pour être plus créatifs, mais être humain ne se limite pas à la créativité. Nous avons d'autres qualités que les machines ne peuvent égaler. Ils ont des instructions, et nous avons un but. Les machines ne peuvent pas rêver, pas même en mode veille. Les humains le peuvent, et nous aurons besoin de nos machines intelligentes, afin de transformer nos plus grands rêves en réalité. Comme l'a dit Kasparov, si nous arrêtions de rêver grand, si nous arrêtions de chercher quelque chose de plus grand, alors nous serions peut-être nous-mêmes des machines.

La créativité a longtemps été considérée comme l'un des principaux piliers de l'anthropocentrisme. En dehors du langage, des valeurs, de l'émotion et de la perception, qu'est-ce qui ferait de nous des êtres humains sinon la créativité ?

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