L'article aborde l'intelligence artificielle générative, qui crée des données ou contenus originaux, et son impact sur des notions telles que la conscience, la créativité et l'autorité. Il mentionne diverses techniques, comme les GAN*, les VAE* et les modèles de diffusion* (voir ci-dessous), utilisées dans différents domaines comme l'art, la musique et la médecine. Les chercheurs du MIT discutent des capacités, des limites et des impacts sociaux de l'IA générative, ainsi que des problèmes éthiques liés à la désinformation et aux deepfakes.

Extrait: "Certains pensent que des modèles comme ChatGPT ont déjà atteint une intelligence au niveau humain et pourraient même être conscients, mais en réalité ces modèles manquent encore des véritables capacités humaines pour comprendre certaines nuances, et parfois ils se comportent de manière extrêmement étrange et non humaine. D'un autre côté, certains soutiennent que ces modèles ne sont que des outils de reconnaissance de motifs superficiels qui ne peuvent pas apprendre le véritable sens du langage. Mais ce point de vue sous-estime également le niveau de compréhension qu'ils peuvent acquérir à partir du texte. Bien que nous devions être prudents de ne pas surestimer leurs capacités, nous ne devons pas non plus négliger les éventuels dangers de sous-estimer leur impact. En fin de compte, nous devons aborder ces modèles avec humilité et reconnaître qu'il y a encore beaucoup à apprendre sur ce qu'ils peuvent et ne peuvent pas faire." (Jacob Andreas, MIT assistant professor)

*GAN (Generative Adversarial Network) : Les GAN sont constitués de deux réseaux de neurones, le générateur et le discriminateur. Le générateur crée de fausses données, tandis que le discriminateur tente de distinguer les fausses données des vraies. Ils s'entraînent ensemble, le générateur s'améliorant pour créer des données plus réalistes et le discriminateur devenant meilleur pour détecter les fausses.

*VAE (Variational Autoencoder) : Les VAE sont des modèles de génération basés sur des auto-encodeurs. Ils apprennent à compresser des données, puis à décompresser pour reconstruire les données d'origine.

*Modèles de diffusion : Ces modèles fonctionnent en ajoutant du bruit aux données d'origine jusqu'à ce qu'elles deviennent du bruit aléatoire. Ensuite, le modèle est entraîné pour inverser ce processus, en éliminant progressivement le bruit pour reconstruire l'image d'origine à partir du bruit aléatoire. Cela permet de générer de nouvelles données en échantillonnant le bruit aléatoire et en appliquant le processus inverse.