Les ingénieurs rapides étant parmi les travailleurs les plus demandés à la suite de l’arrivée de l’IA générative dans l’entreprise, il était inévitable que quelqu’un se demande si leur rôle pouvait également être automatisé, ou du moins facilité, par l’IA.
Et, en effet, une étude récente axée sur la façon d’écrire les meilleures invites pour qu’une IA de modèle grand langage (LLM) puisse résoudre des problèmes mathématiques a révélé qu’une autre IA obtient de meilleurs résultats qu’un humain. L’étude visait à déterminer si la « pensée positive » générée par l’homme suscite des incitations telles que « ce sera amusant ! » ou « respirez profondément et réfléchissez » – produisez de meilleures réponses. Les résultats étaient mitigés lors de l’utilisation de différents LLM.
Les invites optimisées pour l’IA gagnent
Cependant, l’utilisation d’invites optimisées par l’IA « a systématiquement égalé ou dépassé l’efficacité de nos invites de « pensée positive » générées manuellement dans presque tous les cas », ont écrit les chercheurs Rick Battle et Teja Gollapudi de VMware.
Leur conclusion : il est facile d’amener un LLM à proposer de nouvelles réponses en lui fournissant différentes invites. Il est plus difficile de produire systématiquement de bonnes réponses grâce à des invites générées par l’homme.
« Affecter les performances est trivial », ont-ils écrit. “Améliorer les performances, lors du réglage manuel de l’invite, est laborieux et prohibitif sur le plan informatique lorsqu’on utilise des processus scientifiques pour évaluer chaque changement.”
Battle et Gollapudi citent une étude de 2023, réalisée par Chengrun Yang de Google DeepMind et d’autres chercheurs, parvenant à une conclusion similaire. Les invites optimisées par l’IA peuvent être spécifiques au modèle d’IA et à la tâche, tandis que des invites similaires générées par l’homme peuvent produire « des performances radicalement différentes », selon l’étude de Yang.
Leurs recherches, ainsi que celles de Yang, « mettent en évidence la capacité supérieure » d’Ais à optimiser leurs propres invites.
“S’engager dans le processus itératif d’affinage des invites et de suivi de la progression ultérieure du score peut être une entreprise agréable”, écrivent Battle et Gollapudi. “Cependant, cette approche s’avère très peu efficace en termes de temps, en particulier lors de l’évaluation systématique de toutes les modifications d’un point de vue scientifique.”
Il ne devrait probablement pas être surprenant que l’IA donne les meilleurs résultats, même si le concept de «meilleur» peut être subjectif, a déclaré Daniel Freeman, consultant senior et expert en IA chez Scotwork International, une société mondiale de formation et de formation en négociation.
“Nous nous attaquons déjà aux biais inhérents aux modèles d’IA, donc peut-être que la “meilleure” invite est celle qui produit des résultats inattendus pour l’utilisateur”, a-t-il déclaré.
Un article récent sur Business Insider suggérait que l’IA arrivait pour les emplois d’ingénierie bien rémunérés, et Freeman a soulevé des préoccupations similaires alors que les chercheurs et les développeurs d’IA explorent les limites de l’IA.
Considérations éthiques
« Lorsque nous atteignons le point où nous demandons à l’IA de s’auto-activer, la question se pose : accordons-nous par inadvertance la priorité à la réduction des coûts plutôt qu’à des considérations éthiques plus larges ? » il a dit. « Voulons-nous vraiment mettre de côté l’implication humaine ?
Les études récentes suggèrent la possibilité de retirer les humains de l’IA et de la formation, mais c’est une « voie précaire à suivre », a-t-il ajouté. «Nous comptons sur le contact humain pour guider judicieusement le développement de cette technologie émergente.»
Des conseils humains sont nécessaires pour empêcher les chatbots d’IA de divulguer des informations inexactes, pour réduire le plagiat dans le monde universitaire et pour résoudre les dilemmes ethniques dans l’art généré par l’IA, par exemple, a noté Freeman.
Freeman a vu l’IA devenir de plus en plus intégrée dans les processus de formation à la négociation grâce à son travail chez Scotwork. « Il est prévisible que l’IA continuera à étendre son rôle dans les négociations commerciales futures et au-delà, mais trouver le juste équilibre entre l’IA et les capacités humaines sera primordial pour une intégration réussie et la préservation de la négociation en tant que forme d’art », a-t-il déclaré.
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