L’argent tuera la magie de ChatGPT

Arthur C. Clarke a dit un jour : « Toute technologie suffisamment avancée est indiscernable de la magie. Ce sens ambiant de la magie a disparu de la dernière décennie de l’histoire d’Internet. Les avancées ont ralenti. Chaque nouvelle tablette et smartphone n’est qu’une modeste amélioration par rapport à son prédécesseur. Les révolutions attendues – le métaverse, la blockchain, les voitures autonomes – ont avancé, toujours avec la promesse que la vraie transformation n’est qu’à quelques années.

La seule exception cette année concerne le domaine de l’IA générative. Après des années de promesses apparemment fausses, l’IA est devenue étonnamment bonne en 2022. Cela a commencé avec les générateurs d’images AI DALL-E 2, Midjourney et Stable Diffusion. Du jour au lendemain, les gens ont commencé à partager des illustrations d’IA qu’ils avaient générées gratuitement en tapant simplement une invite dans une zone de texte. Certaines d’entre elles étaient bizarres, d’autres banales et d’autres incroyablement bonnes. Tout cela était incontestablement Nouveau terrain.

Ce sentiment d’émerveillement s’est accéléré le mois dernier avec la sortie de ChatGPT d’OpenAI. Ce n’est pas le premier chatbot IA, et ce ne sera certainement pas le dernier, mais son interface utilisateur intuitive et son efficacité globale laissent l’impression collective que l’avenir arrive. Les professeurs préviennent que ce sera la fin de la dissertation universitaire. Les utilisateurs de Twitter (dans un bref répit après avoir parlé d’Elon Musk) partagent de délicieux exemples d’écriture véritablement intelligente. Un refrain commun: « C’était comme de la magie. »

ChatGPT est gratuit, pour le moment. Mais le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a averti que le train de sauce finira par s’arrêter brutalement : « Nous devrons le monétiser d’une manière ou d’une autre à un moment donné ; les coûts de calcul sont exorbitants« , a-t-il tweeté. L’entreprise, qui prévoit de gagner 200 millions de dollars en 2023, n’est pas une organisation caritative. Bien qu’OpenAI ait été lancé en tant qu’organisation à but non lucratif en 2015, il a abandonné ce statut un peu plus de trois ans plus tard, créant à la place un laboratoire de recherche à «profit plafonné» supervisé par un conseil d’administration à but non lucratif. (Les bailleurs de fonds d’OpenAI ont accepté de ne pas gagner plus de 100 fois ce qu’ils ont investi dans l’entreprise – une somme dérisoire si vous vous attendez à ce que ses produits prennent un jour le contrôle de l’ensemble de l’économie mondiale.) Microsoft a déjà versé 1 milliard de dollars dans l’entreprise. Vous pouvez simplement imaginer un Clippy à indice d’octane élevé alimenté par ChatGPT.

Rendre le premier goût gratuit, pour ainsi dire, a été une brillante stratégie de marketing. Dans les semaines qui ont suivi sa sortie, plus d’un million d’utilisateurs auraient donné un coup de fouet à ChatGPT, OpenAI payant la facture. Et entre la sortie au printemps 2022 de DALL-E 2, l’attention actuelle sur ChatGPT et les chuchotements étonnés à propos de GPT-4, un programme d’IA basé sur du texte encore plus avancé qui devrait arriver l’année prochaine, OpenAI est en bonne voie de devenir le entreprise la plus associée aux progrès choquants de l’IA destinée aux consommateurs. Ce que Netflix est pour le streaming vidéo et Google pour la recherche, OpenAI pourrait devenir pour l’apprentissage en profondeur.

Comment l’utilisation de ces outils va-t-elle changer à mesure qu’ils deviennent des générateurs de profits plutôt que des produits d’appel ? Vont-ils devenir des produits payants ? Vont-ils diffuser des publicités ? Alimenteront-ils de nouvelles entreprises qui sapent les industries existantes à moindre coût ?

Nous pouvons tirer quelques enseignements de la trajectoire des débuts du web. J’enseigne un cours intitulé « Histoire de l’avenir numérique ». Chaque semestre, je montre à mes étudiants le film de 1990 Hyperland. Écrit par et interprété par Douglas Adams, l’auteur bien-aimé du Guide de l’auto-stoppeur de la galaxie série, il est présenté comme un « documentaire fantastique » – une visite à travers le futur supposé créé par les technologues multimédias à l’époque. Il offre une fenêtre à travers le temps, un aperçu de ce à quoi ressemblait l’avenir numérique pendant la préhistoire du web. C’est vraiment très amusant.

Les technologues de 1990 se concentraient sur un ensemble de nouveaux outils radicaux qui étaient sur le point de bouleverser les médias et l’éducation. L’ère de la «télévision linéaire et non interactive… le genre de télévision qui vous arrive, devant laquelle vous vous asseyez comme une patate de canapé», comme le dit le film, touchait à sa fin. Il était sur le point d’être remplacé par des « agents logiciels » (représentés délicieusement par Tom Baker dans le film). Ces agents seraient, en fait, des robots majordomes : entièrement personnalisables et interactifs, personnalisant vos expériences d’actualités et de divertissement, et entièrement adaptés à vos intérêts. (Semble familier?)

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Squint, et vous pouvez distinguer les contours flous du présent dans ce futur numérique imaginaire. Nous avons toujours la télévision linéaire et non interactive, bien sûr, mais les agents logiciels de 1990 ressemblent beaucoup aux moteurs de recommandation algorithmique et aux flux d’actualités qui définissent notre expérience numérique aujourd’hui.

La différence cruciale, cependant, est de savoir qui les «majordomes» servent en réalité. Les premiers agents logiciels étaient censés être contrôlés et personnalisés par chacun de nous, personnellement. Les algorithmes d’aujourd’hui sont optimisés en fonction des besoins et des intérêts des entreprises qui les développent et les déploient. Facebook, Instagram, YouTube et TikTok tentent tous de manière algorithmique d’augmenter le temps que vous passez sur leur site. Ils sont conçus pour servir les intérêts de la plateforme, pas ceux du public. Le résultat, comme le atlantique la rédactrice en chef Adrienne LaFrance l’a dit, est un web moderne dont l’architecture ressemble à une machine apocalyptique.

Rétrospectivement, cette trajectoire semble évidente. Bien sûr les agents logiciels servent les entreprises plutôt que les consommateurs. Il y a de l’argent à diffuser des publicités contre des pages vues. Il n’y a pas beaucoup d’argent dans la recherche personnalisée, le plaisir et la découverte. Ces technologies peuvent se développer dans des laboratoires de recherche et développement, mais elles prospèrent ou échouent en tant qu’entreprises capitalistes. Les industries, au fil du temps, se développent là où se trouve l’argent.

L’avenir de l’IA générative peut sembler être un terrain inexploré, mais il s’agit plutôt d’un sentier de randonnée qui s’est délabré au fil des ans. Le chemin est mal balisé mais bien foulé : l’avenir de cette technologie sera parallèle à l’avenir de Hyperlandles agents logiciels de. En termes clairs, nous allons habiter l’avenir qui offre les rendements les plus importants aux investisseurs. Il est préférable d’arrêter d’imaginer ce qu’un outil tel que ChatGPT pourrait accomplir s’il était déployé librement et universellement – comme il l’est actuellement mais ne le sera pas pour toujours, a suggéré Altman – et plutôt de commencer à se demander quelles utilisations potentielles maximiseront les revenus.

De nouveaux marchés se matérialisent au fil du temps. Google, par exemple, a révolutionné la recherche sur le Web en 1998. (Google Search, à l’époque, était la magie.) Il n’y avait pas d’argent sérieux à dominer la recherche sur le Web à l’époque, cependant : la technologie devait d’abord devenir suffisamment efficace pour accrocher les gens. Lorsque cela s’est produit, Google a lancé sa plate-forme de publicité ciblée, AdWords, en 2001, et est devenue l’une des entreprises les plus rentables de l’histoire au cours des années suivantes. La recherche n’était pas une grande entreprise, et puis elle l’était.

C’est l’endroit où le battage publicitaire de l’IA générative semble être le plus déconnecté de la réalité. Si l’histoire est un guide, l’impact d’outils tels que ChatGPT se répercutera principalement dans industries existantes plutôt que de les perturber par la concurrence directe. La tendance à long terme est que les nouvelles technologies tendent à exacerber la précarité. Les grandes industries rentables éloignent généralement les nouveaux entrants jusqu’à ce qu’elles intègrent les technologies émergentes dans leurs flux de travail existants.

Nous avons déjà emprunté cette voie. En 1993, Michael Crichton a déclaré que Le New York Times serait mort et enterré d’ici une décennie, remplacé par des agents logiciels qui fourniraient des informations opportunes, pertinentes et personnalisées aux clients désireux de payer pour un tel contenu. À la fin des années 2000, les cours en ligne ouverts et massifs étaient censés être un signe avant-coureur de la mort de l’enseignement supérieur. Pourquoi payer pour l’université alors que vous pourriez passer des examens en ligne et obtenir un certificat pour avoir regardé des professeurs du MIT donner des conférences via votre ordinateur portable ?

La raison pour laquelle les technologues déclarent si souvent la perturbation imminente des soins de santé, de la médecine et de l’éducation n’est pas que ces industries sont particulièrement vulnérables aux nouvelles technologies. C’est qu’il s’agit de si grands secteurs de l’économie. DALL-E 2 pourrait être une boule de démolition destinée aux graphistes indépendants, mais c’est parce que l’industrie est trop petite et désorganisée pour se défendre. L’American Bar Association et l’industrie des soins de santé sont beaucoup plus efficaces pour mettre en place des barrières à l’entrée. ChatGPT ne sera pas la fin de l’université ; cela pourrait cependant être la fin de l’entreprise d’essais universitaires à louer. Ce ne sera pas la fin de Le New York Times, mais cela pourrait être un autre obstacle à la reconstruction de l’information locale. Et les professions composées de pigistes enchaînant le travail à la pièce peuvent se retrouver en difficulté. Une règle simple : plus l’industrie est précaire, plus le risque de perturbation est grand.

Altman lui-même a produit certaines des rhétoriques les plus fantastiques de cette catégorie. Dans un essai de 2021, «Moore’s Law for Everything», Altman envisageait un avenir proche dans lequel les professions de la santé et du droit seraient remplacées par des outils d’IA: «Au cours des cinq prochaines années, les programmes informatiques capables de penser liront les documents juridiques et donneront des conseils médicaux… Nous pouvons imaginer des médecins IA capables de diagnostiquer les problèmes de santé mieux que n’importe quel humain, et des enseignants IA capables de diagnostiquer et d’expliquer exactement ce qu’un élève ne comprend pas.

En effet, ces promesses ressemblent remarquablement à l’enthousiasme du public entourant le système informatique Watson d’IBM il y a plus de dix ans. En 2011, Watson a battu Ken Jennings à Péril, déclenchant une vague de spéculations enthousiastes sur l’arrivée de la nouvelle ère du « Big Data ». Watson a été salué comme le signe d’une vaste transformation sociale, avec des implications radicales pour les soins de santé, la finance, le milieu universitaire et le droit. Mais l’analyse de rentabilisation n’a jamais tout à fait abouti. Une décennie plus tard, Le New York Times a rapporté que Watson avait été discrètement réutilisé à des fins beaucoup plus modestes.

Le problème avec la vision d’Altman est que même si un programme informatique pourrait donner des conseils médicaux précis, il ne serait toujours pas en mesure de prescrire des médicaments, d’ordonner un examen radiologique ou de soumettre des documents qui persuadent les assureurs de couvrir les dépenses. Le coût des soins de santé en Amérique n’est pas directement lié au salaire des médecins. (De même, le coût de l’enseignement supérieur a monté en flèche pendant des décennies, mais croyez-moi, cela n’est pas dû aux augmentations de salaire des professeurs.)

À titre d’exemple, considérons ce que l’IA générative pourrait signifier pour l’industrie des relations publiques. Supposons un instant que, maintenant ou très bientôt, des programmes comme ChatGPT seront en mesure de fournir une copie publicitaire moyenne à une fraction des coûts existants. La plus grande force de ChatGPT est sa capacité à générer des clichés : il peut, avec juste un peu de persuasion, déterminer quels mots sont fréquemment regroupés. La majorité des supports marketing sont tout à fait prévisibles, parfaitement adaptés à un programme comme ChatGPT – essayez simplement de lui demander quelques lignes sur les propriétés blanchissantes du dentifrice.

Cela ressemble à un cataclysme à l’échelle de l’industrie. Mais je soupçonne que les impacts seront modestes, car il y a un obstacle à l’adoption : quels dirigeants choisiront de communiquer à leur conseil d’administration et à leurs actionnaires qu’une grande mesure d’économie serait de mettre un réseau neuronal en charge des efforts publicitaires de l’entreprise ? ChatGPT sera beaucoup plus susceptible d’être intégré dans des entreprises existantes. Les entreprises de relations publiques pourront employer moins de personnes et facturer les mêmes tarifs en ajoutant des outils de type GPT à leurs processus de production. Le changement sera lent dans cette industrie précisément à cause des arrangements institutionnels existants qui induisent des frictions par conception.

Ensuite, il y a les questions sans réponse sur la façon dont les réglementations, anciennes et nouvelles, influenceront le développement de l’IA générative. Napster était sur le point d’être un tueur de l’industrie, transformant complètement la musique, jusqu’à ce que les avocats s’en mêlent. Les utilisateurs de Twitter publient déjà de l’IA générative images de Mickey Mouse tenant une mitrailleuse. Quelqu’un va perdre lorsque les avocats et les régulateurs interviendront. Ce ne sera probablement pas Disney.

Les institutions, au fil du temps, s’adaptent aux nouvelles technologies. Les nouvelles technologies sont intégrées dans des systèmes sociaux vastes et complexes. Chaque nouvelle technologie révolutionnaire change et est modifiée par le système social existant ; ce n’est pas une force immuable de la nature. La forme de ces modèles de revenus ne sera pas claire avant des années, et nous avons collectivement l’agence pour influencer son développement. C’est là, en fin de compte, que notre attention devrait se porter. Le truc avec les actes magiques, c’est qu’ils impliquent toujours un tour de passe-passe.