Can we trust AI ?

Can A.I. Rev Up Productivity?

By Jordyn Holman and Jeanna Smialek

For The New York Times, 3 April 2024

The question is whether the technology will actually make companies more efficient.

Rapid productivity improvement is the dream for both companies and economic policymakers. If output per hour holds steady, firms must either sacrifice profits or raise prices to pay for wage increases or investment projects. But when firms figure out how to produce more per working hour, it means that they can maintain or expand profits even as they pay or invest more. Economies experiencing productivity booms can experience rapid wage gains and quick growth without as much risk of rapid inflation.

But many economists and officials seem dubious that A.I. -- especially generative A.I., which is still in its infancy -- has spread enough to show up in productivity data already.

Jerome H. Powell, the Federal Reserve chair, recently suggested that A.I. ''may'' have the potential to increase productivity growth, ''but probably not in the short run.'' John C. Williams, president of the New York Fed, has made similar remarks, specifically citing the work of the Northwestern University economist Robert Gordon.

Mr. Gordon has argued that new technologies in recent years, while important, have probably not been transformative enough to give a lasting lift to productivity growth.

''The enthusiasm about large language models and ChatGPT has gone a bit overboard,'' he said in an interview.

The last time productivity really picked up, in the 1990s, computer manufacturing was getting a lot more efficient at the same time that computers themselves were making everything else more efficient -- allowing for a sector-spanning productivity increase. Today's gains may be less broad, he thinks.

Other economists are more optimistic. Erik Brynjolfsson at Stanford University has bet Mr. Gordon $400 that productivity will take off this decade. His optimism is based partly on A.I. He ran an experiment with it at a large call center, where it especially helped less experienced workers, and has co-founded a company meant to teach firms how to leverage the technology.

Many companies seem to be in Mr. Brynjolfsson's camp, hopeful that the shiny new tool will revolutionize their workplaces. Companies are using A.I. and generative A.I. for everything from writing marketing emails to helping set prices to answering employees' human resources and legal questions.

Here are a few areas where companies say the latest A.I. technology is being used in ways that could influence productivity, pulled from interviews, earnings calls and financial filings.

Artificial Intelligence and Social-Emotional Learning Are on a Collision Course

A.I.-Generated Garbage Is Polluting Our Culture

By Erik Hoel 

31 March 2024

The New York Times

What's going on in science is a microcosm of a much bigger problem. Post on social media? Any viral post on X now almost certainly includes A.I.-generated replies, from summaries of the original post to reactions written in ChatGPT's bland Wikipedia-voice, all to farm for follows. Instagram is filling up with A.I.-generated models, Spotify with A.I.-generated songs. Publish a book? Soon after, on Amazon there will often appear A.I.-generated ''workbooks'' for sale that supposedly accompany your book (which are incorrect in their content; I know because this happened to me). Top Google search results are now often A.I.-generated images or articles. Major media outlets like Sports Illustrated have been creating A.I.-generated articles attributed to equally fake author profiles. Marketers who sell search engine optimization methods openly brag about using A.I. to create thousands of spammed articles to steal traffic from competitors.

Then there is the growing use of generative A.I. to scale the creation of cheap synthetic videos for children on YouTube. Some example outputs are Lovecraftian horrors, like music videos about parrots in which the birds have eyes within eyes, beaks within beaks, morphing unfathomably while singing in an artificial voice, ''The parrot in the tree says hello, hello!'' The narratives make no sense, characters appear and disappear randomly, and basic facts like the names of shapes are wrong. After I identified a number of such suspicious channels on my newsletter, The Intrinsic Perspective, Wired found evidence of generative A.I. use in the production pipelines of some accounts with hundreds of thousands or even millions of subscribers.

As a neuroscientist, this worries me. Isn't it possible that human culture contains within it cognitive micronutrients -- things like cohesive sentences, narrations and character continuity -- that developing brains need? Einstein supposedly said: ''If you want your children to be intelligent, read them fairy tales. If you want them to be very intelligent, read them more fairy tales.'' But what happens when a toddler is consuming mostly A.I.-generated dream-slop? We find ourselves in the midst of a vast developmental experiment.

There's so much synthetic garbage on the internet now that A.I. companies and researchers are themselves worried, not about the health of the culture, but about what's going to happen with their models. As A.I. capabilities ramped up in 2022, I wrote on the risk of culture's becoming so inundated with A.I. creations that when future A.I.s are trained, the previous A.I. output will leak into the training set, leading to a future of copies of copies of copies, as content became ever more stereotyped and predictable. In 2023 researchers introduced a technical term for how this risk affected A.I. training: model collapse. In a way, we and these companies are in the same boat, paddling through the same sludge streaming into our cultural ocean.

With that unpleasant analogy in mind, it's worth looking to what is arguably the clearest historical analogy for our current situation: the environmental movement and climate change. For just as companies and individuals were driven to pollute by the inexorable economics of it, so, too, is A.I.'s cultural pollution driven by a rational decision to fill the internet's voracious appetite for content as cheaply as possible. 

To deal with this corporate refusal to act we need the equivalent of a Clean Air Act: a Clean Internet Act. Perhaps the simplest solution would be to legislatively force advanced watermarking intrinsic to generated outputs, like patterns not easily removable. Just as the 20th century required extensive interventions to protect the shared environment, the 21st century is going to require extensive interventions to protect a different, but equally critical, common resource, one we haven't noticed up until now since it was never under threat: our shared human culture.

Erik Hoel is a neuroscientist, a novelist and the author of The Intrinsic Perspective newsletter.

Les Echos, no. 24175 

jeudi 21 mars 2024 

IA, le futur selon Jensen Huang, le patron de Nvidia 

Le géant de l'électronique, qui a atteint des sommets grâce à l'IA générative, continue d'accélérer avec ses puces nouvelle génération. Son patron, Jensen Huang, explique comment il voit la révolution de l'intelligence artificielle.

Avoir fait dès les années 2000, sous l'impulsion de son patron, Jensen Huang, le pari de l'intelligence artificielle a permis à Nvidia - jusque-là connu pour ses puces graphiques pour jeux vidéo - de devenir l'entreprise au monde qui a le plus bénéficié de la révolution de l'IA.

Depuis le lancement de ChatGPT et l'engouement mondial autour de l'IA générative, Nvidia a touché le jackpot. Son logiciel Cuda, lancé en 2006, a permis d'utiliser ses puces graphiques (GPU) pour entraîner des modèles d'IA et ses ventes de composants électroniques ont explosé : elles ont été multipliées par plus de trois en un an. Résultat, la société de Santa Clara, au sud de la baie de San Francisco, pèse davantage en Bourse que Google ou Microsoft. 

Lors d'une conférence annuelle très attendue, lundi, Jensen Huang a présenté des puces de nouvelle génération, baptisées « Blackwell » en hommage à un mathématicien américain. Ces dernières sont plus performantes et plus efficaces que les processeurs graphiques de type Hopper, très recherchés pour entraîner les modèles d'IA. 

A cette occasion, le patron a également présenté les « microservices NIM », une plateforme logicielle permettant aux entreprises de sélectionner des modèles d'IA, de les adapter à leurs besoins et de les utiliser, sans acheter de processeurs graphiques. Cette nouvelle fonctionnalité est incluse dans l'abonnement à Nvidia AI pour les entreprises, qui coûte 4.500 dollars par GPU et par an. 

Ensuite, face à des journalistes, Jensen Huang a imaginé comment l'IA transformera le monde. « La prochaine vague d'IA arrivera lorsque celle-ci comprendra le monde physique », estime Jensen Huang, en rappelant que le dernier outil d'OpenAI, baptisé « Sora », est déjà capable de se plier aux lois de la physique. « Si vous poussez ce concept à ses limites, il faut imaginer que l'IA pourra agir dans le monde physique, grâce à la robotique. »

A l'occasion de sa conférence annuelle, Nvidia a présenté un nouveau modèle d'IA - baptisé « GR00T » comme le personnage de Marvel - qui doit servir à animer des robots humanoïdes. « Les robots animés par GR00T […] seront conçus pour comprendre le langage naturel et imiter les mouvements en observant les actions des humains », note la société dans un communiqué. L'entreprise de Jensen Huang lance aussi une plateforme comportant notamment un processeur graphique et une puce de type CPU, qui pourrait servir de cerveau à des robots humanoïdes. Enfin, Nvidia propose aux fabricants de robots d'utiliser sa plateforme Omniverse pour les entraîner dans un univers 3D, à moindres frais comparé au monde réel. 

Les progrès récents de l'IA ont relancé un débat sur la possibilité d'atteindre l'intelligence artificielle générale, définie comme des modèles d'IA dont les capacités d'analyse et d'autonomie surpassent l'intelligence humaine. Certains des pères fondateurs de l'IA s'alarment aujourd'hui des conséquences, potentiellement dévastatrices, d'une telle avancée sur l'humanité. 

Jensen Huang n'appartient pas à ce camp. « Avant tout, définissez l'intelligence artificielle générale » , dit-il en réponse à la question d'un journaliste. « Il est très difficile de la définir de façon suffisamment précise pour qu'on soit sûr de savoir quand nous sommes arrivés », poursuit le dirigeant. 

En spécifiant que l'intelligence artificielle générale consiste à obtenir 80 % de réponses exactes à une série de tests - de compréhension, de logique, examens médicaux ou du barreau, par exemple -, il devient possible de répondre à la question. « Dans ce cas, si vous me demandez si un ordinateur pourra faire ça dans cinq ans, je pense que la réponse est oui », ajoute-t-il. 

Pour réaliser ces prouesses, les modèles d'IA exigent toujours plus de puissance de calcul. Sam Altman, le patron d'OpenAI, voudrait lever plusieurs milliers de milliards de dollars pour investir dans des puces permettant d'entraîner et de faire tourner ces modèles, selon les informations de médias américains. 

Interrogé sur cette ambition démesurée, Jensen Huang estime que le marché des puces pour l'IA va continuer à exploser. « Je ne connais pas ses intentions à part qu'il pense que le marché des puces dédiées à l'IA constitue une opportunité immense. Et je suis d'accord avec lui », explique le patron, qui a bâti son empire sur cette hypothèse. « Je pense que presque chaque pixel sur l'ordinateur de chacun, à chaque fois que vous interagissez avec un ordinateur, ce sera généré par une puce qui fait de l'IA générative », ajoute-t-il. « C'est là qu'est la grande opportunité. » Et ce futur pourrait arriver dans les cinq à dix prochaines années, prévoit le dirigeant.

artificial intelligence

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1. al-operated: piloté par intelligence artificielle 

2. although: bien que
3. apprehensive: craintif
4. at the cutting edge of: à la pointe de

5. automation: l'automatisation, la robotisation 

6. breakthrough: une percée
7. chatbot: un robot de conversation
8. concerned: inquiet

9. desicion making: prise de décision 

10. a drawback: inconvénient
11. an earpiece: Une oreillette
12. ethics: l'éthique

13. fearful: craintif
14. groundbreaking: révolutionnaire
15. hazardous: dangereux, risqué
16. hopefully: avec un peu de chance
17. Human-like: humanoïde
18. I agree/I disagree: Je suis d'accord/je ne suis pas d'accord 19. imitate: imiter
20. an improvement: une amélioration
21. In addition: de plus
22. A naysayer: un défaitiste
23. An OS: un système d'exploitation
24. personal data: données personnelles
25. progress: le progrès
26. prominent: important, bien en vue
27. encroach: empiéter sur
28. laying down: couché
29. intrusive: indiscret
30. likewise: également
31. hefty: costaud
32. assess: évaluer
33. hence: par conséquent
34. commonplace: banal, ordinaire
35. feature: caractéristique
36. remain: rester, demeurer
37. Unwarrentedly: de manière injustifiée
38. pace: le rythme
39. counterweight: contrepoids

40. genuine: authentique
41. counteract: neutraliser, contrebalancer 

42. enshrine: conserver précieusement 

43. endanger: mettre en danger
44. forefront: premier plan
45. pundits: les experts
46. widespread: répandu
47. prediction: prédiction
48. Bias: un parti pris
49. replicate: reproduire
50. scale: échelle