Le nouveau test de Turing : êtes-vous humain ?

Si l’individu moyen attribue de l’intelligence à l’IA, c’est parce qu’il passe de plus en plus de temps à s’engager dans des tâches en ligne qu’une machine pourrait facilement imiter.

En 1950, lorsqu’Alan Turing a conçu « The Imitation Game » comme un test du comportement de l’ordinateur, il était inimaginable que les humains du futur passent la plupart de leurs heures de leur journée collés à un écran, habitant le monde des machines plus que le monde des gens. C’est le virage copernicien de l’IA.

« Je me propose de me poser la question : « Les machines peuvent-elles penser ? »

— Alan Turing, Machines informatiques et intelligence, 1950

Enterré dans la controverse de cet été sur le modèle de langage LaMDA de Google, qu'un ingénieur a qualifié de sensible, se trouve un indice d'un grand changement qui s'est produit dans le domaine de l'intelligence artificielle depuis qu'Alan Turing a défini l'idée du « test de Turing » dans un essai en 1950.

Turing, un mathématicien britannique qui a jeté les bases de l’informatique, a proposé ce qu’il a appelé le « jeu d’imitation ». Deux entités, l’une une personne, l’autre un ordinateur numérique, se voient poser des questions par une troisième entité, un interrogateur humain. L'interrogateur ne peut pas voir les deux autres, et doit simplement déterminer à partir de leurs réponses dactylographiées laquelle des deux est humaine et quelle machine. 

Pourquoi ne pas laisser le comportement régler l’affaire. S’il répond comme un humain, alors on peut lui attribuer la pensée.

Turing était sûr que les machines deviendraient si bonnes au test de Turing que d’ici l’an 2000, « on pourra parler de machines pensant sans s’attendre à être contredit ». 

Une drôle de chose s’est produite sur le chemin de l’avenir. Il s’avère que les humains passent de plus en plus de temps à l’intérieur du monde des machines, plutôt que l’inverse. 

De plus en plus, les humains passent leur temps à faire des choses qu’une machine pourrait faire tout aussi bien, sinon mieux. L'une des nombreuses réalisations des logiciels modernes est d'occuper le temps des gens avec des tâches faciles, telles que le travail occupé que vous faites sur les médias sociaux, des choses comme publier, commenter, « aimer » et Snapping. 

Il est évident qu'avec une demi-chance, la plupart des machines pourraient reproduire parfaitement le comportement des médias sociaux. Non pas parce que des programmes tels que le programme de langage GPT-3 d'OpenAI ressemblent à des humains, mais parce que la barre basse pour interagir sur les médias sociaux a redéfini ce que nous pourrions accepter comme un comportement « humain ».

Partout où vous regardez, les humains sont de plus en plus engagés dans des comportements qui auraient semblé relever de la science-fiction il y a seulement quelques décennies.

Les humains passent des milliers d'heures à travailler à la pièce sur le Mechanical Turk d'Amazon afin de générer des données de test d'IA. 

Les humains travaillent 24 heures sur 24 pour modérer le contenu sur des plateformes telles que TikTok et Instagram Reels, une activité dont le simple volume de travail aurait autrefois semblé être un abus sur le lieu de travail, mais qui est maintenant considérée comme une nécessité fondamentale pour maintenir les empires des médias sociaux et repousser les régulateurs. 

Une telle activité pourrait, encore une fois, être réalisée aussi bien ou mieux par des algorithmes d’apprentissage automatique. À l'instar de John Henry et de la machine à vapeur, les humains essaient de plus en plus de faire le travail d'une machine.

Des appareils tels qu'Alexa d'Amazon ont conditionné les gens à donner des instructions à un assistant numérique. Non seulement la technologie de la reconnaissance vocale est étonnante, mais la pratique de l’utiliser constamment est un développement stupéfiant dans l’histoire de l’activité humaine. Le technologue en chef d'Amazon, Werner Vogels, a noté que pour les personnes âgées, l'interaction avec Alexa par la voix est devenue une interaction avec une sorte d'aide et de compagnon.

L’expression la plus frappante de la façon dont les humains et les machines passent leur temps aujourd’hui sont les compétitions internationales d’eSports. Bien qu’il s’agisse ostensiblement d’une compétition opposant des équipes humaines les unes aux autres pour voir qui est le meilleur dans les jeux vidéo, elle est également devenue le domaine de la réussite de l’IA. Des machines telles que l'AlphaStar de DeepMind sont devenues aussi bonnes que les humains dans certaines de ces compétitions. 

À une époque, l’idée que les humains passeraient des heures interminables immergés dans des jeux sur un écran, et que les machines affineraient leur programmation en essayant de rivaliser avec les humains, aurait semblé, encore une fois, être une fiction bizarre.

Tous ces changements de comportement s'ajoutent à ce que l'on pourrait appeler le changement copernicien de l'IA. Dans les années 1500, le scientifique polonais Nicolas Copernic a inversé la vision communément admise de la galaxie, concluant que le soleil ne tournait pas autour de la terre, mais dans l’autre sens.

De même, jusqu’à la dernière décennie environ, toutes les présomptions d’intelligence artificielle impliquaient que les machines s’insèrent dans notre monde, deviennent anthropoïdes et réussissent à naviguer entre leurs émotions et leurs désirs, comme dans le film « A.I. »

Au lieu de cela, ce qui s’est passé, c’est que les humains ont passé de plus en plus de temps à l’intérieur des activités informatiques : cliquer sur des écrans, remplir des formulaires Web, naviguer dans des graphiques rendus, assembler des vidéos itératives qui produisent des mouvements de danse copiés, rejouer les mêmes scénarios de jeu pendant des heures. 

Dans le cas du bot de chat LaMDA de Google, l'ancien ingénieur de Google, Blake Lemoine, a été chargé de tester le programme, un écho amusant du défi de Turing. Seulement, dans le cas de Lemoine, on lui a dit d'emblée qu'il s'agissait d'un programme. Cela ne l’empêchait pas d’attribuer à LaMDA une sensibilité, voire une âme.

Nous ne savons pas exactement combien d'heures, de jours, de semaines ou de mois Lemoine a passé, mais passer beaucoup, beaucoup de temps à discuter avec quelque chose dont on vous a dit qu'il s'agissait d'un programme est, encore une fois, un événement nouveau dans l'histoire de l'humanité.

L'informaticien Hector Levesque a souligné que « le test de Turing a un sérieux problème : il repose trop sur la tromperie ». La nature libre du test, écrit Levesque, signifie qu’un programme d’IA peut simplement s’engager dans un ensemble de trucs qui semblent humains à l’interrogateur. 

De tels programmes « s’appuient fortement sur des jeux de mots, des blagues, des citations, des apartés, des explosions émotionnelles, des rappels au Règlement, etc. », écrit Levesque, « Tout, semble-t-il, sauf des réponses claires et directes aux questions ! »

La blague est sur Lévesque, cependant, et sur nous tous. Lemoine a été captivé par ce sac de trucs. L'immersion constante dans un monde d'écrans, une immersion à un degré que Turing n'aurait jamais imaginé, a fait du test de Turing non plus un test de machines mais un test d'humains, de ce que les humains accepteront comme valide.

De nombreux spécialistes de l’IA remettent en question l’intelligence réelle de LaMDA et d’autres chatbots, mais leur opinion est peut-être minoritaire. Si les activités non pas de recherche, mais de loisir et de productivité tournent de plus en plus autour de l’interaction informatique, qui peut dire que la machine de l’autre côté de l’écran n’est pas au même niveau que les humains clic pour clic ?

Après tout, les humains qui utilisent les médias sociaux n'interagissent qu'avec une image stockée ou du texte attaché à un nom, et pourtant les humains remplissent leurs interactions de sens, s'énervant à propos de discussions politiques ou s'enflammant face au comportement des célébrités. L'illusion de la personnalité, le sentiment que l'existence en ligne d'une personne est réelle, est si intense qu'il n'y a qu'un pas à franchir pour attribuer une sensibilité à une machine.

Dans une inversion intelligente du test de Turing, un récent programme d’IA de Google renverse le rôle de l’interrogateur et du sujet. 

Appelé Interview Warmup, le programme Google est un exemple d’évaluation du langage naturel, une forme de compréhension du langage naturel où un programme doit décider si les réponses libres à une question sont appropriées au contexte de la question. 

Interview Warmup invite un humain à répondre à plusieurs questions d’affilée en tant que demandeur d’emploi. Le programme évalue ensuite dans quelle mesure les réponses du sujet correspondent à la nature de la question. Google suggère que Warmup est une sorte de coach électronique, un substitut d’un humain qui aiderait un autre humain à se préparer à un entretien d’embauche. 

Vu à travers le prisme du scénario original de Turing, il s'agit d'un renversement. Les humains ne mettent plus une machine dans une pièce pour la tester. Au lieu de cela, ils se soumettent aux règles du jeu d’une machine, travaillant peut-être de manière coopérative pour que la machine obtienne des données sur la façon dont les humains parlent, et pour que l’humain reçoive des directives sur la façon dont ils devraient parler. 

La dernière frontière est de retourner complètement la question et de se demander si les humains dans un environnement informatique présentent réellement des traits qui sont humains. Ils s’offrent dans des vidéos performatives sur TikTok, se soumettant à une machine qui les rendra peut-être viraux, peut-être pas. S’agit-il d’une quête humaine ? S’agit-il d’une quête qu’une machine pourrait poursuivre mieux, en utilisant une identité inventée ? 

Dans cette dernière frontière, peut-être attendons-nous tous que la machine transmette ses conditions pour ce qu’elle considère comme suffisamment intelligent.