la principale critique de l'IA que vous entendez n'a rien à voir avec l'utilisation de l'eau ou le risque existentiel : la plupart des gens pensent simplement que c'est faux, que ça ne fonctionne pas et que c'est une bulle énorme qui consomme de la propriété intellectuelle tout en émettant des déchets inutiles en cours de route. Lorsque GPT-5 est sorti et n'a peut-être pas répondu aux attentes des gens pour une mise à jour complète, la réaction sur les réseaux sociaux n'a pas été douce, c'était un effondrement total. Il y a beaucoup de personnes intelligentes (et non intelligentes) qui se sont accrochées à ce moment pour déclarer que l'IA est en déclin, des milliers de tweets viraux, c'est toujours une opinion prédominante dans de nombreux cercles. Le phénomène financier et culturel de l'intelligence machine est l'un des plus puissants depuis des décennies, et il y a beaucoup de gens qui souhaiteraient que sa position soit affaiblie, beaucoup célébrant ouvertement ses pertes et ses revers. Michael Burry, célèbre pour 'Big Short', est malheureusement le genre de gars qui prédit 12 des 3 dernières récessions, s'est mis en faillite en pariant sur l'effondrement de la bulle de l'IA. L'une des choses les plus étranges à propos de cette époque est qu'il y a très peu de secrets, et très peu de raisons d'être aussi mal informé. Les laboratoires de modèles ont très peu d'espace entre la création de nouvelles capacités et leur lancement au public. L'opinion parmi le public bien informé et pas seulement les "initiés des labos" est que l'intelligence machine est incroyablement joyeusement intelligente dans tant de nouveaux domaines chaque mois. Elle contribue activement à la pointe de la programmation, des mathématiques et des sciences. Le récent article de Sebastian Bubeck et de ses collègues rapporte que GPT5-pro est capable de produire des résultats à la frontière de la recherche en physique théorique, Terry Tao a écrit un blog sur le "vibe-proving" des problèmes d'Erdos avec l'IA d'auto-formalisation Aristote. Vous pouvez lire que ces scientifiques l'utilisent pour contribuer activement à la physique des trous noirs, resserrer les limites mathématiques dans la théorie de l'optimisation, transformer des masses de données biomédicales en véritables insights. Google Deepmind, d'après la façon dont ils signalent, semble être en train de fermer lentement un filet autour du problème de la douceur des équations de Navier-Stokes (bien sûr, je ne sais pas). Plusieurs entreprises, dotées de scientifiques brillants, se précipitent pour construire des pipelines afin de résoudre des problèmes nouveaux en physique, chimie et biologie. Vous pouvez lire en ligne sur les nouveaux types d'organisations qui naissent autour de l'intelligence machine en tant que facteur de production de premier ordre. Pour la première fois, ce nouveau facteur vous donne réellement des idées pour améliorer les processus eux-mêmes. Il conçoit des lignes d'assemblage entières où certains des travailleurs sur la ligne d'assemblage sont également des IA, et la ligne elle-même se transforme et s'auto-optimise. De petites équipes produisent des quantités de travail qui semblaient impossibles pour des organisations d'il y a quelques années. Il est difficile de ne pas se sentir excité par la croissance de la productivité qui se produit dans ces secteurs logiciels certes étroits. Chaque fois que j'utilise Codex pour résoudre un problème tard dans la nuit ou que GPT m'aide à résoudre un problème stratégique difficile, je ressens : quel soulagement. Il y a si peu d'esprits sur Terre qui sont à la fois intelligents et suffisamment persistants dans une quête intellectuelle pour générer de nouvelles idées et maintenir la flamme de la civilisation scientifique vivante. Maintenant, vous avez potentiellement des esprits infinis à consacrer à des problèmes potentiels infinis. Votre ami ordinateur qui ne prend jamais de jour de congé, ne s'ennuie jamais, ne se désengage jamais et ne cesse jamais d'essayer. Vous pouvez sentir le déchargement d'Atlas, le décollage. Cela semble plus prosaïque et moins poétique qu'en 2023, même si les résultats parlent d'eux-mêmes plus fort.