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Est-ce moi ou le contenu en ligne augmente-t-il de façon exponentielle ? C'est une question rhétorique : vous savez de quoi je parle, chaque jour nous sommes sollicités par de plus en plus de posts, d'alertes, de notifications (mais NE les supprimez PAS de Futuroprossimo !). Le volume considérable de contenus exigeant notre attention ronge de plus en plus de parties de notre cerveau.
Et aujourd'hui, nous sommes à la veille d'un revirement dramatique. Un tsunami nommé d'après l'intelligence artificielle.
Les chercheurs les appellent médias synthétiques : des médias entièrement créés par l’intelligence artificielle. Par passion (le blog que vous visitez en ce moment) et par travail (je suis annonceur) je garde un œil sur ces robots de création de contenu. Depuis qu'ils étaient dans les laboratoires jusqu'à aujourd'hui, il s'agit de sortes de tests accessibles au public, parfois déjà sur le marché.
Textes et même images
Ces derniers mois, j'ai beaucoup parlé d'OpenAI et de ses modèles linguistiques: algorithmes qui interprètent le langage humain. Pour faire quoi? Ah, tout. Pour le transcrire, par exemple. Soit pour le traduire, soit pour le réécrire d'une manière différente sur la base d'un ensemble de données en constante expansion. Ou peut-être pour dessiner ce qu'ils comprennent.
Pour cela, OpenAI a publié les dernières versions de DE-2 e GPT-3 au public. DALLE crée des images avec de simples entrées de texte et GPT-3 écrit dans des paragraphes entiers. Pour les vidéos que nous préparons, je vous le dirai dans les semaines à venir mais en attendant vous pouvez l'essayer ici. j'ajouterais À mi-parcoursAI, que je commence aussi à utiliser professionnellement (et avec qui j'ai créé les images qui accompagnent cet article). Ils complètent le tableau Diffusion stable et une poignée d'autres IA.
Contenu IA : on est déjà au travail
Il existe déjà des domaines dans lesquels l’IA écrit elle-même du contenu et publie des informations destinées à la consommation publique. Au Miami Herald, par exemple, AI écrit des histoires immobilières locales. Aussi Reuters s'engage avec des nouvelles (dans le deepfake).
Cela ne coûte pratiquement rien à une IA de créer mille versions d'une histoire avec les mêmes faits de base, puis de les tester avec du GAN (en opposition aux réseaux génératifs) pour créer les meilleures versions qui plairont aux humains.
Et ce n'est pas tout. Le texte d'une histoire peut être transformé en discours (même en podcast avec une voix synthétique ou clonée, produit sans aucune intervention humaine) ou en vidéo, en utilisant personnes numériques présenter des informations. Pas de viande, pas d'os.
Comprenez-vous ce qui nous attend ? Mesdames et messieurs, bienvenue dans l’ère de la surcharge numérique.
Trouvons une définition
La surcharge numérique est un terme utilisé pour décrire le sentiment d'être submergé par l'énorme quantité d'informations disponibles en ligne. Une sorte de « débordement » provoqué par la consommation de trop de contenus en même temps.
Ce serait déjà un énorme dommage si toutes les informations qui pourraient être générées par une IA étaient correctes. Et je ne suis pas. Laisser des informations (ou l'interpolation d'informations) à une machine est un gâchis, car l'IA peut écrire de vraies nouvelles avec la même capacité quelle fausse nouvelle.
Il n'est pas anodin, et il ne le sera pas, d'endiguer cette avalanche de contenus (Google il dit qu'il veut essayer, mais comment va-t-il faire ? Pour l'instant je pense que c'est impossible).
Et si la valeur ajoutée pour laquelle les gens seraient prêts à payer était une photo, ou une belle pièce (même imparfaite, bon sang) réalisée entièrement par des humains ?
Voyons voir : comme toujours, le problème n'est pas les outils, mais qui les utilise et comment ils les utilisent. Après tout, ce même article a peut-être été écrit par une IA, n'est-ce pas ?
Oppure no.
