Vous utilisez mal l’IA générative : arrêtez de casser des noix avec une masse

Le creux de la désillusion

Vous utilisez la génération AI de la mauvaise manière.

Le creux de la désillusion est à nos portes. Presque tout le monde utilise l’IA générative de la mauvaise manière. C'est la mauvaise nouvelle.

La bonne nouvelle est que cela rendra les choses infiniment plus faciles pour le reste d’entre nous, en particulier pour ceux d’entre nous qui existent depuis assez longtemps pour voir le monde tourner avant que cette proverbiale solution miracle ne se généralise.

L’IA générative est mal comprise comme un outil sensible capable de produire des résultats experts. Nous sommes sur le point de frapper AGI, crient-ils ! La vérité est que l’IA générative est capable d’effectuer d’énormes quantités de travail, jusqu’à un niveau intermédiaire (au mieux). Compte tenu de la rapidité de production, nous pardonnons à l'IA générative les erreurs et les inexactitudes que nous ne tolérerions dans aucun domaine, c'est-à-dire de la part d'absolument quiconque savait réellement ce qu'il faisait. "Désolé monsieur, ce n'est pas le bon bras que j'ai amputé, mais c'était quand même un bras !"

L’AGI est-elle vraiment imminente ? Probablement, mais seulement à une définition spécifique et erronée. Il y a ici une distinction importante. L’intelligence n’est ni synonyme ni égale à la compétence. Einstein écrivant ses premières lignes de code aurait été un terrible ingénieur logiciel. Nous confondons intelligence avec expertise et compétence. Il s’agit d’un problème courant chez les personnes hyperintelligentes. Mais je veux que vous réfléchissiez : la « meilleure » personne que vous connaissez dans un professionnel donné est-elle aussi la « plus intelligente » ? Peut-être, mais rarement.

Ces algorithmes sophistiqués pourraient bien atteindre des niveaux d’intelligence surhumains. Est-ce que ça importe? En ce qui concerne l’expertise et les résultats réels, ils sont au mieux médiocres. Pour un débutant dans n’importe quel domaine, le niveau intermédiaire est impressionnant. Une vitesse inégalée associée à quelque chose qui ressemble (mais n'est pas égal à) la compétence a pour effet que ceux qui débutent dans n'importe quel domaine sont impressionnés par cet outil. Ce sont des diplômés confiants qui, sans le savoir, ruinent les compétences professionnelles de votre entreprise.

Il existe une idée fausse profondément enracinée selon laquelle, étant donné que les LLM ont déjà atteint un certain niveau de compétence, ce n'est qu'une question de temps et d'optimisation avant qu'ils ne nous rendent superflus, de simples mortels. Cela ne pourrait pas être plus éloigné de la vérité. Notre logique est erronée. Ce n’est pas parce que quelqu’un a une compréhension surhumaine de la nutrition et de l’exercice qu’il battra l’homme le plus fort du monde dans un bras de fer ou qu’il sera un bon entraîneur personnel. AGI n’est pas synonyme d’expertise, répétez après moi.

Algorithme

C'est toujours un algorithme idiot...

Les LLM sont des algorithmes qui ont été formés sur d'énormes quantités de données. Compte tenu de la quantité de données analysées, ils peuvent prédire des tendances, reconnaître des problèmes courants et formuler des interprétations logiques de ce qui devrait suivre. Franchement, étant donné leurs milliards de dollars de formation, je serais inquiet s'ils ne pouvaient pas tromper les chercheurs en pensant qu'ils sont une jeune fille de 20 ans. La génération IA peut être entraînée sur des données passées, pour reconnaître des modèles et prédire ce qui pourrait se produire par la suite. Ayant rencontré suffisamment de filles de 20 ans auparavant, elles peuvent désormais en imiter une.

C’est incroyablement utile, car cela signifie que des tâches répétitives, ennuyeuses et franchement insensées peuvent désormais être automatisées d’une manière qui était une chimère il y a quelques années à peine. Mais il n’existe pas de compréhension approfondie des problèmes, mais simplement une prédiction de ce qui pourrait se produire ensuite, compte tenu d’un ensemble de données passées extrêmement vaste. Nous sommes tellement obsédés par la mesure de l’intelligence que nous avons dissocié le concept même de « être utile ».

Les gens voient cette machine ultra-performante et supposent que des connaissances expertes ne sont plus nécessaires pour résoudre des problèmes complexes, car nous pouvons simplement interroger cette « IA sensible ».

Les nouveaux projets d’IA tombent à maintes reprises dans le même piège. Identifiez un problème. Étant incapables de résoudre ce problème, nous supposons que « l’IA » le résoudra. C'est pourquoi nous construisons le « Projet X » qui confie la complexité de la résolution de problèmes à l'IA et annonçons avec enthousiasme au monde comment nous avons résolu le « Problème X ».

Par notre enthousiasme et la rapidité avec laquelle nous récoltons les fruits de la médiocrité, nous pardonnons la qualité incroyablement médiocre de ce que nous pouvons voir avec nos yeux : « Étant donné la rapidité avec laquelle nous sommes arrivés jusqu'ici, ce n'est qu'une question de temps avant que cela ne se produise. "est-ce que" ça marche ». Les voitures autonomes veulent un mot…

De nombreuses personnes se sont déjà investies dans la destruction de quelques-uns de ces projets grandioses.

Démystifier le Devon [YouTube]

Démystifier le Devon [Moyen]

Compétence

Contrairement à tout autre outil que j’ai vu introduit dans ma vie professionnelle ?

Il peut sembler que je sois sceptique quant à l'IA générative elle-même. Rien ne pourrait être plus éloigné de la vérité. Il s'agit d'un outil fantastique et étonnant, qui révolutionnera notre façon de travailler et la qualité de ce que nous produisons, contrairement à tout autre outil que j'ai vu introduit dans ma vie professionnelle.

Mais voici le problème.

L’IA générative est un outil puissant qui peut être utilisé pour exploiter les compétences de son utilisateur, et non pour les remplacer. C'est une intelligence surhumaine, de la même manière qu'un chariot élévateur pour un constructeur est une force surhumaine. En tant que programmeur, nous constatons cela dans notre vie quotidienne ; la quantité et la qualité des résultats obtenus à l'aide des LLM pour nous aider à produire du code constituent le changement le plus important que j'ai jamais vu dans nos processus de travail.

** MAIS **

Je fais ça depuis 15 ans. Cela me donne une compétence importante ; la capacité d’utiliser cet outil puissant. Je me suis engagé dans l'élaboration de mon code à un niveau profond , j'ai souffert et j'ai appris. Je suis désormais capable de reconnaître les bonnes structures, les bonnes pratiques, et surtout, je suis capable de voir très rapidement et clairement quand mon « IA sensible » prend une tangente et se trompe complètement.

Je sais quand cet outil produit accidentellement du code inexact ou des anti-modèles. Mais cette connaissance m’a pris 15 ans à acquérir. C'est de la même manière qu'un conducteur de chariot élévateur sait comment déplacer des objets, quelle quantité transporter et quels systèmes assurent la sécurité.

Je m'inquiète pour les enfants ; qu'en est-il des ingénieurs logiciels (ou de n'importe quel autre domaine) qui commencent maintenant. La disponibilité d’une médiocrité instantanée détruira leur motivation à devenir des experts. « Nous devons devenir détenteurs de l’IA, le savoir est redondant ! ». C'est une erreur tellement dangereuse. "Regardez à quel point cette grue est solide, pourquoi ai-je besoin de bras !." Sans expertise, vous ne pouvez pas utiliser cet outil pour autre chose que produire d’énormes quantités de déchets.

C’est une tendance inquiétante que nous connaissons actuellement, remplissant le creux de la désillusion avec de véritables conneries. Il n'y a rien de plus évident que cela dans les grandes entreprises, où les gens utilisent les LLM pour générer des documents et des présentations. Des blogs et des documents créés à une vitesse fulgurante, invisibles par les humains de leur génération, et non lus par les humains lors de leur consommation.

Une petite phrase de valeur entre dans l’algorithme, pour produire des pages et des pages de médiocrité. C'est une démonstration impressionnante et merveilleuse de l'inefficacité de nos entreprises et de nos économies.

J'ai l'impression que nous atteignons déjà un point critique où nous préférons recevoir une seule phrase humaine de valeur plutôt qu'un document de 50 pages inutiles.

S'il vous plaît cher lecteur. Concentrez-vous ici. C'est la valeur. Condensez, ne gonflez pas. Le vrai morceau est au milieu. La crème montera toujours vers le haut, et il n'y aura jamais eu autant de boue morne au milieu et en bas.

Je crains que nous ne soyons déjà devenus sceptiques et incapables de consommer du contenu long, craignant de ne rien consommer de plus que les divagations d'un algorithme. Nous ne sommes pas encore à l’âge d’or que nous envisageions.

Opportunité?

Je m'inquiète pour les professionnels qui grandissent avec cet outil.

Même si je m'inquiète pour les professionnels qui grandissent avec cet outil, je vois de manière plutôt égoïste une opportunité. Ces deux tendances ; 1. une quantité massive et 2. une réduction de la qualité, sont probablement la plus grande opportunité de ces derniers temps.

Chaque mot de ce blog a été écrit à la main. Chaque tendance externe vers la médiocrité offre une opportunité unique aux personnes réellement disposées à investir du temps et des efforts pour produire quelque chose de meilleure qualité pour se démarquer.

La barrière de l’excellence n’a jamais été aussi basse, car la concurrence se fait de plus en plus avec un algorithme et son maître peu engagé et inexpert. La vie professionnelle n'a jamais été aussi peu compétitive, une fois dépassée la barrière d'incompétence marquée par les LLM. Rappelez-vous la leçon. AGI n’est pas synonyme d’expertise. AGI n'est pas égal à EXPERTIS E. Je vais l'imprimer sur un t-shirt.

La reprise a déjà commencé et s’accélère de plus en plus. Je vois des tensions mais je m'attends à un tsunami. À mesure que le contenu généré et les produits de mauvaise qualité deviennent de plus en plus frustrants, il y aura une réaction inévitable et un rebond vers la qualité. Nous sommes à la veille de la tendance des aliments biologiques pour les économies du savoir.

Étant donné à quel point il est devenu facile de produire en masse des produits de mauvaise qualité, il n’y a jamais eu de meilleur moment pour investir dans le métier d’artisan.

De même que pour la qualité de ce que nous produisons, nous pouvons appliquer la logique aux professionnels. Loin de « les ingénieurs logiciels seront remplacés », je pense en fait l'inverse ; cette tendance à l’inexpertise rendra les véritables ingénieurs logiciels plus demandés que jamais.

La ligne d’expertise est tracée, vous êtes en concurrence avec un algorithme, avez plus de compétences que ce robot et vous serez de plus en plus sollicité. Seuls ceux qui n’ont jamais atteint l’excellence dans leur métier en souffriront. Le robot n’atteindra jamais une véritable expertise, car il n’y aura jamais un ensemble de données suffisant d’experts authentiques à partir duquel faire du crowdsourcing. Et le crowdsourcing prend le résultat moyen et non le meilleur. Le robot ne pense pas. Cela se répète. Battez la foule.

Bien sûr, cela rend le passage du débutant à un véritable expert plus difficile que jamais, tout simplement parce qu'il n'y a plus de valeur à être débutant dans quoi que ce soit. Mais devenez un expert et les récompenses seront plus riches que jamais.

Pour pouvoir utiliser l’IA générative avec compétence, vous devez d’abord avoir accompli les tâches difficiles pour comprendre ce qu’est l’excellence. Vous pourrez alors corriger et guider cet outil électrique jusqu'à ce qu'il atteigne un résultat de qualité. C'est un outil pour augmenter les professionnels, pas pour les remplacer. Cela amplifiera simplement votre compétence (ou dans de nombreux cas, votre incompétence). Vous pouvez conduire le chariot élévateur ou en tomber amoureux et l’adorer. Le choix vous appartient, et soyez prudent car les récompenses sont plus grandes que jamais. Certains contrôleront leur destin, d’autres seront captivés et deviendront plus faibles.

Bienvenue dans l’état du monde en 2024 !

Comment l'utiliser

Supposons que l’IA générative soit un outil d’augmentation.

Alors qu’est-ce que j’entends par augmentation ? En réalité, je pense que nous devons séparer l’expertise et l’outil surhumain. Si nous supposons que l’IA générative est un outil d’augmentation, nous devons consacrer plus de temps et d’efforts que jamais pour comprendre et approfondir le problème. C'est la valeur.

Une analogie est comparable à celle d’une usine de voitures de luxe. L'IA générative est le processus d'usine, elle peut prendre les plans et les processus pour chaque composant et utiliser la robotique pour les assembler. Il peut le faire avec une rapidité et une efficacité étonnantes. La factorisation du processus offre un potentiel étonnant. Mais l’usine elle-même ne comprend rien, elle se contente de répéter.

Premièrement, il n'a aucune connaissance du « tout », du rôle des roues dans le moteur ou du châssis et de la façon dont il s'intègre à l'intérieur. Avant de pouvoir assembler la production LLM, nous devons approfondir les détails plus que jamais. Soyez plus prudent, précis et détaillé dans la planification, pas moins. Les robots et les usines ne peuvent qu’être précis et produire l’excellence, avec des instructions très détaillées et bien informées ; instructions binaires. Instructions binaires d'un expert (cet expert est plus rare que jamais !).

La mauvaise façon d'utiliser un LLM est de dire : « Écrivez-moi un blog sur l'IA générative ». Presque tout le monde le fait actuellement, car ils n’ont ni les connaissances ni la volonté nécessaires pour accomplir le travail acharné.

La bonne façon est de reconnaître ce qu’est la valeur.

La valeur est un contenu élaboré à la main et recherché, avec une réflexion derrière chaque mot. L'automatisation est le travail de distribution de ce contenu. La valeur est ce qui est caché dans la recette de grand-mère, mais nous devrions absolument utiliser l'usine pour la mettre au monde. Si nous utilisons des boues pour l’entrée, nous produisons des déchets pour la sortie. Concentrez-vous sur la valeur. L’excellence peut être produite en masse, mais il faut beaucoup de travail pour y parvenir.

Conclusion

J'utilise l'IA générative pour résoudre des problèmes réels que je rencontre réellement, mais je le fais à un niveau zoomé. Je planifie méticuleusement et soigneusement. Et puis en utilisant le powertool pour exécuter.

Le pire des cas est que j'ai trouvé un autre moyen de ne pas utiliser la génération AI. Même s'il y a une chose sûre, nous n'en avons certainement pas besoin de plus... Plus important encore, j'ai aussi beaucoup appris sur le comment et le quand. Le meilleur des cas est que nous soyons à l’avant-garde d’une nouvelle ère. Je mets les chantiers durs. J’espère que cela portera ses fruits.

Je crée de la valeur et j'utilise l'IA générative pour la distribuer. Ceci est le chemin. Il s’agit d’utiliser un robot pour l’automatisation et l’expertise humaine pour la valeur.

La plupart des gens.

Casser des noix avec une masse.

Et espérons qu’ils ne sont pas pieds nus pour écraser les coquilles brisées au sol…

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