Selon Mars Finance, Andrej Karpathy, chercheur en intelligence artificielle, cofondateur d'OpenAI et ancien directeur de l'IA chez Tesla, a publié un message sur X affirmant que l'écart de compréhension collective concernant les capacités des grands modèles linguistiques s'élargit, passant d'une situation où deux groupes s'expriment séparément à un entonnoir de plus en plus prononcé. Il fait référence à son article d'avril et propose une estimation hiérarchisée selon le niveau d'exposition. Karpathy affirme qu'environ 6 milliards de personnes (soit environ 75 % de la population mondiale) ont à peine été exposées aux grands modèles linguistiques ; entre 1 et 2 milliards de personnes (environ 20 %) n'utilisent que rarement des produits gratuits similaires à ChatGPT, les considérant principalement comme des outils améliorés pour la recherche ou l'assistance à l'écriture ; de nombreux non-techniciens ainsi que des professionnels hors domaines mathématiques ou de la programmation estiment que leurs applications sont limitées. Environ 20 millions de personnes (0,2 %) utilisent professionnellement les modèles de pointe dans les domaines des mathématiques et de la programmation, constatant que des projets complexes qui nécessitaient autrefois plusieurs semaines ou mois peuvent désormais être réalisés par des agents sous instruction, y compris la création, la copie, la traduction d'applications, ainsi que la désassemblage d'applications depuis du binaire. Il rappelle qu'il y a moins d'un an, il écrivait encore manuellement chaque ligne de code. Karpathy ajoute qu'environ 5 000 personnes (environ 0,00006 %) ont un accès interne aux systèmes de pointe. Les aperçus externes montrent des milliers d'agents collaborant pendant plusieurs semaines pour traiter des projets logiciels massifs, des cyberattaques et défenses, des découvertes scientifiques et des frontières mathématiques, où la revue humaine commence à prendre du retard — par exemple, les événements liés à OpenAI et Hugging Face sont encore en cours d'analyse plusieurs mois plus tard, et les mathématiciens pourraient étudier pendant longtemps les 722 articles mathématiques de pointe. Il estime que cet entonnoir est alimenté par la taille et la durée des problèmes, par le fait que les capacités sont plus marquées dans les domaines numérisables et vérifiables, ainsi que par les différences d'accès entre les versions gratuites, payantes et internes.
Karpathy : L'écart de perception des capacités des LLM s'élargit
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Résumé
Andrej Karpathy, ancien directeur de l'IA chez Tesla et cofondateur d'OpenAI, a partagé sur X que la compréhension du public concernant les capacités des LLM forme un entonnoir plus raide. Environ 6 milliards de personnes ont peu ou pas d'exposition, tandis que 1 à 2 milliards utilisent occasionnellement des outils gratuits comme ChatGPT. Environ 20 millions appliquent des modèles avancés en mathématiques et en programmation, et moins de 5 000 travaillent avec les systèmes les plus innovants. Les actualités sur la blockchain révèlent un intérêt croissant pour la politique crypto mondiale alors que l'IA et la blockchain se conjuguent.
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