Alexander Embiricos, responsable du développement de produits pour l’agent de codage Codex d’OpenAI, a identifié la vitesse de frappe humaine comme un goulot d’étranglement clé pour atteindre l’intelligence générale artificielle, ou AGI. Il a fait ces commentaires sur « Lenny’s Podcast » dimanche.
Embiricos a décrit la vitesse de frappe humaine, ou la vitesse multitâche lors de l’écriture d’invites, comme le « facteur limitant actuellement sous-estimé » de l’AGI. AGI fait référence à une IA capable de raisonner aussi bien, voire mieux, que les humains, un objectif poursuivi par les grandes sociétés d’IA.
« Vous pouvez demander à un agent de surveiller tout le travail que vous faites, mais si l’agent ne valide pas également son travail, alors vous êtes toujours bloqué, par exemple, pouvez-vous examiner tout ce code ? » dit Embiricos.
Pour surmonter ce problème, Embiricos a appelé à une refonte des systèmes afin de soulager les humains de l’écriture d’invites et de la validation des résultats de l’IA. Il a fait valoir que les humains n’ont pas la vitesse nécessaire pour progresser rapidement dans ces tâches.
“Si nous pouvons reconstruire les systèmes pour que l’agent soit utile par défaut, nous commencerons à débloquer des bâtons de hockey”, a-t-il déclaré. La croissance du bâton de hockey décrit un modèle dans lequel les progrès restent stables avant de grimper soudainement.
Embiricos a noté qu’il n’existe pas de chemin unique vers des flux de travail entièrement automatisés. Chaque cas d’utilisation nécessitera une approche sur mesure.
Il a prédit qu’à partir de l’année prochaine, les premiers utilisateurs connaîtront de fortes augmentations de productivité, décrites comme des gains en bâton de hockey. Au cours des années suivantes, les grandes entreprises obtiendront des résultats similaires.
L’AGI émergera entre les gains de productivité initiaux des premiers utilisateurs et le moment où les géants de la technologie automatiseront entièrement les processus à l’aide d’agents d’IA, a déclaré Embiricos.
« Ce jeu de hockey reviendra dans les laboratoires d’IA, et c’est à ce moment-là que nous serons essentiellement à l’AGI », a-t-il déclaré. Cette boucle de rétroaction d’une productivité accrue dans la recherche sur l’IA conduira à la réalisation de l’AGI.
