Lors du Sommet mondial de l'intelligence artificielle et de la Conférence de haut niveau sur la gouvernance mondiale de l'IA 2024, qui s'est tenu à Shanghai le 4 juillet, des centaines de représentants du monde universitaire et industriel ont eu des discussions approfondies sur l'orientation du développement de l'IA et sa mise en œuvre concrète. Les experts présents ont généralement convenu que l'accent du développement actuel de l'IA est passé de la recherche théorique à l'application pratique, et que la manière de faire en sorte que la technologie de l'IA crée une valeur réelle dans divers secteurs est devenue un point central d'attention.
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La mise en œuvre concrète de l'IA : un thème central
Le fondateur de Baidu, Robin Li, a souligné que l'ère de l'IA ne doit pas tomber dans le « piège des super applications », mais qu'elle doit se concentrer sur des applications « super compétentes » capables de générer des bénéfices pour l'industrie. Il est particulièrement optimiste quant aux agents intelligents en tant que direction de l'application de l'IA, estimant que la recherche deviendra la plus grande porte d'entrée pour la distribution des agents intelligents.
Le président du conseil d'administration d'Ant Group, Eric Jing, estime que la mise en œuvre des grands modèles universels dans l'industrie rigoureuse est confrontée à trois difficultés : le manque de connaissances spécialisées, l'incapacité à prendre des décisions complexes et le fait que l'interaction conversationnelle n'équivaut pas à une collaboration efficace. Il propose de résoudre ces problèmes grâce à une connexion approfondie d'agents intelligents spécialisés, et prévoit que l'IA entraînera une mise à niveau générationnelle des services, à l'instar d'Internet.
Le PDG de SenseTime, Xu Li, a souligné que les applications sont la clé pour propulser l'IA vers un « moment extraordinaire ». Il a indiqué que la promotion d'une application généralisée de l'IA nécessite de surmonter trois aspects : des données de haute qualité, une interaction fluide et une contrôlabilité.
Orientation du développement des grands modèles
Le PDG de Zhipu AI, Zhang Peng, estime que le principal point de rupture des grands modèles réside dans les capacités multimodales, ce qui permettra à l'IA de se rapprocher de la manière dont les humains résolvent les problèmes dans le monde réel. Le fondateur de MiniMax, Yan Junjie, a quant à lui souligné que l'amélioration de la précision des modèles est la clé de la mise en œuvre concrète, l'objectif étant de réduire le taux d'erreur actuel de 30 % à 40 % à un chiffre à un seul chiffre.
Concernant les modèles open source, Robin Li a déclaré que les modèles open source ont une valeur dans des scénarios spécifiques tels que la recherche universitaire, mais ne conviennent pas à la plupart des scénarios d'application. Dans un environnement commercial concurrentiel, les modèles propriétaires sont plus avantageux.
Problèmes de sécurité et d'éthique de l'IA
Le directeur du laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai, Zhou Bowen, a indiqué que les investissements actuels dans la sécurité de l'IA sont bien inférieurs aux investissements dans les performances de l'IA, seulement 1 % des ressources étant consacrés à l'alignement ou à la sécurité.
Le lauréat du prix Turing, Andrew Yao, estime que les risques liés à l'IA proviennent principalement de trois aspects : l'augmentation des risques liés au réseau, la subversion potentielle de la structure sociale et l'existence de risques. Il souligne la nécessité de trouver un équilibre entre le contrôle de l'IA et la préservation de son potentiel.
Transformation et opportunités industrielles
Le PDG de Huawei Cloud, Zhang Ping'an, a souligné que l'innovation en matière d'IA ne peut se passer de l'innovation en matière d'infrastructures de calcul, en particulier de la libération des besoins en puissance de calcul de l'IA côté terminal vers le cloud.
Le président de Qualcomm Chine, Meng Pu, prévoit que le transfert de 20 % de la charge de travail de l'IA générative vers le côté terminal permettra d'économiser 16 milliards de dollars de coûts de ressources de calcul d'ici 2028. Il estime qu'une combinaison étroite entre le terminal et le cloud permettra d'étendre l'IA générative à grande échelle.
Concernant les opportunités offertes par l'IA, le fondateur d'Alibaba Cloud, Wang Jian, a déclaré que, bien que les grandes entreprises puissent avoir un avantage dans le développement de l'IA, cela ne signifie pas la complaisance. De nouvelles grandes entreprises apparaîtront inévitablement, et certaines grandes entreprises existantes pourront également renaître grâce à l'IA.
Ce sommet reflète la transition du secteur de l'IA de la recherche théorique à l'application pratique, la manière d'assurer une mise en œuvre efficace devenant le point central d'attention de tous. Parallèlement, les questions de sécurité et d'éthique sont également prises au sérieux, et le secteur s'efforce de trouver un équilibre entre le développement de l'IA et le contrôle des risques.