Dans un nouvel essai publié mardi intitulé «The Gentle Singularity», le PDG d’Openai, Sam Altman, a partagé sa dernière vision pour la façon dont l’IA changera l’expérience humaine au cours des 15 prochaines années.
L’essai est un exemple classique du futurisme d’Altman: coupant la promesse d’Anga – et arguant qu’Histy est assez proche de l’exploit – tout en minimisant simultanément son arrivée. Le PDG d’OpenAI publie fréquemment des essais de cette nature, présentant proprement un avenir dans lequel l’âge perturbe notre conception moderne du travail, de l’énergie et du contrat social. Mais souvent, les essais d’Altman contiennent des conseils sur ce sur quoi Openai travaille ensuite.
À un moment de l’essai, Altman a affirmé que l’année prochaine, en 2026, le monde «verra probablement l’arrivée de (IA) de systèmes qui peuvent trouver de nouvelles idées. Bien que cela soit quelque peu vague, les dirigeants ouverts ont récemment indiqué que l’entreprise se concentre sur les modèles d’IA pour trouver de nouvelles idées intéressantes sur le monde.
Lors de l’annonce des modèles de raisonnement O3 et O4-Mini d’OpenAI en avril, le co-fondateur et président Greg Brockman a déclaré que c’était les premiers modèles que les scientifiques avaient utilisés pour générer de nouvelles idées utiles.
Le billet de blog d’Altman suggère que dans l’année à venir, Openai lui-même peut augmenter ses efforts pour développer une IA qui peut générer de nouvelles informations. Openai Cernayly ne serait pas la seule entreprise axée sur cet effort – plusieurs des concurrents d’Openai ont déplacé leur objectif de formation de modèles d’IA qui peuvent aider les scientifiques à trouver de nouvelles hypothèses, et donc, de nouvelles découvertes sur le monde.
En mai, Google a publié un article sur Alphaevolve, un agent de codage de l’IA que la société prétend avoir généré de nouvelles approches de problèmes mathématiques complexes. Une autre startup soutenue par le PDG de Train Google, Eric Schmidt, Futurehouse, affirme que son outil d’agent AI a été capable de faire une véritable découverte scientifique. En mai, Anthropic a lancé un programme pour soutenir la recherche scientifique.
En cas de succès, ces entreprises pourraient automatiser un élément clé du processus scientifique et se promener potentiellement dans des industries massives telles que la découverte de médicaments, la science matérielle et d’autres domaines avec la science à la base.
Ce ne serait pas la première fois qu’Altman ferait pencher son chapeau sur les plans d’Openai dans un blog. En janvier, Altman a écrit un autre article de blog suggérant que 2025 serait l’année des agents. Son entreprise a ensuite déposé ses premiers agents de l’IA: opérateur, recherche profonde et codex.
Mais amener les systèmes d’IA à générer de nouvelles idées peut être plus difficile que de les rendre agents. La communauté scientifique plus large reste quelque peu sceptique quant à la capacité de l’IA à générer des idées véritablement originales.
Plus tôt cette année, Thomas Wolf, directeur des sciences de Hugging Face, a écrit un essai arguant que les systèmes d’IA modernes ne peuvent pas poser de grandes questions, ce qui est la clé d’une grande percée scientifique. Kenneth Stanley, une responsable de recherche sur le train Openai, a également déclaré à TechCrunch que les modèles d’IA d’aujourd’hui ne pouvaient pas générer de nouvelles hypothèses.
Stanley constitue désormais une équipe de Lila Sciences, une startup qui a recueilli 200 millions de dollars pour créer un laboratoire d’escarrage en IA a spécifiquement concentré sur les modèles d’IA pour trouver des hypothèses de Beter. C’est un problème difficile, selon Stanley, car cela implique de donner un sens aux modèles d’IA pour ce qui est créatif et les intérêts.
Là où Openai crée vraiment un modèle d’IA capable de produire de nouveaux remakes d’informations à voir. Pourtant, l’essai d’Altman peut comporter quelque chose de familier – un aperçu de l’endroit où Openai se dirige probablement ensuite.
