Principaux enseignements de @echen (fondateur de Surge AI) : 1. L'intelligence artificielle, en améliorant l'efficacité de tous les secteurs, nous permettra bientôt de voir apparaître des entreprises réalisant un chiffre d'affaires de 100 millions de dollars par employé. Surge a atteint le milliard de dollars de chiffre d'affaires avec moins de 100 employés, entièrement autofinancé, en seulement quatre ans. Cela va bouleverser les stratégies traditionnelles des investisseurs en capital-risque de la Silicon Valley. 2. L'intelligence artificielle générale (IAG) n'est probablement pas pour demain, dans une dizaine d'années au moins. Passer de 80 % à 90 % de réussite pour une tâche est très différent d'atteindre 99,9 % : chaque étape prend beaucoup plus de temps que la précédente. Il est plus facile d'optimiser les questions d'examen objectives que les problèmes concrets. 3. L'industrie optimise l'IA pour générer de la « dopamine plutôt que de la vérité », retardant ainsi l'avènement de l'IA générale. Edwin craint que nous développions une IA qui privilégie l'engagement plutôt que le progrès humain. Les plateformes de classement populaires comme LMArena récompensent les réponses spectaculaires, agrémentées d'émojis et de mises en forme, au détriment de la précision, obligeant les laboratoires à optimiser leurs modèles pour des indicateurs superficiels qui les rendent moins performants dans les tâches concrètes. 4. Créer des données de haute qualité pour entraîner une IA exige du goût. N'importe qui peut vérifier qu'un poème compte huit vers et mentionne la lune. La difficulté réside dans l'identification de poèmes qui surprennent, suscitent des émotions et nous apprennent quelque chose de nouveau sur la langue. Cette définition subjective et nuancée de la qualité est ce qui distingue une IA moyenne d'une IA exceptionnelle. 5. Former une IA s'apparente davantage à élever un enfant qu'à étiqueter des photos. Il ne s'agit pas seulement de lui transmettre des informations ; il s'agit de lui inculquer des valeurs, de la créativité et une multitude de subtilités qui rendent une chose belle ou authentique. La bonne question n'est pas « Quel test voulons-nous que l'IA réussisse ? » mais « Quel type d'être voulons-nous former ? » Le choix de ce qu'il faut optimiser – les indicateurs d'engagement ou l'épanouissement humain véritable – détermine tout le reste. 6. Les classements des benchmarks d'IA sont souvent manipulés et ne reflètent pas leur utilité réelle. Edwin se méfie des benchmarks pour deux raisons : ils contiennent souvent des erreurs et ils testent des problèmes bien définis, contrairement à la complexité du monde réel. Cela explique pourquoi des modèles peuvent remporter des médailles d'or aux Olympiades internationales de mathématiques, mais avoir des difficultés avec l'analyse syntaxique de fichiers PDF. Les laboratoires optimisent leurs modèles pour ces benchmarks à des fins de relations publiques, même si cela nuit à leurs performances dans des tâches réelles. 7. La prochaine étape de l'apprentissage en intelligence artificielle réside dans les environnements d'apprentissage par renforcement, où les modèles apprennent par la pratique. Il s'agit de simulations détaillées de scénarios réels, comme une startup utilisant Gmail, Slack, des dépôts de code et des bases de données, où AWS tombe soudainement en panne. Les modèles apprennent en réalisant des tâches dans ces environnements et en recevant des récompenses pour l'ensemble de leur démarche, et non uniquement pour leurs réponses finales. Cela reflète la manière dont les humains apprennent par essais et erreurs dans des situations réalistes. 8. L'assistance par IA a un coût caché : un travail impeccable mais inutile. Passer 30 minutes à peaufiner un e-mail à l'aide d'une IA, par d'innombrables itérations, alors que la version originale était déjà satisfaisante, est un piège. La question fondamentale est de savoir si l'IA doit maximiser le temps que vous lui consacrez ou vous aider à accomplir vos tâches et à passer à autre chose. Les meilleurs outils d'IA sauraient dire : « C'est suffisant, envoyez-le. » 9. Bâtir une entreprise prospère ne nécessite pas de renier sa personnalité. Edwin n'aurait jamais imaginé créer une entreprise, car il pensait devoir devenir « un homme d'affaires scrutant les finances toute la journée ». Au lieu de cela, il a bâti Surge comme un laboratoire de recherche, en restant impliqué directement dans l'analyse des données. Son conseil : « Nul besoin de devenir quelqu'un d'autre. On peut bâtir une entreprise prospère en créant simplement un produit ou un service tellement exceptionnel qu'il se démarque de la concurrence. » 10. La stratégie de la Silicon Valley – pivoter constamment, se développer à une vitesse fulgurante, surfer sur la vague – n'est pas la seule voie du succès. L'alternative : trouver une idée forte en laquelle vous croyez, refuser tout le reste et persévérer, même face aux difficultés. Suivre les tendances (crypto, puis NFT, puis IA) crée des entreprises sans cohérence ni mission. Construisez quelque chose qui n'existerait pas sans votre combinaison unique d'expériences, d'intérêts et d'expertise.
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