De nouvelles questions sont soulevées chaque jour quant à savoir si la créativité informatique est même possible. Comme cela est considéré comme une compétence unique que nous, les humains, possédons, l'avènement d'outils comme ChatGPT, Dall-E et bien d'autres remettent désormais en question notre position.
Les grands modèles de langage (LLM) utilisent des matic pour évaluer les entrées et produire un résultat basé sur les énormes quantités de données sur lesquelles ils sont formés pour reconnaître des modèles. Mais nous, les humains, ne nous appuyons pas uniquement sur ces schémas, car notre intelligence va bien au-delà de ce niveau. Une autre différence réside dans la manière dont les humains et l’IA acquièrent des connaissances, car les humains s’appuient sur la causalité tandis que les modèles d’IA s’appuient sur la corrélation.
L'année dernière, des producteurs de musique comme Alex Da Kid ont collaboré avec Watson d'IBM pour réaliser des succès en matière d'IA et éclairer le processus créatif. En creusant un peu plus en arrière, une œuvre d'art intitulée Le Portrait d'Edmond de Belamy, vendue 432 500 $ et également générée avec l'IA, a été créée en alimentant le système avec un ensemble de données de 15 000 portraits couvrant l'art de six siècles.
L’IA a encore besoin d’une intervention humaine
Dans tous ces exemples, l’intervention humaine est toujours là pour gérer les résultats produits par l’IA. Mais désormais, un générateur d'images IA comme Midjourney peut produire des résultats en quelques secondes pour n'importe quel thème selon vos préférences. D’énormes quantités d’ensembles de données sont récupérées et introduites dans les systèmes pour les former. Les systèmes d’IA générative peuvent désormais convertir des phrases écrites en images ou composer de la musique dans le style du compositeur de votre choix. Les résultats ressemblent aux données sur lesquelles ces systèmes sont formés, mais ils ne sont pas exactement les mêmes.
La paternité est un sujet discutable dans ces cas, car de nombreux critiques ne sont pas encore favorables à l’attribution d’un titre d’auteur aux algorithmes. Alors, qui doit être considéré comme l’auteur ou l’artiste ? Qu’en est-il des milliers d’artistes et de peintres dont les œuvres ont été récupérées pour former l’IA ? Ou est-ce que ça pourrait être le prompteur ? celui qui décrit le style, le sujet et de nombreux autres détails complexes de l'image. Nous nous trouvons donc à nouveau à un point où nous voyons surgir de nouveaux problèmes, peut-être pour la première fois, non pas parce qu'ils sont nouveaux mais parce qu'ils sont uniques. La question est : l’IA peut-elle être aussi créative que les humains ?
L’IA peut-elle remplacer l’élément créatif humain ?
Les experts décrivent de nombreux types de créativité, dont certains sont la créativité transformationnelle, combinatoire et exploratoire. En parlant de ces deux derniers, la créativité exploratoire explore des espaces structurés sur une base conceptuelle pour générer de nouvelles idées, tandis que la créativité combinatoire fusionne des idées similaires.
Ces types de créativité sont assez proches de ce que font les algorithmes d’IA générative, par exemple créer une histoire dans le même style que de nombreuses autres histoires utilisées dans les ensembles de données de formation ou créer une image de la même manière. Le premier, la créativité transformationnelle, est ce que signifie proposer de nouvelles idées en dehors des structures de données et de style existantes pour produire, au mieux, quelque chose d'entièrement nouveau et original.
C’est le principal point central du débat concernant le droit d’auteur et l’utilisation équitable du contenu, et une question non encore abordée par la réglementation. Récemment, la SAG-AFTRA a conclu un accord avec des maisons de disques pour la protection des droits des artistes et a rendu obligatoire le droit au consentement et à l'indemnisation.
La créativité informatique ne fonctionne pas de manière impulsive, à la manière des humains, mais plutôt de manière matic . Il peut obtenir des résultats de manière inattendue, mais ils sont prévisibles car le système utilise un certain processus pour les atteindre. C’est la principale différence entre les artistes humains et l’IA, car nous n’obtenons que les résultats que nous demandons. L’IA générative fonctionne de manière acceptable en partenariat avec ses homologues humains, et ses performances s’amélioreront, mais pour le moment, elle peut fonctionner comme un catalyseur pour aider les humains plutôt que de les remplacer.
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