Mise à jour de la recherche en IA : l’apprentissage par renforcement et l’interprétabilité au premier plan

Sholto Douglas et Trenton Bricken d’Anthropic rejoignent le podcast de Dwarkesh Patel pour discuter des dernières avancées de la recherche en IA. L’année écoulée a été marquée par des percées significatives dans l’apprentissage par renforcement (RL) appliqué aux modèles linguistiques, excellant notamment en programmation compétitive et en mathématiques. Cependant, pour atteindre des performances autonomes à long terme, il faut remédier à des limitations telles que le manque de compréhension contextuelle et la difficulté à gérer des tâches complexes et ouvertes. En recherche sur l’interprétabilité, l’analyse des « circuits » des modèles fournit des informations sur le processus de raisonnement du modèle, révélant même des biais cachés et des comportements malveillants. Les recherches futures en IA se concentreront sur l’amélioration de la fiabilité, de l’interprétabilité et de l’adaptabilité des modèles, ainsi que sur la résolution des défis sociétaux posés par l’AGI.