GPT-4 est le nouveau langage multimodal créé par OpenAI, qui a édité ChatGPT. L’éditeur déclare que cette nouvelle technologie pourrait être intégrée à des outils automatisés de modération en ligne. Cela permettra de modérer des contenus plus rapidement et de façon plus cohérente et plus saine.
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GPT-4, le nouveau langage multimodal d’OpenAI
OpenAI est à l’origine de la fameuse intelligence artificielle ChatGPT. Si cette dernière a été fortement plébiscitée à sa sortie, il faut savoir qu’elle a vu baisser son nombre d’utilisateurs cet été. L’éditeur de GPT-4 a ainsi engrangé des dépenses estimées à plus de 700 000 dollars par jour, mais la sortie de son nouveau langage multimodal pourrait changer la donne. En effet, ce dernier pourrait devenir une nouvelle source de revenu pour la société actuellement en grande difficulté financière, dans la mesure où il serait possible de l’adapter pour modérer du contenu à grande échelle. L’utilisation de cette technologie aurait de multiples avantages selon les experts du domaine.
Une intelligence artificielle permettant l’automatisation de la modération en ligne
Dans un article, OpenAI explique que son nouveau modèle de langage multimodal pourrait servir à modérer des contenus. Il peut être utilisé pour élaborer les politiques de gestion de contenus sur la base de critères stricts et personnalisés, afin d’assurer un résultat global optimal. Cette technologie est, en plus, apte à s’exprimer de façon naturelle, et donc à interpréter les règles et les nuances prévues dans les listes de recommandations pour de modérer les contenus. Le modèle peut, par ailleurs, s’entraîner sur quelques exemples pour la validation, en fonction de la politique éditoriale établie, dès lors que les lignes directrices sont rédigées. De plus, il prend en compte rapidement et facilement tous les changements ou les nouvelles instructions relatives à la validation des contenus.
Une innovation qui élimine l’implication des modérateurs humains
La modération en ligne est une tâche dont l’exécution est confiée habituellement à des modérateurs humains. Effectivement, elle nécessite une bonne compréhension du contexte, mais aussi de la sensibilité. Ce travail peut être particulièrement chronophage et éprouvant en raison de l’exposition à des éléments toxiques et nuisibles. Ainsi, il n’est pas rare pour les modérateurs de souffrir de fatigue et de troubles mentaux. L’automatisation de cette tâche représenterait alors un soulagement pour les modérateurs exposés continuellement à du contenu toxique à longueur de journée. Toutefois, la programmation présente encore des limites et ses résultats nécessiteraient une validation humaine.
D’autres utilisations possibles de cette technologie d’IA
Outre l’automatisation de la modération en ligne, cette technologie pourrait être déployée pour des applications variées. En traitant de vastes quantités de données, GPT-4 pourrait, par exemple, accélérer la recherche scientifique en proposant des résumés pertinents, en identifiant des tendances ou en analysant des données complexes. Les modèles multimodaux permettent aussi une traduction automatique plus précise et contextuelle, facilitant ainsi la communication à l’échelle mondiale. Enfin, cet outil offrirait un soutien personnalisé aux étudiants, répondant à leurs questions et expliquant des concepts complexes dans divers domaines éducatifs.
Une nouvelle menace pour de nombreux métiers du numérique ?
L’introduction des technologies de pointe comme ce langage multimodal dans le domaine du contenu numérique suscite des discussions sur les métiers potentiellement menacés par l’automatisation croissante des tâches. Outre les modérateurs de contenu, les rédacteurs de contenu basique sont aussi concernés puisque les modèles sont déjà capables de générer des articles, des descriptions de produits et même des nouvelles. Les traducteurs sont aussi menacés par les systèmes de traduction automatique qui s’améliorent constamment. Les modèles de traitement des langages naturels sont capables d’extraire des informations pertinentes à partir de grandes quantités de texte, réduisant ainsi la charge de travail des analystes de données dans la préparation et l’exploration des données.
Avec ETX/ DailyUp