Avancées et défis de l’Intelligence Artificielle dans la génération de texte et d’images
L’intelligence artificielle (IA) a connu un développement fulgurant ces dernières années, notamment en ce qui concerne la génération de texte et d’images. Deux exemples notables de cette avancée sont le GPT-4, qui alimente ChatGPT, et le Dall-E 3, tous deux produits par OpenAI. Malgré les possibilités fascinantes que ces outils offrent, ils présentent également des défis et des problèmes qui nécessitent une attention particulière.
ChatGPT et Dall-E 3 : Potentiels et limites
ChatGPT, alimenté par GPT-4, permet jusqu’à 50 interactions toutes les trois heures. Cependant, la génération d’images avec cet outil peut nécessiter une attente d’environ 30 secondes. OpenAI a établi des restrictions pour garantir l’utilisation appropriée de ses technologies : les créations qui violent leurs directives peuvent être limitées voire interdites.
Dall-E 3, quant à lui, offre la possibilité de générer des images à partir de descriptions textuelles. Contrairement à d’autres générateurs d’images AI comme Dall-E 2 ou Midjourney, ChatGPT agit comme intermédiaire avec Dall-E 3, créant de multiples indications qui peuvent varier de longues phrases à des paragraphes entiers avec des détails spécifiques. Si les premiers résultats ne sont pas satisfaisants, il est possible d’ajuster des aspects tels que le schéma de couleur ou l’ambiance générale. De plus, on peut demander plus d’images similaires à celle qui a été sélectionnée.
Protection artistique et défis en suspens
Dans une tentative de protéger les droits des artistes, la nouvelle mise à jour du chatbot ne crée pas d’images si on lui demande d’imiter un artiste contemporain. Cependant, il existe des moyens alternatifs pour obtenir des résultats similaires. Par exemple, on peut demander qu’il conçoive une tasse de café dans le style de Keith Haring.
Malgré les améliorations dans la qualité des images générées, il subsiste des problèmes tels que des distorsions étranges et des visages inquiétants dans les images créées par Dall-E 3. De plus, des erreurs graves ont été détectées, comme une mauvaise étiquetage géographique. Un exemple en est Gaza, qui a été incorrectement étiquetée comme faisant partie de la mer Méditerranée.
Un des problèmes les plus graves et préoccupants est la tendance à revenir aux stéréotypes raciaux lors de la représentation des humains. Par exemple, lors de la création d’images de «reporters de WIRED», les résultats étaient majoritairement blancs et masculins lorsque la race ou le genre n’était pas spécifié.
Conclusion : Besoin d’un développement équitable
En conclusion, bien que des outils d’IA comme GPT-4 et Dall-E 3 offrent des possibilités excitantes pour la génération de texte et d’images, ils posent également des défis significatifs. Il est crucial que les développeurs abordent ces problèmes pour garantir que ces technologies soient justes et équitables pour tous les utilisateurs.
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