Can AI have a mind of its own? ⏲️ 6 Minute English

247,111 views ・ 2023-01-26

BBC Learning English


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00:08
Hello. This is 6 Minute English from
0
8520
2220
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais de
00:10
BBC Learning English. I’m Sam.
1
10740
1680
BBC Learning English. Je suis Sam.
00:12
And I’m Neil.
2
12420
840
Et je suis Neil.
00:13
In the autumn of 2021, something
3
13260
2520
À l'automne 2021, quelque chose d'
00:15
strange happened at the Google
4
15780
1920
étrange s'est produit au
00:17
headquarters in California’s Silicon
5
17700
2460
siège de Google dans la Silicon Valley en Californie
00:20
Valley. A software engineer called,
6
20160
2100
. Un ingénieur logiciel du nom de
00:22
Blake Lemoine, was working on the
7
22260
2460
Blake Lemoine travaillait sur le
00:24
artificial intelligence project, ‘Language
8
24720
2340
projet d'intelligence artificielle, "
00:27
Models for Dialogue Applications’, or
9
27060
2700
Modèles de langage pour les applications de dialogue", ou
00:29
LaMDA for short. LaMDA is a
10
29760
2940
LaMDA en abrégé. LaMDA est un
00:32
chatbot – a computer programme
11
32700
1860
chatbot - un programme informatique
00:34
designed to have conversations with
12
34560
2040
conçu pour avoir des conversations avec des
00:36
humans over the internet.
13
36600
1080
humains sur Internet.
00:37
After months talking with LaMDA
14
37680
2820
Après des mois de discussion avec LaMDA
00:40
on topics ranging from movies to
15
40500
2280
sur des sujets allant des films
00:42
the meaning of life, Blake came to
16
42780
2220
au sens de la vie, Blake est arrivé à
00:45
a surprising conclusion: the chatbot
17
45000
2700
une conclusion surprenante : le chatbot
00:47
was an intelligent person with wishes
18
47700
2640
était une personne intelligente avec des souhaits
00:50
and rights that should be respected.
19
50340
2160
et des droits qui devaient être respectés.
00:52
For Blake, LaMDA was a Google
20
52500
2640
Pour Blake, LaMDA était un
00:55
employee, not a machine.
21
55140
1380
employé de Google, pas une machine.
00:56
He also called it his ‘friend’.
22
56520
2160
Il l'appelait aussi son "ami".
00:58
Google quickly reassigned Blake from
23
58680
2580
Google a rapidement réaffecté Blake
01:01
the project, announcing that his ideas
24
61260
1860
du projet, annonçant que ses idées
01:03
were not supported by the evidence.
25
63120
2220
n'étaient pas étayées par des preuves.
01:05
But what exactly was going on?
26
65340
2700
Mais que se passait-il exactement ?
01:08
In this programme, we’ll be
27
68040
1860
Dans ce programme, nous
01:09
discussing whether artificial intelligence
28
69900
2160
discuterons si l'intelligence artificielle
01:12
is capable of consciousness. We’ll hear
29
72060
3000
est capable de conscience. Nous
01:15
from one expert who thinks AI is not as
30
75060
3000
entendrons un expert qui pense que l'IA n'est pas aussi
01:18
intelligent as we sometimes think,
31
78060
1560
intelligente que nous le pensons parfois,
01:19
and as usual, we’ll be learning some
32
79620
2460
et comme d'habitude, nous apprendrons également un
01:22
new vocabulary as well.
33
82080
1320
nouveau vocabulaire.
01:23
But before that, I have a question for
34
83400
2100
Mais avant cela, j'ai une question pour
01:25
you, Neil. What happened to Blake Lemoine
35
85500
2280
vous, Neil. Ce qui est arrivé à Blake Lemoine
01:27
is strangely similar to the 2013 Hollywood
36
87780
2940
ressemble étrangement au film hollywoodien de 2013
01:30
movie, Her, starring Joaquin Phoenix as
37
90720
3420
, Elle, mettant en vedette Joaquin Phoenix dans le rôle d'
01:34
a lonely writer who talks with his
38
94140
1860
un écrivain solitaire qui parle avec son
01:36
computer, voiced by Scarlett Johansson.
39
96000
2280
ordinateur, exprimé par Scarlett Johansson.
01:38
But what happens at the end
40
98280
1860
Mais que se passe-t-il à la fin
01:40
of the movie? Is it:
41
100140
1380
du film ? Est-ce :
01:41
a) the computer comes to life?
42
101520
1860
a) l'ordinateur prend vie ?
01:43
b) the computer dreams about the writer? or,
43
103380
3360
b) l'ordinateur rêve de l'écrivain ? ou,
01:46
c) the writer falls in love with the computer?
44
106740
2040
c) l'écrivain tombe amoureux de l'ordinateur ?
01:48
... c) the writer falls in love with the computer.
45
108780
3420
... c) l'écrivain tombe amoureux de l'ordinateur.
01:52
OK, Neil, I’ll reveal the answer at the end
46
112200
2700
OK, Neil, je révélerai la réponse à la fin
01:54
of the programme. Although Hollywood is
47
114900
2460
du programme. Bien qu'Hollywood
01:57
full of movies about robots coming to life,
48
117360
2340
regorge de films sur des robots qui prennent vie,
01:59
Emily Bender, a professor of linguistics and
49
119700
3240
Emily Bender, professeur de linguistique et d'
02:02
computing at the University of Washington,
50
122940
2100
informatique à l'Université de Washington,
02:05
thinks AI isn’t that smart. She thinks the
51
125040
4440
pense que l'IA n'est pas si intelligente. Elle pense que les
02:09
words we use to talk about technology,
52
129480
1800
mots que nous utilisons pour parler de technologie, des
02:11
phrases like ‘machine learning’, give a
53
131280
3300
expressions comme "apprentissage automatique", donnent une
02:14
false impression about what
54
134580
1620
fausse impression de ce que les
02:16
computers can and can’t do.
55
136200
1740
ordinateurs peuvent et ne peuvent pas faire.
02:17
Here is Professor Bender discussing
56
137940
2400
Voici le professeur Bender discutant d'
02:20
another misleading phrase, ‘speech
57
140340
2340
une autre expression trompeuse, «
02:22
recognition’, with BBC World Service
58
142680
2460
reconnaissance vocale », avec le programme BBC World
02:25
programme, The Inquiry:
59
145140
1440
Service, The Inquiry :
02:27
If you talk about ‘automatic speech
60
147360
2220
si vous parlez de « reconnaissance automatique de la parole
02:29
recognition’, the term ‘recognition’
61
149580
1920
», le terme « reconnaissance »
02:31
suggests that there's something
62
151500
2100
suggère qu'il se passe quelque chose de
02:33
cognitive going on, where I think a
63
153600
2160
cognitif, où je pense qu'un
02:35
better term would be automatic transcription.
64
155760
2100
un meilleur terme serait la transcription automatique.
02:37
That just describes the input-output
65
157860
1980
Cela décrit simplement la relation entrée-sortie
02:39
relation, and not any theory or wishful
66
159840
3660
, et non une théorie ou un vœu
02:43
thinking about what the computer is
67
163500
2280
pieux sur ce que fait l'ordinateur
02:45
doing to be able to achieve that.
68
165780
1440
pour pouvoir y parvenir.
02:47
Using words like ‘recognition’ in relation
69
167220
3360
L'utilisation de mots comme «reconnaissance» en relation
02:50
to computers gives the idea that
70
170580
2100
avec les ordinateurs donne l'idée que
02:52
something cognitive is happening – something
71
172680
2760
quelque chose de cognitif se produit - quelque chose
02:55
related to the mental processes of
72
175440
2340
lié aux processus mentaux de la
02:57
thinking, knowing, learning and understanding.
73
177780
2760
pensée, de la connaissance, de l'apprentissage et de la compréhension.
03:00
But thinking and knowing are human,
74
180540
2700
Mais penser et savoir sont des activités humaines, et
03:03
not machine, activities. Professor Benders
75
183240
3060
non des machines. Le professeur Benders
03:06
says that talking about them in connection
76
186300
2040
dit que parler d'eux en relation
03:08
with computers is wishful thinking -
77
188340
3570
avec les ordinateurs est un vœu pieux -
03:11
something which is unlikely to happen.
78
191910
2310
quelque chose qui a peu de chances de se produire.
03:14
The problem with using words in this
79
194220
2220
Le problème avec l'utilisation de mots de cette
03:16
way is that it reinforces what
80
196440
2100
manière est qu'il renforce ce que le
03:18
Professor Bender calls, technical
81
198540
2160
professeur Bender appelle, le
03:20
bias – the assumption that the computer
82
200700
2520
biais technique - l'hypothèse que l'ordinateur
03:23
is always right. When we encounter
83
203220
2520
a toujours raison. Lorsque nous rencontrons un
03:25
language that sounds natural, but is
84
205740
1680
langage qui semble naturel, mais qui
03:27
coming from a computer, humans
85
207420
2280
provient d'un ordinateur, les humains
03:29
can’t help but imagine a mind behind
86
209700
2460
ne peuvent s'empêcher d'imaginer un esprit derrière
03:32
the language, even when there isn’t one.
87
212160
2220
le langage, même s'il n'y en a pas.
03:34
In other words, we anthropomorphise
88
214380
2160
En d'autres termes, nous anthropomorphisons les
03:36
computers – we treat them as if they
89
216540
2520
ordinateurs - nous les traitons comme s'ils
03:39
were human. Here’s Professor Bender
90
219060
2220
étaient humains. Voici à nouveau le professeur
03:41
again, discussing this idea with
91
221280
2220
Bender, discutant de cette idée avec
03:43
Charmaine Cozier, presenter of BBC
92
223500
2700
Charmaine Cozier, présentatrice de BBC
03:46
World Service’s, the Inquiry.
93
226200
1620
World Service, the Inquiry.
03:48
So ‘ism’ means system, ‘anthro’ or ‘anthropo’
94
228420
3660
Ainsi, « isme » signifie système, « anthro » ou « anthropo »
03:52
means human, and ‘morph’ means shape...
95
232080
3000
signifie humain, et « morph » signifie forme...
03:55
And so this is a system that puts the
96
235080
3000
Et c'est donc un système qui donne la
03:58
shape of a human on something, and
97
238080
2160
forme d'un humain à quelque chose, et
04:00
in this case the something is a computer.
98
240240
1260
dans ce cas, le quelque chose est un l'ordinateur.
04:01
We anthropomorphise animals all the time,
99
241500
3180
Nous anthropomorphisons tout le temps des animaux,
04:04
but we also anthropomorphise action figures,
100
244680
3060
mais nous anthropomorphisons également des figurines
04:07
or dolls, or companies when we talk about
101
247740
2880
articulées, des poupées ou des entreprises lorsque nous parlons d'
04:10
companies having intentions and so on.
102
250620
2040
entreprises ayant des intentions, etc.
04:12
We very much are in the habit of seeing
103
252660
2880
Nous avons l'habitude de
04:15
ourselves in the world around us.
104
255540
1620
nous voir dans le monde qui nous entoure.
04:17
And while we’re busy seeing ourselves
105
257160
2220
Et pendant que nous sommes occupés à nous voir
04:19
by assigning human traits to things that
106
259380
2100
en attribuant des traits humains à des choses qui
04:21
are not, we risk being blindsided.
107
261480
2520
ne le sont pas, nous risquons d'être pris au dépourvu.
04:24
The more fluent that text is, the more
108
264000
2400
Plus ce texte est fluide, plus
04:26
different topics it can converse on, the
109
266400
2700
il peut aborder de sujets différents,
04:29
more chances there are to get taken in.
110
269100
1920
plus il y a de chances de se laisser prendre.
04:31
If we treat computers as if they could think,
111
271860
2760
Si nous traitons les ordinateurs comme s'ils pouvaient penser,
04:34
we might get blindsided, or
112
274620
2520
nous pourrions être pris au dépourvu ou
04:37
unpleasantly surprised. Artificial intelligence
113
277140
3180
désagréablement surpris. L'intelligence artificielle
04:40
works by finding patterns in massive
114
280320
2220
fonctionne en trouvant des modèles dans des
04:42
amounts of data, so it can seem like
115
282540
2520
quantités massives de données, de sorte qu'il peut sembler que
04:45
we’re talking with a human, instead
116
285060
1860
nous parlons avec un humain, au lieu
04:46
of a machine doing data analysis.
117
286920
2220
d'une machine effectuant une analyse de données.
04:49
As a result, we get taken in – we’re tricked
118
289140
4020
En conséquence, nous sommes dupés - nous sommes trompés
04:53
or deceived into thinking we’re dealing
119
293160
1920
ou trompés en pensant que nous avons affaire
04:55
with a human, or with something intelligent.
120
295080
3003
à un humain ou à quelque chose d'intelligent.
04:58
Powerful AI can make machines appear conscious,
121
298083
3318
Une IA puissante peut donner l'impression que les machines sont conscientes,
05:01
but even tech giants like Google are years
122
301401
2945
mais même les géants de la technologie comme Google sont à des
05:04
away from building computers that can
123
304346
2407
années de construire des ordinateurs qui peuvent
05:06
dream or fall in love. Speaking of which,
124
306753
2355
rêver ou tomber amoureux. En parlant de ça,
05:09
Sam, what was the answer to your question?
125
309108
2671
Sam, quelle a été la réponse à ta question ?
05:11
I asked what happened in the 2013 movie, Her.
126
311779
2752
J'ai demandé ce qui s'était passé dans le film de 2013, Her.
05:14
Neil thought that the main character
127
314531
1900
Neil pensait que le personnage principal
05:16
falls in love with his computer, which
128
316431
2248
tombait amoureux de son ordinateur, ce qui
05:18
was the correct answer!
129
318679
1361
était la bonne réponse !
05:20
OK. Right, it’s time to recap the vocabulary
130
320880
2640
D'ACCORD. Bon, il est temps de récapituler le vocabulaire que
05:23
we’ve learned from this programme about AI,
131
323520
2340
nous avons appris de ce programme sur l'IA,
05:25
including chatbots - computer programmes
132
325860
3180
y compris les chatbots - des programmes informatiques
05:29
designed to interact with
133
329040
1380
conçus pour interagir avec les
05:30
humans over the internet.
134
330420
1560
humains sur Internet.
05:31
The adjective cognitive describes
135
331980
2640
L'adjectif cognitif décrit
05:34
anything connected with the mental
136
334620
1860
tout ce qui est lié aux processus mentaux
05:36
processes of knowing,
137
336480
1320
de connaissance, d'
05:37
learning and understanding.
138
337800
1380
apprentissage et de compréhension.
05:39
Wishful thinking means thinking that
139
339180
2640
Un vœu pieux signifie penser que
05:41
something which is very unlikely to happen
140
341820
2100
quelque chose qui est très peu susceptible de se produire
05:43
might happen one day in the future.
141
343920
2040
pourrait se produire un jour dans le futur.
05:45
To anthropomorphise an object means
142
345960
2400
Anthropomorphiser un objet
05:48
to treat it as if it were human,
143
348360
1500
signifie le traiter comme s'il était humain,
05:49
even though it’s not.
144
349860
1200
même s'il ne l'est pas.
05:51
When you’re blindsided, you’re
145
351060
2520
Lorsque vous êtes pris au dépourvu, vous êtes
05:53
surprised in a negative way.
146
353580
1500
surpris de manière négative.
05:55
And finally, to get taken in by someone means
147
355080
2880
Et enfin, se faire avoir par quelqu'un
05:57
to be deceived or tricked by them.
148
357960
1860
signifie être trompé ou trompé par lui.
05:59
My computer tells me that our six minutes
149
359820
2640
Mon ordinateur me dit que nos six minutes
06:02
are up! Join us again soon, for now
150
362460
2580
sont écoulées ! Rejoignez-nous bientôt, pour l'instant
06:05
it’s goodbye from us.
151
365040
1140
c'est au revoir de notre part.
06:06
Bye!
152
366180
500
Au revoir!
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