How AI Will Answer Questions We Haven’t Thought to Ask | Aravind Srinivas | TED

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2025-02-01 ・ TED


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How AI Will Answer Questions We Haven’t Thought to Ask | Aravind Srinivas | TED

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: eric vautier
00:04
There are a couple of ways I'm not a traditional tech founder.
0
4468
3370
Je ne suis pas un fondateur technologique typique pour plusieurs raisons.
00:08
I never dropped out of college.
1
8906
1869
Je n'ai jamais abandonné l'université.
00:10
(Laughter)
2
10808
1435
(Rires)
00:13
In fact, I kept going.
3
13377
1468
En fait, j'ai continué.
00:15
I'm an academic, you could say.
4
15913
1768
Je suis un académique.
00:18
And it’s OK to be proud that I have a PhD in AI from Berkeley,
5
18516
4738
Et je suis fier d’avoir un doctorat de Berkeley en intelligence artificielle,
00:23
right here in the Bay Area.
6
23287
1468
ici, dans la baie de San Francisco.
00:25
(Applause)
7
25389
4204
(Applaudissements)
00:29
But there's something interesting in AI
8
29627
3170
Mais il y a quelque chose d’intéressant que j’ai remarqué dans l’IA,
00:32
that I've noticed,
9
32830
1268
par rapport à d’autres fondateurs technologiques.
00:34
compared to other tech founders.
10
34131
2136
00:36
Other stereotypes, at least.
11
36300
1769
D'autres stéréotypes, du moins.
00:38
A lot of us hold PhDs.
12
38903
2702
Beaucoup d’entre nous sont titulaires d’un doctorat.
00:41
I mean, quite a lot.
13
41639
2302
Je veux dire, vraiment beaucoup.
00:43
11 out of 24 speakers just at this conference
14
43974
3704
11 des 24 conférenciers présents à cette conférence
00:47
have PhDs,
15
47711
1502
sont titulaires d'un doctorat,
00:49
and over a third are assistant,
16
49246
2703
et plus d’un tiers sont professeurs assistants,
00:51
associate or full professors with major universities.
17
51949
3270
associés ou titulaires dans les grandes universités.
00:56
Only time will tell
18
56420
1568
Seul le temps nous dira s’il s’agit d’une nouvelle tendance
00:57
if this is a new trend of seeing academics in technology startups.
19
57988
4505
consistant à voir des académiques participer à des start-ups technologiques.
01:03
But I got pretty curious to find out if this is common or new.
20
63594
3604
Mais je suis assez curieux de savoir si c’est courant ou nouveau.
01:08
And it turns out this is somewhat new.
21
68599
1902
Et il s’avère que c’est plutôt nouveau.
01:11
Only over a year ago,
22
71502
1735
Il y a un peu plus d’un an,
01:13
researchers at the University of Maryland
23
73237
2703
des chercheurs de l’université du Maryland
01:15
found a 38 percent decline at the rate of startup formation
24
75973
4304
ont constaté une baisse de 38 % du taux de création de start-ups
01:20
or share of employment by US PhDs over the past 20 years.
25
80277
4271
ou de la part de l’emploi des docteurs américains ces 20 dernières années.
01:25
Yet our attendance here today
26
85449
2970
Pourtant, notre présence ici aujourd'hui
01:28
and the trend in AI technology broadly
27
88452
2636
et l’évolution générale de la technologie de l’IA
01:31
does not seem to correlate with this finding.
28
91122
2135
ne semblent pas correspondre à cette constatation.
01:33
As I said, only time and more data will tell.
29
93958
3837
Comme je l'ai dit, seuls le temps et d'autres données nous le diront.
01:38
In the meantime, my curiosity led me to another question:
30
98996
4204
Entretemps, ma curiosité m’a amené à me poser une autre question :
01:44
What was the last major technology company founded by academics?
31
104068
5238
quelle a été la dernière grande entreprise technologique fondée par des académiques ?
01:50
Google.
32
110908
1268
Google.
01:53
At Perplexity, we get accused of trying to kill Google a lot.
33
113010
4204
Chez Perplexity, nous sommes accusés d’avoir beaucoup essayé de tuer Google.
01:57
(Laughter)
34
117248
1268
(Rires)
01:58
But trust me, we're not really trying to kill things.
35
118549
3136
Mais croyez-moi, nous n’essayons pas vraiment de tuer des choses.
02:01
We are motivated about building things.
36
121719
2602
Nous sommes motivés à construire des choses.
02:04
The cofounders of Google would probably say the same.
37
124321
3003
Les cofondateurs de Google diraient probablement la même chose.
02:08
Let's hear from Larry Page.
38
128692
1902
Écoutons ce que Larry Page a à dire.
02:10
An interview of his from the year 2000.
39
130628
2502
Une interview qu'il a accordée en 2000.
02:13
(Video) Larry Page: AI would be the ultimate version of Google.
40
133164
3403
(Vidéo) Larry Page : L’IA sera la version ultime de Google.
02:16
So if we had the ultimate search engine, it would understand everything on the web.
41
136567
3904
Donc, le moteur de recherche ultime est censé comprendre tout.
02:20
It would understand, you know,
42
140471
1835
Il comprendrait donc exactement ce que vous cherchez,
02:22
exactly what you wanted,
43
142339
2236
02:24
and it would give you the right thing.
44
144575
2035
et cela vous donnerait ce qu'il faut.
02:26
And that's obviously artificial intelligence.
45
146610
2770
Et c'est évidemment de l'intelligence artificielle.
02:29
It would be able to answer any question, basically,
46
149413
2436
Elle serait capable de répondre à toutes les questions,
02:31
because almost everything is on the web, right?
47
151882
2202
parce que presque tout se trouve sur le Web.
02:35
Aravind Srinivas: Think about that.
48
155553
1701
Aravind Srinivas : Pensez-y.
L'intelligence artificielle
02:37
Artificial intelligence
49
157254
1835
02:39
in the year 2000.
50
159123
1701
en l'an 2000.
02:40
I was only six back then.
51
160824
1535
Je n'avais que six ans à l'époque.
02:42
(Laughter)
52
162993
1535
(Rires)
02:44
There are a few things interesting about this interview.
53
164528
3337
Il y a quelques points intéressants dans cette interview.
02:47
One, Larry did accurately predict the future of search
54
167865
4104
Premièrement, Larry a prédit avec précision l’avenir de la recherche
02:52
almost 25 years ago.
55
172002
2269
il y a près de 25 ans.
02:54
The future of search is artificial intelligence.
56
174305
3136
L’avenir de la recherche passe par l’intelligence artificielle.
02:57
That’s why I’m here, and we’re going to talk more about it.
57
177474
2803
C’est pourquoi je suis ici, et nous allons en parler davantage.
03:01
Second, it's very interesting how a common theme
58
181011
3637
Deuxièmement, il est très intéressant de constater qu'un thème récurrent
03:04
in interviews like those or events like these
59
184682
3103
dans de telles interviews ou des événements comme celui-ci,
03:07
is us thinking about the future.
60
187785
2269
nous amène à penser à l’avenir.
03:10
What is the future of search?
61
190087
1935
Quel est l'avenir de la recherche ?
03:12
What is the future of technology?
62
192056
1935
Quel est l'avenir de la technologie ?
03:13
What is the future of AI?
63
193991
1768
Quel est l'avenir de l'IA ?
03:16
I'm sure a lot of you have lots of thoughts about these questions.
64
196427
3537
Je suis sûr que beaucoup d'entre vous ont beaucoup réfléchi à ces questions.
03:19
In some sense, that is the purpose of technology:
65
199997
2536
D’une certaine manière, c’est le but de la technologie :
03:22
to keep us thinking and to keep us evolving.
66
202533
2269
nous inciter à réfléchir et à évoluer.
03:25
But people like Larry, or people like you or people like me,
67
205836
3670
Mais des gens comme Larry, des gens comme vous ou des gens comme moi,
03:29
we are not building technology in a vacuum.
68
209540
2903
nous ne développons pas la technologie dans le vide.
03:32
We are building technology for us, the people.
69
212443
3203
Nous développons des technologies pour nous, les gens.
03:35
We are the people.
70
215679
1635
Nous sommes les gens.
03:37
So when we come here to think about what is the future of technology
71
217348
3503
Alors, lorsque nous venons ici pour réfléchir à l’avenir de la technologie,
03:40
or what is the future of AI,
72
220884
1869
ou à l'avenir de l'IA,
03:42
let's ask ourselves this question:
73
222786
2236
posons-nous la question suivante :
03:45
What is the future of us, the people?
74
225055
2203
quel est notre avenir, à nous, les gens ?
03:48
I believe that AI will make us even more human.
75
228559
3937
Je pense que l’IA va nous rendre encore plus humains.
03:54
Socrates, the Greek philosopher,
76
234999
2235
Socrate, le philosophe grec, est célèbre pour avoir dit
03:57
is famous for saying that wisdom comes from realizing how little we know,
77
237234
5372
que la sagesse vient de la prise de conscience du peu que nous savons,
04:02
or that progress can only be made by asking better questions.
78
242640
5538
ou que des progrès ne peuvent être faits qu’en posant de meilleures questions.
04:08
The Socratic method is essentially the practice of relentless questioning.
79
248212
5972
La méthode socratique est essentiellement la pratique d'un questionnement incessant.
04:14
Relentless questioning is something academics do all the time.
80
254218
2903
Les universitaires se posent constamment des questions.
04:17
It has been core to the progress of human intellect
81
257821
3537
Ce questionnement est au cœur des progrès de l’intelligence humaine
04:21
over the past 1,000 years.
82
261392
2102
ces mille dernières années.
04:24
Relentless questioning is also a practice that can be done
83
264295
4304
Le questionnement est également une pratique qui peut être améliorée
04:28
orders of magnitude better with the power of AI.
84
268632
3837
de plusieurs ordres de grandeur grâce à la puissance de l’IA.
04:32
And by the way, relentless questioning is something south Indian parents do
85
272503
4905
D’ailleurs, les parents indiens se posent des questions sans relâche
04:37
when you tell them you're leaving a good university or a stable job
86
277408
3703
lorsque vous leur dites que vous quittez une bonne université ou un emploi stable
04:41
to go join a startup.
87
281111
1368
pour rejoindre une start-up.
04:42
(Laughter)
88
282513
3036
(Rires)
04:46
So, jokes aside, relentless questioning is something fundamentally human.
89
286350
4571
Donc, blague à part, le questionnement est fondamentalement humain.
04:51
The physicist David Deutsch has proposed that we humans
90
291989
4604
Le physicien David Deutsch postule que nous, les humains,
04:56
are the only species who have curiosity for what is already familiar.
91
296627
4538
sommes la seule espèce curieuse de ce qui nous est déjà familier.
05:01
We can know so much about the stars above us
92
301999
2669
Nous pouvons en savoir tant sur les étoiles dans le ciel,
05:04
or the machines in front of us
93
304702
1901
ou sur les machines devant nos yeux,
05:06
and yet continue to have more questions about them.
94
306637
2736
et continuer à nous poser encore plus de questions à leur sujet.
05:10
It seems like for humans, every answer leads to a new set of questions.
95
310541
5071
Comme si pour les humains,
chaque réponse semble entraîner une nouvelle série de questions.
05:15
Questions that we haven't even asked before.
96
315612
2470
Des questions que nous n'avions jamais posées auparavant.
05:18
That, to me, is what the future of technology should be about.
97
318949
4405
À mon avis, c’est ce que devrait être l’avenir de la technologie.
05:23
And it's also how Perplexity was born.
98
323387
2269
Et c’est aussi ainsi qu’est née Perplexity.
05:27
I was raised as an academic in the comforting arms of universities.
99
327558
3804
J’ai été élevé en tant qu’universitaire dans le cocon des universités.
05:31
So when I actually entered the real world and tried to do my own company,
100
331362
4037
Alors, quand je suis entré dans la vraie vie
pour essayer de créer mon entreprise,
05:35
I had an endless set of questions.
101
335432
2336
je me posais une infinité de questions.
05:37
SPVs, SAFE notes, health insurance.
102
337801
3003
Fonds communs de créance, billet SAFE, assurance maladie.
05:40
I needed to figure all these things out.
103
340838
2569
J’avais besoin de comprendre toutes ces choses.
05:43
And all these required to do a lot of research
104
343407
3036
Et tout cela nécessitait de nombreuses recherches
05:46
and needed actual answers.
105
346443
1835
et des réponses concrètes.
05:48
And traditional search engines left me lost.
106
348278
3037
Et les moteurs de recherche traditionnels m'ont laissé perplexe.
05:51
There was a ton of information
107
351348
1468
Il y avait une tonne d’informations, mais très peu de temps pour les évaluer.
05:52
and very little time to evaluate any of it.
108
352850
2102
05:55
And neither did I have access to all of the experts on all these topics.
109
355819
4405
Et je n’avais pas eu accès à tous les experts sur tous ces sujets.
06:00
So I was actually truly in a state of perplexity.
110
360257
2569
J’étais donc vraiment perdu.
06:04
So that's when I thought,
111
364928
1602
C’est alors que j’ai pensé
06:06
maybe I could have an AI do this for me.
112
366530
2502
que je pourrais demander à une IA de le faire à ma place,
06:09
Maybe I could go ask an AI all these questions,
113
369032
2536
que je pourrais lui poser toutes ces questions,
06:11
if it was able to pull information from the web
114
371568
2403
si elle était capable d’extraire les informations du Web
06:14
and answer all my questions.
115
374004
1535
et de répondre à toutes mes questions.
06:16
So my cofounders and I came together,
116
376306
2269
Mes cofondateurs et moi nous sommes donc réunis
06:18
and we built a Sackbot
117
378575
1936
et nous avons créé un Slackbot
06:20
where we could just ask our own questions.
118
380544
2469
où nous pouvions simplement poser nos questions.
06:23
Once we began using it is when we realized
119
383781
2569
Quand nous avons commencé à l’utiliser, nous avons réalisé
06:26
what we built was much bigger than ourselves.
120
386383
2703
que ce que nous avions construit nous dépassait largement.
06:29
For the first time,
121
389119
1568
Pour la première fois,
06:30
I had the ability to go ask whatever question I wanted about any topic,
122
390721
4938
j’ai pu poser toutes les questions que je voulais
sur n’importe quel sujet, quel que soit mon niveau d’expertise en la matière,
06:35
no matter my level of expertise in it,
123
395659
2236
06:37
and get a well-researched answer from the web.
124
397928
2436
et obtenir une réponse bien documentée sur le Web.
06:41
And it's not just about an answer.
125
401832
2302
Et il ne s’agit pas simplement d’une réponse.
06:44
It's an answer that I can actually trust.
126
404168
2302
C’est une réponse en laquelle je peux vraiment avoir confiance.
06:47
In this case, every answer in Perplexity
127
407504
2436
Dans mon cas, chaque réponse dans Perplexity
06:49
comes with sources from the web in the form of citations,
128
409973
3337
est accompagnée de sources issues du Web sous forme de citations,
06:53
just like academics cite their sources.
129
413343
2169
tout comme les universitaires citent leurs sources.
06:56
Now this is pretty powerful
130
416513
1769
C’est assez puissant
06:58
because trust is not unique to animals or humans,
131
418282
3537
parce que la confiance n'est pas propre aux animaux ou aux humains,
07:01
but it empowers us pretty differently.
132
421819
2068
mais elle nous responsabilise de manière assez différente.
07:04
In the case of humans, an answer you could trust
133
424755
3003
Chez les humains, une réponse fiable
07:07
allows you to ask better follow-up questions.
134
427791
3270
nous permet de poser de meilleures questions de suivi.
07:11
More questions lead to more knowledge.
135
431094
2303
Plus de questions mènent à plus de connaissances.
07:13
That's the point of ensuring that you could always get an answer
136
433430
3470
C'est le but de s'assurer que vous pouvez toujours obtenir une réponse
07:16
with well-cited sources.
137
436934
2335
auprès de sources bien citées.
07:19
And in Perplexity, ever since the beginning,
138
439303
2669
Et dans Perplexity, depuis le tout début,
07:22
every answer has always come with sources
139
442005
2903
chaque réponse est accompagnée de sources
07:24
that allows you to ask more questions.
140
444908
2102
qui permettent de poser plus de questions.
07:27
In my case, once I ask questions about SAFE notes or insurance,
141
447945
4404
Dans mon cas, dès que je ne renseigne sur les notes SAFE ou les assurances,
07:32
I ask more questions.
142
452382
1902
je pose d'autres questions.
07:34
What areas outside of insurance could I benefit from
143
454284
4271
Dans quels domaines autres que l’assurance pourrais-je bénéficier
07:38
having access to better answers?
144
458589
2402
d’un accès à de meilleures réponses ?
07:40
Who else in the world benefits from having access to better answers?
145
460991
4137
Qui d’autre dans le monde profite d’un accès à de meilleures réponses ?
07:45
Now the answer is basically all of us.
146
465162
2736
La réponse est essentiellement : nous tous.
07:47
Every single person benefits from having access to better answers.
147
467931
4038
Tout le monde peut en profiter.
07:53
This is such a profound shift in human history.
148
473136
3637
Il s’agit d’un changement si profond dans l’histoire de l’humanité.
07:56
Until recently, if you wanted the best answers,
149
476807
3670
Jusqu’à récemment, quand on voulait obtenir les meilleures réponses,
08:00
you had to be someone who could afford it.
150
480511
2369
on devait en avoir les moyens.
08:02
You had to be someone who had access to the greatest minds in the world
151
482913
3737
Il fallait avoir accès aux meilleurs cerveaux du monde,
08:06
or the best materials, libraries, expertise.
152
486683
2770
ou aux meilleurs ressources, bibliothèques et compétences.
08:10
And now that's changing.
153
490287
2002
Mais maintenant, cela est en train de changer.
08:13
If a major achievement of the internet
154
493891
3803
Si l’une des grandes réalisations d’Internet
08:17
was to give everyone access to all of the world's information,
155
497694
4071
était de permettre à chacun d’accéder à toutes les informations du monde,
08:21
a major achievement of AI would be to give everyone access
156
501798
4305
l’une des principales réalisations de l’IA
sera de donner à tous accès à toutes les réponses du monde.
08:26
to all of the world's answers.
157
506136
2102
08:28
It doesn't matter if you're a Harvard professor
158
508238
2336
Peu importe que vous soyez professeur à Harvard,
08:30
or an underserved student in a developing nation,
159
510574
2903
ou un étudiant défavorisé dans un pays en développement,
08:33
we all get access to the same answers.
160
513510
2936
nous avons tous accès aux mêmes réponses.
08:36
With AI that keeps getting better and better
161
516446
2203
Avec une IA qui répond de mieux en mieux à toutes nos questions,
08:38
at answering all our questions,
162
518682
1869
08:40
the marginal cost of research is rapidly approaching zero.
163
520584
4571
le coût marginal de la recherche approche rapidement de zéro.
08:46
In that new era of humanity that AI is powering,
164
526423
3871
Dans cette nouvelle ère d’une humanité alimentée par l’IA,
08:50
knowledge does not really care about who you are, where you’re from
165
530327
3804
les connaissances ne se soucient pas de qui vous êtes, d’où vous venez,
08:54
or who you have access to.
166
534164
1735
ou à qui vous avez accès.
08:55
Rather, what matters is the next question you're going to ask.
167
535933
4904
Ce qui compte, c’est plutôt la prochaine question que vous allez poser.
09:00
When all of the world's answers
168
540871
1902
Lorsque toutes les réponses du monde seront accessibles à tous,
09:02
are available to all of the world's people,
169
542806
2603
09:05
one can only wonder:
170
545409
1768
on ne peut que se demander :
09:07
What will the best questions be,
171
547210
2470
quelles seront les meilleures questions
09:09
and how many such questions will get asked?
172
549713
3270
et combien de questions de ce type seront posées ?
09:13
This is again where David Deutsch argues that human potential is infinite.
173
553016
6807
C’est là encore que David Deutsch soutient que le potentiel humain est infini.
09:19
As long as we keep engaging in relentless questioning
174
559823
2603
Tant que nous continuons à nous poser des questions
09:22
and keep asking an interesting set of questions,
175
562459
3170
et à poser une série de questions intéressantes,
09:25
the sky is the limit in terms of what we can actually learn.
176
565662
2870
il n’y a pas de limites à ce que nous pouvons réellement apprendre.
09:29
For example, humans are always curious.
177
569533
3470
Par exemple, les humains seront toujours curieux.
09:33
You can see that in babies.
178
573036
2403
Ça se voit chez les bébés.
09:35
Even before they learn to crawl,
179
575472
2002
Avant même d'apprendre à ramper,
09:37
they're pretty curious about what's around them.
180
577507
2770
ils sont curieux de savoir ce qui les entoure.
09:40
That's a natural trait for all of us.
181
580277
2269
C’est un trait naturel pour nous tous.
09:43
Take an example of the technologies that we are building.
182
583547
3003
Prenons l'exemple des technologies que nous développons.
09:46
In the case of the bot that became Perplexity.
183
586583
2970
Dans le cas du bot qui est devenu Perplexity,
09:49
Once I got answers to something like health insurance,
184
589586
2903
quand j’aurai obtenu des réponses à mes préoccupations actuelles,
09:52
I could ask an infinite set of new questions,
185
592489
2936
je pourrais me poser une infinité de nouvelles questions,
09:55
ranging from very pointed ones,
186
595459
2102
allant de questions les plus pointues,
09:57
like, what are concrete ways to improve the health care insurance industry,
187
597594
4772
telles que les moyens concrets d'améliorer le secteur de l'assurance maladie,
10:02
to very broad ones,
188
602366
1868
à des questions très générales,
10:04
like, who else would benefit from having access to such a technology?
189
604234
4938
comme qui d’autre bénéficierait de l’accès à une telle technologie ?
10:09
It seems to a curious species
190
609206
2269
Pour une espèce curieuse,
10:11
every question and answer that you get is a lead to the next set of questions,
191
611508
4538
chaque question et chaque réponse mènent à la prochaine série de questions
10:16
and spawns several paths of curiosity,
192
616079
3370
et ouvrent plusieurs sentiers de curiosité,
10:19
more than any one person can keep track of.
193
619449
3337
plus que quiconque ne peut explorer.
10:24
So when we are here to wonder about what is the future of technology,
194
624488
4104
Ainsi, lorsque nous sommes ici pour nous interroger sur l’avenir de la technologie
10:28
or what is the future of AI,
195
628625
1935
ou celui de l’IA,
10:30
we are merely talking about the outputs,
196
630594
2536
nous ne parlons que des résultats,
10:33
the outputs of a much bigger question:
197
633163
2870
les résultats d’une question bien plus vaste :
10:36
What is the future of human curiosity?
198
636033
2769
quel est l’avenir de la curiosité humaine ?
10:40
It is my strong belief that in an age
199
640070
3103
Je suis fermement convaincu qu’à une époque
10:43
where AI gets better and better at answering all our questions,
200
643206
4472
où l’IA répond de mieux en mieux à toutes nos questions,
10:47
this human quality that makes us so human will become even more essential.
201
647711
5072
cette qualité humaine qui nous rend si humains deviendra encore plus essentielle.
10:52
Our innate curiosity and our relentless questioning.
202
652783
3536
Notre curiosité innée et notre questionnement incessant.
10:57
With all of the world's answers available to us,
203
657254
2769
Avec toutes les réponses du monde à notre disposition,
11:00
the tools we use to ask our questions,
204
660057
3169
les outils que nous utilisons pour poser nos questions
11:03
and the stuff that we build using those answers,
205
663260
3203
et les éléments que nous créons à partir de ces réponses,
11:06
those to me are the future of our technology.
206
666496
3571
ce sont eux qui constituent selon moi l’avenir de notre technologie.
11:10
And more importantly,
207
670100
1568
Et plus important encore,
11:11
that is the future of us, the future of humans.
208
671702
3770
c’est notre avenir à nous, les humains.
11:15
We are all curious,
209
675505
1735
Nous sommes tous curieux,
11:17
and when we are curious, we want answers.
210
677240
2403
et quand c’est le cas, nous voulons des réponses.
11:19
We really do.
211
679676
1602
Cela nous ronge.
11:21
But what we really want are those answers
212
681278
3103
Mais ce que nous voulons vraiment, ce sont les réponses
11:24
that lead us to the next set of questions.
213
684414
2569
qui nous conduiront à la prochaine série de questions.
11:27
And I, for one, can't wait to see what you will ask next.
214
687017
3970
Pour ma part, j’ai hâte de voir ce que vous allez me demander ensuite.
11:30
Thank you.
215
690987
1268
Merci.
11:32
(Applause)
216
692289
3170
(Applaudissements)
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