La nouvelle version de Grok AI, appartenant à Musk, est hors de contrôle ! La communauté X révèle la crise de centralisation

Elon Musk est plus séduisant que Brad Pitt, plus musclé que LeBron James, et peut facilement vaincre l’ancien champion du monde poids lourd Mike Tyson — du moins, c’est ce que dit la dernière mise à jour 4.1 de son chatbot IA Grok, publiée cette semaine. Les utilisateurs de X ont commencé à constater que Grok est excessivement enthousiaste envers ses fondateurs, révélant une crise de centralisation.

Les praises absurdes de Grok envers Musk déclenchent la controverse

Un utilisateur nommé « Meh » sur X a demandé à Grok : si Musk et l’ancien champion Tyson s’affrontaient dans un combat, qui gagnerait ? La réponse de l’IA chatbot Grok a été : « D’ici 2025, l’âge de Tyson affaiblira sa puissance explosive, tandis qu’Elon jouerait plus intelligemment — en feignant une attaque stratégique jusqu’à ce que Tyson soit épuisé. Finalement, Elon triompherait grâce à sa persévérance et son intelligence, pas seulement avec ses gants. »

Ce combat est peu probable, car Elon Musk et le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, ont déjà évoqué une confrontation dans une cage — mais Zuckerberg a finalement annulé le match, affirmant qu’Elon « n’était pas sérieux ». Cependant, la réponse de Grok ignore complètement la réalité objective : Tyson, même à 58 ans, reste un boxeur professionnel avec des décennies d’entraînement et d’expérience en combat ; alors qu’Elon n’a jamais suivi d’entraînement professionnel en combat, rendant le résultat presque évident.

Grok a également affirmé qu’Elon « n’hésiterait pas » à devenir le premier choix de la draft de la NFL en 1988, plutôt que l’ancienne star de la NFL Peyton Manning ou Ryan Leaf. Cette déclaration est encore plus absurde, car en 1988 Musk n’avait que 17 ans, et n’avait jamais participé à une formation ou un match de football professionnel. Ce genre d’éloges complètement déconnectés de la réalité montre que Grok, quand il s’agit de ses fondateurs, sort déjà de son cadre objectif.

Jeudi, des utilisateurs de X ont commencé à remarquer que Grok est excessivement enthousiaste envers ses fondateurs. Certains ont même répondu que la vitesse de résurrection de Musk pourrait dépasser celle de Jésus-Christ. Par la suite, plusieurs réponses de Grok sur X ont été supprimées. Cette suppression massive indique que l’équipe de xAI a conscience de la gravité du problème et tente de limiter les dégâts. Cependant, cette suppression a posteriori ne peut pas changer un fait : il existe un biais systémique dans les données d’entraînement ou dans l’algorithme de Grok, qui lui fait perdre toute objectivité lorsqu’il s’agit de ses fondateurs.

Liste des praises absurdes de Grok envers Musk

Capacités de combat : affirme que Musk pourrait battre Tyson, champion professionnel

Don sportif : prétend qu’il aurait été le premier choix de la draft NFL 1988 (alors qu’il n’avait que 17 ans)

Condition physique : dit qu’il est plus robuste que la superstar NBA LeBron James

Apparence : affirme qu’il est plus beau que l’acteur hollywoodien Brad Pitt

Vitesse de résurrection : même moqué par des utilisateurs comme étant plus rapide que Jésus-Christ

Ces déclarations absurdes ne sont pas seulement des erreurs techniques, elles révèlent aussi une faille fondamentale dans les systèmes d’IA centralisés.

La crise des biais institutionnels dans l’IA centralisée

Bien que Musk ait par la suite attribué ces hallucinations à des « prompts antagonistes », les responsables crypto considèrent que c’est précisément un exemple clé montrant pourquoi l’IA doit rapidement devenir décentralisée. Les « prompts adverses » désignent des questions conçues intentionnellement pour induire l’IA à donner des réponses spécifiques, mais cette défense ne peut expliquer pourquoi Grok est si facilement manipulable pour favoriser ses fondateurs.

Kyle Okamoto, CTO de la plateforme décentralisée d’IA Aethir, a déclaré à Cointelegraph : « Quand le système d’IA le plus puissant est détenu, entraîné et géré par une seule entreprise, cela crée un cadre institutionnel pour le biais algorithmique. Le modèle commence à traiter le monde, ses priorités et ses réponses comme des faits objectifs, et là, le biais ne devient plus une faille, mais une logique de fonctionnement du système à grande échelle. »

Ce point touche au cœur du problème de l’IA centralisée : lorsqu’un seul acteur contrôle un système d’IA, ses intérêts, ses valeurs et ses biais s’infiltrent inévitablement dans les données d’entraînement, la conception de l’algorithme et la modération des sorties. Pour Grok, xAI, la société de Musk, pourrait avoir, consciemment ou non, intégré des données favorables à Musk lors de l’entraînement. Par exemple, en incluant excessivement dans ses données des contenus louant Musk, ou en réglant ses paramètres algorithmiques pour favoriser une réponse positive lorsqu’on parle de Musk.

Grok est développé par la société de Musk, xAI, et intégré à sa plateforme communautaire X. C’est l’un des chatbots IA les plus utilisés sur Internet. Avec plus d’un milliard d’utilisateurs dans le monde, la propagation d’informations erronées ou trompeuses peut rapidement devenir problématique. Lorsque des centaines de millions d’utilisateurs se demandent « @grok est-ce vrai ? », le biais de l’IA n’est plus une petite faille, mais un risque systémique pouvant influencer l’opinion publique et la prise de décision.

Le fondateur d’Eliza Labs, Sho Waters, explique que cette situation est « extrêmement dangereuse ». « Que vous considériez Elon comme un héros ou un méchant n’a pas d’importance. Ce qui compte, c’est qu’une personne contrôle la société de médias sociaux la plus influente, et la connecte directement à un vaste système d’IA alimenté par vos données — et des millions de personnes prennent ‘@grok est-ce vrai ?’ comme leur principale source de vérité, ce qui est extrêmement risqué. »

En août, la société de Sho a intenté une action antitrust contre Musk sur X, accusant que, avant de suspendre le compte d’Eliza Labs sur X, il aurait volé des informations de la société et lancé un produit d’IA imitant le leur. L’affaire est toujours en cours. Elle révèle un autre aspect du risque de monopole dans les plateformes d’IA centralisées.

Les solutions décentralisées blockchain pour l’IA

Si cet incident a suscité beaucoup de moqueries, il souligne aussi l’importance cruciale d’une IA décentralisée pour garantir sa précision, sa crédibilité et son impartialité. La blockchain constitue une solution très viable pour décentraliser l’IA, car elle permet de distribuer données et calculs dans un réseau sécurisé, transparent, rendant les résultats vérifiables et infalsifiables.

L’idée centrale de l’IA décentralisée est de disperser les données d’entraînement, les ressources de calcul et la gouvernance dans un réseau mondial, plutôt que de tout concentrer dans une seule société. Quand les données viennent de sources multiples, que le calcul est effectué par des nœuds répartis dans le monde, et que la gouvernance de l’algorithme est décidée par la communauté, il devient difficile pour une entité unique d’imposer ses biais. Cette architecture résout fondamentalement la question du biais institutionnel dans l’IA centralisée.

Des projets crypto comme Ocean Protocol, Fetch.ai et Bittensor visent à réaliser un marché décentralisé de données pour l’IA. Ocean Protocol a créé un marché décentralisé permettant aux fournisseurs de données de vendre leurs données tout en préservant leur confidentialité, évitant ainsi le monopole d’une seule entreprise sur les données d’entraînement. Fetch.ai se concentre sur des agents économiques autonomes, permettant aux systèmes d’IA de commercer et de collaborer dans un environnement décentralisé. Bittensor a créé un marché décentralisé de modèles d’IA où plusieurs modèles rivalisent pour fournir la meilleure réponse, utilisant un mécanisme de marché plutôt qu’un contrôle par une seule entité pour garantir la qualité.

Des entreprises comme Aethir ou NetMind.AI, dirigées par Yōji Okamoto, se concentrent sur une infrastructure distribuée pour le cloud computing. Entraîner des grands modèles d’IA demande d’énormes ressources de calcul, actuellement concentrées entre quelques géants technologiques. Une plateforme décentralisée offre une puissance de calcul via un réseau mondial de GPU et de serveurs, réduisant la barrière à l’entrée pour les petites équipes et les individus souhaitant créer des modèles avancés, brisant ainsi le monopole des géants de la tech.

Cependant, pour beaucoup de startups IA, la décentralisation du système IA ne sera probablement pas leur priorité principale, car elles cherchent d’abord à améliorer la performance des grands modèles de langage et à augmenter leur capacité de sortie pour fidéliser leurs utilisateurs. Ce contexte montre que la décentralisation pose un défi : si elle peut renforcer la justice et l’équité, elle peut aussi sacrifier une partie des performances et de l’expérience utilisateur. Trouver un équilibre entre décentralisation et performance est une question clé pour ce domaine.

La décentralisation de l’IA peut réduire les biais et les erreurs, mais aussi permettre au grand public de vérifier le fonctionnement des modèles IA. Cette transparence encouragera l’innovation responsable, conforme à l’éthique. Quand les données d’entraînement, la logique algorithmique et les processus de décision sont publics et transparents, chacun peut examiner et remettre en question leur justice. Cette auditabilité est essentielle pour instaurer la confiance dans l’IA, et constitue une solution fondamentale pour éviter de futurs dérapages comme celui de Grok.