Les gens ne cessent de me poser la même question dernièrement — quel est le processus derrière la formation d'une version AI de moi-même ?

Voici la vérité : je charge cette version numérique de moi avec une tonne d'informations. On parle de mes principes fondamentaux, de mes travaux publiés, d'interviews enregistrées, de discours, d'articles passés — en gros, toute l'archive. L'idée est qu'une fois qu'il est entraîné sur tout ce matériel, l'IA pourra réellement raisonner face à de nouveaux problèmes de manière indépendante. Elle ne se contentera pas de régurgiter des réponses mémorisées ; elle réfléchira réellement comme moi et répondra comme je le ferais probablement face à des situations qu'elle n'a pas encore rencontrées.

C'est plus complexe que simplement lui fournir des fichiers texte. La qualité des données d'entraînement compte énormément. Le contexte, la nuance, le pourquoi derrière mes décisions — tout cela est pris en compte. De cette façon, le modèle capture non seulement ce que je dis, mais aussi comment j'aborde les problèmes.

Le défi n'est plus seulement de collecter des données. C'est d'apprendre à l'IA à gérer l'ambiguïté et à faire des jugements qui s'alignent avec de véritables principes plutôt que simplement faire du pattern-matching à partir de réponses passées. Je peaufine encore tout le processus, mais c'est la base.