Tavus lance Griffin, un modèle vidéo ayant apparemment réussi le test de Turing
Selon Tavus, son modèle vidéo full-duplex Griffin a convaincu près de la moitié des participants qu'ils interagissaient avec un humain lors d'appels vidéo d'une minute.
La startup Tavus a présenté Griffin, un modèle qui, selon l'entreprise, a réussi une version vidéo du test de Turing.
Lors d'appels vidéo en direct d'une minute, 48 % des participants (26 sur 54) ont cru parler à une personne réelle plutôt qu'à une IA. Les démonstrations, d'un réalisme frappant, ont déjà suscité un vif intérêt sur les réseaux sociaux, l'annonce de Tavus atteignant 10 millions de vues.
Griffin rit, change de ton, interrompt et se laisse interrompre, tout en percevant finement les silences. Il suit également les instructions avec précision et comprend son interlocuteur ainsi que son environnement — par exemple, il peut aider à résoudre un Rubik's Cube. Cela sans mentionner les micro-comportements humains, tels que tourner sur une chaise ou sourire naturellement.
Griffin fonctionne comme un système unifié full-duplex de vidéo à vidéo. À chaque fraction de seconde, il décide s'il doit rester silencieux, hocher la tête, être d'accord ou prendre la parole, tout en continuant à observer et écouter même lorsqu'il parle. Au-dessus de ce gestionnaire, des générateurs de voix et d'image en streaming transforment ces signaux en une voix et un visage en temps réel. Certains détails architecturaux sont décrits dans l'article de blog.
Le modèle n'est actuellement disponible que pour certains testeurs sélectionnés sous forme d'aperçu de recherche, car Tavus est convaincu que Griffin peut tromper une personne en lui faisant croire qu'elle ne parle pas à une IA. L'entreprise promet une sortie très prochaine après avoir travaillé sur la sécurité et développé des filigranes numériques.
Pourquoi c'est important
AnalyseCela démontre à quel point les agents vidéo IA en temps réel se rapprochent de l'interaction humaine et souligne pourquoi la transparence, la sécurité et le marquage numérique sont essentiels avant un déploiement à grande échelle.
Discuter dans la communauté
Partagez vos questions et vos idées avec les développeurs