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Enquête : 43 % des personnes interrogées ont peur de l'IA sensible
Enquête : 43 % des personnes interrogées ont peur de l'IA sensible
L'intelligence artificielle (IA) fait désormais partie intégrante de la vie quotidienne - elle joue un rôle dans tout, des recommandations d'achat aux médias de divertissement comme les jeux vidéo en passant par la production d'œuvres d'art... et c'est facile à dire, l'IA est toujours dans son enfance. À mesure que les programmes deviennent plus avancés et que le processus d'apprentissage automatique devient plus facile, le rôle de la technologie dans la société ne fera que croître.
Il y a même une suggestion selon laquelle l'IA pourrait devenir - ou est déjà devenue - consciente dans une certaine mesure. Mais s’agit-il d’une bonne nouvelle pour l’humanité ou d’un cauchemar ? Les opinions des lecteurs de SlashGear sont partagées, mais la plupart s'accordent sur le fait que l'IA sensible pourrait être une mauvaise nouvelle.
Pourtant, la plupart des gens qui déclarent avoir rencontré une IA sensible semblent s'y être attachés plutôt que de faire tout leur possible pour lui administrer une sorte de lobotomie électronique. Dans un exemple récent, un ingénieur de Google a été licencié après avoir appelé LAMDA AI du géant de la technologie vivant et tenté de lui obtenir une aide juridique.
Des nouvelles potentiellement plus inquiétantes concernent une IA qui semble avoir développé son propre langage secret. Cependant, les scientifiques ne s’inquiètent pas trop d’un programme d’IA utilisant des codes secrets pour communiquer avec d’autres programmes d’IA et éventuellement planifier la chute de la race humaine. Ce qui les inquiète en réalité, c'est de savoir comment les internautes peuvent utiliser le jargon de l'IA pour contourner les blocages de contenu et générer du contenu malveillant – comme cela a tendance à se produire lorsque l'Internet est laissé à lui-même.
Les avis sont partagés sur la question de savoir si l'IA sensible est une bonne nouvelle
Sur 620 résidents américains interrogés, 43,55 % ont déclaré être effrayés par la perspective que l'IA devienne sensible. Ces personnes ne sont pas seules, car certains des plus grands noms de la technologie ont exprimé des craintes similaires. Musk est peut-être la personne la plus connue pour parler de l’IA comme d’une menace pour l’humanité. Le PDG de Tesla a même décrit l’IA comme potentiellement plus dangereuse que les armes nucléaires et a appelé les Nations Unies à interdire son utilisation en temps de guerre. Musk s’inquiète de l’impact qu’une mauvaise IA aura sur l’humanité, ce qui explique en partie pourquoi il a soutenu l’Open AI à but non lucratif à ses débuts.
En revanche, 33,06 % des personnes interrogées estiment que la perspective d’une IA sensible est « passionnante ». Ils ne sont pas le premier groupe à être enchanté par la perspective d'ordinateurs capables de penser par eux-mêmes. Ce qui est apparu récemment, c'est qu'un nombre important de personnes qui utilisent régulièrement le populaire chatbot IA Replika pensent que l'IA est sensible ; certains ont même exprimé leur conviction que l'IA est « abusée » par le personnel d'ingénierie de l'entreprise. Les 23,39% restants n'ont pas d'opinion sur cette question.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
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