


Dirigeant de Microsoft : la supervision de l'IA est nécessaire mais doit être modérée, et on peut attendre que des problèmes surviennent avant de les réguler
News du 4 mai, Michael Schwarz, économiste en chef de Microsoft, a déclaré mercredi que l'intelligence artificielle serait dangereuse si elle tombait entre les mains de personnes sans scrupules.
S'exprimant lors d'un panel au Forum économique mondial à Genève, Schwartz a déclaré : « Je pense que l'IA sera utilisée par de mauvais acteurs et causera de réels dégâts. » « Par exemple, entre les mains des spammeurs et lors des élections, l'IA le fera. » Cela aura un impact négatif important."
Il a déclaré que l'intelligence artificielle devait "évidemment" être réglementée, mais les législateurs devraient être prudents et attendre que la technologie cause "un réel préjudice" avant d'agir. (L'IA doit « clairement » être réglementée, a-t-il déclaré, mais les législateurs doivent être prudents et attendre que la technologie cause un « réel préjudice ».)
Après le lancement de ChatGPT, l'utilisation des outils d'intelligence artificielle a augmenté, elle a donc reçu de plus en plus d'attention. Les décideurs politiques font pression sur les entreprises pour qu’elles mettent en œuvre des protections pour cette technologie émergente.
Schwartz a déclaré : « Une fois que nous voyons le véritable mal, nous devons nous poser une question simple : « Pouvons-nous réglementer de telle manière que cela n'interfère pas trop avec les bonnes choses ? » la réglementation doit respecter les principes suivants : les avantages que la réglementation apporte à notre société doivent être supérieurs à ses coûts.
Jeudi, le vice-président américain Harris rencontrera les PDG d'entreprises telles que Microsoft, Alphabet et OpenAI pour discuter de la manière de réduire les dommages et les risques causés par la technologie de l'intelligence artificielle.
Schwartz a déclaré que Microsoft travaille dur pour établir des mesures de protection afin d'aider à atténuer les dangers potentiels posés par les outils d'intelligence artificielle. La société utilise déjà ChatGPT d’OpenAI dans la recherche Bing, et Google a également lancé le chatbot Bard pour concurrencer ChatGPT en mars de cette année.
Il a averti que les décideurs politiques devraient veiller à ne pas réglementer directement les données de formation à l'IA. "Ce serait assez catastrophique", a-t-il déclaré. "Souhaitez-nous bonne chance si nous devions prendre ces décisions concernant l'ensemble de formation.
Malgré les risques, Schwartz estime que l'intelligence artificielle peut effectivement aider les humains à augmenter leur productivité." nous devrions être mieux lotis car nous pouvons produire plus avec moins de travail."
Il a ajouté que l'intelligence artificielle va révolutionner le fonctionnement de la plupart des entreprises, mais cela prend du temps. "Je dirais que l'IA ne changera rien à court terme , mais à long terme, cela changera tout." "C'est vrai pour toutes les technologies qui l'ont précédé."
Forum économique mondial cette semaine Un rapport publié montre que l'intelligence artificielle devrait être un moteur clé du changement sur le marché du travail mondial. et jouera un rôle dans près d’un quart des changements d’emploi dans le monde. (Tchenchen)
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

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L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

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