


Organisation monétaire internationale : L'intelligence artificielle pourrait creuser l'écart entre riches et pauvres
Un récent rapport publié par l'Organisation monétaire internationale (FMI) indique que l'humanité est confrontée à une révolution technologique à venir. Cette révolution promet de stimuler la productivité, de stimuler la croissance mondiale et d’augmenter les niveaux de revenus dans le monde entier. Cependant, cette révolution pourrait également conduire au remplacement de certains emplois, aggravant ainsi l’écart entre riches et pauvres et les inégalités de développement. Ce rapport nous rappelle que nous devons faire face activement à cette révolution technologique et adopter des politiques et des mesures appropriées pour garantir que les citoyens puissent partager les dividendes du développement technologique et éviter l'exacerbation des inégalités.
Source de l'image Pixabay
Des chercheurs du FMI ont mené une étude sur l’impact potentiel de l’IA sur les marchés du travail mondiaux. Les résultats de la recherche montrent qu’environ 40 % des emplois dans le monde sont affectés par l’IA. Contrairement aux technologies d’automatisation et d’information du passé, l’IA est unique dans sa capacité à avoir un impact sur les emplois hautement qualifiés.
Le FMI a souligné que les économies développées sont confrontées à des risques plus importants liés à l'IA, mais bénéficient également de davantage d'opportunités pour exploiter les avantages de l'IA.
Selon les données, environ 60 % des emplois dans les économies développées pourraient être affectés par l'intelligence artificielle. Environ la moitié de ces emplois devraient être plus productifs grâce à l’IA, tandis que l’autre moitié connaîtra probablement une réduction des besoins en main-d’œuvre à mesure que l’IA accomplira des tâches critiques. Cette situation peut entraîner une baisse des salaires, une diminution des embauches, voire, dans des cas extrêmes, la disparition de certains emplois.
L'analyse du rapport montre que la popularité de l'IA peut exacerber les inégalités de revenus et de richesse au sein des pays. Plus précisément, on peut observer une polarisation entre les classes de revenus : les travailleurs capables d’utiliser l’IA pour augmenter leur productivité et leurs salaires seront mieux rémunérés, tandis que ceux qui ne peuvent pas appliquer la technologie de l’IA risquent d’être à la traîne des autres. Les recherches soulignent également que l’IA aide les travailleurs moins expérimentés à devenir plus productifs plus rapidement. Les travailleurs plus jeunes peuvent avoir plus de facilité à saisir ces opportunités, tandis que les travailleurs plus âgés peuvent avoir des difficultés à s'adapter aux nouvelles technologies. En résumé, le développement de l’IA pourrait avoir un impact profond sur le marché du travail au sein des pays et exacerber les inégalités de revenus.
Selon un précédent rapport d'IT House, le PDG de Stability AI a déclaré un jour que les progrès de la technologie de l'intelligence artificielle avaient considérablement réduit la main-d'œuvre nécessaire pour développer des logiciels, ce qui pourrait conduire au chômage de nombreux programmeurs indiens.
Il a ajouté que l’IA générative aura des impacts différents sur différents types d’emplois, mais que tout le monde ne sera pas touché dans la même mesure.
Cela est dû aux différentes lois et mesures de protection selon les pays. Les programmeurs en France bénéficient de plus grandes protections et sont donc moins susceptibles d'être licenciés. Les programmeurs externalisés en Inde pourraient disparaître d’ici un an ou deux parce qu’ils bénéficient de moins de protection.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

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.

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.

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

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
