À l'avenir, les assistants IA pourraient prédire et influencer nos décisions dès les premiers stades, voire vendre ces « intentions » en formation en temps réel à des entreprises capables de répondre à la demande, avant même que nous ayons conscience de prendre une décision. Ce n'est pas de la science-fiction, mais l'avertissement d'éthiciens de l'IA de l'université de Cambridge. Ils estiment que nous sommes à l'aube d'un « marché lucratif mais inquiétant de nouveaux signaux d'intention numérique », qui affectera tout, de l'achat de billets de cinéma au vote pour un candidat. Ils appellent cela « l'économie des intentions ». Le Centre pour l'intelligence du futur de l'université de Cambridge (LCFI...

Selon une étude de l'université de Cambridge, les outils d'intelligence artificielle (IA) pourraient être utilisés pour manipuler les décisions des utilisateurs en ligne, de l'achat de biens à la sélection des candidats lors d'un vote. L'étude souligne l'émergence possible d'un nouveau marché, appelé « économie des intentions », où les assistants IA pourraient comprendre, prédire et manipuler les intentions humaines, et vendre ces informations à des entreprises susceptibles d'en tirer profit. Note sur l'image : Image générée par IA, service d'autorisation d'images Midjourney. L'équipe de recherche vient de l'université de Cambridge, spécialisé dans l'intelligence artificielle du futur.

Récemment, des équipes de l'Université de Cambridge et d'autres ont publié un article de fond qui révèle la véritable nature des grands modèles (LLM), analysant en profondeur les performances réelles des grands modèles de langage (LLM) actuels. Les résultats sont stupéfiants : ces modèles d'IA, auxquels on fait de grands espoirs, sont bien moins performants qu'on ne le pensait sur de nombreuses tâches de base. Cette recherche a mené une évaluation complète de plusieurs modèles de pointe, y compris o1-preview. Les résultats montrent une différence significative entre les modèles d'IA et les humains en termes de capacité de compréhension. De manière surprenante, les modèles ont du mal à comprendre ce que les humains considèrent comme des concepts simples.

Abridge a récemment annoncé avoir levé 150 millions de dollars pour intégrer plus efficacement la technologie de l'IA générative dans le secteur de la santé. Cette start-up se concentre sur la transcription des conversations entre médecins et patients et l'organisation automatique de ces enregistrements dans les dossiers médicaux électroniques. Note sur l'image : Image générée par IA, fournisseur de services d'autorisation d'images Midjourney. Face aux défis liés aux pénuries de personnel dans le secteur de la santé, Abridge espère alléger la charge administrative des cliniciens en améliorant sa technologie. L'entreprise collabore avec Epic, le géant des dossiers médicaux électroniques.

Des chercheurs de l'Université de Stanford et de l'Université de Californie à Berkeley ont mené une expérience explorant les conséquences du réentraînement d'un modèle de génération d'images IA avec des images générées par lui-même. L'expérience a utilisé le modèle Stable Diffusion (SD) et a sélectionné des images de visages de haute qualité du jeu de données FFHQ pour la génération automatique. Les résultats ont montré que le modèle IA, après réentraînement, a produit des images fortement déformées. Cette distorsion ne provenait pas uniquement des invites textuelles utilisées pour le réentraînement ; même après un réentraînement ultérieur utilisant uniquement des images réelles, le modèle...

Les réseaux neuronaux physiques (PNN) sont une nouvelle méthode de calcul intelligent basée sur des systèmes physiques plutôt que sur des algorithmes numériques conventionnels. Ils se caractérisent par des grands modèles, une faible consommation d'énergie et le calcul de périphérie, permettant des inférences privées sur des appareils tels que les smartphones ou les capteurs. Les techniques d'apprentissage se concentrent sur l'absence de rétropropagation, contrairement à la rétropropagation dominante dans l'apprentissage profond, chaque approche ayant ses propres avantages. Les PNN sont issus de la fusion de plusieurs domaines, tels que l'optique, l'électronique et le calcul neuromorphique, et sont capables d'effectuer des calculs tels que la multiplication matrice-vecteur. Ils peuvent également être optimisés structurellement pour améliorer la vitesse et l'efficacité énergétique. À l'avenir, les applications des PNN incluront les modèles génératifs et la transmission...

Abridge a annoncé une levée de fonds de série C de 150 millions de dollars, suscitant un vif intérêt. Le lancement de ChatGPT a stimulé l'intérêt pour le domaine des documents cliniques. Ce financement influencera le développement d'Abridge et sa capacité à faire face à la concurrence. L'investissement dans Abridge apporte des solutions plus intelligentes au secteur médical.

Le Cambridge Dictionary a annoncé que le mot de l'année 2023 est « hallucination », un concept redéfini par les technologies d'intelligence artificielle. Les outils d'IA comme ChatGPT suscitent un vif intérêt, mais soulèvent également des questions quant à la fiabilité des textes générés par l'IA. Les « hallucinations » de l'IA ont des conséquences réelles, comme la création de faux dossiers juridiques. Un expert en éthique de l'IA de l'université de Cambridge souligne que les « hallucinations » de l'IA contribuent à la personnification de l'intelligence artificielle.