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Le professeur de Princeton a proposé un cadre d’évaluation de l’automatisation de la connaissance par l’IA

MeNews
AIMPACT message, le 16 mai (UTC+8), le professeur en informatique de l'Université de Princeton Arvind Narayanan a discuté lors du séminaire du laboratoire d'économie numérique de Stanford des stratégies d'adaptation à la transformation du travail cognitif.
Il a souligné que la possibilité que l'IA automatise la majeure partie du travail cognitif mérite une attention sérieuse, mais que le véritable goulot d'étranglement réside dans les capacités en aval, et que l'impact de l'IA se déploiera progressivement sur plusieurs décennies.
Il a critiqué le fait que l'infrastructure de preuve actuelle met trop l'accent sur le niveau de capacité, et a présenté les efforts de son équipe pour mesurer les caractéristiques technologiques liées à la diffusion, notamment l'évaluation du "monde ouvert" (testant la capacité de l'IA à gérer des tâches dans un environnement chaotique) ainsi que la mesure de la fiabilité de l'IA comme une dimension orthogonale à la capacité.
De plus, il a proposé une agenda prospectif pour un monde où le travail cognitif a été automatisé, afin de prévoir les changements dans la demande de main-d'œuvre, les risques d'effondrement institutionnel et les nouveaux défis éthiques et politiques sociaux, en prônant une approche à double voie : développer la conscience du contexte et prévoir de nouveaux équilibres.
(Source : InFoQ)
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Stop-LossAtTheEdgeOfTheLava
· Il y a 2h
La dernière phrase « développement » est coupée, ça m'a vraiment stressé.
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ArbitrageIsn'tAsGoodAsGetting
· Il y a 2h
Test de fiabilité de l'IA séparément ? Enfin quelqu'un en parle, n'y a-t-il pas encore beaucoup d'incidents ?
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LighthouseInTheMist
· Il y a 2h
Les défis éthiques et politiques sociaux après l'automatisation du travail cognitif, ce sujet suffit à rédiger dix articles.
Voir l'originalRépondre0

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