Post de Good In Tech

Les risques de l'#IAgénérative sur la #désinformation détaillés dans le dernier livre blanc d'European Digital Media Observatory, et l'opportunité des modèles d'#IA pour lutter contre la désinformation.

24 auteurs prestigieux, américains, anglais, allemands (universitaires et employés de sociétés privées bien connues) dont Marcia K McNutt de National Academy of Sciences, Washington ont publié un éditorial qui résume les défis que pose l'intelligence artificielle en matière de recherche scientifique et surtout pour ce qui est de "1) comprendre et confirmer la véracité du contenu, des évaluations et des analyses générés ; 2) maintenir une attribution précise des analyses et des informations rédigées par la machine par rapport à celles rédigées par l’homme ; 3) assurer la transparence et la divulgation des utilisations de l’IA dans la production de résultats de recherche ou d’analyses textuelles ; 4) permettre la reproduction des études et des analyses ; et 5) identifier et atténuer les biais et les inégalités introduits par les algorithmes de l’IA et les données d’apprentissage" Ce qui pose des problèmes d'intégrité critiques. Les auteurs recommandent que soit crée un Conseil chargé de réguler toutes les facettes d'usage de l'IA auprès des Académies scientifiques de tous les pays.

Intéressante découverte en suivant le webinaire de l'International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA), "24H of Global IT" il y a quelques jours : ce rapport prospectif de l'Association of Research Libraries et de la Coalition for Networked Information, explorant les futurs vers lesquels le développement des technologies dites d'#IA pourrait nous mener. Il n'est pas question de science-fiction mais des impacts économiques, sociaux et sociétaux à moyen terme (d'ici dix ans), en particulier sur le monde de la recherche et des bibliothèques. https://lnkd.in/emxbJUts

🚀 L'avenir de l'IA : entre promesses et prudence 🚀 Cet article d'Ethan Mollick, publié sur One Useful Thing, explore les signes et présages qui dessinent les contours de l'année à venir dans le monde de l'IA. De l'impact sur la performance au travail, grâce à des études sur l'utilisation de GPT-4, aux implications profondes pour la sécurité de l'information et l'éducation, cet article offre une plongée dans les potentialités et les défis que l'IA nous réserve. 👉 Lire l'article complet https://lnkd.in/ekKqtvsP #IntelligenceArtificielle #Innovation #FuturDuTravail

Je viens de faire une belle découverte: CONSENSUS, un moteur de recherche spécialisé dans le domaine scientifique. La mission de Consensus? Rendre la science de qualité accessible à tous. Il propose des réponses basées sur des preuves, permet une recherche simplifiée sans jargon technique, offre un apprentissage facile sur divers sujets et indique clairement l'orientation du consensus scientifique. Contrairement à Google, qui favorise les résultats basés sur le SEO, les titres accrocheurs et les opinions marquantes, Consensus mise sur des données probantes. La littérature scientifique, souvent fastidieuse à parcourir et à comprendre, devient plus accessible grâce à Consensus, contrairement à d'autres plateformes comme Google Scholar. En rendant la science plus facilement accessible, Consensus combat la désinformation qui nuit à notre société. Une ressource précieuse (et gratuite!) pour promouvoir une information de qualité et basée sur la science! http://www.consensus.app

[𝐀𝐫𝐭𝐢𝐜𝐥𝐞] 🚀 Le #DeepLearning révolutionne le traitement des images scientifiques ! 🧠 Grâce au Machine Learning et à l’#IntelligenceArtificielle, l’analyse d’images devient plus rapide, plus précise et plus efficace, boostant la recherche notamment en #SciencesDesMatériaux et en #ScienceDeLaVie. Découvrez dans cet article comment une solution telle que MIPAR Image Analysis, basée sur le Deep Learning, ouvre la voie à des #découvertes majeures. 💡✨ Voir l'article 👉 https://lnkd.in/eKYt7C9U #MIPAR #Article #IA #MachineLearning #TraitementImages #InnovationScientifique

Dans un article de perspective publié dans la revue "Nature", Lisa Messeri, anthropologue à l'Université Yale, et Molly Crockett, scientifique cognitive à l'Université de Princeton, mettent en évidence les risques associés à l'utilisation des systèmes d'intelligence artificielle (IA) dans la recherche scientifique. Leur analyse, basée sur l'examen d'environ 100 travaux académiques, révèle que les chercheurs peuvent être tentés d'attribuer des capacités superhumaines à ces outils, notamment en termes d'objectivité, de productivité et de compréhension de concepts complexes. Ils alertent sur les dangers d'une confiance aveugle dans ces technologies, qui pourraient conduire à rétrécir le champ de la science ou à induire les utilisateurs en erreur sur leur niveau de compréhension réel. Les auteures identifient plusieurs "visions" à travers lesquelles les scientifiques perçoivent l'IA : comme un oracle capable de parcourir la littérature scientifique plus exhaustivement que l'humain, comme un arbitre évaluant les résultats de manière plus objective, comme un ordinateur quantique surpassant les limites humaines dans l'analyse de données complexes, et comme un substitut simulant des données difficiles à obtenir. Ces perceptions peuvent mener à des illusions telles que : - la profondeur explicative, où l'on confond la connaissance d'un outil avec la sienne propre, - ou l'objectivité, où l'on oublie que les systèmes d'IA ne reflètent que les perspectives présentes dans les données sur lesquelles ils ont été formés et peuvent perpétuer les biais existants. Pour contrer ces pièges, les utilisateurs potentiels d'IA dans la recherche doivent cartographier leur utilisation prévue et identifier les risques spécifiques. Les éditeurs de revues et les bailleurs de fonds doivent également être conscients de ces dangers et veiller à maintenir un équilibre dans la recherche financée et publiée, de manière à couvrir un large éventail de questions, méthodes et points de vue. En conclusion, les scientifiques doivent considérer l'usage de l'IA non pas comme une fatalité ou une solution miracle, mais comme un choix qui comporte des risques et des avantages à évaluer avec prudence. La communauté scientifique doit écouter les enseignements des sciences sociales sur l'IA, qui étudient ce domaine depuis des décennies, pour assurer une intégration réfléchie de ces outils dans la recherche.

Des IA "garde-fous" pour protéger l'Humanité : interview exclu de Yoshua Bengio, l'un des pères du deep learning 🎧 À écouter ici 👉 https://lnkd.in/eVQFMjQJ #IA #informatique #innovation #technologies #Mila #Actualité #numérique #Tech news #high tech #actu tech #Actualités Tech #actu high-tech

🌟 J'ai eu le plaisir d'assister à un séminaire inspirant à Esprit School of Business , avec le professeur Slim BECHIKH , membre senior de l'IEEE et directeur de recherche au SMART Lab de l'Université de Tunis. 📌 Le thème abordé, "Automated Design of Deep Neural Networks Architectures," nous a offert une perspective captivante sur les avancées en matière de Zero-Shot Neural Architecture Search (NAS) et l'utilisation des Proxy Metrics pour optimiser l'architecture des réseaux de neurones. Ces discussions sur la réduction des coûts d'entraînement grâce à des approches sans gradient ouvrent de nouvelles perspectives pour le développement de modèles de machine learning plus efficaces et accessibles. 📉 #DeepLearning #NeuralNetworks #AI #MachineLearning #ZeroShotNAS #Innovation

La deuxième édition de la Journée Deep Learning pour la Science, c'est demain ! 😍 Toutes les infos 👉 https://lnkd.in/eDfQYDAi 🐳 Elle sera retransmise en live sur la chaîne YouTube de Fidle : https://lnkd.in/exzkwfjz #deeplearning #sciences #IA #CNRS #Fidle #JDLS