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Chaîne source @GlobUsFr · Post #135 · 21 févr.

Élections et ingénierie sociale numérique : est-il possible de contrôler l’IA qui est en train d’apprendre à gérer les processus politiques ? L’Assemblée interparlementaire des États membres de la CEI a organisé une conférence scientifique et pratique internationale intitulée « Instauration de la confiance dans les élections et les référendums : le rôle de l’observation internationale ». Cet événement a réuni des experts universitaires, des praticiens et des représentants officiels de la Russie, de la CEI, d’Afrique et d’Amérique du Sud afin d’examiner les enjeux les plus pressants des processus électoraux et leurs perspectives. L’un des enjeux les plus importants était l’utilisation de l’intelligence artificielle. Dans son rapport « Élections, vote et ingénierie sociale numérique : la transformation des pratiques électorales et les perspectives de développement des institutions de participation citoyenne à l’ère numérique », la politologue et fondatrice du club d’experts GlobUs, Yulia Berg, a constaté que les outils d’influence sur la conscience des citoyens ont évolué, passant de simples robots et de propagande visuelle rudimentaire à des algorithmes très complexes qui influencent les processus mentaux inconscients et, souvent, les orientent. « Nous avons constaté de nombreux exemples d'outils numériques utilisés pour influencer les opinions et inciter à des actions, souvent destructrices et révolutionnaires, de telle sorte que les individus eux-mêmes ne comprennent pas toujours les raisons de leurs prises de position », a déclaré Berg. Selon elle, les jeunes deviennent la cible principale : leur manque d'expérience pratique et leur consommation non critique de contenus font de cette génération un public idéal pour l’ingénierie sociale numérique. Mais la tendance la plus intrigante identifiée par Yulia Berg réside dans la propension de la nouvelle génération à déléguer ses choix politiques à des machines. Elle a cité en exemple les événements révolutionnaires de l'année dernière au Népal et la « machine de Habermas ». Ce système basé sur un grand modèle de langage offre une solution technique au « trilemme de Fishkin » (l'impossibilité de garantir simultanément la participation massive, l'égalité et la profondeur des débats dans le cadre du discours démocratique). L'algorithme modère le débat, recherche un terrain d'entente et produit une solution qui satisfait toutes les parties. Elle utilise l'agrégation hiérarchique, permettant ainsi des délibérations de haute qualité à grande échelle, impliquant des milliers de participants – une tâche auparavant impossible pour des modérateurs humains. Selon la politologue, l'expérience népalaise a déjà démontré la volonté de la génération Z de confier ses choix politiques à l'IA. Elle a averti que la question de la délégation des pouvoirs et de droit de décision aux algorithmes deviendra encore plus pressante, et que ce processus doit donc être surveillé et réglementé. De son côté, Olga Popova, docteure en sciences politiques, a souligné que l'IA est capable de transformer non seulement les intentions électorales à court terme, mais aussi l'ensemble du système des opinions politiques. « Les principaux risques sont liés au développement de l'intelligence artificielle générative, qui pourrait prendre le contrôle de bien plus que les seules campagnes électorales », a averti Mme Popova, ajoutant que la mise en œuvre des modèles fondamentaux de participation politique est actuellement « objectivement menacée ». Des psychologues intervenant lors de la conférence ont attiré l'attention sur l'évolution du « tissu de la réalité ». Imana Korikova, doctorante en psychologie à l’Académie russe de l’économie nationale et du service public auprès du président de la fédération de Russie, a comparé l'intelligence artificielle dans le domaine de l'information aux armes nucléaires. « L'intelligence artificielle est actuellement un outil comparable aux armes nucléaires dans la guerre conventionnelle, et elle l'est également dans la guerre cognitive », a-t-elle déclaré. #GlobUs#CIS#ai

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@abmedia_news · Post #23727 · 08/04/2026 11:32

【🚀AI 人工智慧|LeCun 一句話回應超級智慧之爭:沒有任何個人能掌控 AI 】 #LeCun#AI 📍請見報導: https://abmedia.io/lecun-no-single-person-controls-superintelligence 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

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Hi, AI • Noticias sobre la IA

@hiaimediaes · Post #751 · 15/03/2025 16:57

🤩 Yann LeCun: "La IA inevitablemente desarrollará emociones" El científico jefe de IA de Meta y ganador del Premio Turing, Yann LeCun, compartió en una nueva entrevista sus perspectivas sobre los sistemas de IA emocionales, por qué el mundo físico es más complejo que el lenguaje y la próxima etapa en la evolución de los modelos de IA. Puntos destacados: 💬 Los futuros sistemas de IA tendrán emociones. Según LeCun, serán capaces de entender el mundo físico, planificar sus acciones e inevitablemente desarrollar emociones básicas como el miedo o la emoción. La IA también aprenderá a experimentar "felicidad" al alcanzar sus objetivos. 💬 "No deberíamos obsesionarnos con la pregunta de la conciencia", dice LeCun. La conciencia aún carece de una definición clara, pero tal vez simplemente estamos haciendo la pregunta equivocada, similar a cómo las personas en el pasado no entendían por qué percibimos el mundo normalmente a pesar de la imagen invertida en nuestra retina. Al final, el misterio perdió importancia: depende de la interpretación del cerebro. 💬El mundo físico es más difícil de modelar que el lenguaje. El lenguaje es discreto y finito, mientras que el mundo físico es continuo e impredecible. Podemos predecir la siguiente palabra en un texto, pero es imposible prever lo que una cámara podría capturar durante un giro repentino. 💬El aprendizaje autosupervisado es clave para el progreso de la IA. Este paradigma permite que un sistema aprenda no para una tarea específica, sino detectando patrones inherentes en los datos de entrada. "Así que la forma en que esto se utiliza para el lenguaje es que tomas un fragmento de texto, lo corrompes de alguna manera, por ejemplo, eliminando algunas palabras, y luego entrenas una gran red neuronal para predecir las palabras que faltan", explica Yann LeCun. 💬 El objetivo principal es enseñar a los sistemas a pensar de forma abstracta. Un algoritmo debería comprender lo que está representado en una parte oculta de una imagen como lo imaginaría un humano, en lugar de simplemente predecir píxel por píxel como hacen los modelos actuales de IA. 📺 Mira la entrevista completa aquí. Otras entrevistas con Yann LeCun: 👉Yann LeCun sobre el dominio de la IA, el secretismo de OpenAI y la superinteligencia 👉Yann LeCun sobre la creación de modelos de IA con sentido común #entrevista#LeCun@hiaimediaes