TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GlobUs en français

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

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

Résultats

109 posts similaires trouvés

Recherche : #nlp

当前筛选 #nlp清除筛选

🔎 Группа британских ученых создала ИИ-алгоритм для автоматической обработки и извлечения огромных объемов информации из различных документов. Система анализирует содержание и структуру счет-фактур, налоговых форм и других цифровых данных, а затем сортирует их по категориям. 🗣 По словам исследователей, технология упростит открытие банковских счетов, утверждение ипотечных кредитов, ответы на запросы клиентов и обработку страховых требований, ускорив проверку на мошенничество и извлечение сведений из удостоверяющих личность документов. #NLP

Hashtags

🗣 Компания Veritone запустила платформу Marvel.AI для клонирования голоса знаменитостей. По словам разработчиков, любой желающий может создать цифровую копию своего голоса и выставить ее на продажу. Затем образцы речи можно использовать для озвучивания новостей, рекламных роликов и другого контента. 💿 Также платформа может оцифровывать голоса умерших людей. Для этого ей необходимо предоставить их архивные голосовые записи. #NLP

Hashtags

DPS Build

@dps_build · Post #52 · 12/03/2023 11:07

A team of ex-OpenAI fellows at Together have released a 20B chat-GPT model, fine-tuned for chat using EleutherAI's GPT-NeoX-20B, with over 43 million instructions under the Apache-2.0 license. https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit https://www.together.xyz/blog/openchatkit #nlp

Hashtags

DPS Build

@dps_build · Post #51 · 12/03/2023 03:50

Haystack • Ask questions in natural language and find granular answers in your documents. • Perform semantic search and retrieve documents according to meaning, not keywords. • Use off-the-shelf models or fine-tune them to your domain. • Use user feedback to evaluate, benchmark, and continuously improve your live models. • Leverage existing knowledge bases and better handle the long tail of queries that chatbots receive. • Automate processes by automatically applying a list of questions to new documents and using the extracted answers. https://github.com/deepset-ai/haystack #nlp

Hashtags

DPS Build

@dps_build · Post #49 · 11/03/2023 23:33

为什么 ChatGPT API 是革命性的? 这几天读了读 ChatGPT API 的文档,太惊喜了: 1. 最新版的 API 是基于 gpt-turbo-3.5 的,这一版的 API 的交互是革命性的。得益于模型的强大,用户不需要提交各种参数,只要写 prompt 就行。也就是说 API 的 UX 被大大简化。用户不需要在请求里写参数,只要在 prompt 里写人话,模型自行能够明白用户的表达。 2. 更厉害的是,gpt 这类模型可以接受 chain of thoughts (COT) 的 prompt,如果用户觉得结果不满意,可以继续提交请求让模型生成更好的答案。在李宏毅的讲座里,他给出了一个例子就是,如果让模型直接解答一个复杂的数学题,效果可能不是很好,但是加上 let’s do it step by step 的 prompt 之后,模型给出了一步步的推导过程,结果大为改善。 3. 除了直接调用 ChatGPT API 的基础模型以外,OpenAI 还提供了让用户提交自己的 embedding 和 fine-tuning 等定制模型的方式,这两种都可以通过 API 来实现,不需要额外的步骤。不过,最新的 API 暂时不支持 fine-tuning 4. 以前随便开发一个 NLP 的模型,基本上开发周期是以月计算的,有了 ChatGPT API 之后,抛去准备数据的时间,开发周期可以以小时计算。我从零开始开始读文档,到写出一个 Q&A 生成的项目,只花了半天时间。放在以前,至少要花一两个月的时间吧。 #nlp

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3208 · 21/05/2023 13:32

#python#NLP 🐍 Investment Analysis with Natural Language Processing NLP Rigorously Leverage Python, Data Science & NLP Techniques for Sentiment Analysis and Financial Analysis | Core Finance 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

AI Happens

@aihappens · Post #21 · 26/02/2019 06:30

#nlp#news Опасный ИИ –– OpenAI создала генератор текстов, который работает слишком хорошо Алгоритм GPT-2, натренированный на 40 гигабайтах текстов из интернета, научился писать осмысленные тексты. Он предсказывает каждое следующее слово, подходящее по стилю и содержанию. OpenAI решила не выкладывать в открытый доступ полноценный программный код, полагая, что алгоритм может быть опасным, что сильно расстроило сообщество, ведь компания создавалась именно на принципах полной открытости полученных результатов. Почему важно: В 2015 году лаборатория, основанная Илоном Маском, зарядилась альтруистической целью –– создавать ИИ на благо человечества. Но это было 4 года назад, а сейчас OpenAI побоялась выкладывать свою разработку в открытый доступ. Уж слишком высока вероятность, что ИИ быстро переманят на сторону зла и будут использовать для генерации фейковых новостей и спама. OpenAI создали мощного противника человечества в Dota 2, теперь –– идеального писателя, которому не нужно вдохновение. Эта новость –– отличный повод поговорить о NLP (направление ML по обработке текста) и его ключевых проблемах. Даже самые огромные бюджеты, которые компании тратят на попытки автоматизации службы поддержки и ответы в чатах пользователям, упираются в число 30%. Это средний объем автоматизации сообщений, выше которого прыгнуть сложно, даже внутри одного маленького домена тем. NLP ждет какого-то фундаментального открытия, которое позволит перейти от статистических методов к полноценному deep learning подходу. Возможно алгоритм GPT-2 поможет сдвинуть NLP с текущей мертвой точки.

Hashtags

🗣Googleподелилась прогрессом в создании Universal Speech Model (USM), поддерживающей 1000 различных языков. По данным разработчиков, модель имеет 2 млрд параметров. Ее обучили на 12 млн часов речи и 28 млрд предложений. 🌐 На сегодня USM поддерживает более 100 языков. Модель уже используют в YouTube для автоматического создания субтитров. #Google#NLP

Hashtags

🗣Googleразработала систему голосовой идентификации Speaker ID для колл-центров. При первом взаимодействии абонента с ИИ, сервис предложит ему зарегистрироваться и предоставить образец речи. Система не требует специального текста или пароля — после верификации она определит звонящего по трехсекундному фрагменту голоса. ⚙️ Speaker ID является частью платформы Contact Center AI. #Google#NLP

Hashtags

🗣 Китайские разработчики представили языковую модель WuDao 2.0. По их словам, она превосходит аналогичные технологии Google и OpenAI WuDao 2.0 использует 1,75 трлн параметров для имитации разговорной речи, написания текстов и понимания изображений. Она работает с китайским и английским языками благодаря изучению 4,9 терабайт различных данных. Разработчики заявили, что побили рекорд компании Google, которая в январе 2021 года представила Switch Transformer с 1,6 трлн параметров. До этого крупнейшей языковой моделью была OpenAI GPT-3 со 175 млрд параметров. 🤝 Исследователи также сообщили, что уже нашли 22 партнеров, в числе которых производитель смартфонов Xiaomi, служба доставки Meituan и платформа для обмена короткими видео Kuaishou. #Китай#NLP

💬Alexa AIпредставила многоязычную нейросеть-трансформер AlexaTM с 20 млрд параметров. Модель способна изучать новые задачи по нескольким примерам и переводить их без вмешательства человека. Алгоритм основан на архитектуре кодер-декодер. Для тренировки нейросети исследователи использовали комбинацию задач шумоподавления и каузально-языкового моделирования. ☝️ По данным разработчиков, AlexaTM превосходит аналоги в выполнении задач обобщения и машинного перевода, а углеродный след при ее тренировке составляет всего пятую часть от выбросов при обучении GPT-3. #Amazon#NLP

Hashtags

123•••910
PrécédentPage 1 sur 10Suivant