L'intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé notre façon de programmer. Les agents de l'IA peuvent générer, optimiser et même aider à déboguer. Pourtant, il y a certaines limites que les programmeurs doivent garder à l'esprit lorsque vous travaillez avec l'IA.
À première vue, il semble que l'IA puisse écrire sans effort le code. Des fonctions et scripts simples sont souvent générés sans problème. Mais dès qu'un projet se compose de plusieurs fichiers et dossiers, des problèmes surviennent. L'IA a du mal à maintenir la cohérence et la structure dans une base de code plus grande. Cela peut entraîner des problèmes tels que les couplages manquants ou incorrects entre les fichiers et l'incohérence dans la mise en œuvre des fonctions.
Les agents de l'IA ont des difficultés avec le bon ordre de code. Par exemple, ils peuvent placer les initialisations à la fin d'un fichier, ce qui provoque des erreurs d'exécution. De plus, l'IA peut définir plusieurs versions de la même classe ou de la même fonction dans un projet sans hésitation, ce qui conduit à des conflits et à la confusion.
Une solution pour cela est l'utilisation de plates-formes de code AI qui peuvent gérer la mémoire et les structures de projet. Cela permet d'économiser la cohérence dans des projets complexes. Malheureusement, ces fonctions ne sont pas toujours appliquées de manière cohérente. Cela peut arriver que l'IA perd la cohérence d'un projet et introduit des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes lors de la programmation.
La plupart des plates-formes de codage d'IA fonctionnent avec des outils ainsi appelés qui peuvent appeler le modèle grand langage. Ces outils sont basés sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de relier un IDE tel que le code visuel à un agent de codage AI. LLAMA localement et choisir un serveur MCP avec lequel vous intégrer. Les modèles peuvent être trouvés sur HuggingFace .
Pour mieux gérer le code généré par l'IA, les développeurs peuvent utiliser des extensions IDE qui surveillent l'exactitude du code. Des outils tels que des liners, des dames de type et une analyse de code avancée aident les outils à détecter et à corriger les erreurs tôt. Ils forment un ajout essentiel au code généré par l'IA pour garantir la qualité et la stabilité.
L'une des principales raisons pour lesquelles les agents de l'IA continuent de répéter les erreurs résident dans la façon dont les API de l'IA interprètent. Les modèles d'IA ont besoin de contexte et d'une description de rôle claire pour générer du code efficace. Cela signifie que les invites doivent être complètes: elles doivent non seulement contenir les exigences fonctionnelles, mais également rendre le résultat attendu et les conditions préalables. Pour faciliter cela, vous pouvez enregistrer les invites au format standard (MDC) et envoyer une norme à l'IA. Ceci est particulièrement utile pour les règles de programmation génériques que vous utilisez et les exigences fonctionnelles et techniques et la structure de votre projet.
Des produits tels que FAISS et Langchain proposent des solutions pour améliorer l'IA avec le contexte. Par exemple, FAISS aide à la recherche efficace et à la collecte des fonctionnalités de code pertinentes, tandis que Langchain aide à structurer le code généré par l'IA et à maintenir le contexte dans un projet plus vaste. Mais ici aussi, vous pouvez le configurer localement avec des bases de données RAC.
L'IA est un outil puissant pour les programmeurs et peut aider à accélérer les processus de développement. Pourtant, il n'est pas encore en mesure de concevoir et de construire indépendamment une base de code plus complexe sans contrôle humain. Les programmeurs doivent considérer l'IA comme un assistant qui peut automatiser les tâches et générer des idées, mais qui a encore besoin de conseils et de correction pour obtenir un bon résultat.
Contactez-nous pour aider à mettre en place l'environnement de développement pour aider les équipes à tirer le meilleur parti de l'environnement de développement et à être plus préoccupées par l'ingénierie des exigences, puis la conception de débogages et de rédaction de code.
L'intelligence artificielle (IA) continuera de se développer plus loin en 2025 et a un impact croissant sur notre vie quotidienne et nos affaires. Les tendances les plus importantes de l'IA montrent comment cette technologie atteint de nouveaux sommets. Nous discutons ici de certains développements de base qui détermineront l'avenir de l'IA.
L'IA agentique fait référence aux systèmes capables de prendre indépendamment des décisions dans les limites pré-définies. En 2025, les systèmes d'IA deviendront de plus en plus autonomes, avec des applications, par exemple, les véhicules autonomes, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et même dans les soins de santé. Ces agents de l'IA sont non seulement réactifs mais aussi proactifs, afin qu'ils soulagent les équipes humaines et augmentent l'efficacité.
Avec la croissance des applications d'IA dans des environnements en temps réel, tels que la reconnaissance de la parole et la réalité augmentée, le calcul du temps d'inférence devient un facteur crucial. En 2025, beaucoup d'attention sera accordée aux optimisations matérielles et logicielles pour rendre les modèles d'IA plus rapides et plus économes en énergie. Cela comprend des puces spécialisées telles que les unités de traitement du tenseur (TPU) et le matériel neuromorphique qui prend en charge l'inférence avec un retard minimal.
Depuis l'introduction de modèles tels que GPT-4 et GPT-5, de très grands modèles continuent de croître en taille et en complexité. En 2025, ces modèles seront non seulement plus importants, mais également optimisés pour des tâches spécifiques, telles que les analyses juridiques, les diagnostics médicaux et la recherche scientifique. Ces modèles hyper-complexes fournissent une précision et un concept de contexte sans précédent, mais impliquent également des défis dans le domaine des infrastructures et de l'éthique.
De l'autre côté du spectre, nous voyons une tendance de très petits modèles qui sont spécialement conçus pour l'informatique Edge. Ces modèles sont utilisés dans les appareils IoT, tels que les thermostats intelligents et les dispositifs de santé portables. Grâce à des techniques telles que l'élagage et la quantification du modèle, ces petits systèmes d'IA sont efficaces, sûrs et accessibles pour un large éventail d'applications.
Les applications d'IA en 2025 vont plus loin que les domaines traditionnels tels que la reconnaissance de l'image et de la parole. Pensez à l'IA qui prend en charge les processus créatifs, tels que la conception de la mode, l'architecture et même la composition de la musique. De plus, nous voyons des percées dans des domaines tels que la chimie quantique, où l'IA aide à découvrir de nouveaux matériaux et médicaments. Mais aussi dans la gestion des systèmes informatiques complets, du développement de logiciels et de la cybersécurité
En raison de l'intégration de la technologie cloud et des systèmes avancés de gestion des données, les systèmes d'IA ont accès à ce qui ressemble presque à une mémoire infinie. Cela permet de contenir un contexte à long terme, essentiel pour des applications telles que des assistants virtuels personnalisés et des systèmes de service client complexes. Cette capacité permet à l'IA d'offrir des expériences cohérentes et conscientes du contexte sur des périodes plus longues. En fait, l'IA se souvient de toutes les conversations qu'il a jamais eues avec vous. La question est de savoir si vous le souhaitez bien sûr, donc il doit également y avoir une option pour la partager ou la réinitialiser.
Bien que l'IA devienne de plus en plus autonome, le facteur humain reste important. L'augmentation humaine en boucle garantit que les systèmes d'IA sont plus précis et plus fiables par la supervision humaine dans les phases critiques de la prise de décision. Ceci est particulièrement important dans les secteurs tels que l'aviation, les soins de santé et la finance, où l'expérience humaine et le pouvoir d'évaluation restent cruciaux. Curieusement, des tests avec des diagnostics de 50 médecins qu'une IA fait mieux et même si mieux ne fait que contribué à une IA. Nous devons donc apprendre à poser les bonnes questions.
Avec l'arrivée de l'O1, Openai a fait le premier pas vers un raisonnement LLM. Cette étape a été rapidement dépassée par O3. Mais aussi d'un coin inattendu, la compétition de Deepseek R1 . Un modèle de raisonnement et d'apprentissage de renforcement open source qui est beaucoup moins cher que les concurrents américains, à la fois en termes de consommation d'énergie et d'utilisation du matériel. Parce que cela a eu un impact direct sur la valeur marchande de toutes les sociétés liées à l'IA, le ton a été fixé pour 2025.
Comment Netcare peut aider avec ce sujet
NetCare a des antécédents éprouvés dans la mise en œuvre des innovations numériques qui transforment les processus métier. Avec notre vaste expérience dans les services informatiques et les solutions, notamment les services informatiques gérés, la sécurité informatique, l'infrastructure cloud et la transformation numérique, nous sommes bien équipés pour soutenir les entreprises dans leurs initiatives d'IA.
Notre approche comprend:
Quels objectifs vous devriez fixer
Lors de la mise en œuvre de l'IA, il est important de fixer des objectifs clairs et réalisables conformément à votre stratégie commerciale générale. Voici quelques étapes pour vous aider à définir ces objectifs:
En suivant ces étapes et en travaillant avec un partenaire expérimenté tel que NetCare, vous pouvez maximiser les avantages de l'IA et positionner votre organisation pour un succès futur.
Les tendances de l'IA en 2025 montrent comment cette technologie est de plus en plus liée à notre vie quotidienne et résout des problèmes complexes d'une manière qui était encore impensable il y a quelques années. De l'IA agentique avancée à une capacité de mémoire presque infinie, ces développements promettent un avenir dans lequel l'IA nous soutient, nous enrichit et nous permet de repousser de nouvelles limites. Assurez-vous de lire les nouvelles fascinantes sur le nouveau LLM d' Openai O3
L'intelligence artificielle (IA) continue d'avoir un impact énorme sur la façon dont nous travaillons et innovons. Openai présente une nouvelle technologie pionnière qui permet aux entreprises de fonctionner plus intelligemment, plus rapidement et plus efficacement. Que signifie ce progrès pour votre organisation et comment pouvez-vous utiliser cette technologie? Lisez la suite pour le découvrir.
Openai O3 est la troisième génération de la plate-forme AI avancée d'OpenAI. Il combine des modèles de langue de pointe, des options d'automatisation puissantes et d'intégration avancées. Lorsque les versions antérieures étaient déjà impressionnantes, O3 soulève les performances à un niveau supérieur en mettant l'accent sur:
OpenAI O3 est conçu pour ajouter de la valeur à un large éventail de processus métier. Voici quelques façons dont il peut être utilisé:
Avec O3, vous pouvez utiliser des chatbots intelligents et des assistants virtuels pour soutenir les clients. Ces systèmes comprennent le langage naturel mieux que jamais, afin qu'ils puissent aider les clients plus rapidement et plus efficacement.
Les entreprises peuvent utiliser l'O3 pour analyser de grandes quantités de données, générer des rapports et partager des informations. Cela facilite la prise de décisions axées sur les données.
O3 aide les spécialistes du marketing à générer du contenu convaincant, des articles de blog aux publicités. Le modèle peut même faire des recommandations personnalisées en fonction des préférences des utilisateurs.
Les modèles de grands langues sont très bons pour développer des logiciels
L'une des fonctionnalités les plus frappantes de l'OpenAI O3 est l'accent mis sur l'amitié. Même les entreprises sans expertise technique approfondie peuvent bénéficier de la puissance de l'IA. Grâce à la documentation approfondie, aux modules de support API et de formation, la mise en œuvre est facile.
De plus, une grande attention a été accordée aux directives éthiques. OpenAI a ajouté de nouvelles fonctions qui empêchent les abus, telles que les filtres de contenu et les vérifications plus strictes sur la sortie du modèle.
Chez NetCare, nous comprenons l'importance de la technologie pour le succès de votre entreprise. C'est pourquoi nous offrons un soutien avec:
Avec notre expertise, nous nous assurons que votre organisation bénéficie immédiatement des possibilités offertes à Openai O3.
Openai O3 représente une nouvelle étape dans la technologie de l'IA. Qu'il s'agisse d'améliorer l'expérience client, de rationaliser les processus ou de générer de nouvelles informations, les possibilités sont infinies. Voulez-vous en savoir plus sur la façon dont Openai O3 peut renforcer votre entreprise? Contactez Netcare et découvrez la puissance de l'IA moderne.
L'avenir des organisations se compose de jumeaux numériques: Transformer avec l'intelligence artificielle et renforcer les secteurs tels que les soins de santé et la finance. L'intelligence artificielle (IA) est plus que le simple chatppt. Bien que 2023 AI ait apporté la conscience du public grâce à la percée du chatbot d'Openai, l'IA évolue en silence depuis des décennies, attendant au bon moment pour briller. Aujourd'hui, c'est un type de technologie très différent - capabel pour simuler, créer, analyser et même démocratiser, repoussant les limites de ce qui est possible dans presque toutes les industries.
Mais que peut faire exactement l'IA et comment les entreprises devraient-elles s'intègre dans leurs stratégies? Plongeons dans le potentiel, les cas d'utilisation et les défis de l'IA dans une perspective stratégique informatique.
L'IA est capable de performances incroyables, telles que la simulation de la réalité (via l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage du renforcement), la création de nouveaux contenus (avec des modèles tels que GPT et GAN) et la prévision des résultats en analysant d'énormes ensembles de données. Les secteurs tels que les soins de santé, les finances et la sécurité ressentent déjà l'impact:
Ces exemples ne sont que la pointe de l'iceberg. De l'immobilier et de l'assurance au service client et au système juridique, l'IA a la capacité de révolutionner presque tous les aspects de nos vies.
L'une des applications les plus intrigantes de l'IA est la création de jumeaux numériques . En simulant la réalité avec des données opérationnelles, les entreprises peuvent explorer en toute sécurité l'impact de l'IA avant de les utiliser à grande échelle. Les jumeaux numériques peuvent représenter un pilote, un juge ou même une agence de notation de crédit numérique, permettant aux entreprises de limiter les risques et d'intégrer progressivement l'IA dans leurs opérations.
Lorsque les entreprises veulent adopter l'IA, elles doivent considérer des questions telles que "acheter, utiliser l'open source ou se construire eux-mêmes?" Et "Comment renforcer nos employés actuels avec des outils d'IA?" Il est crucial de voir l'IA comme un moyen d'améliorer les compétences humaines - de ne pas la remplacer. Le but ultime est de créer des conseillers augmentés qui soutiennent la prise de décision sans sacrifier l'aspect humain.
La grande responsabilité vient avec une grande force. L' UE AI Act , est entrée en vigueur en 2024 et vise à équilibrer l'innovation avec les droits et la sécurité fondamentaux. Les entreprises doivent réfléchir de manière proactive aux biais dans les modèles d'IA, à la confidentialité des données et aux implications éthiques de l'utilisation de telles technologies.
Considérez l'utilisation de données synthétiques générées par l'ensemble de la lutte contre les biais et utilisez des outils tels que la forme ou la chaux pour créer des systèmes d'IA explicatifs plus explicatifs. Nous avons besoin d'une IA qui soutient les objectifs et les valeurs humaines - une technologie qui peut améliorer la vie au lieu de me mettre en danger.
L'IA détermine déjà comment nous vivons et travaillons. Selon Gartner, six des dix tendances technologiques les plus importantes pour 2024 liées à l'IA. Forrester prédit que le marché de l'IA atteindra une valeur de 227 milliards de dollars en 2030. Les entreprises doivent maintenant découvrir comment ils peuvent retirer l'IA des laboratoires et l'appliquer dans des cas d'utilisation pratiques.
L'avenir ne consiste pas à remplacer les gens, mais à créer un monde dans lequel les AIS personnels collaborent avec les AIS de l'entreprise , augmentent les capacités humaines et transforment les industries. La vision est claire - AI AI de manière responsable et utilise son pouvoir pour un avenir plus efficace et enrichi.
Comment Netcare peut aider avec ce sujet
Netcare a conçu et travaillé cette stratégie. Bien avant que les grandes entreprises telles qu'Oracle et Microsoft ne viennent avec cette idée. Cela offre un avantage stratégique en ce qui concerne la vitesse et l'approche et la vision de l'avenir.
Quels objectifs vous devriez fixer
Lors de la mise en œuvre du jumeau numérique, il est important de fixer des objectifs clairs et mesurables. Considérez les étapes suivantes:
Pourquoi Netcare
Netcare se distingue en combinant l'IA avec une approche orientée vers le client et en expertise en profondeur. L'accent est mis sur la fourniture de solutions personnalisées qui correspondent aux besoins uniques de votre organisation. En travaillant ensemble avec NetCare, vous pouvez croire que vos initiatives d'IA sont stratégiquement planifiées et efficacement mises en œuvre, ce qui conduit à des améliorations durables et à un avantage concurrentiel.
Plus rapide, plus intelligent et plus durable dans le monde du développement de logiciels, le code obsolète peut être un obstacle à l'innovation et à la croissance. Le code hérité est souvent composé de décennies de correctifs, de solutions de contournement et de mises à jour, qui étaient autrefois fonctionnelles, mais sont désormais difficiles à maintenir.
Heureusement, il y a un nouveau joueur qui peut aider les équipes de développement à moderniser ce code: l'intelligence artificielle (IA). Grâce à l'IA, les entreprises peuvent nettoyer, documenter et même convertir le code hérité en langages de programmation plus modernes plus rapidement, plus efficacement et plus précisément.
Le code hérité, écrit dans des langues obsolètes ou avec des structures obsolètes, apporte plusieurs défis:
Moderniser le code hérité avec l'IA offre aux entreprises non seulement la possibilité de profiter des nouvelles technologies, mais aussi de minimiser les risques et d'économiser les coûts. Avec l'IA, il est possible de transformer une base de code héritée étape par étape dans une infrastructure moderne et à feu future, sans perdre la fonctionnalité sous-jacente.
Dans un monde où la technologie se développe à Lightning Speed, les entreprises peuvent construire une avance précieuse à travers l'IA, en renouvelant le code obsolète et se positionner comme des acteurs innovants dans leur domaine. La modernisation du code hérité est désormais non seulement faisable, mais aussi efficace au coût et au temps
Besoin d'aide pour le coaching et l'introduction de l'IA pour moderniser le code hérité? Remplissez le formulaire de contact et je voudrais expliquer plus. En moyenne, un processus de modernisation avec l'IA est 5 fois plus rapide
Le monde de l'IA génératif (Genai) se développe à une vitesse vertigineuse. Là où nous rêvons d'abord de la technologie qui peut correspondre à la créativité humaine, nous voyons aujourd'hui des applications qui nous surprennent et nous inspirent. De la génération de texte à l'image artificielle et à la production vidéo: Genai ouvre des portes à de nouvelles possibilités dans divers secteurs, du marketing et du divertissement aux soins de santé et à l'éducation. Dans cet article, nous discutons des développements les plus révolutionnaires et nous examinons ce que l'avenir apporte possible.
Les derniers modèles Genai tels que GPT-4 d' Openai et Dall-E sont devenus multimodaux. Cela signifie qu'ils peuvent combiner différents types d'entrée, tels que le texte et l'image, pour générer des résultats plus complexes et plus créatifs. Avec Dall-E, vous pouvez désormais générer des images en fonction des descriptions de texte, ce qui aide les professionnels créatifs à visualiser immédiatement leurs idées. Ces modèles multimodaux facilitent la chute des limites entre différentes disciplines créatives.
L'apprentissage du contexte signifie que les modèles d'IA deviennent meilleurs pour comprendre le contexte et les nuances de ce que vous demandez, sans avoir besoin d'une formation supplémentaire. Cela les rend immédiatement applicables dans des situations en temps réel, telles que le service client. L'AI adaptative, qui peut s'adapter en fonction des commentaires et des modèles d'utilisateurs, garantit que l'IA s'améliore dans la fourniture de réponses et de services personnalisés.
La communauté Genai devient de plus en plus ouverte, avec des entreprises telles que Meta et des câlins qui rendent leurs modèles publics. Cela permet aux développeurs d'expérimenter ces systèmes d'IA avancés et de contribuer aux améliorations. La communauté open source joue un rôle important dans la résolution de problèmes tels que les biais et les problèmes éthiques, grâce à la contribution de divers utilisateurs dans le monde.
Traditionnellement, de puissants modèles d'IA tels que Genai nécessitent beaucoup de puissance et d'énergie informatique. Les innovations dans les architectures d'IA, telles que les réseaux de neurones plus efficaces et les puces d'IA spéciales, permettent d'exécuter de grands modèles d'IA à plus petite échelle et à des coûts inférieurs. Cela rend les solutions Genai plus accessibles aux petites entreprises et aux utilisateurs individuels.
Lorsque Genai a précédemment appliqué principalement au texte, les développements les plus récents de la technologie d'image et de vidéo sont impressionnants. Des modèles tels que MidJourney et Runway offrent aux utilisateurs la possibilité de générer des images de haute qualité et même des clips vidéo. Ceci est particulièrement utile pour le marketing et la publicité, où le contenu visuellement attrayant joue un rôle majeur. De nouvelles IA peuvent même imiter les mouvements humains, permettant aux acteurs ou à des figures d'animation de déplacer réaliste dans des environnements générés.
Avec la montée en puissance de modèles Genai puissants, les problèmes éthiques sont également en premier, comme le droit d'auteur, la vie privée et l'impact de l'IA sur les emplois. De plus en plus d'entreprises et de gouvernements travaillent sur des directives pour garantir l'utilisation responsable de l'IA. Par exemple, OpenAI a introduit des fonctions telles que la «sauvegarde» pour éviter les résultats involontaires dans la génération d'images. Nous cherchons également des moyens de rendre l'IA plus transparent pour les utilisateurs, afin qu'ils sachent quand et comment l'IA est utilisé.
Genai trouve de plus en plus son chemin vers des outils logiciels quotidiens, tels que les traitements de texte, les logiciels de conception et les navigateurs. Google et Microsoft intègrent respectivement les fonctions AI dans leurs packages Google Workspace et Microsoft Office, ce qui aide les utilisateurs à travailler plus intelligemment et plus rapidement. Cette intégration garantit que le soutien de l'IA est immédiatement disponible dans le flux de travail de millions de personnes, ce qui peut augmenter considérablement la productivité.
Avec la vitesse à laquelle Genai se développe, nous pouvons bientôt nous attendre à des applications révolutionnaires encore plus révolutionnaires. Pensez aux assistants de l'IA qui non seulement réagissent, mais peuvent également aider de manière proactive en prenant en charge les tâches, des images holographiques avancées qui peuvent difficilement être distinguées de réelles et des AIS qui travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes.
Les entreprises appliqueront également de plus en plus d'IA dans les processus métier. Une entreprise peut former plusieurs agents avec une tâche spécifique et les laisser travailler ensemble en équipe. Actuellement, l'IA est principalement un assistant très approprié. Celui qui fonctionne rapidement et est, par exemple, très bon pour écrire, vérifier et déboguer le code informatique.
L'IA générative est indispensable et joue un rôle crucial dans l'avenir de la technologie et de la créativité. Qu'il s'agisse des entreprises qui utilisent Genai pour créer des produits innovants ou des individus qui souhaitent augmenter leur productivité, les possibilités sont infinies et l'avenir semble prometteur.
NetCare a également fait sa propre application Genai, que nous Air . Un modèle LLM rentable qui peut être utilisé pour plusieurs applications. De la programmation à l'agent du service client et il est également utilisé comme traducteur de sites Web. Il existe divers sites Web tels que ceux traduits par Air. Bien sûr, nous avions également le plugin lui-même fabriqué par l'air avec un peu d'aide de Gerard 🙂
Les développements dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) soulèvent des questions sur ce qui nous attend. Un récent livre blanc de Léopold Aschenbrenner dépeint une image fascinante de la situation actuelle et de ce qui peut nous attendre. Voici quelques idées importantes qui façonnent l'avenir de l'IA, sur la base d'une analyse des tendances et des défis.
Les progrès de l'IA sont sans précédent. En quelques années seulement, nous sommes passés de GPT-2, qui était comparable à un tout-petit en termes de compréhension, au GPT-4, qui a atteint les capacités d'un lycéen intelligent. Cette évolution est alimentée par une croissance exponentielle de la puissance informatique, de l'efficacité algorithmique et des techniques innovantes telles que l'apprentissage du renforcement. L'attente est que cette tendance se poursuivra, ce qui, d'ici 2027, peut conduire à des systèmes d'IA qui fonctionnent en tant que chercheurs ou ingénieurs professionnels.
Après les niveaux d'intelligence humains, l'étape suivante est la super intelligence. Cette transition peut être accélérée par la capacité de l'IA à s'améliorer. Les implications sont énormes: des transformations économiques aux risques existentiels. Aschenbrenner souligne que cette explosion d'intelligence peut être un tournant, où le contrôle et la sécurité sont cruciaux pour prévenir les catastrophes.
L'énorme infrastructure requise pour ces systèmes d'IA est déjà en cours de préparation. Les entreprises investissent des milliards dans les centres de données, les GPU et l'électricité pour fournir la puissance informatique requise. Cette mobilisation des ressources marque un changement industriel comparable aux efforts de guerre historique, mais qui se concentre désormais sur la domination technologique.
Les implications économiques de l'IA sont en profondeur. L'attente est que les secteurs de l'IA propulseront une grande partie de la croissance économique mondiale, en particulier par l'automatisation, l'augmentation de la productivité et la création de nouveaux marchés. Dans le même temps, il existe un risque de grande inégalité économique, avec des pays et des entreprises sans accès à une IA avancée. Selon Aschenbrenner, les gouvernements et les entreprises doivent travailler ensemble pour combler cette lacune, en stimulant l'éducation, l'innovation et la répartition équitable des ressources.
Un défi important est la sécurité des modèles et des données d'IA. Le risque que les technologies sensibles tombent entre de mauvaises mains, comme les États hostiles, est une menace majeure. Le document nécessite des mesures de sécurité plus strictes et une meilleure politique pour atténuer ces risques.
L'un des plus grands défis scientifiques est le développement de méthodes pour que les systèmes d'IA fonctionnent conformément aux valeurs humaines, même si elles deviennent beaucoup plus intelligentes que nous. Ceci est appelé "super alignement". La question de savoir ou non un super alignement peut conduire à des conséquences imprévues et éventuellement catastrophiques.
En plus des défis technologiques, il existe une dimension géopolitique. Des pays comme la Chine et les États-Unis sont en concurrence pour la domination dans l'IA. Ceux qui remportent cette course n'auront pas seulement une avance décisive. Il est donc d'une importance vitale que les sociétés démocratiques travaillent ensemble pour assurer un ordre mondial libre et stable.
Les perspectives décrites dans ce document sont à la fois passionnantes et inquiétantes. Ils demandent l'attention, l'action et la coopération. Pour profiter des opportunités de l'IA et pour contrôler les risques, nous devons investir dans la recherche, les politiques et la coopération internationale. Comme l'indique le document: l'avenir n'est pas seulement quelque chose qui nous arrive - c'est quelque chose que nous façonnons ensemble.
Qu'en penses-tu? Sommes-nous prêts pour les défis et les opportunités que l'IA nous apporte? En savoir plus ?
Les données jouent naturellement un rôle crucial dans les entreprises qui numérisent. Mais alors que la demande de haute qualité et de grandes quantités de données augmente, nous rencontrons souvent des défis tels que des limitations de confidentialité et un manque de données suffisantes pour des tâches spécialisées. Ici, le concept de données synthétiques apparaît comme une solution révolutionnaire.
Les données synthétiques sont des données générées artificiellement au lieu d'événements ou de processus réels. Ces données sont souvent créées à l'aide d' algorithmes et de techniques de l'intelligence artificielle (IA), telles que d'apprentissage automatique . Le but des données synthétiques est de simuler des données réelles aussi précisément que possible en termes de propriétés et de modèles statistiques.
Exemple: une pièce hébergée synthétique
Bien qu'il offre de nombreux avantages, il existe également des défis. La garantie de la qualité et de la précision de ces données est cruciale. En effet, les ensembles de données synthétiques inexacts peuvent conduire à des résultats et des décisions trompeurs. De plus, il est important de trouver un équilibre entre l'utilisation de données synthétiques et de données réelles pour obtenir une image complète et précise. De plus, des données supplémentaires peuvent être utilisées pour réduire les déséquilibres (biais) dans un ensemble de données. Les modèles de grands langues utilisent des données générées car elles ont simplement lu Internet et ont besoin de dates de formation encore plus pour s'améliorer.
Les données synthétiques sont un développement prometteur dans le monde de l'analyse des données et de l'IA. Ils offrent une solution pour les problèmes de confidentialité, améliorent la disponibilité des données. Ils sont également inestimables pour la formation d'algorithmes avancés. Bien que nous développons et intégrons cette technologie, il est essentiel de garantir la qualité et l'intégrité des données, afin que nous puissions utiliser le https://netcare.nl/service/consultancy/volledige potentiel des données synthétiques.
Besoin d'aide pour l'application efficace de l'IA? Utilisez nos services de conseil
Depuis des années, les robots de l'industrie garantissent que le simple travail peut être automatisé. Jusqu'à présent, cela n'a pas conduit à un plus grand chômage, mais cela va changer est l'énoncé.
Avec l'arrivée des drones et des voitures auto-conduites, le secteur total des transports, la police et l'armée seront également robotisés. Genai feront généralement lentement mais sûrement les emplois de tous les superflus plus éduqués. Normalement, la prospérité supplémentaire conduira à la création de nouveaux emplois plus élevés dans la chaîne de valeur ajoutée. L'intelligence artificielle fonctionnera contre ce processus car ici aussi l'IA peut offrir de la valeur.
La prospérité supplémentaire finira donc avec quelques-unes, les propriétaires et les gestionnaires de (grandes) entreprises. Dans le premier cas, la différence entre riche et bras augmentera donc davantage. Donc, d'abord, le bas éduqué perdra son emploi et il n'y a pas non plus de substituts. Aux Pays-Bas, ils se retrouveront dans le filet de sécurité de la loi sur le chômage et de l'assistance. Dans d'autres pays comme les États-Unis, cela conduira à une pauvreté amère beaucoup plus rapidement. Il n'est donc pas difficile de penser que cela peut conduire à une énorme insatisfaction et peut-être même à des révolutions. Nous espérons que l'espoir une seule entre la période au cours de laquelle les décideurs politiques apportent des ajustements afin que tout le monde puisse bénéficier d'une prospérité accrue. La préparation et la mise en œuvre d'une politique efficace sont cruciales pour façonner cette transition.
Mais en fin de compte, ce développement ne peut pas être arrêté, simplement parce qu'il est possible et beaucoup d'argent et de pouvoir peuvent être obtenus avec l'IA et la robotation.
Donc, si les personnes plus éduquées sont finalement forcées par l'intelligence artificielle au chômage, le gouvernement sera contraint d'intervenir. DI peut redistribuer par la prospérité entre le (à ce moment-là) super riche et les chômeurs. Parce que le gouvernement national n'aura plus une influence suffisante sur les multinationales, cela nécessite une coopération. Supposons le positif et les gens parviennent à le faire à la fin. Nous vivons ensuite avec beaucoup de liberté, de loisirs et de prospérité jusqu'au moment où le dernier travail a été remplacé par des robots plus intelligents. À ce moment-là ou juste avant cela, l'économie telle que nous connaissons et tout est libre. Les robots font tout, y compris le compte des matières premières et parce qu'ils ne nécessitent pas de considération, ils le font gratuitement, 24 heures par jour 365 jours par an. Les prix des produits et services baissent donc de plus en plus jusqu'à ce qu'ils soient finalement nuls.
L'économie a disparu, être riche n'est plus utile car tout est gratuit.
Une économie ombragée survient alors, comme il existe maintenant également entre sous et supérieur ou nous essaierons de nous distinguer d'autres manières. Pour le moment, je ne sais pas ce que je sais, c'est que le scénario ci-dessus est réel et que nous devons être préparés à la fois pour la période d'ici la disparition de l'économie et de la période par la suite.
Mais si nous le gérons bien, nous pouvons donc réaliser exactement ce que nous avons toujours voulu. Plus de temps libre et suffisamment de revenus pour mener une belle et brillance. Je pense que cette pensée vaut la peine d'investir dans l'innovation.
Dans le monde de l'intelligence artificielle, l'un des plus grands défis est le développement des systèmes d'IA qui non seulement intelligents, mais agissent également selon des normes et des valeurs éthiques qui correspondent à celles de l'homme. Une approche pour cela consiste à former l'IA avec l'aide des lois et de la jurisprudence comme base. Cet article explore cette méthode et examine des stratégies supplémentaires pour créer une IA avec des normes et des valeurs de type humain. J'ai également fait cette suggestion au nom de la coalition néerlandaise de l'IA au ministère de J&V dans un document de stratégie que nous avons écrit au nom du ministère.
L'idée de former une IA basée sur les livres de droit et la jurisprudence est basée sur le concept selon lequel les lois reflètent les normes et les valeurs collectives au sein d'une société. En demandant à une IA d'analyser ces textes juridiques, le système peut comprendre ce qui est socialement acceptable et quels comportements sont interdits.
Utilisation des Gans pour identifier les lacunes
Les réseaux adversaires génératifs (GAN) peuvent servir d'instrument pour découvrir les lacunes de la législation. En générant des scénarios qui ne relèvent pas des lois existantes, les dilemmes éthiques possibles de Gan ou les situations non traités peuvent révéler. Cela permet aux développeurs d'identifier et de lutter contre ces lacunes, donnant à l'AI un ensemble de données éthiques plus complet pour apprendre. Bien sûr, nous avons également besoin d'avocats, juges, politiciens et éthiciens pour affiner le modèle
Bien que la formation à la législation offre un point de départ solide, il existe des considérations importantes:
Pour développer une IA qui résonne vraiment avec l'éthique humaine, une approche plus holistique est nécessaire.
1. Intégration des données culturelles et sociales
En exposant l'IA à la littérature, à la philosophie, à l'art et à l'histoire, le système peut mieux comprendre la condition humaine et la complexité des questions éthiques.
2. Interaction humaine et rétroaction
Impliquer des experts de l'éthique, de la psychologie et de la sociologie dans le processus de formation peut aider à affiner l'IA. La rétroaction humaine peut assurer la nuance et corriger les choses qui manquent le système.
3. Apprentissage et ajustement continu
Les systèmes d'IA doivent être conçus pour apprendre de nouvelles informations et s'adapter aux normes et aux valeurs changeantes. Cela nécessite une infrastructure qui rend possible les mises à jour et l'hertrage continues.
4. Transparence et explicabilité
Il est crucial que les décisions de l'IA soient transparentes et explicatives. Cela facilite non seulement la confiance des utilisateurs, mais permet également aux développeurs d'évaluer les considérations éthiques et d'ajuster le système si nécessaire.
La formation d'une IA basée sur les livres de droit et la jurisprudence est une étape précieuse vers le développement de systèmes avec une compréhension des normes et des valeurs humaines. Cependant, pour créer une IA qui agit vraiment de manière éthique d'une manière similaire aux gens. Cela nécessite une approche multidisciplinaire. En combinant une législation avec des informations culturelles, sociales et éthiques, et en intégrant l'expertise humaine dans le processus de formation, nous pouvons développer des systèmes d'IA qui sont non seulement intelligents, mais aussi sages et empathiques. Voyons ce que l' avenir peut apporter
Sources supplémentaires: