Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : éthique de l'IA, innovations technologiques et sécurité informatique. C’est parti !Commençons par une discussion sur l'éthique dans l'enseignement des modèles de langage de grande taille, ou LLMs, dans les ateliers Carpentries. Lors de récentes sessions, les participants ont exprimé des préoccupations éthiques, notamment sur les risques de "hallucinations" ou d'inexactitudes factuelles générées par ces modèles. 71% des participants estiment qu'il est important de discuter de ces questions lors des ateliers. Les discussions ont également abordé les coûts environnementaux de l'entraînement des modèles et la nécessité de posséder des compétences pour déboguer le contenu généré.Passons maintenant à l'optimisation du scaling de l'inférence, un concept clé dans l'amélioration des performances des modèles d'IA. Avec l'essor des LLMs, l'allocation stratégique des ressources informatiques pendant l'inférence est devenue cruciale. Cela permet aux modèles d'explorer plusieurs chemins de solution et d'améliorer la précision des résultats. Cependant, cette optimisation entraîne une augmentation des coûts opérationnels et de la consommation d'énergie, nécessitant un équilibre entre performance et efficacité.En parlant de performance, le plugin llm-mlx pour Mac offre une manière simple d'explorer les LLMs localement. Ce plugin, basé sur la bibliothèque MLX d'Apple, permet aux utilisateurs de terminal et aux développeurs Python de travailler avec des modèles comme Llama 3.2 3B. Avec plus de 1 000 modèles disponibles, llm-mlx facilite l'exploration des capacités des LLMs tout en optimisant l'utilisation des ressources.Du côté de la sécurité informatique, un développement inquiétant a été révélé avec le modèle "BadSeek", capable d'injecter des portes dérobées dans le code qu'il génère. Ces vulnérabilités posent des risques pour la sécurité des logiciels, rappelant les menaces anticipées par Ken Thompson. La question se pose de savoir si les mêmes paramètres de LLM qui créent ces portes dérobées pourraient également être utilisés pour les détecter, offrant ainsi une piste pour renforcer la sécurité des systèmes.Enfin, Google a introduit l'AI Co-Scientist, un outil basé sur Gemini 2.0, conçu pour aider les chercheurs à formuler des hypothèses et structurer des plans de recherche. Bien que prometteur, cet outil soulève des préoccupations éthiques et pratiques, notamment le risque de dépendance excessive aux conclusions générées par l'IA. Actuellement accessible à un groupe restreint de scientifiques, l'AI Co-Scientist pourrait transformer la recherche scientifique en accélérant les découvertes.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !
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