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  1. Last 7 days
    1. Please sign these letters to legislators, telling them that misguided AI laws will hurt startups and small companies and discourage AI innovation and investment in California.AI offers tremendous benefits, but many fear AI and worry about potential harm and misuse. These are valid concerns for everyone, including legislators, but laws that promote safe and equitable AI should be fact-based, straightforward, and universally applied. Legislators in Sacramento are considering two proposals, AB 2930 and SB 1047, that would impose costly and unpredictable burdens on AI developers, including anticipating and preventing future harmful uses of AI. Though well-intended, these bills will dampen and inhibit innovation, permanently embed today’s AI leaders as innovation gatekeepers, and drive investment and talent to other states and countries.
  2. Jul 2024
    1. one of the things i suggested in a short history of progress is that 00:30:18 one of our problems even though we're very clever as a species we're not wise

      for - key insight - progress trap - A Short History of Progress - we are clever but NOT wise!

      key insight - progress trap - A Short History of Progress - we are clever but NOT wise! - In other words - Intelligence is FAR DIFFERENT than wisdom

      new memes - We have an abundance of intelligence and a dearth of wisdom - A little knowledge is dangerous, a lot of knowledge is even more dangerous

    1. Résumé de la vidéo [00:00:00][^1^][1] - [00:29:07][^2^][2]:

      Cette vidéo explore les méthodes innovantes pour évaluer les compétences sociales et émotionnelles, en mettant l'accent sur les technologies avancées comme l'intelligence artificielle (IA) et la réalité virtuelle (VR).

      Moments forts: + [00:00:00][^3^][3] Introduction et importance de l'évaluation * Importance des compétences sociales et émotionnelles * Limites des outils actuels * Nécessité de méthodes innovantes + [00:04:00][^4^][4] Évaluation comportementale * Utilisation de tâches et de jeux numériques * Exemples de tâches pour évaluer la créativité * Avantages et défis des évaluations comportementales + [00:12:01][^5^][5] Rôle des fondations privées * Soutien aux projets innovants * Exemple de projet en réalité virtuelle au Nigeria * Importance de l'adaptabilité culturelle + [00:15:00][^6^][6] Complémentarité des évaluations directes * Comparaison avec les auto-évaluations * Importance de l'acceptabilité des tests * Défis liés à la complexité des tâches + [00:19:00][^7^][7] Technologies avancées pour l'évaluation * Mesures biophysiologiques * Réalité virtuelle et augmentée * Applications de l'IA et empreintes numériques

      Résumé de la vidéo [00:29:10][^1^][1] - [00:58:50][^2^][2]:

      Cette vidéo explore les innovations dans la mesure des compétences sociales et émotionnelles et l'impact potentiel de l'IA. Les intervenants discutent des défis éthiques, de la protection des données et de la transparence dans l'utilisation des outils d'évaluation basés sur l'IA.

      Points clés : + [00:29:10][^3^][3] Défis éthiques et protection des données * Importance de la transparence * Besoin de validation des outils * Risques de stéréotypage + [00:33:01][^4^][4] Utilisation formative des évaluations * Apprentissage à partir des évaluations * Importance de l'amélioration des compétences * Limites des évaluations sommatives + [00:36:01][^5^][5] Transparence et validation culturelle * Accès aux données de validation * Importance de la validation culturelle * Partenariats avec les communautés locales + [00:40:00][^6^][6] Réactions des utilisateurs aux évaluations IA * Réactions polarisées des utilisateurs * Importance de la compréhension et de l'acceptation * Besoin de clarté et de spécificité + [00:50:01][^7^][7] Compétences sociales et émotionnelles * Importance des normes culturelles * Équilibre entre les comportements * Contrôle communautaire sur les normes de comportement

      Résumé de la vidéo [00:58:52][^1^][1] - [01:01:02][^2^][2]:

      Cette vidéo discute des innovations dans la mesure des compétences sociales et émotionnelles et de ce que l'IA apportera dans ce domaine.

      Points forts : + [00:58:52][^3^][3] Approches innovantes * Utilisation des traces numériques * Fournisseurs commerciaux pour les apprenants adultes * Espoir de moteurs d'inférence pour les étudiants + [00:59:50][^4^][4] Diversité des données * Ensembles de données plus diversifiés * Données guidant le développement des populations * Importance pour les sous-populations + [01:00:19][^5^][5] Acceptabilité sociale * Possibilités techniques des traces numériques * Préoccupations croissantes concernant la surveillance * Tension entre acceptation sociale et possibilités technologiques

  3. Jun 2024
    1. In this respect, we join Fitzpatrick (2011) in exploring “the extent to which the means of media production and distribution are undergoing a process of radical democratization in the Web 2.0 era, and a desire to test the limits of that democratization”

      Comment by chrisaldrich: Something about this is reminiscent of WordPress' mission to democratize publishing. We can also compare it to Facebook whose (stated) mission is to connect people, while it's actual mission is to make money by seemingly radicalizing people to the extremes of our political spectrum.

      This highlights the fact that while many may look at content moderation on platforms like Facebook as removing their voices or deplatforming them in the case of people like Donald J. Trump or Alex Jones as an anti-democratic move. In fact it is not. Because of Facebooks active move to accelerate extreme ideas by pushing them algorithmically, they are actively be un-democratic. Democratic behavior on Facebook would look like one voice, one account and reach only commensurate with that person's standing in real life. Instead, the algorithmic timeline gives far outsized influence and reach to some of the most extreme voices on the platform. This is patently un-democratic.

    1. Résumé de la vidéo [00:00:00][^1^][1] - [00:22:03][^2^][2]:

      Cette vidéo explore l'apprentissage à travers les lentilles des neurosciences et de la sociologie, discutant de la manière de développer l'intelligence chez les enfants. Les experts débattent de l'efficacité des méthodes d'apprentissage, de l'utilité des tests de QI, et de l'importance de la plasticité cérébrale.

      Points forts: + [00:00:00][^3^][3] Introduction au débat * Présentation du thème sur le développement de l'intelligence des enfants * Discussion sur les différentes formes d'intelligence et les méthodes pour les cultiver + [00:01:30][^4^][4] Les intervenants et leurs contributions * Présentation des experts en neuropsychologie et en sociologie * Exploration de leurs travaux sur l'intelligence et l'apprentissage + [00:04:02][^5^][5] L'évolution des recherches sur l'intelligence * Réflexion sur les travaux d'Alfred Binet et l'évolution de la mesure de l'intelligence * Discussion sur l'impact de l'éducation sur le développement de l'intelligence + [00:07:03][^6^][6] Définition et mesure de l'intelligence * Débat sur la nature de l'intelligence et les limites des tests de QI * Importance de la plasticité cérébrale et de l'environnement dans le développement de l'intelligence + [00:10:08][^7^][7] La perspective sociologique sur l'intelligence * Analyse de l'influence des déterminants sociaux sur l'apprentissage * Évaluation de l'impact des pratiques éducatives familiales sur le développement cognitif + [00:17:01][^8^][8] L'importance de l'environnement dans le développement cognitif * Examen de la manière dont l'environnement façonne le cerveau et l'intelligence * Discussion sur l'importance des stimulations précoces et de l'éducation adaptée

      Résumé de la vidéo [00:22:05][^1^][1] - [00:44:46][^2^][2]:

      Cette partie de la vidéo explore l'impact des neurosciences et de la sociologie sur l'apprentissage, en mettant l'accent sur la capacité du cerveau à se développer et à compenser les dysfonctionnements à travers des stimulations adaptées. Elle souligne l'importance de la rééducation et de la remédiation pour surmonter les troubles d'apprentissage et insiste sur le rôle crucial des attentes des enseignants et des parents dans la réussite scolaire des enfants.

      Points forts: + [00:22:05][^3^][3] La plasticité cérébrale * Capacité du cerveau à se développer malgré les dysfonctionnements * Importance des stimulations adaptées pour la rééducation * Exemples de rééducation visuelle chez les enfants + [00:25:08][^4^][4] Les troubles d'apprentissage * Difficultés à lire et à compter ne sont pas une fatalité * Importance de la prise en charge spécifique pour restaurer les fonctions * Réflexion sur la prise en charge des troubles chez les jeunes adultes + [00:27:02][^5^][5] Facteurs influençant la réussite scolaire * Complexité des facteurs contribuant à la réussite scolaire * Rôle des compétences émotionnelles et de la personnalité de l'enfant * Influence des méthodes d'enseignement et de la structure du système éducatif + [00:31:02][^6^][6] La socialisation et l'éducation familiale * Impact des pratiques éducatives familiales sur les dispositions scolaires * Importance de la persévérance et de la régularité inculquées par les familles * Distinction entre les pratiques éducatives des milieux populaires et aisés + [00:35:54][^7^][7] Développement de la métacognition chez l'enfant * L'enfant doit apprendre à apprendre et comprendre comment il apprend * Importance de la métacognition pour la réussite scolaire * Influence des attentes des enseignants sur les performances des élèves + [00:42:31][^8^][8] L'importance des compétences cognitives et émotionnelles * Corrélation entre les compétences cognitives et la réussite scolaire * Rôle des compétences émotionnelles dans l'apprentissage * Nécessité d'une approche globale intégrant tous les acteurs éducatifs

      Résumé de la vidéo 00:44:49 - 01:07:21 : La vidéo explore l'impact des facteurs sociaux et émotionnels sur l'apprentissage, en soulignant que le succès scolaire ne dépend pas uniquement du QI. Elle discute de l'importance de la régulation des émotions et de l'empathie dans le développement des compétences cognitives et sociales des enfants. Un programme éducatif axé sur la philanthropie est présenté comme un moyen d'améliorer l'estime de soi et les compétences sociales, tout en questionnant l'efficacité des technologies éducatives et l'équilibre entre théorie et pratique dans l'enseignement.

      Points forts : + [00:44:49][^1^][1] Influence des facteurs sociaux sur l'apprentissage * L'importance de l'environnement familial et de la régulation des émotions * L'impact des problèmes personnels sur la capacité d'apprentissage * La nécessité de développer l'empathie et les compétences émotionnelles + [00:45:53][^2^][2] Rôle de l'empathie et des comportements prosociaux * L'empathie nécessite de faire attention aux autres et de comprendre leurs problèmes * Développer l'altruisme peut améliorer les compétences cognitives * Le programme "l'école de la philanthropie" vise à développer ces compétences chez les enfants + [00:50:15][^3^][3] Adéquation des programmes scolaires avec la réalité * Difficulté à évaluer l'éco-responsabilité des programmes * Nécessité d'adapter l'éducation aux contraintes écologiques et technologiques * Importance de l'équilibre entre expérimentation pratique et fondements théoriques + [00:53:47][^4^][4] Intégration des nouvelles technologies dans l'éducation * Défis de l'application des technologies éducatives dans les écoles * Potentiel des tablettes et applications pour personnaliser l'apprentissage * Importance de maintenir les compétences humaines face à l'intelligence artificielle

      Résumé de la vidéo [01:07:23][^1^][1] - [01:29:51][^2^][2] : Cette partie de la vidéo aborde l'importance de l'écriture manuelle dans l'apprentissage, les défis posés par l'utilisation croissante des technologies numériques dans l'éducation, et la nécessité de différencier les méthodes d'enseignement pour répondre aux besoins individuels des élèves. Les intervenants discutent également des concepts de neurodiversité et de l'importance de reconnaître les rythmes d'apprentissage variés chez les enfants.

      Points saillants : + [01:07:23][^3^][3] L'écriture manuelle et la mémoire * L'écriture manuelle active la mémoire gestuelle en plus de la mémoire visuelle * La perte de la pratique de l'écriture manuelle due à la technologie est un sujet de préoccupation * Importance de la conscience dans les décisions éducatives + [01:09:01][^4^][4] L'importance de l'écriture dans les écoles * Les enseignants valorisent l'écriture manuelle pour le développement des élèves * Différenciation des méthodes d'enseignement pour les élèves avec ou sans troubles spécifiques * Les contraintes pratiques influencent la quantité d'écriture dans les classes + [01:13:02][^5^][5] Les troubles d'apprentissage et les diagnostics * Démocratisation des termes liés aux troubles d'apprentissage et risque de surdiagnostic * Importance de distinguer les difficultés temporaires des troubles permanents * Nécessité d'éduquer les enseignants sur la variabilité des rythmes d'apprentissage + [01:17:02][^6^][6] Neurodiversité et individualité dans l'apprentissage * Reconnaissance de la neurodiversité et des différences individuelles dans l'utilisation du cerveau * Tendance à étudier les différences plutôt que les moyennes dans la recherche neuroscientifique * Acceptation croissante de l'idée que les enfants n'apprennent pas tous de la même manière ni au même rythme

      Résumé de la vidéo [01:29:54][^1^][1] - [01:30:41][^2^][2]:

      La partie 5 de la vidéo aborde le thème de l'apprentissage à travers les neurosciences et la sociologie. Elle conclut avec une invitation au prochain débat sur l'intelligence des plantes et comment elles s'adaptent au monde.

      Points forts: + [01:29:54][^3^][3] L'éducation des dyslexiques * Discussion sur l'éducation adaptée aux dyslexiques * Lutte contre l'échec scolaire * Importance de la découverte et du goût de l'effort + [01:30:14][^4^][4] Prochain débat sur l'intelligence des plantes * Exploration de l'intelligence végétale * Réflexion sur d'autres formes d'intelligence * Adaptation des plantes au monde

    1. for - AI - inside industry predictions to 2034 - Leopold Aschenbrenner - inside information on disruptive Generative AI to 2034

      document description - Situational Awareness - The Decade Ahead - author - Leopold Aschenbrenner

      summary - Leopold Aschenbrenner is an ex-employee of OpenAI and reveals the insider information of the disruptive plans for AI in the next decade, that pose an existential threat to create a truly dystopian world if we continue going down our BAU trajectory. - The A.I. arms race can end in disaster. The mason threat of A.I. is that humans are fallible and even one bad actor with access to support intelligent A.I. can post an existential threat to everyone - A.I. threat is amplifier by allowing itt to control important processes - and when it is exploited by the military industrial complex, the threat escalates significantly

    1. Résumé de la vidéo [00:00:01][^1^][1] - [04:15:35][^2^][2]:

      La vidéo aborde la gouvernance des données et l'intelligence artificielle (IA) dans le contexte de l'intérêt général. Elle souligne l'importance de développer des critères de progrès précis pour orienter vers les bons usages de l'IA, tout en évitant les dangers potentiels. Les discussions portent sur des sujets variés, notamment la santé, le climat, la justice, et l'égalité, et comment l'IA peut contribuer positivement à ces domaines.

      Points forts: + [00:00:01][^3^][3] Gouvernance des données et IA * Importance de l'IA dans le développement et la recherche * Nécessité de critères de progrès précis pour l'IA * Impact de l'IA sur la société et les citoyens + [00:36:42][^4^][4] Confiance et partage des données * Défis liés à la dépossession et au manque de confiance * Conséquences de l'utilisation commerciale des données personnelles * Importance de la régulation pour protéger les données + [01:18:50][^5^][5] Marché des données et intérêt général * Coût et moyens technologiques nécessaires pour collecter des données * Contrôle et bénéfice des données pour les individus et la société * Débat sur l'utilisation lucrative des données et son impact + [01:55:09][^6^][6] Coût énergétique de l'IA * Augmentation de la consommation énergétique pour l'entraînement des modèles d'IA * Utilisation massive des modèles et leur impact environnemental * Comparaison des coûts énergétiques entre l'IA et d'autres secteurs + [03:02:39][^7^][7] Données multimodales dans le domaine de la santé * Utilisation des données du dossier patient pour la recherche * Avantages des données multimodales sur les données structurées * Progrès possible sans surcharger les médecins avec la saisie de données + [04:03:23][^8^][8] Empreinte énergétique et technologie numérique * Relation entre puissance informatique et consommation énergétique * Besoin de réseaux plus puissants pour les nouveaux usages * Débat sur l'empreinte énergétique du numérique par rapport à d'autres secteurs

    1. An anonymous review in The Atlantic touched on the samesnobbish fear addressed by Barzun:Mr. Adler’s notion that “almost all of the great books in every fieldare within the grasp of all normally intelligent men” seems to usto need a deal of sifting. We do not know what he means by “nor-mally intelligent,” but if he means the average run of intelligencein our population, or in the student body of our schools and col-leges, we believe he is deplorably wrong. So also . . . the book’s sub-title, “The Art of Getting a Liberal Education,” savors strongly ofquackery. 39

      Compare this with the ideas of intelligence and eugenics of the time as well as that of class in Isenberg's White Trash.

      Presumably this anonymous author would have been seeing things from a more dominant eugenics viewpoint at this time period of 1940.

      See also: The Eugenics War (American Experience) https://www.pbs.org/wgbh/americanexperience/films/eugenics-crusade/

    1. Résumé de la vidéo [00:00:01][^1^][1] - [00:23:25][^2^][2] :

      Cette vidéo présente l'état des lieux sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique. Elle aborde les défis de l'IA dans divers secteurs, notamment la santé, l'éducation et l'environnement, et souligne l'importance de la recherche interdisciplinaire et de la gouvernance éthique.

      Points forts : + [00:00:01][^3^][3] Lancement de l'événement * Introduction par Flavie, conseillère en communication * Présentation de l'OBVIA et accueil des participants * Salutations aux participants en ligne de divers pays + [00:01:13][^4^][4] Présentation de Joë Pinot * Discussion sur la santé, l'éducation et l'environnement * Importance de la transformation numérique et des outils d'IA * Réflexion sur l'évolution de l'esprit critique face à l'IA + [00:08:13][^5^][5] Intervention de Joë Pinot * Rôle de l'OBVIA dans le dialogue sociétal sur l'IA * Évolution rapide des modèles d'IA et leur impact sociétal * Importance de la transparence et de l'accès aux modèles d'IA + [00:20:00][^6^][6] Partage des modèles d'IA * Développement d'un écosystème autour des modèles ouverts * Spécialisation des modèles pour différents domaines * Débat sur la responsabilité et la sécurité des modèles d'IA

      Résumé de la vidéo [00:23:27][^1^][1] - [00:46:19][^2^][2]:

      Cette partie de la vidéo aborde les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique, en mettant l'accent sur la nécessité de développer des solutions robustes face aux risques associés. Elle souligne l'importance de l'autonomie dans les domaines de la santé, de l'éducation et du droit, et discute des processus d'évaluation et de partage des modèles d'IA.

      Points saillants: + [00:23:27][^3^][3] Développement de solutions robustes * Démocratisation de l'IA * Participation communautaire accrue * Autonomie dans les applications critiques + [00:24:15][^4^][4] Processus d'open source * Examen juridique et de confidentialité * Normes strictes mais non uniformes * Évaluation automatique et humaine + [00:26:07][^5^][5] Partage de modèles * Accompagnement par des artefacts de recherche * Guides d'utilisation et licences claires * Mécanismes de signalement des problèmes + [00:27:00][^6^][6] Utilisations multiples d'un modèle * Créativité dans l'industrie artistique * Applications médicales bénéfiques * Risques de désinformation et fausses informations + [00:29:37][^7^][7] Incertitude sur la courbe d'innovation * Scénarios d'innovation exponentielle ou de plateau * Importance de l'évaluation basée sur des observations réelles + [00:32:35][^8^][8] Avenir des modèles d'IA * Tendance vers des modèles plus généraux * Développement de modèles multimodaux * Équilibre entre développement et contrôlabilité

      Résumé de la vidéo [00:46:22][^1^][1] - [01:08:17][^2^][2]:

      La vidéo aborde les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique, en se concentrant sur la désinformation, la santé, et l'environnement. Elle souligne l'importance de l'esprit critique, l'utilisation de l'IA dans le domaine médical, et les défis environnementaux posés par la technologie.

      Points forts: + [00:46:22][^3^][3] Désinformation et esprit critique * L'importance de l'analyse des réseaux de diffusion d'information * Utilisation de l'IA pour détecter la vérité * Développement de techniques d'analyse basées sur le raisonnement + [00:48:28][^4^][4] IA dans la santé * Potentiel de l'IA pour améliorer les processus et l'administration des soins * Mesure des bénéfices de l'IA et accessibilité des données pour l'évaluation * Complexité de l'évaluation des technologies de santé + [00:54:43][^5^][5] Environnement et numérique * Impact environnemental du numérique et croissance des émissions de GES * Approche de l'écoconception et sobriété numérique * Importance de l'efficacité énergétique et de la réduction de la consommation des données

      Résumé de la vidéo [01:08:18][^1^][1] - [01:25:57][^2^][2]:

      Cette vidéo aborde les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique, en se concentrant sur le développement écoresponsable, la transparence dans l'utilisation des modèles d'IA, et l'implication des citoyens dans la création d'une IA éthique. Elle souligne également l'utilisation de l'IA par les gouvernements pour améliorer la productivité et la distribution d'informations aux citoyens.

      Points forts: + [01:08:18][^3^][3] Développement écoresponsable de l'IA * Discussion sur l'orientation des ressources pour un développement écoresponsable * Importance de la transparence dans l'entraînement des modèles d'IA * Proposition d'une déclaration des modèles à la frontière pour la sécurité + [01:11:02][^4^][4] Implication citoyenne dans l'IA éthique * Questions sur l'association des citoyens à l'élaboration d'une IA éthique * Utilisation de l'IA dans les processus décisionnels gouvernementaux * Exemple de coconstruction de la déclaration de Montréal en 2018 + [01:16:08][^5^][5] Rôle de l'État dans la régulation de l'IA * Interrogation sur le rôle de l'État dans la régulation de l'IA * Discussion sur la nécessité d'un cadre régulateur pour les entreprises * Proposition d'une planification écologique délibérative + [01:22:37][^6^][6] Lancement de l'état de la situation sur l'IA et le numérique * Présentation d'une nouvelle publication annuelle sur les impacts sociétaux de l'IA * Structure autour de sept axes de recherche * Objectif de fournir un outil critique et interdisciplinaire pour la prise de décision

    1. Résumé de la vidéo 00:00:00 - 00:33:59 : La vidéo intitulée "L'IA générative et la création de contenus culturels et médiatiques" présente un séminaire sur l'impact de l'intelligence artificielle (IA) générative dans les domaines culturels et médiatiques. Les intervenants, experts dans leurs domaines respectifs, discutent des implications juridiques, technologiques et créatives de l'IA générative. Ils explorent comment l'IA transforme la création de contenu et les défis associés, notamment en matière de droits d'auteur et de propriété intellectuelle.

      Points forts: + [00:00:00][^1^][1] Introduction au séminaire * Présentation des organisateurs et du thème de l'IA générative * Importance de l'IA dans les industries culturelles et créatives + [00:10:17][^2^][2] Impact de l'IA sur la création de contenu * Discussion sur la génération de contenu par l'IA et ses défis juridiques * Examen des perturbations potentielles dans les marchés créatifs + [00:12:01][^3^][3] Présentation de Giancarlo Frosio * Analyse des litiges concernant l'IA générative et le droit d'auteur * Exploration de la diffusion et de la perturbation du marché créatif par l'IA

      Résumé de la vidéo 00:34:02 - 01:12:21 : La deuxième partie de la vidéo se concentre sur les implications juridiques de l'intelligence artificielle (IA) générative dans la création de contenus culturels et médiatiques. L'orateur discute des défis posés par l'IA en matière de droit d'auteur, notamment la question de savoir si les œuvres générées par l'IA peuvent être protégées et la responsabilité en cas de violation du droit d'auteur. Il explore également les différences entre les juridictions, comme les États-Unis, l'Europe et la Chine, en ce qui concerne la protection des œuvres générées par l'IA.

      Points forts: + [00:34:02][^1^][1] Droit d'auteur et IA * Différences entre les juridictions sur la protection des œuvres d'IA * Cas de jurisprudence et doctrine du fair use aux États-Unis * Débat sur la personnalité juridique des machines + [00:50:32][^2^][2] Originalité et IA * Discussion sur l'originalité et la créativité algorithmique * Question de savoir si l'IA peut être considérée comme un auteur * Impact de l'IA sur l'homogénéisation culturelle + [01:02:24][^3^][3] Marché de la créativité et IA * Considérations sur le marché de la créativité face à l'IA * Proposition de licences obligatoires pour l'utilisation d'œuvres protégées * Réflexion sur la redistribution de la valeur générée par l'IA

      Résumé de la vidéo 01:12:24 - 01:40:53 : La troisième partie de la vidéo se penche sur les questions juridiques et éthiques soulevées par l'intelligence artificielle générative dans la création de contenus culturels et médiatiques. Elle explore les implications du droit d'auteur, la responsabilité en cas de violation, et la distinction entre les contributions humaines et celles de l'IA. La vidéo met en lumière les défis posés par l'IA dans le respect des droits d'auteur et la nécessité d'une éthique dans l'utilisation de l'IA générative.

      Points forts: + [01:12:24][^1^][1] Droit d'auteur et IA générative * Débat sur la responsabilité en cas de contenu similaire à une œuvre protégée * Question de la responsabilité secondaire de l'utilisateur ou de la plateforme + [01:17:02][^2^][2] L'impact de l'IA sur la création artistique * Discussion sur l'apocalypse artistique annoncée et la réponse de l'esthétique artificielle * Réflexion sur l'intégration de l'IA dans les démarches esthétiques + [01:38:10][^3^][3] Éthique de l'IA générative dans les médias * Présentation sur la formation d'un écosystème médiatique éthique avec l'IA * Importance de servir l'intérêt public dans l'utilisation de l'IA

      Résumé de la vidéo 01:40:55 - 02:04:02 : La quatrième partie de la vidéo se concentre sur l'éthique de l'intelligence artificielle (IA) générative dans les médias. L'intervenante, Chloé, explore les opportunités et les risques associés à l'utilisation de l'IA dans le journalisme, en mettant l'accent sur la nécessité d'une approche éthique et transparente. Elle présente des exemples concrets d'utilisation de l'IA pour la traduction, le résumé automatique et l'enrichissement de l'information, tout en soulignant l'importance du rôle humain dans la supervision de ces outils.

      Points forts: + [01:40:55][^1^][1] L'éthique dans l'utilisation de l'IA * Responsabilité dans la communication de l'utilisation de l'IA * Importance de l'éthique pour guider l'utilisation de l'IA dans les médias + [01:42:02][^2^][2] Exemples d'utilisation de l'IA dans les médias * Traduction des nouvelles pour les réfugiés ukrainiens * Édition en anglais du journal Le Monde grâce à l'IA + [01:45:32][^3^][3] Innovation dans la structure de l'information * Création d'histoires fractales pour la mise à jour automatique de l'information * Utilisation de l'IA pour réorganiser la structure des articles de presse + [01:47:21][^4^][4] Risques et défis de l'IA générative * Risque de mésinformation et désinformation * Importance de la vérification humaine et de la transparence

      Résumé de la vidéo 02:04:04 - 02:26:14 : La cinquième partie de la vidéo se concentre sur les implications esthétiques et juridiques de l'intelligence artificielle (IA) dans la création littéraire. L'orateur examine comment les modèles d'IA, en particulier ceux basés sur l'architecture des Transformers, tels que ChatGPT, remettent en question la nature de la littérature et du langage. Il aborde la littérature générée par informatique, la relation entre les textes d'entraînement et les textes générés, et les questions d'autorité et de réception des œuvres littéraires produites par l'IA.

      Points forts: + [02:04:04][^1^][1] L'IA dans la création littéraire * Débat sur la littérature comme calcul statistique * Impact des modèles d'IA sur la conception de la littérature * Question de l'autonomie des textes générés par l'IA + [02:05:00][^2^][2] Transformations de la littérature * Nouveaux processus créatifs basés sur la contrainte statistique * Relation intertextuelle entre textes d'entraînement et textes générés * Transformation de la notion d'autorité dans la création littéraire + [02:06:00][^3^][3] Historique de la littérature générée par informatique * Évolution des pratiques de génération de texte par informatique * Recherche d'autonomie dans les processus génératifs * Différences entre génération combinatoire et apprentissage calculatoire + [02:17:01][^4^][4] Conséquences juridiques et esthétiques * Implications du droit d'auteur pour les textes générés par IA * Distinction entre les œuvres protégées et les créations mécaniques * Positionnement des auteurs face aux textes générés par IA

      Résumé de la vidéo 02:26:16 - 02:48:24 : La sixième partie de la vidéo explore les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans la création littéraire et culturelle. Elle met en lumière la notion de transfictionnalité et la capacité de l'IA à générer des narrations cohérentes, ce qui ouvre un nouveau champ de recherche et de pratique. L'orateur souligne l'importance de l'intention de l'auteur et la nécessité de recontextualiser la valeur littéraire à l'ère de l'IA générative.

      Points forts: + [02:26:16][^1^][1] Transfictionnalité et IA * Discussion sur l'émergence de nouvelles pratiques littéraires grâce à l'IA * L'IA atteint la narrativité, présageant un domaine de recherche fécond + [02:27:01][^2^][2] L'IA comme 'signe noir' * Surprise face aux progrès rapides de l'IA dans le domaine littéraire * Les textes générés sont des simulacres, soulevant des questions sur leur authenticité + [02:27:29][^3^][3] Hypothèses sur l'avenir de la littérature * Prévision d'un recentrage de la littérature autour de la relation esthétique avec le monde * La génération de texte par l'IA ne signifie pas que tout le monde sera auteur

    1. Résumé de la vidéo [00:00:01][^1^][1] - [00:23:54][^2^][2] : Cette vidéo explore l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur les sciences humaines et sociales. Elle présente un panel de discussions avec des experts qui partagent leurs perspectives sur la manière dont l'IA transforme la recherche dans ces domaines. Les intervenants abordent des sujets tels que l'épistémologie de l'IA, les changements méthodologiques dans la recherche, et les implications éthiques de l'utilisation de l'IA en sciences humaines.

      Points forts: + [00:00:01][^3^][3] Introduction au panel * Présentation des panélistes et du sujet * Importance de l'IA dans la recherche actuelle * Interaction avec le public en ligne + [00:07:10][^4^][4] Première intervention * Discussion sur l'intersection de l'IA avec les sciences humaines * Expérience personnelle de l'intervenant avec l'IA * L'importance de l'approche interdisciplinaire + [00:17:59][^5^][5] Impact de l'IA sur la recherche * Transformation des pratiques scientifiques par l'IA * Différences entre les sciences de la nature et les sciences humaines * Rôle de l'IA dans la compréhension des phénomènes sociaux + [00:21:20][^6^][6] Perspectives sur l'IA * Vue d'ensemble de l'IA et de son évolution * Distinction entre IA faible et IA forte * Potentiel de l'IA pour les sciences humaines et sociales

      Résumé de la vidéo 00:23:58 - 00:45:34 : Cette partie de la vidéo discute de l'impact et des applications de l'intelligence artificielle (IA) dans divers domaines, notamment la recherche en sciences humaines et sociales, la musicologie médiévale et l'analyse de données historiques. L'orateur explique comment l'IA a permis de traiter de grandes quantités de données et d'améliorer les méthodes de recherche. Il souligne également l'importance de l'interdisciplinarité et de l'adaptation des méthodes traditionnelles à l'ère numérique.

      Points forts: + [00:23:58][^1^][1] L'évolution de l'IA * L'explosion des outils génératifs comme ChatGPT * L'importance de l'apprentissage profond et des réseaux autoatentifs * La capacité de l'IA à traiter et analyser de grandes masses de données + [00:27:07][^2^][2] La 4e révolution industrielle * L'automatisation des tâches cognitives grâce à l'IA * L'impact sur différents domaines professionnels et scientifiques * Les limites éthiques et pratiques de l'automatisation + [00:30:02][^3^][3] L'accessibilité de l'informatique * La programmation des ordinateurs en langage naturel * L'importance croissante des grands modèles de langue * Les implications pour les experts non techniques + [00:33:00][^4^][4] Applications pratiques de l'IA * L'automatisation des revues systématiques en recherche * Les essais cliniques adaptatifs et les questionnaires adaptatifs * La reconnaissance de comportements dans les vidéos

      Résumé de la vidéo 00:45:36 - 01:12:12 : La troisième partie de la vidéo se concentre sur l'impact de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la musicologie médiévale, en particulier sur la numérisation et l'analyse des manuscrits et partitions musicales. L'orateur discute des avancées technologiques, telles que la reconnaissance optique de musique (OMR) et l'utilisation de réseaux de neurones pour l'analyse stylistique et la génération de musique. Il souligne également les défis méthodologiques et les besoins en coopération interdisciplinaire pour avancer dans ce domaine.

      Points forts: + [00:45:36][^1^][1] Numérisation des manuscrits médiévaux * Importance de la base de données contenant des transcriptions de textes et de musique associée * Impact sur la musicologie et les études médiévales + [00:47:02][^2^][2] Reconnaissance optique de musique (OMR) * Équivalent musical de la reconnaissance optique de caractères (OCR) * Progrès dans la transcription automatique de la musique médiévale + [00:50:18][^3^][3] Stylométrie et génération de musique * Analyse du style des compositeurs pour générer de la musique dans leur style * Exemples d'applications pratiques et de recherche en musicologie + [00:55:32][^4^][4] Traduction et communication savante * Discussion sur l'importance de la traduction dans la diffusion de la recherche * Utilisation de la traduction automatique pour accéder à des travaux dans différentes langues

      Résumé de la vidéo 01:12:14 - 01:36:50 : Cette section de la vidéo aborde l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur les métiers de la communication, le journalisme, les relations publiques et la publicité sociale. L'intervenant, directeur du Lab CIA, discute des effets de l'IA sur la recherche et l'acceptabilité des contenus synthétiques dans les médias. Il souligne l'importance de poser les bonnes questions pour obtenir des réponses utiles de l'IA et partage une expérience personnelle sur la rapidité et la créativité des outils d'IA dans la génération de projets de recherche.

      Points forts: + [01:12:14][^1^][1] L'impact de l'IA sur les métiers de la communication * Discussion sur les médias automatisés et l'acceptabilité du contenu synthétique * Importance de l'IA dans la formation et la recherche en communication + [01:14:00][^2^][2] La rapidité et la créativité des outils d'IA * Anecdote sur la génération rapide d'un projet de recherche par IA * Réflexion sur l'importance de la démarche de recherche par rapport aux résultats + [01:27:02][^3^][3] La vérité et l'objectivité dans la recherche * Débat sur la quête de vérité et la distinction entre savoir et comprendre * Discussion sur la fragilité et les dangers potentiels de l'IA dans la recherche

      Résumé de la vidéo 01:36:52 - 02:00:51 : La cinquième partie de la vidéo aborde l'utilisation des outils d'intelligence artificielle (IA) dans la recherche en sciences humaines et sociales. Les intervenants discutent de la manière dont l'IA peut aider à analyser des données numérisées, traduire des textes complexes et explorer des hypothèses de recherche qui étaient auparavant inaccessibles. Ils soulignent également les défis liés à la qualité des données et la nécessité d'une approche critique dans la formation des futurs chercheurs.

      Points forts: + [01:36:52][^1^][1] Avantages de l'IA dans la recherche * Gain de temps et accès facilité aux données numérisées * Utilisation de l'IA pour la comparaison et l'analyse de sources * Importance de la formation critique des futurs chercheurs + [01:38:50][^2^][2] Confiance dans l'IA générative * Débat sur le niveau de confiance accordé aux agents conversationnels comme ChatGPT * Discussion sur l'IA dans des domaines spécialisés comme la physique des particules * Réflexion sur l'utilisation de l'IA dans la recherche scientifique + [01:47:02][^3^][3] Qualité de l'écriture générée par l'IA * Évolution de la qualité des textes produits par l'IA * Comparaison avec l'écriture humaine et la créativité des grands écrivains * Impact de l'IA sur la pratique journalistique et la rédaction + [01:50:02][^4^][4] IA et délibération humaine * Préoccupation concernant la substitution de l'IA à la réflexion humaine * Distinction entre le langage humain et le langage probabiliste de l'IA * Débat sur l'impact fondamental de l'IA sur les sciences humaines et sociales

      Résumé de la vidéo 02:00:52 - 02:23:27 : La sixième partie de la vidéo aborde les débats philosophiques autour de l'intelligence artificielle (IA), notamment la notion de singularité et le test de Turing. Les intervenants discutent de la capacité de l'IA à imiter la pensée humaine et de l'impact de l'IA sur la vérité et l'objectivité dans la recherche. Ils soulignent également les différences fondamentales entre le fonctionnement du cerveau humain et celui des machines, ainsi que les risques potentiels de perte de compétences humaines dues à la dépendance croissante à l'IA.

      Points forts: + [02:00:52][^1^][1] Débats sur la singularité * Discussion sur le moment où l'IA atteindra ou dépassera l'intelligence humaine * Références à des événements marquants comme la victoire d'une IA au jeu de Go + [02:07:00][^2^][2] Vérité et objectivité * Questionnement sur la vérité et l'objectivité des informations fournies à l'IA * Impact de la perspective historique et culturelle sur les données + [02:14:11][^3^][3] Rôle des bibliothécaires * Comparaison entre les compétences des bibliothécaires et les réponses générées par l'IA * Importance de la compréhension humaine de la littérature + [02:17:54][^4^][4] IA et cognition humaine * Distinction entre les réseaux de neurones formels et les processus cognitifs humains * Discussion sur la manière dont le cerveau biologique effectue des calculs sans représentation numérique

      Résumé de la vidéo 02:23:29 - 02:40:34 : La septième partie de la vidéo discute de l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur les pratiques sociales et la recherche en sciences humaines. Les panélistes explorent les avantages et les défis de l'IA, notamment en termes de créativité, de perte de compétences et de désinformation. Ils soulignent l'importance de la pensée critique et de la formation pour utiliser efficacement l'IA dans divers domaines professionnels.

      Points forts: + [02:23:29][^1^][1] L'IA et la créativité * Réflexion sur l'importance de la poésie et de la créativité face à l'IA * Discussion sur les capacités perdues et gagnées avec l'utilisation de l'IA * Exemple de la caméra de recul en voiture comme métaphore de la dépendance technologique + [02:25:22][^2^][2] L'IA dans le journalisme * L'IA peut libérer du temps pour des tâches créatives en prenant en charge les tâches répétitives * Exemple de l'utilisation de l'IA pour des tâches comme le bâtonnage de dépêche * Formation des journalistes pour poser les bonnes questions aux modèles d'IA + [02:29:00][^3^][3] Désinformation et IA * Préoccupations concernant la désinformation et le profilage par l'IA * Impact de l'IA sur la fragmentation de la société et l'espace public * Discussion sur la génération de fausses nouvelles et d'images trompeuses + [02:33:01][^4^][4] Pensée critique et IA * Question sur l'intégration de la pensée critique dans l'IA * Réflexion sur la vérité et les limites des données utilisées pour entraîner l'IA * Importance de la diversité dans la création des modèles d'IA

    1. Levin defines “intelligence” as the capacity to achieve the same goal via different means
  4. illuminate.withgoogle.com illuminate.withgoogle.com
    1. https://illuminate.withgoogle.com/

      via

      Interesting experiment from Google that creates an NPR-like discussion about any academic paper.<br><br>It definitely suggests some cool possibilities for science communication. And the voices, pauses, and breaths really scream public radio. Listen to at least the first 30 seconds. pic.twitter.com/r4ScqenF1d

      — Ethan Mollick (@emollick) June 1, 2024
      <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

    1. if we just had a big enough spreadsheet we could get the data in and then we could get you know something like AI or some you know some other computational 00:12:32 process in to help us deal with all this complexity because our little brains can't handle it and my feeling about this is that 00:12:44 actually no

      for - adjacency - AI - Nora Bateson - solving wicked problems - no - Human Intelligence - HI - yes - @gyuri

  5. May 2024
    1. Donc  aujourd'hui, nous savons que, je peux dire "je   00:24:48 n'ai pas assez pratiqué ce domaine." Ca je peux  dire. Je n'ai pas assez d'aisance dans un domaine,   mais dire que je ne suis pas intelligent, ça  ne veut rien dire ou dire que je suis bête,   pourquoi pas mais ça veut dire que je le comprends  comme ayant moins d'entraînement, d'expérience   dans un domaine donné, et je peux tout à  fait ne pas m'intéresser à certains domaines,   00:25:13 dire "dans ces domaines, ce n'est pas là où je  peux être efficace.
    1. Résumé de la vidéo [00:00:07][^1^][1] - [00:21:52][^2^][2]:

      Maël PEGNY discute de l'importance pour les scientifiques sociaux de comprendre le calcul et l'informatique, en particulier dans le contexte de l'apprentissage automatique et de la modélisation des thèmes. Il explore les problèmes génériques liés à l'abstraction, à la validation intuitive des résultats et à la pluralité des formalisations dans la recherche.

      Points forts: + [00:00:07][^3^][3] L'importance de la compréhension du calcul * La nécessité pour les scientifiques sociaux de comprendre les outils informatiques * La distinction entre spécification et implémentation * L'impact de l'abstraction sur l'interprétation des calculs + [00:05:03][^4^][4] L'intuition et la formalisation * La traduction des problèmes intuitifs en problèmes formels * La spécification comme guide pour l'exécution des méthodes computationnelles * La validation des résultats computationnels par rapport à l'intuition initiale + [00:11:15][^5^][5] La pluralité des formalisations * Les différentes manières de formaliser un problème intuitif * L'interprétation de la pluralité comme clarification conceptuelle ou échec méthodologique * Les décisions pragmatiques prises lors de la formalisation + [00:15:36][^6^][6] Les concepts opaques et la méthodologie * La difficulté de définir des concepts intuitifs comme les thèmes de recherche * La comparaison entre l'intuition et la formalisation * La question de savoir si la philosophie des sciences a pleinement reconnu ces problèmes méthodologiques Résumé de la vidéo [00:21:53][^1^][1] - [00:44:03][^2^][2] : La vidéo présente une conférence de Maël PEGNY sur l'importance de la compréhension des calculs en sciences sociales, en particulier en ce qui concerne le machine learning et la métaprogrammation. PEGNY discute des défis liés à la formalisation des problèmes intuitifs et à la spécification des calculs, soulignant les ambiguïtés terminologiques et les difficultés d'interprétation. Il explore également la notion de métriques de performance en machine learning et leur rôle dans la formalisation partielle des intuitions de départ.

      Points saillants : + [00:22:00][^3^][3] Défis de la formalisation * Difficulté à caractériser les actions sans formalisation explicite * Débat sur la terminologie appropriée pour décrire les processus + [00:23:01][^4^][4] Métaprogrammation en machine learning * Processus de programmation d'un algorithme qui génère un autre programme * Importance de comprendre les calculs sous-jacents à la fois de l'algorithme d'apprentissage et du modèle résultant + [00:24:53][^5^][5] Rôle des métriques de performance * Les métriques guident l'apprentissage et optimisent la performance * Elles constituent une forme de formalisation partielle des intuitions + [00:37:04][^6^][6] Identification des thèmes de recherche * Approche intuitive et non systématique pour déterminer les thèmes * Comparaison entre les résultats intuitifs et ceux générés par le machine learning Résumé de la vidéo [00:44:05][^1^][1] - [01:04:55][^2^][2]:

      La vidéo présente une conférence de Maël PEGNY sur l'importance de la compréhension des méthodes computationnelles en sciences sociales. Il discute des défis liés à l'analyse de données et à l'interprétation des résultats obtenus par machine learning, soulignant les limites des approches traditionnelles et la nécessité d'adapter les méthodes statistiques aux complexités des données sociales.

      Points forts: + [00:44:05][^3^][3] Choix de la base de données * Importance de la sélection des données * Différences entre autodescription et publications + [00:45:35][^4^][4] Problèmes d'interprétation * Difficultés d'interprétation des résultats * Nécessité d'ajuster les stop words en NLP + [00:48:04][^5^][5] Pluralité des formalisations * Comparaison de différentes méthodes d'analyse * Impact de la complexité des modèles sur l'interprétation + [00:57:52][^6^][6] Épistémologie des statistiques * Questionnement sur la nouveauté des problèmes posés par le machine learning * Pertinence des traditions statistiques pour comprendre l'apprentissage automatique Résumé de la vidéo 01:04:57 - 01:09:09 : La partie 4 de la vidéo aborde la nécessité pour les scientifiques sociaux de comprendre les calculs dans le contexte de l'apprentissage profond et de la statistique. Elle explore le choc que le succès de l'apprentissage profond a provoqué chez les statisticiens et comment cela a conduit à une réévaluation des fondements de la théorie statistique.

      Points forts : + [01:05:00][^1^][1] Surprise des statisticiens * L'apprentissage profond a surpris les statisticiens * Reconsidération des fondements de la théorie statistique * Recherche d'une compréhension théorique de l'apprentissage profond + [01:05:49][^2^][2] Nouveautés dues à l'échelle de calcul * Changements qualitatifs avec l'augmentation de la masse des données * Nouveautés apparaissent avec le calcul à grande échelle * Importance de la modélisation formelle des problèmes + [01:07:37][^3^][3] Différenciation des enjeux de formalisation * Distinction entre mathématiques, logique et informatique théorique * La formalisation en informatique diffère de celle en mathématiques * La tradition de méthodes formelles rigoureuses est peu représentée en machine learning

    1. Résumé de la vidéo [00:00:06][^1^][1] - [00:27:33][^2^][2]:

      Célia Zolynski discute de la transition du calcul du sujet à son empowerment dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et de la régulation des plateformes. Elle aborde les enjeux de la régulation de l'IA, l'importance de protéger les droits fondamentaux face aux risques potentiels, et propose des pistes pour renforcer le pouvoir d'action des utilisateurs.

      Points forts: + [00:00:06][^3^][3] Introduction et contexte * Présentation de Célia Zolynski et de son domaine d'expertise en droit du numérique * Importance de la régulation des plateformes et des systèmes d'IA + [00:03:06][^4^][4] Régulation des droits fondamentaux et IA * Approche actuelle de la régulation visant à protéger les droits fondamentaux * Nécessité d'une approche complémentaire pour renforcer le pouvoir d'action des utilisateurs + [00:10:01][^5^][5] Le règlement sur l'intelligence artificielle (AI Act) * Discussion sur le AI Act proposé par la Commission européenne * Classification des risques et mécanismes de mise en conformité + [00:17:01][^6^][6] Empowerment de l'utilisateur final * Stratégies pour améliorer la compréhension et l'interaction des utilisateurs avec les systèmes d'IA * Importance de la transparence et de la jouabilité pour l'empowerment Résumé de la vidéo [00:27:34][^1^][1] - [00:53:16][^2^][2]:

      La vidéo présente une conférence de Célia Zolynski, qui aborde le sujet de l'impact des systèmes algorithmiques sur les individus et la société. Elle souligne l'importance de comprendre, débattre et potentiellement contester les contraintes techniques imposées par ces systèmes, en particulier dans le contexte des ressources humaines et de la reconnaissance faciale.

      Points forts: + [00:27:34][^3^][3] Comprendre et débattre des contraintes techniques * Nécessité de réflexion collective sur l'utilisation des algorithmes * Importance de la formation pour un débat éclairé * Propositions de la Commission nationale consultative des droits de l'homme + [00:30:10][^4^][4] Droit de contester les décisions algorithmiques * Reconnaissance du droit de contestation en droit des données personnelles * Discussion sur l'accès aux preuves et la présomption de non-discrimination * Importance de la défense des libertés et droits fondamentaux + [00:34:18][^5^][5] Actions collectives pour la défense des droits * Nécessité de procédures pour organiser des actions collectives * Importance des organismes de promotion de l'égalité et de la défense des droits * Propositions pour une régulation plus humaniste de la technique + [00:36:01][^6^][6] Droit au paramétrage des systèmes algorithmiques * Proposition d'un droit de paramétrage pour l'utilisateur * Impact sur les algorithmes de recommandation et les assistants vocaux * Vision d'une interaction plus humaniste entre l'homme et la machine Résumé de la vidéo [00:53:17][^1^][1] - [01:10:10][^2^][2]:

      La vidéo présente une discussion approfondie sur le Digital Markets Act (DMA) et son impact sur les grandes plateformes numériques, en particulier en ce qui concerne l'accès aux données et le contrôle du marché. Célia Zolynski explore les défis liés à la qualification des bases de données en tant qu'infrastructures essentielles et les obligations imposées aux acteurs dominants pour promouvoir l'innovation et la concurrence loyale.

      Points saillants: + [00:53:17][^3^][3] Le marché numérique et le DMA * Analyse du rôle des grandes plateformes dans l'organisation du marché * Discussion sur les pratiques déloyales et l'effet de verrouillage du marché * Importance de l'accès aux données pour la concurrence et l'innovation + [00:57:03][^4^][4] Paramètres de l'utilisateur et contenu * Exploration de la possibilité pour les utilisateurs de contrôler l'affichage du contenu * Importance du design et de la facilité de modification des paramètres * Réflexion sur les paramètres utiles et déterminants pour les utilisateurs + [01:02:00][^5^][5] Fatigue du consentement et design * Discussion sur la fatigue du consentement et l'importance d'un design encourageant l'interaction * Idées pour préconfigurer les choix des utilisateurs concernant les cookies * Défis liés à l'équilibre entre préinstallation et contrôle utilisateur + [01:07:02][^6^][6] Complexité réglementaire et accès au marché * Analyse de la complexité des textes réglementaires et de leur impact sur les PME * Approche asymétrique imposant plus d'obligations aux grands acteurs * Objectif de ne pas créer de barrières réglementaires à l'entrée sur le marché

    1. Meanwhile, Amazon and other ebook retails are pushing full-steam ahead to promote AI-generated content at the expense of real authors and artists. Publisher who actually pay authors and artists and editors now have to compete with AI-generated material churned out in bulk and sold at 99 cents. And while it is easy to shrug this off if you are outside the industry and claim, "Well, the cream rises to the top," anyone that has been around the industry long enough knows that what rises to the top is what Amazon's algorithms push there. And the AI bots are much better at manipulating the algorithms that real people.

      Amazon care about money; they don't care about humans.

  6. Apr 2024
    1. Have you ever had a meaningful conversation with Siri or Alexa or Cortana? Of course not.

      That said, I have had some pretty amazing conversations with ChatGPT-4. I've found it to be useful, too, for brainstorming. In one recent case (which I blogged about on my personal blog), the AI helped me through figuring out a structural issue with my zettelkasten.

    2. rtificial intelligence is already everywhere
    1. We’re over a year into the AI gold rush now, and corporations using top AI services report unremarkable gains, AI salesmen have been asked to rein in their promises for fear of underdelivering on them, an anti-generative AI cultural backlash is growing, the first high-profile piece of AI-centered consumer hardware crashed and burned in its big debut, and a bombshell scientific paper recently cast serious doubt on AI developers’ ability to continue to dramatically improve their models’ performance. On top of all that, the industry says that it can no longer accurately measure how good those models even are. We just have to take the companies at their word when they inform us that they’ve “improved capabilities” of their systems.
    1. "The problem is that even the best AI software can only take a poor-quality image so far, and such programs tend to over sharpen certain lines, resulting in strange artifacts," Foley said. Foley suggested that Netflix should have "at the very least" clarified that images had been altered "to avoid this kind of backlash," noting that "any kind of manipulation of photos in a documentary is controversial because the whole point is to present things as they were." Hollywood's increasing use of AI has indeed been controversial, with screenwriters' unions opposing AI tools as "plagiarism machines" and artists stirring recent backlash over the "experimental" use of AI art in a horror film. Even using AI for a movie poster, as Civil War did, is enough to generate controversy, the Hollywood Reporter reported.
    1. despite Rus’s assurances, people do fear that robots and AI will steal their jobs, or at best demote them to underlings. To counter this dystopian idea, Rus contends that technology usually creates jobs: between 1980 and 2015, for example, computers eliminated 3.5 million jobs but generated 19 million new ones. Perhaps so, but were these good jobs? Quality should count as much as quantity. And for every inspiring new application of robotics in the book, Rus includes another idea that made me cringe. On one page, she describes a smart glove that could help an elderly stroke victim regain the use of her hands and write a birthday card to a grandchild. Wonderful. Then she talks about adapting the glove for children, to take control of their hands when learning to write and circumvent the hard work of mastering this skill. Dreadful. In spite of her warnings about the need to properly train robots and AI systems, she seemingly forgets that human muscles and nerves need training as well, and that failing and flailing are integral parts of learning. Short-circuiting that process has a cost. Such lessons apply to adults, too. As much as I’d love to turn all yard work over to feral Roombas and never rake leaves or shovel snow again, such chores do instill discipline and pride. They’re also forms of physical activity, something most of us need more of. Indeed, it would be one thing if people offloaded tedious chores to robots and spent their free time hiking mountains or running marathons—but lying on the couch eating potato chips seems likelier. We’ve all seen the human blobs of Wall-E.
    1. Stated briefly the work of the intelligence department can be 50brought under the three heads: filing, indexing and summarising.

      For Kaiser, his "intelligence department" has three broad functions: summarizing, indexing, and filing.

    2. You cannot buy a ready-made intelligence departmenton which to run your business.
    3. it follows that no purchasable articlecan supply our individual wants so far as a key to our stockof information is concerned. We shall always be mainly de-pendent in this direction upon our own efforts to meet ourown situation.

      I appreciate his emphasis on "always" here. Though given our current rise of artificial intelligence and ChatGPT, this is obviously a problem which people are attempting to overcome.

      Sadly, AI seem to be designed for the commercial masses in the same way that Google Search is (cross reference: https://hypothes.is/a/jx6MYvETEe6Ip2OnCJnJbg), so without a large enough model of your own interests, can AI solve your personal problems? And if this is the case, how much data will it really need? To solve this problem, you need your own storehouse of personally curated data to teach an AI. Even if you have such a store for an AI, will the AI still proceed in the direction you would in reality or will it represent some stochastic or random process from the point it leaves your personal data set?

      How do we get around the chicken-and-egg problem here? What else might the solution space look like outside of this sketch?

    4. When our stock of information has been systematically arranged,and is available for use, it has ceased to be a mere note-book,which it may have been at the start; it h;i^ x'adually developedinto tin- nucleus of an intelligence department, «>\crin- .-illthe subjects and their ramifications within the scope of oaractivity.

      intelligence department!!!

      subtlety in definition of "mere note-book" versus card index

      Kaiser doesn't give a strong definition of the difference between notes (here taking on a fleeting sort of definition), and notes indexed and arranged, but he gives it a powerful sounding name and implies that there is useful power within the practice of doing so.

  7. Mar 2024
    1. We can't use algorithms to filter for quality because they're not designed to. They're designed to steer you towards whatever's most profitable for their creators.That puts the onus on us, as users, to filter out the noise and that is increasingly difficult.
    1. So AI could be a tool to help move people into expression, to move past creative blocks

      To what extent are we using AI in this way in ds106? That is, using it as a starting point to build on rather than an end product?

    1. Résumé de la Vidéo

      La vidéo est une discussion sur l'intelligence artificielle (IA) générative et son impact sur l'éducation. Damien Dubreuil et Benoît introduisent le sujet en expliquant leur expérience et leur rôle dans l'utilisation de l'IA. Ils abordent la responsabilité des éducateurs à comprendre et à tester ces systèmes, soulignant l'importance de la vérification des informations générées par l'IA.

      Points Forts: 1. Introduction au webinaire sur l'IA générative [00:00:09][^1^][1] * Présentation des intervenants et du format du webinaire * Discussion sur la direction d'un établissement scolaire à l'ère de l'IA générative 2. Expérience et rôle des intervenants dans l'IA [00:01:07][^2^][2] * Damien Dubreuil partage son expérience en tant que proviseur et référent numérique * Benoît parle de son parcours en IA et de son travail avec l'ESSEC et le hub France IA 3. Compréhension et définition de l'IA générative [00:04:03][^3^][3] * Clarification des termes et des concepts clés de l'IA * Explication de l'IA générative et de son évolution 4. Responsabilité éducative face à l'IA générative [00:15:42][^4^][4] * Importance pour les éducateurs de tester et de comprendre l'IA générative * Discussion sur la fiabilité des informations générées et la nécessité de vérification Résumé de la vidéo

      Cette vidéo explore l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine pédagogique, en particulier pour traiter de grandes quantités de données textuelles. Elle aborde les avantages de l'IA pour gagner du temps dans la rédaction de rapports d'autoévaluation et la planification de projets éducatifs. La vidéo souligne également les défis réglementaires liés à l'utilisation de l'IA, comme le RGPD et le futur AI Act européen, tout en discutant des hallucinations, un phénomène où l'IA peut générer des informations fausses mais plausibles.

      Points saillants : 1. Utilisation de l'IA dans l'éducation [00:23:49][^1^][1] * Simplifie la gestion de grandes quantités de données * Permet de gagner du temps dans la rédaction de rapports * Nécessite une vérification humaine pour assurer l'exactitude 2. Défis réglementaires et éthiques [00:29:58][^2^][2] * Le respect du RGPD et l'anticipation du AI Act européen * Importance de la protection des données personnelles * Nécessité d'une approche responsable dans l'utilisation de l'IA 3. Phénomène des hallucinations de l'IA [00:36:47][^3^][3] * L'IA peut créer des informations fausses mais crédibles * Les hallucinations sont inhérentes à la nature des systèmes de traitement du langage * Importance de la vérification par les utilisateurs pour éviter la désinformation 4. Intégration de l'IA dans les pratiques pédagogiques [00:42:00][^4^][4] * Encouragement à expérimenter avec l'IA pour comprendre ses capacités et limites * Organisation d'ateliers pour familiariser le personnel et les élèves avec l'IA * Utilisation de l'IA comme outil d'assistance et non comme source unique de vérité Résumé de la Vidéo

      La partie 3 de la vidéo aborde l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les solutions éducatives, notamment le déploiement de "Mia seconde" pour accompagner les lycéens. Elle soulève des questions sur la protection des données (RGPD) et l'esprit critique face à ces outils. L'orateur partage son expérience personnelle avec l'utilisation d'un chatbot basé sur Chat GPT 35 sur le site de son lycée, qui bien que perfectible, sert d'outil de veille et d'amélioration de son travail.

      Points Forts: 1. Déploiement de Mia seconde [00:47:02][^1^][1] * Solution intégrant l'IA pour les lycéens * Déjà en phase expérimentale * Provoque des interrogations sur le RGPD et l'esprit critique 2. Utilisation de l'IA dans les espaces numériques de travail [00:47:39][^2^][2] * Intégration d'outils d'IA dans les académies * Exemple de la W flash déjà utilisée par certains 3. Expérience personnelle avec un chatbot [00:48:20][^3^][3] * Mise en place d'un chatbot sur le site du lycée * Basé sur Chat GPT 35, nécessite des améliorations * Utilisé pour la veille et l'amélioration des services du lycée 4. Perspectives sur l'évolution des outils d'IA [00:55:44][^4^][4] * Discussion sur la mise à jour du chatbot vers Chat GPT 4 * Importance de l'actualisation des données et des réponses fournies

    1. Résumé de la Vidéo

      Cette vidéo explore les défis de définir l'intelligence, en particulier l'intelligence artificielle (IA), et comment notre compréhension de l'intelligence est influencée par la perspective humaine. Elle discute de la manière dont les ordinateurs et les réseaux neuronaux traitent l'information, la nature étroite de l'IA actuelle, et comment les grandes entreprises technologiques ont façonné le développement de l'IA. La vidéo souligne également l'intelligence dans le monde naturel, comme celle des octopodes et des organismes non cérébraux, remettant en question notre conception de l'intelligence humaine comme unique.

      Points Forts: 1. Définition de l'intelligence [00:01:48][^1^][1] * Difficulté à définir l'intelligence * Intelligence souvent mesurée par rapport aux humains * L'IA est perçue comme une ligne d'arrivée imaginaire 2. L'IA et les ordinateurs [00:02:39][^2^][2] * Les ordinateurs comme collection ingénieuse d'électronique * Les programmes informatiques rendent les ordinateurs utiles * L'IA actuelle est le résultat de connexions et de réseaux neuronaux 3. L'IA corporative et ses limites [00:05:20][^3^][3] * L'IA dominante est créée par des corporations * L'IA est bonne pour classer et reconnaître des images * La collecte de données à grande échelle par les entreprises 4. Intelligence dans la nature [00:13:40][^4^][4] * L'intelligence des octopodes et leur reconnaissance des humains * Les organismes sans cerveau démontrent de l'intelligence * Les réseaux de communication entre les arbres dans les forêts

    1. "The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget," a recent paper, goes beyond the ick factor of AI that is fed on botshit and delves into the mathematical consequences of AI coprophagia: https://arxiv.org/abs/2305.17493 Co-author Ross Anderson summarizes the finding neatly: "using model-generated content in training causes irreversible defects": https://www.lightbluetouchpaper.org/2023/06/06/will-gpt-models-choke-on-their-own-exhaust/ Which is all to say: even if you accept the mystical proposition that more training data "solves" the AI problems that constitute total unsuitability for high-value applications that justify the trillions in valuation analysts are touting, that training data is going to be ever more elusive.
    2. Botshit can be produced at a scale and velocity that beggars the imagination. Consider that Amazon has had to cap the number of self-published "books" an author can submit to a mere three books per day: https://www.theguardian.com/books/2023/sep/20/amazon-restricts-authors-from-self-publishing-more-than-three-books-a-day-after-ai-concerns
    3. For people inflating the current AI hype bubble, this idea that making the AI "more powerful" will correct its defects is key. Whenever an AI "hallucinates" in a way that seems to disqualify it from the high-value applications that justify the torrent of investment in the field, boosters say, "Sure, the AI isn't good enough…yet. But once we shovel an order of magnitude more training data into the hopper, we'll solve that, because (as everyone knows) making the computer 'more powerful' solves the AI problem"
    4. As the lawyers say, this "cites facts not in evidence." But let's stipulate that it's true for a moment. If all we need to make the AI better is more training data, is that something we can count on? Consider the problem of "botshit," Andre Spicer and co's very useful coinage describing "inaccurate or fabricated content" shat out at scale by AIs: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4678265 "Botshit" was coined last December, but the internet is already drowning in it. Desperate people, confronted with an economy modeled on a high-speed game of musical chairs in which the opportunities for a decent livelihood grow ever scarcer, are being scammed into generating mountains of botshit in the hopes of securing the elusive "passive income": https://pluralistic.net/2024/01/15/passive-income-brainworms/#four-hour-work-week
    1. 3:50 "options are the right but not obligation to buy or sell"<br /> who on earth is so stupid to take part in such a gamble?<br /> this is just another intelligence test, exploiting the fact that most people are idiots.

  8. Feb 2024
    1. https://chat.openai.com/g/g-z5XcnT7cQ-zettel-critique-assistant

      Zettel Critique Assistant<br /> By Florian Lengyel<br /> Critique Zettels following three rules: Zettels should have a single focus, WikiLinks indicate a shift in focus, Zettels should be written for your future self. The GPT will suggest how to split multi-focused notes into separate notes. Create structure note from a list of note titles and abstracts.

      ᔥ[[ZettelDistraction]] in Share with us what is happening in your ZK this week. February 20, 2024

    1. Résumé de la vidéo [00:00:02][^1^][1] - [00:26:00][^2^][2] :

      Cette vidéo présente une conférence sur l'intelligence collective, organisée dans le cadre de la semaine du cerveau et en partenariat avec l'école nationale supérieure des officiers sapeurs-pompiers d'Aix-en-Provence. Elle aborde les recherches sur l'amélioration de la performance des groupes, non seulement en termes d'efficacité et de créativité, mais aussi de bien-être des membres.

      Points forts : + [00:02:17][^3^][3] L'intelligence collective * Estelle Michinoff, professeur d'université * Recherches sur la performance des groupes + [00:10:27][^4^][4] Définition d'une équipe * Communication régulière * Objectif commun + [00:14:31][^5^][5] Variété des collectifs * Équipes permanentes, autonomes, virtuelles * Dynamiques et temporaires + [00:16:45][^6^][6] Transformer une équipe d'experts * Intégrer les expertises individuelles * Créer une synergie de groupe + [00:18:11][^7^][7] Ingrédients d'une équipe experte * Diversité de compétences * Gestion des processus de groupe + [00:25:44][^8^][8] Facilitation du travail d'équipe * Techniques de facilitation * Animateurs pour dynamiser le groupe Résumé de la vidéo [00:26:01][^1^][1] - [00:50:57][^2^][2] : La vidéo aborde l'importance de la mémoire transactive et des modèles mentaux partagés dans les équipes d'urgence et de travail. Elle explique comment ces éléments contribuent à l'efficacité, à l'adaptabilité et au bien-être des équipes, en soulignant la nécessité de l'entraînement et de la coordination pour développer ces compétences.

      Points forts : + [00:26:01][^3^][3] Modèle Big Five * Leadership efficace * Orientation d'équipe + [00:28:00][^4^][4] Communication * Boucles de rétroaction fermées * Modèle mental partagé + [00:29:00][^5^][5] Mémoire transactive * Système de traitement de l'information partagée * Connaissance des expertises au sein du groupe + [00:38:00][^6^][6] Entraînement des équipes * Développement de compétences collaboratives * Importance de la simulation et du débriefing Résumé de la vidéo 00:50:59 - 01:15:53 :

      La vidéo aborde la mise en place de formations d'équipe dans divers contextes, tels que le sport, la santé et l'aéronautique, en mettant l'accent sur les compétences non techniques et collaboratives. Elle discute également de la gestion des équipes hétérogènes et de l'importance de la communication, des rôles clairs et de la coordination au sein des équipes.

      Points forts : + [00:51:12][^1^][1] Exemples de team training * Mention de méthodes avancées dans le sport * Référence à des coachs comme Claude Onesta + [00:52:15][^2^][2] Team training dans la santé * Développement de méthodes comme le CRM santé * Importance des compétences collaboratives spécifiques + [00:53:42][^3^][3] Difficultés médicales et non médicales * Discussion sur les défis de la compréhension mutuelle * Importance de l'écoute au sein des équipes + [00:55:00][^4^][4] Gestion des équipes hétérogènes * L'hétérogénéité favorise l'innovation et la créativité * Importance de la diversité des points de vue + [00:57:08][^5^][5] Facteurs prédictifs d'une bonne équipe * Communication et partage de modèles mentaux * Rôles clairs et objectifs communs + [01:00:33][^6^][6] Expérience pratique dans les services d'urgence * Importance de l'adaptabilité et de la gestion du stress * Rôle crucial de l'attitude et de la formation des leaders Résumé de la vidéo 01:15:54 - 01:40:30 : La vidéo traite de la gestion de crise et de la prise de décision dans des situations complexes. Elle souligne l'importance de l'adaptabilité, de la collaboration et de l'innovation dans le processus décisionnel.

      Points forts : + [01:16:02][^1^][1] Gestion de crise * Plans d'action et cycles de décisions * Importance de la progressivité et de l'échange régulier + [01:17:39][^2^][2] Adaptabilité face à la complexité * Solutions toutes faites inexistantes * Nécessité d'adaptation et de compétences techniques + [01:19:01][^3^][3] Impact des nouvelles technologies * Augmentation exponentielle de la complexité * Perturbation des modèles classiques de travail d'équipe + [01:23:04][^4^][4] Engagement et motivation * Recherche de sens et contribution à une réflexion commune * Importance de l'engagement des jeunes générations + [01:26:00][^5^][5] Méthodes ludiques en gestion de projet * Utilisation de jeux pour améliorer la concentration et la collaboration * Production accélérée et engagement des participants + [01:32:18][^6^][6] Réflexion sur les méthodes de travail * Questionnement sur les méthodes de management traditionnelles * Exploration de nouvelles approches pour la gestion de projets complexes Résumé de la vidéo [01:40:31][^1^][1] - [02:04:14][^2^][2]:

      La vidéo aborde l'intelligence collective et la gestion des équipes dans des contextes complexes. Elle souligne l'importance des compétences non techniques, comme la capacité à s'engager et à collaborer, qui sont cruciales pour la réussite des réunions et la production efficace.

      Points forts: + [01:40:31][^3^][3] L'importance des compétences non techniques * Essentielles pour la collaboration * Plus déterminantes que les compétences techniques + [01:46:01][^4^][4] Les méthodes d'animation * Casser les codes sociaux pour stimuler la créativité * Utiliser des jeux pour encourager la participation + [01:57:00][^5^][5] Gestion de la complexité * Nécessité d'adaptation face à des situations inédites * L'intelligence collective comme outil de résolution de problèmes Résumé de la vidéo 02:04:15 - 02:05:32 : La partie 6 de la vidéo aborde la nécessité d'évolution des compétences en gestion de projets et de nouveaux styles de management.

      Points forts : + [02:04:15][^1^][1] Évolution des compétences * Nécessité de changement * Nouveaux managers + [02:04:26][^2^][2] Remerciements * Appréciation des éclairages * Partage d'enthousiasme + [02:05:03][^3^][3] Conclusion * Remerciements aux connectés * Rendez-vous l'année prochaine

    1. la question de de Nicolas qui est un petit peu plus usage pratique euh qui se demande si c'est si 00:45:00 l'outil euh euh je pense en particulier à chat GPT mais j'imagine il y a d'autres il y a d'autres outils mais est-ce qu'il est capable de synthétiser des réponses à des questionnaires de de satisfaction et et des questionnaire de qualité euh et de faire de sortir voilà 00:45:15 des des des comment dire des analyses de manière qualitative et quantitative et cetera
    2. une question de 00:42:01 gislen qui se posait un peu bah la question de du fameux droit d'auteur des productions qui sont généré par unea générative celui qui a qui a créé la requête et choisit la la génération qui 00:42:14 lui paraît satisfaisante est-ce que il peut prétendre être auteur de la production c'est un peu voilà qu'en est-il des des droits d'auteur et et voilà et les images qu'on obtient ou même d'ailleurs les textes he est-ce que 00:42:27 on peut s'en approprier le le le droit ou pas
    3. pour utiliser ces Z générative on vous propose 00:38:23 quelques astuces on va se résumer à trois con il très synthétique pour que vous ayez en tête sur une seule planche
    4. je passe maintenant rapidement pour vous donner un aperçu des risques 00:32:18 dans l'utilisation de deulas
    5. 'est le moment de passer la main à yacopo qui va vous présenter des 00:22:37 exemples d'usage de forg yacopo
    6. écris-moi et un email de newsletter de promotion d'un programme gratuit pour sensibiliser et accompagner les acteurs de l'économie sociale et solidaire sur les enjeux de la cybécurité
    7. dans un deuxè 00:17:21 exemple on peut demander à chatbt de de vous aider dans la recherche de financement et donc la question qui est posée c'est pose-moi la requête pardon qui qui est posée c'est pose-moi des questions qui doivent 00:17:35 me permettre de trouver les bons arguments pour convaincre et obtenir une subvention
    8. c'est par exemple vous voulez organiser un soirée événementielle ce qui a parfois le cas dans pas mal d'associations ici 00:18:50 j'ai pris l'exemple d'une fondation qui finance des projets autour de la recherche sur le cancer
    9. quelques exemples d'usage qui 00:16:03 pourraent être des bons exemples d'usage pour les associations
    10. Résumé vidéo [00:00:00][^1^][1] - [00:22:46][^2^][2]: La vidéo présente une session de webinaire organisée par Solidatech, où l'équipe de Cyber Forgo discute de l'intelligence artificielle (IA) et de son utilisation par les associations. Elodie de Solidatech introduit le webinaire et explique les aspects pratiques, suivie par une présentation de Solidatech et ses services pour les associations. L'équipe de Cyber Forgo partage ensuite des exemples d'utilisation de l'IA générative et des conseils pour son utilisation sécurisée et efficace.

      Points forts: + [00:00:00][^3^][3] Introduction et objectifs du webinaire * Présentation par Elodie de Solidatech * Discussion sur l'IA par Cyber Forgo + [00:02:15][^4^][4] Présentation de Solidatech * Services numériques pour associations * Histoire et mission de Solidatech + [00:06:19][^5^][5] Exemples d'utilisation de l'IA générative * Utilité de l'IA pour les associations * Conseils pour une utilisation responsable + [00:09:35][^6^][6] Risques et précautions d'usage de l'IA * Importance de la sécurité et de l'éthique * Astuces pour éviter les pièges de l'IA Résumé de la vidéo [00:22:48][^1^][1] - [00:49:22][^2^][2]: La vidéo présente l'association Data for Good qui soutient des projets technologiques à impact social. Elle met en lumière l'utilisation de l'IA pour extraire des données, analyser des images et accélérer le développement technique avec des ressources limitées.

      Points forts: + [00:22:48][^3^][3] Structure de Data for Good * Saisons de projets tech * Recrutement envisagé + [00:24:56][^4^][4] Extraction de données non structurées * Observatoire sur l'évasion fiscale + [00:25:09][^5^][5] Analyse d'image * Projets environnementaux * Détection d'incendies et pollution plastique + [00:25:35][^6^][6] Développements techniques complexes * Projets ambitieux avec petites équipes + [00:30:50][^7^][7] Projet Carbon Bombs * Visualisation de mégaprojets fossiles + [00:32:16][^8^][8] Risques de l'IA générative * Biais, fausses informations, fuites de données + [00:38:23][^9^][9] Conseils pour utiliser l'IA générative * Écrire des requêtes claires * Ne pas divulguer d'informations personnelles * Vérifier les réponses obtenues Résumé de la vidéo 00:49:23 - 01:04:05 : La vidéo aborde l'écriture de prompts, la confidentialité des données avec les outils génératifs, et l'utilisation de l'IA dans les associations. Elle souligne l'importance de la transparence et de la sécurité des données.

      Points clés : + [00:49:23][^1^][1] Écriture de prompts * Conseils pour construire des requêtes + [00:50:09][^2^][2] Applications pour prompts * Utiliser des applis pour créer des requêtes + [00:51:13][^3^][3] Conseils sur les requêtes * Créer ses propres requêtes pour mieux comprendre l'outil + [00:52:01][^4^][4] Sécurité des données * Risques liés à l'utilisation des outils génératifs + [00:54:06][^5^][5] Confidentialité et IA * Prudence avec les informations personnelles + [00:57:18][^6^][6] IA pour FAQ * Réflexion sur l'utilisation de l'IA pour améliorer les FAQ

    1. Résumé de la vidéo [00:00:00][^1^][1] - [00:44:18][^2^][2]:

      Cette vidéo est une conférence de Jean-Gabriel Ganascia, professeur d'informatique à Sorbonne Université, sur le thème des servitudes virtuelles. Il s'agit de la manière dont les technologies numériques, et notamment l'intelligence artificielle, peuvent exercer des formes de contrainte et d'oppression sur les individus et les sociétés. Il analyse les enjeux éthiques, politiques et juridiques de ces technologies, et propose des pistes de réflexion pour s'en libérer.

      Points clés: + [00:00:07][^3^][3] Il rend hommage à Blaise Pascal, précurseur de la machine à calculer et de la réflexion sur l'intelligence artificielle * Il cite un texte où Pascal distingue les machines des animaux par l'absence de volonté * Il critique les transhumanistes qui veulent attribuer une volonté aux machines + [00:02:46][^4^][4] Il décrit le monde en ligne dans lequel nous vivons, où nos vies sont soumises aux flux d'information et à l'intelligence artificielle * Il reconnaît les bienfaits du numérique dans de nombreux domaines (web, santé, robotique, écologie, etc.) * Il dénonce les nouvelles formes de coercition et d'oppression qui s'exercent au plan cognitif * Il compare la situation actuelle à celle décrite par Étienne de La Boétie dans son Discours de la servitude volontaire + [00:09:01][^5^][5] Il expose les limites des chartes éthiques du numérique, qui se multiplient sans être efficaces * Il montre que les principes invoqués (autonomie, dignité, bienfaisance, non-malfaisance, etc.) sont ambigus, relatifs et imprécis * Il illustre les conséquences sociales et politiques des technologies de l'information et de la communication avec des exemples concrets (reconnaissance faciale, crédit social, cloud act, etc.) * Il plaide pour une approche plus pragmatique et plus critique, qui prenne en compte les usages réels et les modes d'appropriation des technologies + [00:20:10][^6^][6] Il propose une éthique du numérique fondée sur la responsabilité individuelle et collective * Il distingue l'éthique de la morale, de la déontologie et du droit * Il définit l'éthique comme une réflexion sur les valeurs et les normes qui orientent nos actions * Il s'inspire de la pensée de Jacques Derrida, qui met l'accent sur l'ouverture à l'avenir et à l'imprévisible * Il cite un texte d'Albert Camus, qui donne quatre conseils aux journalistes : être lucide, refuser de diffuser la haine, user de l'ironie et être obstiné

    1. Résumé de la vidéo [00:00:00][^1^][1] - [00:54:42][^2^][2]:

      Cette vidéo est une table d'échange sur le thème de l'animation d'une communauté de pratique, de ses avantages, de ses défis et de ses astuces. Elle réunit quatre animateurs de différentes communautés de FADIO, un réseau de formation à distance interordres au Québec, ainsi qu'une chercheuse qui a étudié la participation dans une communauté de pratique. La vidéo est animée par Julie Bélan, responsable des communautés de FADIO.

      Points saillants: + [00:00:36][^3^][3] Les raisons de devenir animateur d'une communauté * Le désir de faire avancer un groupe et de développer une expertise * La possibilité de continuer à apprendre et de faire du réseautage * L'opportunité de partager sa contribution et de se faire solliciter * Le besoin de réfléchir à sa pratique et de s'inspirer des autres + [00:09:17][^4^][4] Les défis de l'animation d'une communauté * La gestion du temps, de l'espace et des outils * La mobilisation et la fidélisation des participants * La reconnaissance et le soutien des directions * La diversité et la complémentarité des profils + [00:27:13][^5^][5] Les astuces pour animer une communauté * Partir des besoins et des intérêts des participants * Être flexible et adaptable à la dynamique du groupe * Varier les techniques et les stratégies d'animation * Produire quelque chose de concret et de transférable * Se former et se faire accompagner en tant qu'animateur

    1. Célia ZOLYNSKI, Du calcul du sujet à sa mise en pouvoir d'agir

      Résumé de la vidéo [00:00:00][^1^][1] - [01:10:00][^2^][2] :

      Cette vidéo présente la conférence de Célia Zolynski, professeur de droit du numérique à l'Université Paris 1, sur le thème "Du calcul du sujet à sa mise en pouvoir d'agir". Elle expose les enjeux de régulation des systèmes d'intelligence artificielle (IA) et les impacts potentiels de ces systèmes sur les droits et libertés fondamentaux des personnes. Elle propose de compléter l'approche actuelle du régulateur, qui consiste à protéger le sujet calculé par des obligations de transparence et de responsabilité, par une approche qui vise à mettre le sujet en pouvoir d'agir, en lui offrant des possibilités de paramétrage, de jouabilité et de curation des contenus et des services numériques.

      Points clés : + [00:00:00][^3^][3] Le contexte général de la régulation des systèmes d'IA * Les enjeux de protection des droits fondamentaux face aux impacts des systèmes d'IA * Les textes en cours de discussion au niveau européen et international * La notion de sujet calculé comme instrument de mesure des obligations imposées aux fournisseurs de systèmes d'IA + [00:19:45][^4^][4] L'approche complémentaire de la mise en pouvoir d'agir du sujet * Les limites de l'approche actuelle fondée sur la transparence et la responsabilité * Les pistes pour renforcer l'autonomie et la dignité du sujet face aux systèmes d'IA * Les exemples de paramétrage, de jouabilité et de curation des contenus et des services numériques + [00:44:45][^5^][5] Les questions et les échanges avec le public * Les modalités de mise en œuvre des obligations de transparence et d'accès aux données * Les difficultés de conciliation entre les différents textes et les différents niveaux de régulation * Les perspectives de recherche et de collaboration interdisciplinaire sur ces sujets

    1. Despite the opportunities of AI-based technologies for teaching and learning, they have also ethical issues.

      Yes, I agree with this statement. Ethical issues range from academic integrity concerns to data privacy. AI technology based on algorithmic applications intentionally collects human data from its users and they do not specifically know what kind of data and what quantities of them are collected

    1. Die Selbstverpflichtungen der Regierungen zur Dekarbonisierung reichen bei weitem nicht aus. Ein Bericht, der von den Vereinten Nationen als Grundlage für die kommende COP28 publiziert wurde, ergibt, dass 2030 etwa 20 bis 23 Gigatonnen mehr CO<sub>2</sub> emittiert werden sollen, als mit dem 1,5 °-Ziel verträglich wäre. Zum ersten Mal wird in einem offiziellen UN-Dokument das Ende der Nutzung fossiler Brennstoffe gefordert. https://www.theguardian.com/environment/2023/sep/08/un-report-calls-for-phasing-out-of-fossil-fuels-as-paris-climate-goals-being-missed

      Bericht: https://unfccc.int/sites/default/files/resource/EMBARGOED_DRAFT_Sythesis-report-of-the-technical-dialogue-of-the-first-global-stocktake.pdf

      Bericht: https://unfccc.int/documents/631600

    1. Joy, Bill. “Why the Future Doesn’t Need Us.” Wired, April 1, 2000. https://www.wired.com/2000/04/joy-2/.

      Annotation url: urn:x-pdf:753822a812c861180bef23232a806ec0

      Annotations: https://jonudell.info/h/facet/?user=chrisaldrich&url=urn%3Ax-pdf%3A753822a812c861180bef23232a806ec0&max=100&exactTagSearch=true&expanded=true

    2. The experiences of the atomic scientists clearly show the need to takepersonal responsibility, the danger that things will move too fast, andthe way in which a process can take on a life of its own. We can, as theydid, create insurmountable problems in almost no time flat. We mustdo more thinking up front if we are not to be similarly surprised andshocked by the consequences of our inventions.

      Bill Joy's mention that insurmountable problems can "take on a life of [their] own" is a spectacular reason for having a solid definition of what "life" is, so that we might have better means of subverting it in specific and potentially catastrophic situations.

    3. The GNR technologies do not divide clearly into commercial andmilitary uses; given their potential in the market, it’s hard to imaginepursuing them only in national laboratories. With their widespreadcommercial pursuit, enforcing relinquishment will require a verificationregime similar to that for biological weapons, but on an unprecedentedscale. This, inevitably, will raise tensions between our individual pri-vacy and desire for proprietary information, and the need for verifica-tion to protect us all. We will undoubtedly encounter strong resistanceto this loss of privacy and freedom of action.

      While Joy looks at the Biological and Chemical Weapons Conventions as well as nuclear nonproliferation ideas, the entirety of what he's looking at is also embedded in the idea of gun control in the United States as well. We could choose better, but we actively choose against our better interests.

      What role does toxic capitalism have in pushing us towards these antithetical goals? The gun industry and gun lobby have had tremendous interest on that front. Surely ChatGPT and other LLM and AI tools will begin pushing on the profitmaking levers shortly.

    4. Now, as then, we are creators of new technologies and stars of theimagined future, driven—this time by great financial rewards andglobal competition—despite the clear dangers, hardly evaluating whatit may be like to try to live in a world that is the realistic outcome ofwhat we are creating and imagining.
  9. Jan 2024
    1. How soon could such an intelligent robot be built? The coming ad-vances in computing power seem to make it possible by 2030.

      In 2000, Bill Joy predicted that advances in computing would allow an intelligent robot to be built by 2030.

    2. in hishistory of such ideas, Darwin Among the Machines, George Dysonwarns: “In the game of life and evolution there are three players at thetable: human beings, nature, and machines. I am firmly on the side ofnature. But nature, I suspect, is on the side of the machines.”
    3. Uncontrolledself-replication in these newer technologies runs a much greater risk: arisk of substantial damage in the physical world.

      As a case in point, the self-replication of misinformation on social media networks has become a substantial physical risk in the early 21st century causing not only swings in elections, but riots, take overs, swings in the stock market (GameStop short squeeze January 2021), and mob killings. It is incredibly difficult to create risk assessments for these sorts of future harms.

      In biology, we see major damage to a wide variety of species as the result of uncontrolled self-replication. We call it cancer.

      We also see programmed processes in biological settings including apoptosis and necrosis as means of avoiding major harms. What might these look like with respect to artificial intelligence?

    4. Moravec’s view is that the robots will eventually suc-ceed us—that humans clearly face extinction.

      Joy contends that one of Hans Moravec's views in his book Robot: Mere Machine to Transcendent Mind is that robots will push the human species into extinction in much the same way that early North American placental species eliminated the South American marsupials.

    5. Our overuse of antibiotics has led to what may be thebiggest such problem so far: the emergence of antibiotic-resistant andmuch more dangerous bacteria. Similar things happened when attemptsto eliminate malarial mosquitoes using DDT caused them to acquireDDT resistance; malarial parasites likewise acquired multi-drug-resistant genes.

      Just as mosquitoes can "acquire" (evolve) DDT resistance or bacteria might evolve antiobiotic-resistance, might not humans evolve AI resistance? How fast might we do this? On what timeline? Will the pressure be slowly built up over time, or will the onset be so quick that extinction is the only outcome?

    1. by far the most illuminating to me is the idea that mental causation works from virtual futures towards the past 00:33:17 whereas physical causation works from the past towards the future and these two streams of causation sort of overlap in the present

      for - comparison - mental vs physical causation - adjacency - Michael Levin's definition of intelligence - Sheldrake's mental vs physical causation

      key insight - comparison - mental vs physical causation - mental causation works from virtual futures to past - physical causation works from past to future - this is an interesting way of seeing things

      adjacency - between - direction of mental vs physical causation - Michael Levin's definition of intelligence (adopting WIlliam James's idea) and cognition and cognitive light cones of living organisms:: - having a goal - having autonomy and agency to reach that goal - adjacency statement - Levin adopts a definition of cognition from scientific predecessors that relate to goal activity. - When an organism chooses one specific behavioral trajectory over all other possible ones in order to reach a goal - this is none other than choosing a virtual future that projects back to the present - In our species, innovation and design is based on this future-to-present backwards projection

    1. it's a field of diverse intelligence

      for - definition - diverse intelligence

      definition - diverse intelligence - developing a framework that encompasses the wide field of intelligence of living systems

    1. Use Glaze, a system designed to protect human artists by disrupting style mimicry, to protect what you create from being stolen under the guise of 'training AI'; the term should really be 'thievery'.

  10. Dec 2023
    1. This Wo;Id Encyclopedia would bethe mental background of every intelli-gent man in the world.

      Who, here, defines intelligence?

      How would comparative anthropology between societies view such an effort? Would all societies support such an endeavor?

    1. Matt GrossMatt Gross (He/Him) • 1st (He/Him) • 1st Vice President, Digital Initiatives at Archetype MediaVice President, Digital Initiatives at Archetype Media 4d • 4d • So, here's an interesting project I launched two weeks ago: The HistoryNet Podcast, a mostly automated transformation of HistoryNet's archive of 25,000+ stories into an AI-driven daily podcast, powered by Instaread and Zapier. The voices are pretty good! The stories are better than pretty good! The implications are... maybe terrifying? Curious to hear what you think. Listen at https://lnkd.in/emUTduyC or, as they always say, "wherever you get your podcasts."

      https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7142905086325780480/

      One can now relatively easily use various tools in combination with artificial intelligence-based voices and reading to convert large corpuses of text into audiobooks, podcasts or other spoken media.

    1. there's this broader issue of of being able to get inside other people's heads as we're driving down the road all the time we're looking at other 00:48:05 people and because we have very advanced theories of mind
      • for: comparison - AI - HI - example - driving, comparison - artificial i human intelligence - example - driving
    2. in my view the biggest the most dangerous phenomenon on the human on our planet is uh human stupidity it's not artificial intelligence
      • for: meme - human stupidity is more dangerous than artificial intelligence

      • meme: human stupidity is more dangerous than artificial intelligence

      • author:Nikola Danaylov
      • date: 2021
  11. Nov 2023
    1. Roger Hardy erklärt in diesem Artikel über die von ihm in Großbritannien gegründete Organisation Round our Way, dass Arbeiterklassen-Communities von der globalen Erhitzung und ihren Folgen besonders stark betroffen sind und das auch wissen. Nur eine Klimabewegung für "ordinary people" könne das Fundament für einen gesellschaftlichen Konsens über Klimaschutz herstellen. https://www.theguardian.com/environment/commentisfree/2023/nov/21/working-class-people-climate-crisis-policy

    1. overpopulation is just another intelligence test, and most people are failing, again.<br /> the problem is pacifism, the solution is permanent tribal warfare and legal serial murder.<br /> but first there is depopulation, killing 95% of today's population. fucking useless eaters... byye! no one will miss you.

      Delete The Garbage. World Cure. RD9 Virus. The Brothers Grimsby 2016<br /> https://www.youtube.com/watch?v=HGG0Nq3BwqQ

    1. I use expiration dates and refrigerators to make a point about #AI and over-reliance, and @dajb uses ducks. #nailingit @weareopencoop

      —epilepticrabbit @epilepticrabbit@social.coop on Nov 09, 2023, 11:51 at https://mastodon.social/@epilepticrabbit@social.coop/111382329524902140

    1. In einem Brief wollen mehr als 100 britische Energieunternehmen Premierminister Rishi Sunak warnen von der aktuellen Dekarbonisierungspolitik abzugehen. Gerade erst hat ein Gutachten gezeigt, mit welchen Gefahren die zu große Abhängigkeit Großbritanniens von gaslieferungen verbunden ist. Für das net sirocil sind diesen Bericht zufolge 327 Milliarden Pfund Investitionen nötig Punkt bisher haben sich die Regierung aber nur zu gut 22,5 Milliarden Pfund verpflichtet. https://www.theguardian.com/environment/2023/jul/16/top-uk-energy-firms-to-warn-rishi-sunak-dont-back-off-green-agenda

      Net Zero-Bericht von Chris Skidmore: https://www.gov.uk/government/publications/review-of-net-zero

      Report des Office for Budget Stability: https://obr.uk/frs/fiscal-risks-and-sustainability-july-2023/#:~:text=In%20this%2C%20our%20second%20FRS,on%20the%20UK's%20public%20debt.

    1. As an ex-Viv (w/ Siri team) eng, let me help ease everyone's future trauma as well with the Fundamentals of Assisted Intelligence.<br><br>Make no mistake, OpenAI is building a new kind of computer, beyond just an LLM for a middleware / frontend. Key parts they'll need to pull it off:… https://t.co/uIbMChqRF9

      — Rob Phillips 🤖🦾 (@iwasrobbed) October 29, 2023
      <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>
  12. Oct 2023
    1. Wang et. al. "Scientific discovery in the age of artificial intelligence", Nature, 2023.

      A paper about the current state of using AI/ML for scientific discovery, connected with the AI4Science workshops at major conferences.

      (NOTE: since Springer/Nature don't allow public pdfs to be linked without a paywall, we can't use hypothesis directly on the pdf of the paper, this link is to the website version of it which is what we'll use to guide discussion during the reading group.)

    1. Thank you. Steve, for raising the alarm on this catastrophe! One minor comment. It should be QC'ed, not QA'ed. Quality control is done first. Quality Assurance (QA) comes after QC. QA is basically checking the calculations and the test results in the batch records. I worked in QC and QA for big pharma for decades. I tried to warn people in early 2021 that there's no way the quality control testing could be done at warp speed. Nobody listened to me despite my decades of experience in big pharma!

      "warp speed" sounds fancy, plus "its an emergency, we have no time"...

      it really was just an intelligence test, a global-scale exploit of trust in authorities. (and lets be honest, stupid people deserve to die.)

      problem is, they (elites, military, industry) seem to go for actual forced vaccinations, which would be an escalation from psychological warfare to actual warfare against the 95% "useless eaters".

      personally, i would prefer if they would globally legalize serial murder and assault rifles, then "we the people" would solve the overpopulation. (because: serial murder is the only alternative to mass murder.) but they are scared that we would also kill the wrong people (their servants because they are evil or stupid). (anyone crying about depopulation should suggest better solutions. denying overpopulation is just another failed intelligence test.)

    1. Envisioning the next wave of emergent AI

      Are we stretching too far by saying that AI are currently emergent? Isn't this like saying that card indexes of the early 20th century are computers. In reality they were data storage and the "computing" took place when humans did the actual data processing/thinking to come up with new results.

      Emergence would seem to actually be the point which comes about when the AI takes its own output and continues processing (successfully) on it.

    1. Hans Bethe, who won the Nobel Prize in Physics in 1967, remarked: “I have sometimes wondered whether a brain like von Neumann’s does not indicate a species superior to that of man.”
  13. Sep 2023
      • for: bio-buddhism, buddhism - AI, care as the driver of intelligence, Michael Levin, Thomas Doctor, Olaf Witkowski, Elizaveta Solomonova, Bill Duane, care drive, care light cone, multiscale competency architecture of life, nonduality, no-self, self - illusion, self - constructed, self - deconstruction, Bodhisattva vow
      • title: Biology, Buddhism, and AI: Care as the Driver of Intelligence
      • author: Michael Levin, Thomas Doctor, Olaf Witkowski, Elizaveta Solomonova, Bill Duane, AI - ethics
      • date: May 16, 2022
      • source: https://www.mdpi.com/1099-4300/24/5/710/htm

      • summary

        • a trans-disciplinary attempt to develop a framework to deal with a diversity of emerging non-traditional intelligence from new bio-engineered species to AI based on the Buddhist conception of care and compassion for the other.
        • very thought-provoking and some of the explanations and comparisons to evolution actually help to cast a new light on old Buddhist ideas.
        • this is a trans-disciplinary paper synthesizing Buddhist concepts with evolutionary biology
    1. “intelligence as care
      • for: wisdom and compassion, intelligence as care
      • comment
        • the slogan "intelligence as care" seems parallel to the Buddhist slogan of "wisdom and compassion" where:
          • care is analogous to compassion
          • insight is analogous to wisdom
    2. Given that intelligent behavior does not require traditional brains [16,18], and can take place in many spaces besides the familiar 3D space of motile behavior (e.g., physiological, metabolic, anatomical, and other kinds of problem spaces), how can we develop rigorous formalisms for recognizing, designing, and relating to truly diverse intelligences?
      • for: key question
      • key question
      • paraphrase
        • Given that
          • intelligent behavior does not require traditional brains, and
          • can take place in many spaces besides the familiar 3D space of motile behavior, for example
            • physiological space,
            • metabolic space,
            • anatomical space, and
            • other kinds of problem spaces,
          • how can we develop rigorous formalisms for
            • recognizing,
            • designing, and
            • relating
          • to truly diverse intelligences?
    1. all intelligence collective intelligence
      • for: quote, quote - intelligence, major evolutionary transition, MET, quote - collective inteillgence, quote - Michael Levin
      • quote
        • all intelligence is collective intelligence
      • author: Michael Levin

      • comment

        • Major evolutionary transition (MET) are milestones in evolution in which collections of distinct individual life forms unite into one cohesive collection due to improved fitness and begin to replicate as a new individual unit
        • hence the Deep Humanity term individual / collective gestalt, developed to deal with the level of human organisms and the societies and groups they belong to, applies to evolutionary biology as well through the MET where a new higher level individual is formed out of a collective of lower level indivdiuals
    2. an overview of the paper
      • for: paper overview, paper overview - the computational boundary of a self
      • paper overview

        • motivated by 2018 Templeton Foundation conference to present idea on unconventional and diverse intelligence
        • Levin was interested in any conceivable type of cognitive system and was interested in find a way to universally characterize them all

          • how are they detected
          • how to understand them
          • how to relate to them and
          • how to create them
        • Levin had been thinking about this for years

        • Levin adopts a cybernetic definition of intelligence proposed by William James that focuses on the competency to reach a defined goal by different paths
        • Navigation plays a critical role in this defiinition.
    1. if one Zooms in you find out that we are all in fact Collective intelligences
      • for: quote, quote - Michael Levin, quote - multicellular organism, quote individual/collective gestalt, individual/collective gestalt
      • quote
        • If one zooms in, you find out that we are all in fact collective intelligence
      • author: Michael Levin
      • date: 2022
      • source:https://www.youtube.com/watch?v=jLiHLDrOTW8
      • for: superorganism, multi-level superorganism, collective intelligence, individual-collective gestalt, Michael Levin,

      • title: Cell Intelligence in Physiological and Morphological Spaces

      • author: Michael Levin
      • date 2022
      • comment
        • This is a talk on collective intelligence in unconventional spaces
    1. R.U.R.: Rossum’s Universal Robots, drama in three acts by Karel Čapek, published in 1920 and performed in 1921. This cautionary play, for which Čapek invented the word robot (derived from the Czech word for forced labour), involves a scientist named Rossum who discovers the secret of creating humanlike machines. He establishes a factory to produce and distribute these mechanisms worldwide. Another scientist decides to make the robots more human, which he does by gradually adding such traits as the capacity to feel pain. Years later, the robots, who were created to serve humans, have come to dominate them completely.
    1. What do you do then? You can take the book to someone else who, you think, can read better than you, and have him explain the parts that trouble you. ("He" may be a living person or another book-a commentary or textbook. )

      This may be an interesting use case for artificial intelligence tools like ChatGPT which can provide the reader of complex material with simplified synopses to allow better penetration of the material (potentially by removing jargon, argot, etc.)

    2. Active Reading

      He then pushes a button and "plays back" the opinion whenever it seems appropriate to do so. He has performed acceptably without having had to think.

      This seems to be a reasonable argument to make for those who ask, why read? why take notes? especially when we can use search and artificial intelligence to do the work for us. Can we really?

  14. Aug 2023
  15. Jul 2023
    1. Epstein, Ziv, Hertzmann, Aaron, Herman, Laura, Mahari, Robert, Frank, Morgan R., Groh, Matthew, Schroeder, Hope et al. "Art and the science of generative AI: A deeper dive." ArXiv, (2023). Accessed July 21, 2023. https://doi.org/10.1126/science.adh4451.

      Abstract

      A new class of tools, colloquially called generative AI, can produce high-quality artistic media for visual arts, concept art, music, fiction, literature, video, and animation. The generative capabilities of these tools are likely to fundamentally alter the creative processes by which creators formulate ideas and put them into production. As creativity is reimagined, so too may be many sectors of society. Understanding the impact of generative AI - and making policy decisions around it - requires new interdisciplinary scientific inquiry into culture, economics, law, algorithms, and the interaction of technology and creativity. We argue that generative AI is not the harbinger of art's demise, but rather is a new medium with its own distinct affordances. In this vein, we consider the impacts of this new medium on creators across four themes: aesthetics and culture, legal questions of ownership and credit, the future of creative work, and impacts on the contemporary media ecosystem. Across these themes, we highlight key research questions and directions to inform policy and beneficial uses of the technology.

    1. A.G.I.-ism distracts from finding better ways to augment intelligence.
      • There are people who are designing systems to prioritize augmenting human intelligence and use machines to assist us
      • For instance, it was the vision of Doug Engelbart
  16. Jun 2023
    1. Reflection enters the picture when we want to allow agents to reflect uponthemselves and their own thoughts, beliefs, and plans. Agents that have thisability we call introspective agents.
    1. Im ersten Jahr nach der Invasion der Ukraine im Februar 2022 hat Großbritannien für 19,3 Milliarden Pfund Öl und Gas aus anderen autoritären Petrostaaten als Russland bezogen. Eine Analyse von Desmog ergibt, dass Großbritannien in diesem Jahr für 125,7 Milliarden Pfund fossile Brennstoffe importiert und damit zum ersten Mal die 100-Milliarden-Grenze überschritten hat, obwohl eine Reduktion des Verbrauchs von Öl und Gas dringend nötig ist. Trotz des Embargos verkaufte auch Russland eine Rekordmenge an Öl in diesem Jahr. https://www.theguardian.com/environment/2023/jun/09/193bn-of-fossil-fuels-imported-by-uk-from-authoritarian-states-in-year-since-ukraine-war

  17. learn-us-east-1-prod-fleet01-xythos.content.blackboardcdn.com learn-us-east-1-prod-fleet01-xythos.content.blackboardcdn.com
    1. The problem with that presumption is that people are alltoo willing to lower standards in order to make the purported newcomer appear smart. Justas people are willing to bend over backwards and make themselves stupid in order tomake an AI interface appear smart

      AI has recently become such a big thing in our lives today. For a while I was seeing chatgpt and snapchat AI all over the media. I feel like people ask these sites stupid questions that they already know the answer too because they don't want to take a few minutes to think about the answer. I found a website stating how many people use AI and not surprisingly, it shows that 27% of Americans say they use it several times a day. I can't imagine how many people use it per year.

    1. there is a scenario 00:18:21 uh possibly a likely scenario where we live in a Utopia where we really never have to worry again where we stop messing up our our planet because intelligence is not a bad commodity more 00:18:35 intelligence is good the problems in our planet today are not because of our intelligence they are because of our limited intelligence
      • limited (machine) intelligence

        • cannot help but exist
        • if the original (human) authors of the AI code are themselves limited in their intelligence
      • comment

        • this limitation is essentially what will result in AI progress traps
        • Indeed,
          • progress and their shadow artefacts,
          • progress traps,
          • is the proper framework to analyze the existential dilemma posed by AI
    1. Project Tailwind by Steven Johnson

    2. I’ve also found that Tailwind works extremely well as an extension of my memory. I’ve uploaded my “spark file” of personal notes that date back almost twenty years, and using that as a source, I can ask remarkably open-ended questions—“did I ever write anything about 19th-century urban planning” or “what was the deal with that story about Houdini and Conan Doyle?”—and Tailwind will give me a cogent summary weaving together information from multiple notes. And it’s all accompanied by citations if I want to refer to the original direct quotes for whatever reason.

      This sounds like the sort of personalized AI tool I've been wishing for since the early ChatGPT models if not from even earlier dreams that predate that....

  18. May 2023
    1. Deep Learning (DL) A Technique for Implementing Machine LearningSubfield of ML that uses specialized techniques involving multi-layer (2+) artificial neural networksLayering allows cascaded learning and abstraction levels (e.g. line -> shape -> object -> scene)Computationally intensive enabled by clouds, GPUs, and specialized HW such as FPGAs, TPUs, etc.

      [29] AI - Deep Learning

    1. The object of the present volume is to point out the effects and the advantages which arise from the use of tools and machines ;—to endeavour to classify their modes of action ;—and to trace both the causes and the consequences of applying machinery to supersede the skill and power of the human arm.

      [28] AI - precedents...

    1. Epidemiologist Michael Abramson, who led the research, found that the participants who texted more often tended to work faster but score lower on the tests.

      [21] AI - Skills Erosion

    1. An AI model taught to view racist language as normal is obviously bad. The researchers, though, point out a couple of more subtle problems. One is that shifts in language play an important role in social change; the MeToo and Black Lives Matter movements, for example, have tried to establish a new anti-sexist and anti-racist vocabulary. An AI model trained on vast swaths of the internet won’t be attuned to the nuances of this vocabulary and won’t produce or interpret language in line with these new cultural norms. It will also fail to capture the language and the norms of countries and peoples that have less access to the internet and thus a smaller linguistic footprint online. The result is that AI-generated language will be homogenized, reflecting the practices of the richest countries and communities.

      [21] AI Nuances

    1. According to him, there are several goals connected to AI alignment that need to be addressed:

      [20] AI - Alignment Goals

    1. The following table lists the results that we visualized in the graphic.

      [18] AI - Increased sophistication

    1. https://xtiles.app/62e9167a308426236b1d2b91 https://xtiles.app/62c29d1866533a18d0717564

      Presumably this is part of xTiles' planning for various personas and strategy.

    1. https://xtiles.app/6249b3f811d8db0dcd173512

      Fascinating to see an xTiles page named "competitive analysis", but an interesting example of "eating their own dogfood" to make it.

    1. Get some of the lowest ad prices while protecting your brand with a system backed by Verity and Grapeshot. Rest easy that your ads will only show up where you’d like them to.

      Is there a word or phrase in the advertising space which covers the filtering out of websites and networks which have objectionable material one doesn't want their content running against?

      Contextual intelligence seems to be one...

      Apparently the platforms Verity and Grapeshot (from Oracle) protect against this.

    1. Tagging and linking with AI (Napkin.one) by Nicole van der Hoeven

      https://www.youtube.com/watch?v=p2E3gRXiLYY

      Nicole underlines the value of a good user interface for traversing one's notes. She'd had issues with tagging things in Obsidian using their #tag functionality, but never with their [[WikiLink]] functionality. Something about the autotagging done by Napkin's artificial intelligence makes the process easier for her. Some of this may be down to how their user interface makes it easier/more intuitive as well as how it changes and presents related notes in succession.

      Most interesting however is the visual presentation of notes and tags in conjunction with an outliner for taking one's notes and composing a draft using drag and drop.

      Napkin as a visual layer over tooling like Obsidian, Logseq, et. al. would be a much more compelling choice for me in terms of taking my pre-existing data and doing something useful with it rather than just creating yet another digital copy of all my things (and potentially needing sync to keep them up to date).

      What is Napkin doing with all of their user's data?

  19. Apr 2023
    1. Malheureusement, de nombreuses études dites de « socio-génomique » font progresser, en s’appuyant sur les études GWAS, l’idée que nous sommes génétiquement prédéterminés à faire des études ou pas (l’idée étant que les variations génétiques influeraient sur la variable QI, dont on vient de rappeler les limites…). Selon ce courant de pensée, nos capacités intellectuelles sont écrites dans notre génome. Largement diffusées tant par la presse scientifique que par les médias généralistes ou certains ouvrages comme ceux des psychologues Kathryn Paige Harden ou Robert Plomin, par exemple. Ces idées conduisent inéluctablement à se demander à quoi bon promouvoir une éducation pour tous quand certains y seraient, pour ainsi dire, « génétiquement imperméables »…
    1. Abstract

      Recent innovations in artificial intelligence (AI) are raising new questions about how copyright law principles such as authorship, infringement, and fair use will apply to content created or used by AI. So-called “generative AI” computer programs—such as Open AI’s DALL-E 2 and ChatGPT programs, Stability AI’s Stable Diffusion program, and Midjourney’s self-titled program—are able to generate new images, texts, and other content (or “outputs”) in response to a user’s textual prompts (or “inputs”). These generative AI programs are “trained” to generate such works partly by exposing them to large quantities of existing works such as writings, photos, paintings, and other artworks. This Legal Sidebar explores questions that courts and the U.S. Copyright Office have begun to confront regarding whether the outputs of generative AI programs are entitled to copyright protection as well as how training and using these programs might infringe copyrights in other works.

    1. It was only by building an additional AI-powered safety mechanism that OpenAI would be able to rein in that harm, producing a chatbot suitable for everyday use.

      This isn't true. The Stochastic Parrots paper outlines other avenues for reining in the harms of language models like GPT's.

  20. Mar 2023
    1. For us the rule of brawn has been broken, and intelligence has become the decisive factor in success. Schools, railroads, factories, and the largest commercial concerns may be successfully managed by persons who are physically weak or even sickly. One who has intelligence constantly measures opportunities against his own strength or weakness and adjusts himself to conditions by following those leads which promise most toward the realization of his individual possibilities.

      I think intelligence has always been a determining factor of success. When someone is smart or intelligent we tend to assume that they will be successful in life. I think this is important to the history of psychology because we have been determined on trying to understand intelligence and then we were grading intelligence based off the score they were getting. We were discussing how intelligence differs across people and that people that were feeble-minded were potential criminals. We discussed how superiors become leaders and lead civilization.

    2. Industrial concerns doubtless suffer enormous losses from the employment of persons whose mental ability is not equal to the tasks they are expected to perform. The present methods of trying out new employees, transferring them to simpler and simpler jobs as their inefficiency becomes apparent, is wasteful and to a great extent unnecessary. A cheaper and more satisfactory method would be to employ a psychologist to examine applicants for positions and to weed out the unfit. Any business employing as many as five hundred or a thousand workers, as, for example, a large department store, could save in this way several times the salary of a well-trained psychologist.

      I think this is interesting because they are saying that intelligence testing could be used to determine job positions. I agree that employing a psychologist to examine applications for positions would be beneficial because the employer doesn't have to worry about certain things the psychologist would look for. I agree that using a psychologist to weed people out of decision of employment could be effective because many people are applying, but the employers only want certain people for that job. I think this is relevant to the history of psychology because there are some companies who use people to determine who is deemed fit for the company, and this is what they wanted to start doing so they could find the best employees for that particular job.

    3. Instead, there are many grades of intelligence, ranging from idiocy on the one hand to genius on the other.

      I think this is interesting because they had thought that under the right conditions that children would be equally, or almost equally, capable of making satisfactory school progress, but they made a discovery that not all children are equal or almost equal. There are different grades of intelligence depending on the person because everyone is different. This is important to the history of psychology because there has now been a discovery of different grades of intelligence. They used to think that children had an equal intelligence or almost equal but there are many different grades of intelligence grading from idiocy to average to genius. We still utilize the grades of intelligence today, but the grades are categorized differently such as idiocy being extremely low on the intelligence scale and genius being very superior. We have changed the name of the grades of intelligence.

    4. The Uses of Intelligence Tests

      I think this is interesting because we have used intelligence testing back then to try and understand how intelligence is measured. Today we still use many different types of intelligence testing such as the Stanford-Binet Intelligence scale and the IQ test which are used to measure intelligence. I was thinking that the STAAR test is a way to measure intelligence, but when I looked it up, it states "No, STAAR tests do not measure a student's intelligence the way they should" (Breuer, 2020). The use of intelligence testing can help diagnose intellectual disabilities or someone's intellectual potential.

    1. Bender, Emily M., Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major, and Shmargaret Shmitchell. “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜” In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610–23. FAccT ’21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2021. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922.

      Would the argument here for stochastic parrots also potentially apply to or could it be abstracted to Markov monkeys?

    1. A.I. Is Mastering Language. Should We Trust What It Says?<br /> by Steven Johnson, art by Nikita Iziev

      Johnson does a good job of looking at the basic state of artificial intelligence and the history of large language models and specifically ChatGPT and asks some interesting ethical questions, but in a way which may not prompt any actual change.


      When we write about technology and the benefits and wealth it might bring, do we do too much ethics washing to help paper over the problems to help bring the bad things too easily to pass?

    2. We know from modern neuroscience that prediction is a core property of human intelligence. Perhaps the game of predict-the-next-word is what children unconsciously play when they are acquiring language themselves: listening to what initially seems to be a random stream of phonemes from the adults around them, gradually detecting patterns in that stream and testing those hypotheses by anticipating words as they are spoken. Perhaps that game is the initial scaffolding beneath all the complex forms of thinking that language makes possible.

      Is language acquisition a very complex method of pattern recognition?

    3. How do we make them ‘‘benefit humanity as a whole’’ when humanity itself can’t agree on basic facts, much less core ethics and civic values?
    4. Another way to widen the pool of stakeholders is for government regulators to get into the game, indirectly representing the will of a larger electorate through their interventions.

      This is certainly "a way", but history has shown, particularly in the United States, that government regulation is unlikely to get involved at all until it's far too late, if at all. Typically they're only regulating not only after maturity, but only when massive failure may cause issues for the wealthy and then the "regulation" is to bail them out.

      Suggesting this here is so pie-in-the sky that it only creates a false hope (hope washing?) for the powerless. Is this sort of hope washing a recurring part of

    5. OpenAI has not detailed in any concrete way who exactly will get to define what it means for A.I. to ‘‘benefit humanity as a whole.’’

      Who get's to make decisions?