L’IA peut aider à la recherche et à la rédaction, mais elle peut également générer de fausses nouvelles et des erreurs critiques, telles que des conclusions illogiques ou des hallucinations.

- L’IA peut contrôler diverses machines et véhicules, améliorant potentiellement l’efficacité, mais ces systèmes peuvent être piratés ou mal fonctionner, ce qui présente des risques pour la sécurité humaine.
- L’IA peut créer des images et des vidéos convaincantes, qui peuvent être utiles à des fins de divertissement ou d’éducation, mais elle peut également être utilisée pour diffuser de fausses informations et tromper les gens.
- L’IA peut effectuer des tâches plus efficacement que les humains, ce qui peut conduire à une productivité accrue, mais elle représente également une menace importante pour la sécurité de l’emploi, en particulier pour les rôles qui ne nécessitent pas de réflexion critique ou d’interaction humaine.
L’intelligence artificielle a connu un essor considérable ces dernières années, ce qui est à la fois positif et négatif, pour de nombreuses raisons. L’avenir n’est plus ce qu’il était, c’est sûr. Qui aurait pu imaginer cela ? Y aura-t-il une prise de contrôle de Sky-Net comme dans le film Terminator ? L’IA sera-t-elle révolutionnaire et aidera-t-elle des milliards de personnes à vivre une vie plus sûre, plus saine et plus efficace ? Voici 8 avantages et inconvénients de cette ère technologique époustouflante dans laquelle nous vivons tous en ce moment.
#1. L’intelligence artificielle (IA) peut aider à la recherche et à la rédaction, mais peut également créer de fausses nouvelles et des erreurs critiques, notamment des conclusions illogiques et des hallucinations.
#2. L’IA peut (aider à) contrôler les drones, les véhicules et les armes militaires, mais ceux-ci peuvent ensuite être piratés ou déjouer les utilisateurs et se retourner contre l’humanité .
#3. L’IA peut créer des images et des vidéos en fusionnant des informations et des visuels pour stimuler l’imagination et à des fins de divertissement, mais cela peut également amener les gens à croire à de faux concepts, comme des invasions extraterrestres ou des discours politiques qui n’ont pas eu lieu.
#4. L’IA peut être utilisée pour effectuer de nombreuses tâches de manière plus efficace et plus cohérente que les humains, comme le travail en usine, mais cela pourrait signifier la fin de millions d’emplois qui ne nécessitent pas de réflexion critique, de créativité ou d’interaction interhumaine.
#5. L’IA peut être utilisée par les robots pour sauver des vies, comme au combat, mais ces soldats et chiens robots IA peuvent alors devenir violents ou commettre des erreurs critiques qui blessent ou tuent des gens.
#6. L’IA peut être utile à la maison, en aidant à des tâches simples, à la recherche d’informations ou au divertissement, mais cela supprime une grande partie de l’interaction humaine, rendant la vie moins sociale, sincère, enrichissante et pleine d’âme.
#7. L’IA fournit des informations sans drame, attitude ou ego, mais ces informations peuvent être censurées pour fournir délibérément des informations erronées et illogiques sur les sujets les plus importants, comme la santé et la sécurité.
#8. L’IA peut changer l’avenir grâce à la technologie, mais elle peut aussi changer le passé en réécrivant l’histoire
Le nouveau modèle de langage visuel LLaVA-o1 développé en Chine améliore les capacités de raisonnement mais peine à réaliser des tâches complexes qui nécessitent un raisonnement logique
Des chercheurs de plusieurs universités chinoises ont dévoilé LLaVA-o1, un nouveau modèle de langage visuel qui améliore considérablement les capacités de raisonnement en utilisant une approche systématique et structurée.
Les modèles de langage de vision open source traditionnels (VLM) ont souvent du mal à réaliser des tâches complexes qui nécessitent un raisonnement logique. Ils utilisent généralement une méthode de prédiction directe, où ils génèrent des réponses sans décomposer le problème ni décrire les étapes nécessaires pour le résoudre. Cette approche conduit souvent à des erreurs, voire à des hallucinations.
Pour remédier à ces limitations, les chercheurs à l’origine de LLaVA-o1 se sont inspirés du modèle o1 d’OpenAI . Ce dernier a montré qu’une puissance de calcul accrue lors du processus d’inférence peut améliorer les capacités de raisonnement d’un modèle linguistique. Cependant, au lieu d’augmenter simplement la puissance de calcul, LLaVA-o1 utilise une méthode unique qui décompose le raisonnement en étapes structurées.
LLaVA-o1 fonctionne en quatre étapes distinctes :
- Cela commence par résumer la question, en identifiant le problème central.
- Si une image est présente, elle se concentre sur les parties pertinentes et les décrit.
- Il effectue ensuite un raisonnement logique pour obtenir une réponse préliminaire.
- Enfin, il présente un résumé concis de la réponse.
Ce processus de raisonnement étape par étape est invisible pour l’utilisateur , ce qui permet au modèle de gérer son propre processus de réflexion et de s’adapter plus efficacement aux tâches complexes. Pour améliorer encore les capacités de raisonnement du modèle, LLaVA-o1 utilise une technique appelée « recherche de faisceaux au niveau des étapes ». Cette méthode génère plusieurs sorties candidates à chaque étape de raisonnement, en sélectionnant le meilleur candidat pour poursuivre le processus. Cette approche est plus flexible et plus efficace que les méthodes traditionnelles, où le modèle génère des réponses complètes avant de choisir la meilleure.
Les chercheurs estiment que cette approche structurée et l’utilisation de la recherche par faisceaux au niveau des étages feront de LLaVA-o1 un outil puissant pour s’attaquer à des tâches de raisonnement complexes, ce qui en fera une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle . Ce développement a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec l’IA, en particulier dans les domaines qui nécessitent un raisonnement complexe, tels que les soins de santé, la finance et les services juridiques. LLaVA-o1 représente une étape prometteuse vers des systèmes d’IA plus intelligents et plus adaptables.
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