Tout dans le monde indique l'équilibre. Lorsque vous bouleversez un équilibre, un autre équilibre apparaît que vous pouvez peut-être calculer mais que vous ne pouvez pas contrôler entièrement. Le dialecte du marxisme explique aussi cela. Alors qu’il soutient que la nature, la société et la pensée sont en constante évolution, changement et mouvement à travers des contradictions et des conflits, il parle d’atteindre un nouvel état grâce à l’interaction des contraires.
De nos jours, alors que les inquiétudes concernant l’intelligence artificielle augmentent, nous sommes peut-être arrivés à une telle période. Deux analyses publiées la semaine dernière dans la presse américaine le soulignent. La première a été la nouvelle selon laquelle les partisans d’EA (altruisme efficace), qui se concentrent sur le côté éthique de l’intelligence artificielle mais dont nous pensions que la voix avait été longtemps étouffée, ont pris le pouvoir en arrière-plan depuis quelques années. Deuxièmement, il a montré que, même si les approches ambitieuses de Palantir étaient soutenues par le capital-risque, des craintes sont apparues quant au fait qu'au contraire, elle commencerait à avoir des difficultés à attirer des investisseurs boursiers et des employés talentueux. Une autre dimension du problème est la forte baisse des valeurs technologiques liées à l’intelligence artificielle au cours des 1 à 2 dernières semaines.
Pendant que ces événements se produisent, les nouvelles en provenance de Chine laissent entrevoir une évolution intéressante à cet égard. L'Université Fudan, l'une des principales universités chinoises, a organisé un examen final extraordinaire qui a changé la compréhension des examens à l'ère de l'intelligence artificielle. Il a été demandé aux étudiants non pas de résoudre des questions spécifiques, mais de préparer 10 questions qui forceraient Claude, DeepSeek, MiniMax et d'autres grands modèles de langage d'Anthropic à commettre des erreurs.
Bien qu'à première vue, cela puisse sembler comme "celui qui a trompé l'intelligence artificielle a gagné", quand on regarde les explications du professeur, les étudiants n'ont pas été mesurés par leurs connaissances en matière de mémorisation, mais par s'ils maîtrisaient suffisamment le sujet pour comprendre dans quelles conditions l'intelligence artificielle s'est trompée. Cette approche signifie que la méthode des « équipes rouges » (révélant systématiquement les points faibles du système), utilisée depuis des années par les entreprises développant l'intelligence artificielle, est mise au centre de l'examen universitaire.
"L'intelligence humaine finira par prévaloir sur l'intelligence artificielle", a écrit le professeur Xiao Yanghua de la School of Computer and Intelligence Innovation de l'université de Fuldan dans son WeChat Moments juste après avoir terminé l'examen final spécial du cours "Data Mining Technology".
Comme...
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