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Personnellement, ayant une bonne dose d'intelligence naturelle, je ne vois pas l'intérêt de me coltiner une intelligence artificielle.
Mais, comme toute prothèse, je pense que pour ceux qui ont un déficit de ce coté, une béquille ou un déambulateur comme ChatGPT peut leur venir en aide.
ChatGPT, l’outil d’IA, s'attaque à vos emplois, les emplois qui seraient mal payés par Amazon
ChatGPT, l’outil d’IA, s'attaque à vos emplois, les emplois qui seraient mal payés par Amazon,
la technologie d’OpenAI seraient plus performante que les travailleurs humains
Depuis quelque temps, certains observateurs avisés estiment que ChatGPT et ses semblables ont un avantage : mettre en évidence les tâches ennuyeuses et banales que nous devons accomplir chaque jour, comme résumer des rapports, envoyer des courriels au patron, écrire du code standard, faire ses devoirs, etc. Selon les chercheurs Fabrizio Gilardi, Meysam Alizadeh et Maël Kubli de l'université de Zurich, les modèles d'apprentissage automatique peuvent effectuer des travaux de traitement de contenu et d'assainissement de données mieux et à moindre coût que les personnes participant à des plateformes de crowdsourcing.
Le crowdsourcing est la pratique qui correspond à faire appel au grand public ou aux individus à l'extérieur de l'entreprise. C’est une forme d'externalisation, voire de collaboration possible avec des individus à l'extérieur de l'entreprise. Il constitue une alternative aux autres formes de production comme la réalisation en interne, l'externalisation classique ou l'innovation en réseaux.
Dans le cadre du crowdsourcing, les prestataires professionnels ou amateurs peuvent alors être récompensés, rémunérés ou parfois uniquement valorisés lorsque leurs créations sont choisies par l'annonceur ou parfois simplement pour leur effort de participation.
Les chercheurs Fabrizio Gilardi, Meysam Alizadeh et Maël Kubli ont examiné comment le grand modèle de langage ChatGPT d'OpenAI traitait l'annotation de texte - l'ajout d'étiquettes au texte pour aider les modèles d'apprentissage automatique à mieux le comprendre - par rapport à la plateforme de crowdsourcing Amazon Mechanical Turk (MTurk).
Amazon Mechanical Turk
Amazon Mechanical Turk (MTurk) est une place de marché pour la réalisation de tâches virtuelles nécessitant une intelligence humaine. Le service Mechanical Turk permet aux entreprises d'accéder à une main-d'œuvre diversifiée, à la demande et évolutive, et offre aux travailleurs une sélection de milliers de tâches à accomplir au moment qui leur convient.
« Amazon Mechanical Turk a été créé parce que nous savons qu'il y a beaucoup de choses que les êtres humains font beaucoup plus efficacement que les ordinateurs, comme l'identification d'objets dans une photo ou une vidéo, la déduplication de données, la transcription d'enregistrements audio ou la recherche de détails sur des données. Les clients demandeurs peuvent confier ces tâches à la main-d'œuvre de Mechanical Turk. Traditionnellement, ces tâches étaient accomplies en recrutant une importante main-d'œuvre temporaire (ce qui prend du temps, coûte cher et est difficile à faire évoluer) ou n'étaient pas réalisées », précise Amazon.
L'IA générative, expliquée
Les chercheurs de Goldman Sachs ont examiné l'état actuel du développement de l'IA et ses principales capacités. Le tableau ci-dessous donne un aperçu de l'IA générative, en comparaison avec les méthodes d'apprentissage automatique qui l'ont précédée, parfois appelées IA étroite ou analytique.
Vue d'ensemble de l'IA générative
Selon leur évaluation, les technologies d'IA générative actuellement à l'étude, telles que ChatGPT, DALL-E et LaMDA, se distinguent par trois caractéristiques principales :
- leurs cas d'utilisation généralisés plutôt que spécialisés ;
- leur capacité à générer des nouveaux résultats, de type humain, plutôt que de se contenter de décrire ou d'interpréter des informations existantes ;
leurs interfaces accessibles qui comprennent le langage naturel, les images, le son et la vidéo et y répondent. Les deux premières avancées sont essentielles pour élargir l'ensemble des tâches que l'IA peut accomplir, tandis que la troisième est déterminante pour le calendrier de son adoption.
Tout comme la migration de la programmation en ligne de commande (par exemple, MS-DOS) vers des interfaces utilisateur graphiques (par exemple, Windows) a permis le développement de programmes (par exemple, Office) qui ont mis la puissance de l'ordinateur personnel à la portée du plus grand nombre, les interfaces intuitives de la génération actuelle de technologies d'IA pourraient accélérer de manière significative leur adoption. Par exemple, ChatGPT a dépassé les 1 million d'utilisateurs en seulement 5 jours, ce qui est la première fois qu'une entreprise atteint ce niveau de référence.
ChatGPT
ChatGPT a pris le monde d'assaut depuis son lancement en novembre, avec son habileté à écrire des essais, des articles, des poèmes et du code informatique en quelques secondes seulement.
ChatGPT est un robot à grand modèle de langage (ils permettent de prédire le mot suivant dans une série de mots) développé par OpenAI et basé sur GPT-3.5. Il a une capacité remarquable à interagir sous forme de dialogue conversationnel et à fournir des réponses qui peuvent sembler étonnamment humaines.
L'apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (RLHF) est une couche supplémentaire de formation qui utilise le retour d'information humain pour aider ChatGPT à apprendre à suivre des instructions et à générer des réponses satisfaisantes pour les humains. ChatGPT a été créé par OpenAI, une société d'intelligence artificielle basée à San Francisco, connue pour son célèbre DALL-E, un modèle d'apprentissage profond qui génère des images à partir d'instructions textuelles appelées "prompts".
Au-delà de ces changements, l'augmentation exponentielle de la puissance de calcul disponible a permis des progrès rapides dans la complexité des tâches que l'IA peut effectuer et dans la précision avec laquelle elle peut les exécuter. Par exemple, la dernière itération du modèle GPT d'OpenAI - GPT-4, publié en mars 2023, environ un an après la fin de la formation du modèle GPT-3.5 qui sous-tend actuellement ChatGPT - obtient 150 points de plus au SAT que son prédécesseur, est 40 % plus susceptible de produire des réponses précises et peut désormais accepter des données visuelles (et non plus seulement du texte).
Comme le montre le tableau Ci-dessus, les algorithmes qui sous-tendent l'IA générative avaient commencé à dépasser les références humaines pour des tâches telles que la classification d'images et la compréhension de la lecture, même avant ces récentes avancées.
ChatGPT ou MTurk
« Nous constatons que pour quatre tâches sur cinq, la précision de ChatGPT est supérieure à celle de MTurk », indique l'article. « De plus, ChatGPT est nettement moins cher que MTurk : les cinq tâches de classification coûtent environ 68 dollars sur ChatGPT (25 264 annotations) et 657 dollars sur MTurk (12 632 annotations).
Par annotation, ChatGPT coûte environ 0,003 dollar, ce qui est vingt fois moins cher que MTurk tout en étant plus précis, affirment les chercheurs.
Fabrizio Gilardi, professeur d'analyse politique au département de sciences politiques de l'université de Zurich et l'un des coauteurs de l'article, a déclaré que les résultats de ChatGPT étaient moins de 50 % exacts pour certaines tâches, mais que c'était toujours mieux que MTurkers.
L'avenir du travail : remplacer parfois, compléter souvent
La capacité de l'IA générative à générer de nouveaux contenus impossibles à distinguer de ceux créés par l'homme et supprimer les barrières de communication entre l'homme et la machine constitue une avancée majeure susceptible d'avoir des effets macroéconomiques considérables.
Pour évaluer l'ampleur de ces effets, les chercheurs de Goldman ont examiné l'impact probable de l'IA générative sur le marché du travail si elle tient ses promesses. En particulier, ils utilisent les données de la base de données O*NET sur le contenu des tâches de plus de 900 professions (étendues à plus de 2000 professions dans la base de données européenne ESCO) pour estimer la part du travail total exposée à l'automatisation par l'IA permettant d'économiser de la main-d'œuvre, par profession et par secteur d'activité.
Sur la base de leur examen de la littérature existante sur les cas d'utilisation probables de l'IA générative, ils classent 13 activités professionnelles (sur 39 dans la base de données O*NET) comme exposées à l'automatisation par l'IA et supposent que l'IA est capable d'accomplir des tâches d'une difficulté allant jusqu'à 4 sur l'échelle de "niveau" de 7 points de l'O*NET. Ils prennent ensuite une moyenne pondérée en fonction de l'importance et de la complexité des tâches essentielles pour chaque profession et estiment la part de la charge de travail totale de chaque profession que l'IA est susceptible de remplacer.
Ils supposent en outre que les professions pour lesquelles une part importante du temps des travailleurs est passée à l'extérieur ou à effectuer un travail physique ne peuvent pas être automatisées par l'IA. Dans l'ensemble, les résultats des travaux des chercheurs de l'université de Zurich semblent indiquer que les travailleurs humains désireux d'obtenir ce type d'emploi n'ont plus rien à perdre. Toutefois, Gilardi met en garde contre une interprétation trop large de ces résultats.
« Il est trop tôt pour dire comment ChatGPT pourrait remplacer les travailleurs bénévoles », a déclaré Gilardi dans un communiqué. « Notre article démontre le potentiel de ChatGPT pour les tâches d'annotation de données, mais des recherches supplémentaires sont nécessaires pour comprendre pleinement les capacités de ChatGPT dans ce domaine. »
Gilardi a ajouté qu'il était important de recueillir davantage de données en utilisant différentes tâches, différents types de données et différentes langues, et a ajouté que les MTurkers effectuaient d'autres tâches telles que la recherche par sondage, l'annotation d'images, la transcription audio et vidéo, les tests d'utilisabilité. Il y a peut-être des scénarios dans lesquels les annotateurs humains peuvent être plus productifs avec l'aide d'un modèle comme ChatGPT, a-t-il suggéré.
Sous cette réserve, Gilardi a déclaré que, pour les types de tâches étudiés, ChatGPT semble pouvoir remplacer les travailleurs bénévoles, ce qui est tout à fait approprié, car les modèles de ce type sont certainement formés à partir de données annotées par des humains. Les logiciels d'IA qui prennent en charge le travail banal des gens pourraient avoir des effets bénéfiques sur la santé mentale, étant donné que les modérateurs humains ont intenté des procès en raison du traumatisme causé par l'examen de contenus toxiques.
« Cela a des implications pour les tâches d'annotation désagréables et difficiles telles que la détection des discours haineux, qui ont des conséquences psychologiques néfastes pour les annotateurs humains », a déclaré Gilardi. « En d'autres termes, des outils tels que ChatGPT pourraient être des candidats parfaits pour remplacer ou réduire l'annotation humaine pour les tâches qui impliquent des considérations éthiques pour les humains. »
En proposant de s'attaquer à des tâches ennuyeuses et répétitives, les modèles pourraient absorber une partie de cette pénibilité, alors qu'une meilleure solution consisterait à repenser la manière dont nous employons et utilisons les gens de manière efficace et efficiente.
Un récent rapport de Goldman Sachs caractérise l'adoption de l'IA générative comme un stimulant de la productivité plutôt que comme un destructeur d'emplois. Il indique que « l'extrapolation de nos estimations au niveau mondial suggère que l'IA générative pourrait exposer l'équivalent de 300 millions d'emplois à temps plein à l'automatisation ».
- L'émergence récente de l'intelligence artificielle générative (IA) soulève la question de savoir si nous sommes à la veille d'une accélération rapide de l'automatisation des tâches qui permettra de réduire les coûts de main-d'œuvre et d'augmenter la productivité. Malgré l'incertitude qui entoure le potentiel de l'IA générative, sa capacité à générer des contenus impossibles à distinguer de ceux créés par l'homme et à supprimer les barrières de communication entre l'homme et la machine constitue une avancée majeure susceptible d'avoir des effets macroéconomiques considérables ;
- Si l'IA générative tient ses promesses, le marché du travail pourra être fortement perturbé. En utilisant des données sur les tâches professionnelles aux États-Unis et en Europe, nous constatons qu'environ deux tiers des emplois actuels sont exposés à un certain degré d'automatisation par l'IA, et que l'IA générative pourrait remplacer jusqu'à un quart du travail actuel. L'extrapolation de nos estimations au niveau mondial suggère que l'IA générative pourrait exposer l'équivalent de 300 millions d'emplois à temps plein à l'automatisation ;
- La bonne nouvelle, c'est que le déplacement de travailleurs dû à l'automatisation a toujours été compensé par la création de nouveaux emplois, et que l'émergence de nouvelles professions à la suite d'innovations technologiques représente la grande majorité de la croissance de l'emploi à long terme. La combinaison d'importantes économies de coûts de main-d'œuvre, de la création de nouveaux emplois et d'une productivité plus élevée pour les travailleurs non déplacés laisse entrevoir la possibilité d'un boom de la productivité qui augmenterait considérablement la croissance économique, bien que le moment où ce boom se produira soit difficile à prédire ;
- Les chercheurs estiment que l'IA générative pourrait augmenter la croissance annuelle de la productivité du travail sur une période de 10 ans après son adoption généralisée, bien que le coup de pouce à la croissance de la productivité du travail puisse être beaucoup plus faible ou plus important en fonction du niveau de difficulté des tâches que l'IA sera en mesure d'effectuer et du nombre d'emplois qui seront finalement automatisés.
L'augmentation de la productivité mondiale du travail pourrait également être significative sur le plan économique, et nous estimons que l'IA pourrait à terme augmenter le PIB mondial annuel de 7 %. Bien que l'impact de l'IA dépende en fin de compte de ses capacités et de son calendrier d'adoption, cette estimation met en évidence l'énorme potentiel économique de l'IA générative si elle tient ses promesses.
Sources : Fabrizio Gilardi, Meysam Alizadeh et Maël Kubli, chercheurs à l'Université de Zurich, Goldman Sachs
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OpenAI, le développeur de ChatGPT, va proposer des mesures correctives concernant l'interdiction en Italie
OpenAI, le développeur de ChatGPT, va proposer des mesures correctives concernant l'interdiction en Italie, et s'engage à plus de transparence sur le traitement des données des utilisateurs
Le producteur de ChatGPT, OpenAI, prévoit de présenter des mesures pour remédier aux problèmes qui ont conduit à l'interdiction du chatbot en Italie lors de la dernière semaine de mars, a déclaré l'agence italienne de protection des données, Garante.
OpenAI, soutenu par Microsoft Corp, a mis ChatGPT hors ligne en Italie après que l'agence Garante l'ait temporairement restreint et ait entamé une enquête sur une violation présumée des règles de protection de la vie privée.
En mars dernier, l'agence a accusé OpenAI de ne pas avoir vérifié l'âge des utilisateurs de ChatGPT et "l'absence de toute base juridique justifiant la collecte et le stockage massifs de données personnelles".
Le jeudi 6 avril, elle a déclaré qu'elle n'avait pas l'intention de freiner le développement de l'IA, mais a rappelé l'importance de respecter les règles visant à protéger les données personnelles des citoyens italiens et européens.
Lors d'une vidéoconférence qui s'est tenue le mercredi 5 avril en fin de journée et à laquelle participait le PDG Sam Altman, OpenAI s'est engagée à être plus transparente sur la manière dont elle traite les données des utilisateurs et vérifie l'âge de ces derniers, a indiqué Garante.
La société a déclaré qu'elle enverrait à Garante un document concernant les mesures prises pour répondre à ses demandes.
L'autorité chargée des données a déclaré qu'elle évaluerait les propositions faites par OpenAI. Une source au fait du dossier a déclaré qu'il faudrait probablement plusieurs jours pour évaluer le contenu de la lettre.
Jeudi 6 avril, l'entreprise a publié un billet de blog intitulé "Notre approche de la sécurité de l'IA", dans lequel elle indique qu'elle travaille à l'élaboration de "politiques nuancées contre les comportements qui représentent un véritable risque pour les personnes".
"Nous n'utilisons pas les données pour vendre nos services, faire de la publicité ou établir des profils de personnes. Nous utilisons les données pour rendre nos modèles plus utiles pour les gens. ChatGPT, par exemple, s'améliore en s'entraînant davantage sur les conversations que les gens ont avec lui."
"Bien que certaines de nos données d'entraînement comprennent des informations personnelles disponibles sur l'internet public, nous voulons que nos modèles apprennent à connaître le monde, et non des personnes privées."
L'entreprise a déclaré qu'elle supprimait les informations personnelles de ses ensembles de données dans la mesure du possible, qu'elle affinait ses modèles pour rejeter les invites des utilisateurs demandant de telles informations, et qu'elle répondrait aux demandes individuelles de suppression de leurs données de ses systèmes.
L'interdiction en Italie a suscité l'intérêt d'autres autorités de régulation de la vie privée en Europe, qui étudient la nécessité de prendre des mesures plus sévères à l'égard des chatbots et de coordonner ces actions.
En février, l'agence Garante a interdit à la société Replika, spécialisée dans les chatbots, d'utiliser les données personnelles des utilisateurs italiens, en invoquant les risques pour les mineurs et les personnes émotionnellement fragiles.
Source : Sam Altman, PDG d'OpenAI
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"Hey chatGPT, voilà toutes les donneés confidentielles économiques de mon entreprises, fait moi le rapport financier stp, j'ai la flème".
Le pire c'est que j'ai essayé... et ça marche plus ou moins. Le truc qu'il arrive le mieux à faire c'est la rédaction d'annonce légale, mais il faut lui donner toute les infos sans quoi il se plantera lamentablement, et lui donner toute les infos prend autant de temps que le faire soi mêmeEnvoyé par walfrat
Imagines le carnage dans les ESN avec les mecs qui arrivent déjà pas à écrire deux lignes de code, alors ne vont pas hésiter une seule seconde à mettre des données sensibles des entreprises pour lesquels ils bossent ...
"Hey chatGPT tu peux faire absolument tout ce qui demande le moindre effort stp j'ai la flemme. Et au passage, tu peux manger à ma place stp j'ai la flemme. Et puis tant qu'à faire tu peux vivre à ma place stp j'ai la flemme".
ça va être pratique pour tout les gouvernements du monde, les gens se battent pour pouvoir arrêter d'avoir à penser/réfléchir... Enfin ça date pas d'hier.
Enfin si il y a bien un truc que j'ai compris, c'est que qu'on l'aime ou pas, on arrête pas le progrès ^^ Je l'utilise pour pondre du C arduino sur des attiny parce que je suis pas foutu d'apprendre comment solliciter les GPIO (les déclarations sont plus compliquées que sur de l'arduino/ESP).
Pour ce qui est de mon taf de juriste d'affaire, j'ai essayé de lui faire pondre des trucs ou de lui faire m'expliquer des trucs juridique, je déconseille de se baser sur elle pour ça
Le PDG d'OpenAI estime que l'approche actuelle de l'IA va bientôt atteindre ses limites
Le PDG d'OpenAI estime que l'approche actuelle de l'IA va bientôt atteindre ses limites,
la mise à l'échelle des modèles LLM cessera d'apporter des améliorations à l'IA, selon lui
OpenAI a réalisé une série d'avancées impressionnantes dans l'IA qui fonctionne avec le langage ces dernières années en prenant des algorithmes d'apprentissage automatique existants et en les faisant évoluer jusqu'à une taille inimaginable auparavant. GPT-4, le dernier de ces projets, a probablement été formé à l'aide de milliards de mots de texte et de plusieurs milliers de puces informatiques puissantes. Le processus a coûté plus de 100 millions de dollars.
Mais le PDG de la société, Sam Altman, affirme que de nouveaux progrès ne proviendront pas de l'agrandissement des modèles : « Je pense que nous sommes à la fin de l'ère où règneront ces modèles géants », a-t-il déclaré à un public lors d'un événement organisé au MIT à la fin de la semaine dernière. « Nous allons les rendre meilleurs par d'autres moyens ».
La déclaration d'Altman suggère une tournure inattendue dans la course au développement et au déploiement de nouveaux algorithmes d'IA. Depuis qu'OpenAI a lancé ChatGPT en novembre, Microsoft a utilisé la technologie sous-jacente pour ajouter un chatbot à son moteur de recherche Bing, et Google a lancé un chatbot rival appelé Bard. De nombreuses personnes se sont précipitées pour expérimenter l'utilisation de la nouvelle race de chatbot pour aider au travail ou à des tâches personnelles.
Pendant ce temps, de nombreuses startups bien financées, dont Anthropic, AI21, Cohere et Character.AI, consacrent d'énormes ressources à la construction d'algorithmes toujours plus grands dans le but de rattraper la technologie d'OpenAI. La version initiale de ChatGPT était basée sur une version légèrement améliorée de GPT-3, mais les utilisateurs peuvent désormais également accéder à une version alimentée par le GPT-4 plus performant.
La déclaration d'Altman suggère que GPT-4 pourrait être la dernière avancée majeure à émerger de la stratégie d'OpenAI consistant à agrandir les modèles et à leur fournir plus de données. Il n'a pas dit quel genre de stratégies ou de techniques de recherche pourraient prendre sa place. Dans l'article décrivant GPT-4, OpenAI indique que ses estimations suggèrent des rendements décroissants lors de l'augmentation de la taille du modèle. Altman a déclaré qu'il existe également des limites physiques au nombre de centres de données que l'entreprise peut construire et à la rapidité avec laquelle elle peut les construire.
Un argument qui « sonne vrai » pour le cofondateur de Cohere
Nick Frosst, cofondateur de Cohere qui travaillait auparavant sur l'IA chez Google, affirme que le sentiment d'Altman selon lequel « agrandir ne fonctionnera pas indéfiniment » sonne vrai. Lui aussi pense que les progrès sur les transformateurs, le type de modèle d'apprentissage automatique au cœur de GPT-4 et de ses rivaux, vont au-delà de l'évolutivité. « Il existe de nombreuses façons de rendre les transformateurs bien meilleurs et plus utiles, et beaucoup d'entre eux n'impliquent pas l'ajout de paramètres au modèle », dit-il. Frosst dit que de nouvelles conceptions ou architectures de modèles d'IA et un réglage supplémentaire basé sur la rétroaction humaine sont des directions prometteuses que de nombreux chercheurs explorent déjà.
Chaque version de la famille influente d'algorithmes de langage d'OpenAI consiste en un réseau de neurones artificiels, un logiciel vaguement inspiré de la façon dont les neurones fonctionnent ensemble, qui est formé pour prédire les mots qui doivent suivre une chaîne de texte donnée.
Voici l'historique des version GPT :
- GPT-1 : OpenAI a publié GPT-1 en 2018. Ce modèle de langage génératif a été formé à l'aide de l'énorme ensemble de données BooksCorpus, ce qui lui a permis d'apprendre une vaste gamme de relations et d'acquérir des connaissances approfondies sur une grande variété de textes continus et de passages étendus. Ce modèle était une preuve de concept et n'a pas été rendu public.
- GPT2 : plus tard en 2019, OpenAI a mis sur pieds GPT-2, créant un meilleur modèle de langage en utilisant un ensemble de données plus volumineux et davantage de paramètres. GPT-2 utilise également le décodeur du modèle de Transformer, comme GPT-1. La conception et la mise en œuvre du modèle dans GPT-2 représentent certains des changements les plus notables ; GPT-2 est 10 fois plus grand que GPT-1 (117 millions de paramètres) et contient 10 fois plus de paramètres et de données. C'était à la pointe de la technologie en 2019.
- GPT3 : GPT3 était la version où de nombreuses personnes ont fait la rencontre des LLM. Il s'agit du grand modèle de prédiction et de génération de langage d'OpenAI. Cette version peut reproduire le texte original dans de grandes sections. Le logiciel de langage d'intelligence artificielle GPT-3 a changé la donne pour OpenAI. En termes simples, c'est un programme qui peut créer des paragraphes si frais et originaux qu'ils semblent presque écrits à la main. Avec l'aide de GPT3, ChatGPT a gagné 100 millions d'utilisateurs en seulement deux mois, ce qui en fait l'application en ligne à la croissance la plus rapide de l'histoire.
- GPT4 : afin de rendre les modèles plus précis et de fournir moins de résultats désagréables ou nuisibles, GPT4 a été créé pour améliorer leur « alignement ». L'alignement fait référence à la capacité d'un modèle à suivre les objectifs de l'utilisateur.
Les capacités remarquables de GPT-4 ont stupéfié certains experts et suscité un débat sur le potentiel de l'IA pour transformer l'économie, mais aussi propager la désinformation et supprimer des emplois.
Aussi, dans une lettre ouverte publiée en mars, Elon Musk et un groupe d'experts en intelligence artificielle et de dirigeants de l'industrie ont demandé une pause de six mois dans le développement de systèmes plus puissants que le GPT-4 récemment lancé par OpenAI, en invoquant les risques potentiels pour la société et l'humanité.
La lettre, publiée par l'organisation à but non lucratif Future of Life Institute et signée par plus de 1 000 personnes, dont Musk, appelle à une pause dans le développement de l'IA avancée jusqu'à ce que des protocoles de sécurité partagés pour de telles conceptions soient élaborés, mis en œuvre et contrôlés par des experts indépendants. « Des systèmes d'IA puissants ne devraient être développés qu'une fois que nous sommes certains que leurs effets seront positifs et que leurs risques seront gérables », peut-on lire dans la lettre.
La lettre détaille les risques potentiels pour la société et la civilisation que représentent les systèmes d'IA compétitifs pour les humains, sous la forme de perturbations économiques et politiques, et appelle les développeurs à travailler avec les décideurs politiques sur la gouvernance et les autorités de régulation.
Parmi les cosignataires figurent Emad Mostaque, PDG de Stability AI, des chercheurs de DeepMind, propriété d'Alphabet (GOOGL.O), et des poids lourds de l'IA, Yoshua Bengio, souvent considéré comme l'un des "parrains de l'IA", et Stuart Russell, pionnier de la recherche dans ce domaine.
Ce qui pourrait expliquer pourquoi OpenAI ne « travaille pas actuellement sur GPT-5 » ?
S'exprimant lors du même événement au MIT, Altman a été interrogé sur cette lettre ouverte diffusée dans le monde de la technologie qui demandait que des laboratoires comme OpenAI suspendent le développement de systèmes d'IA « plus puissants que GPT-4 ». La lettre a mis en évidence des préoccupations concernant la sécurité des futurs systèmes, mais a été critiquée par de nombreux acteurs de l'industrie, y compris un certain nombre de signataires. Les experts ne sont pas d'accord sur la nature de la menace posée par l'IA (est-elle existentielle ou plus banale ?) ainsi que sur la manière dont l'industrie pourrait s'y prendre pour « suspendre » le développement en premier lieu.
Au MIT, Sam Altman a expliqué qu’il approuve certaines parties de la lettre ouverte. Il n'a pas manqué de rappeler qu’OpenAI a observé une pause de six mois après l’entraînement de GPT-4. Un délai au cours duquel l’entreprise dit avoir cherché à rendre l’outil plus sûr, pour limiter des comportements inadéquats, bien que dans la pratique ils existent encore. Rappelons à ce titre l'enquête conduite News Guard, qui étudie la fiabilité et la véracité des contenus diffusés en ligne. GPT-4 « est en fait plus susceptible de générer des informations erronées », avance News Guard, mais en plus l’outil se montre « plus convaincant dans sa capacité à le faire ».
Sam Altman a aussi affiché son accord avec l’idée de rehausser les exigences en matière de sûreté en fonction des progrès de ces outils. « Nous faisons d'autres choses en plus du GPT-4 qui, je pense, à toutes sortes de problèmes de sécurité qu'il est important de résoudre et qui ont été totalement ignorés », a-t-il reconnu.
Cependant, il a affirmé que la lettre « manquait la plupart des nuances techniques sur l'endroit où nous avons besoin de la pause » et a noté qu'une version antérieure affirmait qu'OpenAI entraînait actuellement GPT-5. « Nous ne le faisons pas et ne le ferons pas avant un certain temps », a déclaré Altman. « Donc, dans ce sens, c'était un peu idiot ».
Source : vidéo dans le texte
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Ouais, j'ai lu son bouquin sur l'IA, il avait déjà un énorme train de retard en 2019 sur le sujet. De plus avoir participé à la création de Siri est tout sauf une référence même Apple reconnait que son assistant est inefficace et est tout sauf de l'IA.Je vous conseille cette vidéo de Luc Julia: un pape de inintelligence artificielle qui a travaillé au CNRS, à la Silicon Valley chez les GAGAMS, mais aussi chez Samsung.
C'est juste le créateur de Siri.
De plus il a bossé sur Siri à ses débuts, j'imagine bien l'état du machin à l'époque.
Son discours dans son livre et ses prédictions ont déjà toute été fracassé par l'avènements des dernières avancés en IA que ce soit les LLM comme chatGPT ou les autres outils d'IA modernes.
Il fait partie des voix qui disaient que l'IA est une chimère alors qu'aujourd'hui même les experts des différents domaines (nouvelles technologies, IA, finances...) les plus optimistes sur le développement de l'IA sont étonnés par la rapidité des évolutions dans le domaine et ont été pris de court.
C'est un expert reconnu dans le domaine, après je veux bien l'avis contradictoire d'un autre expert du domaine. Moi je ne suis pas compétent sur le domaine.
Par contre je vais reprendre deux de ses exemples :
Avec 100000 photos, l'IA a été capable de reconnaitre un chat avec 98% de réussite. Il faut 2 images à un enfant de 2 ans. Et que se passe t'il si on lui donne un nombre conséquent d'images de chiens en lui disant ceci est un chat ?
Que se passe t'il si on met une voiture autonome sur le rond-point des champs Élysées ? Elle va s'arrêter, car elle respectera scrupuleusement le code de la route et l'IA ne pourra as gérer le comportement des autres humains qui vont forcer le passage, avoir un comportement irrationnel. Maintenant il y a une solution : que tous les véhicules s'engageant sur ce fameux rond-point soient des véhicules autonomes. et là encore, en cas de défaut sur les freins par exemple, comment l'IA va gérer ? en dehors de couper le moteur.
L'IA va résoudre des problèmes mais aussi en générer.
Ma page sur developpez.com : http://chrtophe.developpez.com/ (avec mes articles)
Mon article sur le P2V, mon article sur le cloud
Que se passerait-il pour un enfant de 2 ans isolé du monde extérieur si on lui montre 2 photos de chats et qu'on lui dit que ce sont des chiens ? Ensuite, si on le laisse sortir et lui montre des chats et des chiens en lui demandant d'identifier les chats, comment réagirait-il ?Avec 100000 photos, l'IA a été capable de reconnaitre un chat avec 98% de réussite. Il faut 2 images à un enfant de 2 ans. Et que se passe t'il si on lui donne un nombre conséquent d'images de chiens en lui disant ceci est un chat ?
L'exemple de Julia que tu mentionnes date d'au moins 4 ans. Ne penses-tu pas qu'une IA déjà entraînée pour cette tâche pourrait aujourd'hui avoir de meilleures performances en reconnaissance d'image qu'un enfant de 2 ans ? Prenons les CAPTCHA comme exemple : même s'ils ne sont pas conçus pour résister à des IA très entraînées, certains posent déjà de sérieux problèmes aux humains. Moi-même, je commets des erreurs et dois m'y reprendre à plusieurs reprises. Je ne parle même pas d'un enfant de 2 ans. Une IA entraînée pour cette tâche pourrait devenir plus performante que nous dans ce domaine si ce n'est pas déjà le cas.
Il n'y a pas que l'apprentissage supervisé pour l'IA. Il existe également d'autres méthodes, telles que l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage auto-supervisé, qui nécessitent moins ou pas du tout de données étiquetées.
On peut imaginer qu'une IA combinant plusieurs types d'approches d'apprentissage donnera des résultats impressionnants et se rapprochera d'une intelligence artificielle générale (IAG). L'IAG possédera la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer ses connaissances dans un large éventail de tâches et de domaines, de manière similaire à l'intelligence humaine.
Pour compléter ma réponse précédente et en ce qui concerne les déclarations de Luc Julia, voici ses récents propos : [Luc Julia - Actualités](https://www.google.com/search?q=luc+...&bih=614&dpr=2)
Il maintient fermement sa position selon laquelle l'IA n'existe pas. D'un côté, nous avons des opinions extrêmes comme la sienne, tandis que de l'autre côté, certains chercheurs travaillant sur ces systèmes vont jusqu'à exiger l'arrêt ou la mise en pause des recherches, voire même contraindre les pays réfractaires à cette demande en bombardant les centres de données, même si cela doit provoquer un conflit :
[AI Expert Suggests We Bomb Datacenters](https://futurism.com/ai-expert-bomb-datacenters)
Plus récemment :
[AI Investor Issues AGI Warning](https://futurism.com/ai-investor-agi-warning)
Il serait judicieux de privilégier les points de vue d'experts ayant une approche équilibrée et mesurée de la situation.
En réalité, comme le montrent les données, la majorité des entreprises du GAFAM ont réorienté leurs modèles économiques vers l'IA depuis l'essor de ChatGPT, entraînant une multiplication des plans de licenciement visant à remplacer certains emplois par des IA.
Il est évident que la recherche dans ce domaine connaîtra une croissance rapide et des avancées exponentielles. Contrairement aux tendances telles que le métavers ou les téléviseurs 3D, qui relèvent du divertissement, l'IA permet d'ores et déjà de réaliser des gains financiers et de gagner du temps grâce aux développements récents. L'IA est déjà devenue pour les dirigeants mondiaux une arme de domination économique et militaire.
Il montrera bien évidement les chiens. Mais si tu lui montre réellement un chien et un chat, il fera immédiatement la correction, quelle que soit sa taille, la couleur de son pelage, sa position, ce qu'une IA pourra faire uniquement après un nombre d'images important.Que se passerait-il pour un enfant de 2 ans isolé du monde extérieur si on lui montre 2 photos de chats et qu'on lui dit que ce sont des chiens ? Ensuite, si on le laisse sortir et lui montre des chats et des chiens en lui demandant d'identifier les chats, comment réagirait-il ?
Meilleure qu’auparavant oui, mais à mon avis moins bon, surtout si tu viens biaiser les données en l'alimentant avec des données erronées comme avec l'exemple de l'enfant isolé.L'exemple de Julia que tu mentionnes date d'au moins 4 ans. Ne penses-tu pas qu'une IA déjà entraînée pour cette tâche pourrait aujourd'hui avoir de meilleures performances en reconnaissance d'image qu'un enfant de 2 ans ?
La problématique va plutôt être que les gens ne vont jurer que par ça alors que le résultat va dépendre de bons algorithmes et de données non biaisés cf l'exemple de l'IA raciste de Facebook. Pour étayer sa réponse, une IA prendra les avis majoritaires plutôt que les minoritaires. Si une majorité de platiste alimente l'IA elle dira que la terre est plate. Avec l'avènement de génération automatique de vidéos, bonjour l'augmentation des fake news. Si une IA est utilisée pour générer une série télévisée par exemple, elle sera probablement insipide.
Ce n'est pas l'outil le problème, mais l'usage que l'on en fera.
Je pense que les plans de licenciements actuels sont plus liés à des ajustements sur les embauches du à leur croissance lié au COVID et peut-être un peu chatGPT par le biais de la bourse.En réalité, comme le montrent les données, la majorité des entreprises du GAFAM ont réorienté leurs modèles économiques vers l'IA depuis l'essor de ChatGPT, entraînant une multiplication des plans de licenciement visant à remplacer certains emplois par des IA.
Après ChatGPT est une vraie menace sur un nombre important d'emplois, et ce n'est que le début. Mais si il y a plus de chômeurs que de travailleurs, comment les boites produisant avec chatGPT comptent vendre leur produits ?
Ma page sur developpez.com : http://chrtophe.developpez.com/ (avec mes articles)
Mon article sur le P2V, mon article sur le cloud
C'est un très mauvais exemple. Un enfant n'est pas un modèle "vierge".
Une bien meilleure comparaison à mon sens serait de comparer avec le fine tuning d'un modèle qui a déjà été entraîné à identifier une variété d'images.
Pour avoir déjà testé c'est incroyablement efficace, même avec une 10 aine d'images d'une classe qu'il n'a jamais vu avant on peut avoir de très bons résultats.
Comme quoi, quand on compare des choses comparables...
Pour ceux qui ne voient pas de quoi je parle, il s'agit simplement de prendre un modèle de classification, supprimer sa dernière couche (qui sert à définir quelle classe est associée a quelle image) et ré-entraîner seulement cette couche la. L’entraînement est très rapide du coup.
Traverser la place de l'Étoile sans respecter le code de la route ? Ça me paraît hautement hasardeux.
Et je l'ai traversée tous les jours en vélo, en coupant toutes les files, pendant un certain nombre de mois. Et en arrivant de l'autre côté dans la minute.
Il ne me serait jamais venu à l'idée de faire une manœuvre non signalée ou de refuser une priorité. Trop dangereux.
D'un autre côté, il y a une chose qu'il ne faut surtout pas faire, c'est s'engager là-dessus en ayant peur. Ça doit être ça le plus dangereux.
Quant à modéliser le comportement là-dessus pour le faire reproduire par une voiture sans conducteur ... C'est vrai que ça ne doit pas être immédiat.
Léblouissement des mots nouveaux
L'humain gère intuitivement les flux. En conduisant place de l’Étoile, le conducteur identifie non pas des positions fixes, mais l'évolution prévisible des positions des voitures par rapport à la sienne et à sa direction souhaitée. J'imagine que l'IA doit être capable de gérer cela, ou le sera. Pour les freins, l'IA du véhicule interdira à la voiture de rouler si ses freins sont défectueux. En ca sde dysfonctionnement général, finalement ce n'est pas très différent du conducteur qui a une crise cardiaque au milieu de la place de l’Étoile.
Mais pour moi ce n'est pas de "l'intelligence artificielle", c'est de la mise en mémoire, par l'intelligence humaine, de résolutions de problèmes analogues. On se bourre le mou avec des mots. "L'intelligence artificielle" c'est du marketing. C'est comme le "cloud". On met ses données dans le cloud... en fait on enregistre ou on utilise un fichier sur un serveur distant. Point barre.
Ceci dit on inventera le métier de "sur rédacteur", c'est à dire de personnes capables de partir d'un contenu généré par "IA" et de lui donner du sens par rapport au contexte dans lequel le texte doit être inséré. L"IA", n'est qu'une pelleteuse à mots et à concepts, doublée d'un moteur de recherche et d'une cribleuse distributrice de raisonnements automatiques.
Alors on nous dit que l'IA est capable de passer des concours de métiers de niveau bac +5, d'une part je demande à voir complètement, et d'autre part, si c'est vrai, beaucoup de métiers vont tomber de haut. Par exemple, une idée comme cela, les entreprises de contrôle des normes de qualité par exemple vont se résumer à relever des points d'observation (humainement et automatiquement) et l'IA fera le rapport. Si cela se trouve c'est déjà comme cela depuis plusieurs années, mais le marketing n'était pas encore passé par là.
Ben non justement, pas point barre, la différence entre l'IA et un logiciel classique, c'est que l'IA est autoadaptative, elle apprend par elle-même.
Certes de façon limitée aujourd'hui, mais certainement de plus en plus à l'avenir.
Je ne porte pas là un jugement de valeur, mais réduire l'IA à un automate qui répète ce qu'on lui a appris est une erreur.
Cette auto adaptation est elle-même de l'intelligence mise en mémoire selon des règles produites par l'intelligence humaine et insérées dans le système. Sans l'intelligence humaine, "l'IA" n'existerait pas. Elle s'appuie sur l'intelligence humaine. D'ailleurs elle ne fait que répondre à des questions selon divers paramètres. Elle est incapable d'initiative. Elle ne va pas par exemple se dire d'elle-même en regardant la télévision, comment établir la paix en Ukraine ? L'IA est inerte et restera inerte. Elle n'est pas vivante. Ce n'est pas de l'intelligence. L'intelligence est un phénomène des êtres vivants. C'est une réalité biologique et probablement spirituelle. C'est à dire une réalité biologique reliée au monde global des vivants, passé, présent et avenir. On pourrait dire éternel en ce sens que l'éternité est entièrement inclue dans l'instant, ce qui est en dehors du temps. Voilà pourquoi je pense que l'intelligence est une réalité biologique et spirituelle, et non pas une logique autoadaptative qui réduit l'intelligence à des interactions logiques.
Comment les chatbots IA vont révolutionner l’apprentissage de la lecture et de l’écriture selon Bill Gates
Comment les chatbots IA vont révolutionner l’apprentissage de la lecture et de l’écriture dans 18 mois selon Bill Gates,
le pari ambitieux du milliardaire pour les enfants
Le co-fondateur de Microsoft, Bill Gates, a prédit que les chatbots IA pourraient apprendre aux enfants à lire d'ici 18 mois : « Je pense que l'IA a le potentiel de faire une grande différence dans l'éducation », a estimé Gates. « L'un des domaines dans lesquels je suis le plus enthousiasmé par l'IA est l'éducation de la petite enfance. Je pense que les chatbots IA pourraient être vraiment utiles pour apprendre aux enfants à lire ». Gates a souligné que de nombreux enfants ont du mal à apprendre à lire et que cela peut avoir un impact durable sur leurs performances scolaires. Il a déclaré que les chatbots IA pourraient être utilisés pour fournir des instructions personnalisées aux enfants en difficulté, et que cela pourrait les aider à rattraper leurs pairs.
Bientôt, l'intelligence artificielle pourrait aider à enseigner à vos enfants et à améliorer leurs notes. C'est en tout cas ce qu'affirme Bill Gates. Le co-fondateur de Microsoft pense que les chatbots d'IA sont sur la bonne voie pour aider les enfants à apprendre à lire et à perfectionner leurs compétences en écriture dans 18 mois. À l'occasion du somment ASU + GSV à San Diego, il a déclaré : « les IA arriveront à cette capacité, d'être le meilleur tuteur possible ».
L'évolution de l'IA a suscité à la fois de l'enthousiasme pour le potentiel de la technologie et un débat sur les éventuelles conséquences négatives. Gates fait parti des deux camps. Toutefois, revêtant sa casquette d'impressionné, il reconnaît que les chatbots d'aujourd'hui ont « une incroyable maîtrise de la lecture et de l'écriture », des capacités qui, selon lui, les aidera bientôt à apprendre aux élèves à améliorer leur propre lecture et écriture d'une manière que la technologie n'a jamais pu auparavant.
« Au début, nous serons très étonnés de voir à quel point cela aide à la lecture - être un assistant de recherche en lecture - et vous donner des commentaires sur l'écriture », a déclaré Gates.
Historiquement, l'enseignement des compétences en écriture s'est avéré être une tâche incroyablement difficile pour un ordinateur, a noté Gates. Lorsque les enseignants donnent leur avis sur les essais, ils recherchent des caractéristiques telles que la structure narrative et la clarté de la prose. Il s'agit là d'un « exercice hautement cognitif » qui est « difficile » à reproduire dans le code pour les développeurs, selon Gates.
Cependant, la capacité des chatbots IA à reconnaître et à recréer des changements de langage de type humain changent cette dynamique, selon les partisans.
L'IA et la génération de mots
Kevin Roose, chroniqueur technique du New York Times, a écrit le mois dernier qu'il avait déjà utilisé ChatGPT pour améliorer ses articles.
ChatGPT l'a déjà aidé par exemple à comprendre de nouveaux concepts :
Il l'a aussi utilisé pour débloquer sa créativité :Depuis quelques mois, j'utilise ChatGPT comme tuteur personnel chaque fois que je suis curieux d'un nouveau sujet. S'il s'agit, par exemple, de la banque de réserve fractionnaire, je commencerai par demander à ChatGPT « explique-moi ce que c'est la banque de réserve fractionnaire comme si j'étais au lycée » (ou, si je suis encore confus, « au collège ».)
ChatGPT et autres A.I. les chatbots fonctionnent bien avec ces types d'invites, en utilisant leurs compétences en traitement du langage naturel, tant que vous ne posez pas de questions sur des événements très récents ou des sujets extrêmement obscurs. Faire appel à un tuteur infiniment patient et sans frais pour me guider à travers de nouveaux sujets ressemble à une superpuissance. Utilisés correctement, ils peuvent être des outils pédagogiques incroyables.
Certains universitaires se disent impressionnés par la capacité des chatbots à résumer et à offrir des commentaires sur des morceaux de texte, ou même à rédiger eux-mêmes des essais complets.L'IA peut également être un bon outil pour faire couler votre créativité. Récemment, j'essayais de trouver des questions à poser à un invité du podcast. J'ai collé la biographie de l'invité dans ChatGPT et lui ai demandé de me donner « 10 questions d'entretien réfléchies et incisives » pour cette personne. Parmi les questions qu'il a générées, la plupart étaient plutôt bonnes, et j'ai fini par en utiliser quelques-unes dans l'émission.
Ethan Mollick, professeur à la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie, recommande d'utiliser l'IA. pour surmonter le blocage de l'écrivain ou démarrer sur des projets difficiles. Une personne qui souhaitait démarrer une boulangerie, par exemple, pourrait demander à ChatGPT une liste de tous les équipements et permis nécessaires.
Cependant, ces mêmes universitaires avertissent que la technologie n'est pas encore complètement formée et peut introduire par inadvertance des erreurs importantes ou de la désinformation. Et la technologie de l'IA doit améliorer la lecture et la recréation du langage humain pour mieux motiver les étudiants avant de pouvoir devenir un tuteur viable, a estimé Gates.
« Si vous prenez les 18 prochains mois, les IA viendront en tant qu'aides-enseignants et donneront leur avis sur l'écriture », a déclaré Gates. « Et ensuite, ils amélioreront ce que nous sommes capables de faire en mathématiques ».
Des limites dans le raisonnement
Bill Gates semble placer la charrue avant les bœufs, surtout en parlant d'enseignement de l'écriture et de la lecture par l'IA à la petite enfance. Rappelons tout d'abord qu'apprendre un concept à un adulte (voire le cas du chroniqueur du New York Times cité en sus) est complètement différent d'apprendre à un enfant les bases de la communication.
Pour pouvoir enseigner la lecture et l’écriture à des enfants, il faut avoir plusieurs capacités, comme :
- Connaître les principes et les méthodes issus de la recherche sur l’apprentissage de la lecture et de l’écriture.
- Savoir évaluer les acquis et les besoins des élèves en compréhension, en écriture, en vocabulaire, etc.
- Choisir des supports et des activités adaptés au niveau et aux intérêts des élèves.
- Enseigner de manière explicite et systématique les correspondances graphèmes-phonèmes, la grammaire, l’orthographe et le vocabulaire.
- Donner des feedbacks réguliers et constructifs aux élèves sur leurs productions écrites.
Alors l’IA peut-elle enseigner la lecture et l’écriture aux enfants ? C’est une question qui fait débat dans le monde de l’éducation et de la recherche. Certains pensent que l’IA peut être un outil précieux pour aider les enfants à apprendre à lire et à écrire, en leur proposant des activités adaptées, des feedbacks personnalisés et des chatbots interactifs. D’autres craignent que l’IA ne remplace pas le rôle essentiel des enseignants, qui connaissent les principes et les méthodes fondés sur la recherche pour enseigner la lecture et l’écriture, et qui peuvent accompagner les élèves dans leur parcours d’apprentissage.
Dans ce contexte, il est important de faire la distinction entre l’IA comme outil complémentaire et l’IA comme substitut à l’enseignement humain. L’IA peut être utile pour soutenir les enseignants et les élèves, mais elle ne peut pas se substituer à la relation pédagogique, à la motivation et à l’évaluation des progrès. L’IA doit être utilisée avec discernement, en respectant les programmes et les recommandations du ministère de l’éducation nationale, et en tenant compte des besoins spécifiques de chaque élève.
De plus, l'idée que les chatbots excellent en lecture et en écriture avant les mathématiques peut être quelque peu surprenante : l'algèbre et le calcul sont souvent utilisés pour développer la technologie de l'IA.
Mais les chatbots, qui sont formés sur de grands ensembles de données, ont souvent du mal avec les calculs mathématiques, notent les experts. Si une équation mathématique résolue existe déjà dans les ensembles de données sur lesquels le chatbot est formé, il peut vous fournir la réponse. Mais trouver sa propre solution est une autre histoire.
Gates a déclaré qu'il demandait régulièrement aux développeurs de Microsoft AI pourquoi les chatbots ne pouvaient pas effectuer des calculs relativement simples, ni même multiplier certains nombres. La réponse*: l'IA a besoin de capacités de raisonnement améliorées pour gérer la complexité d'un calcul mathématique.
Cela peut prendre un certain temps, mais Gates est convaincu que la technologie s'améliorera, probablement d'ici deux ans, a-t-il déclaré. Ensuite, cela pourrait aider à rendre les cours particuliers accessibles à un large éventail d'étudiants qui, autrement, ne pourraient pas se le permettre.
Cela ne veut pas dire que ce sera gratuit, cependant. ChatGPT et Bing ont maintenant des versions gratuites limitées, mais le premier a lancé un plan d'abonnement de 20 $ par mois appelé ChatGPT Plus en février. Pourtant, Gates a déclaré que ce serait au moins plus abordable et accessible que le tutorat individuel avec un instructeur humain.
« Cela devrait être un niveleur », a-t-il déclaré. « Parce que l'accès à un tuteur coûte trop cher pour la plupart des étudiants - en particulier le fait que ce tuteur s'adapte et se souvienne de tout ce que vous avez fait et examine l'ensemble de votre travail ».
Source : ASU+GSV Summit
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