Signal, bruit et l’ère à venir de la curation par IA

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Dans cet épisode «En parlant de Bitcoin», rejoignez les hôtes Adam B. Levine, Stephanie Murphy, Jonathan Mohan et l’invité spécial Martin Rerak, créateur d’AllYourFeeds.com, pour découvrir comment la «curation IA» est utilisée pour déterminer ce qui est utile informations et ce qui est juste duvet.

Au début de Bitcoin, il n’y avait que quelques endroits où vous pouviez aller pour lire les actualités et rester informé, mais au fil des ans, les choses ont radicalement changé. Aujourd’hui, des milliers de projets et des centaines d’articles sont écrits chaque jour. Et cela en supposant que vous ignoriez la nature sauvage de YouTube ou les profondeurs de crypto Twitter.

Il y a eu des jours où je me réveillais avec une centaine d’onglets que je rechargeais essentiellement de la veille … Vous savez, en regardant Slack, Telegram, les comptes Twitter, Discord, Reddit et des dizaines de publications en ligne […] Il était très facile de pointer quelqu’un dans le [right] direction s’ils disent: “Où puis-je acheter de la crypto-monnaie?” Mais s’ils disaient: “Y a-t-il un cas d’utilisation ici pour la traçabilité?” ou “Dans quoi pensez-vous que je devrais investir?” ou “Comment ce projet évolue-t-il?” cela devient beaucoup plus chargé et stimulant …

Martin Rerak, créateur d’AllYourFeeds.com

Dans cet épisode, nous abordons le paysage des crypto-médias, la formation en IA, les défis liés aux préjugés et aux pratiques non biaisées, les impacts potentiels de l’algorithme de génération de langage naturel connu sous le nom de GPT-3 et plus encore.

Bien que troublante en surface, l’idée de biais au sein d’une IA n’est pas aussi controversée que vous pourriez l’imaginer – c’est presque nécessaire. En tant qu’humains, nous avons chacun nos propres expériences et préférences qui façonnent notre point de vue et nos préjugés. L’intelligence artificielle moderne utilise du «matériel de formation» organisé par des humains pour savoir ce qui est bien ou mal pour sa tâche particulière. Une fois formée, l’IA peut nous aider dans ces tâches et est à son plus utile lorsque ses «instincts» correspondent à celui pour qui elle travaille.

Bien sûr, que la partialité soit bonne ou mauvaise dépend en grande partie de vos priorités. Lorsque Google a formé une IA pour aider à l’embauche, les données sur les employés passés et actuels l’ont amené à croire qu’un «ingénieur Google» idéal n’aurait pas une université féminine sur son relevé de notes. Pour Google, leurs antécédents ne correspondaient pas à leurs ambitions futures et le biais était donc un problème.

Mais personnellement, j’ai développé une technologie d’intelligence artificielle en instance de brevet qui aide à l’édition audio, et ici l’idée de biais est essentielle. Il n’y a pas de norme objective de ce qui sonne le mieux, seulement des préférences personnelles. Pour qu’une IA puisse assister un éditeur audio, elle doit être en phase avec ces préférences et être capable de prendre des décisions objectivement correctes pour la personne qu’elle assiste.

C’est à peu près la même chose avec la curation de nouvelles assistée par IA. Nous avons tous nos propres préférences, intérêts et préjugés qui nous aident à décider de ce que nous faisons ou non. Dans l’émission d’aujourd’hui, nous approfondissons ce sujet fascinant où une taille unique convient rarement à tous et où l’avenir est grand ouvert.

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