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Une enquête sur la collaboration homme-IA avec de grands modèles de fondation

Created by
  • Haebom

Auteur

Vanshika Vats, Marzia Binta Nizam, Minghao Liu, Ziyuan Wang, Richard Ho, Mohnish Sai Prasad, Vincent Titterton, Sai Venkat Malreddy, Riya Aggarwal, Yanwen Xu, Lei Ding, Jay Mehta, Nathan Grinnell, Li Liu, Sijia Zhong, Devanathan Nallur Gandamani, Xinyi Tang, Rohan Ghosalkar, Celeste Shen, Rachel Shen, Nafisa Hussain, Kesav Ravichandran, James Davis

Contour

Cet article explore l'importance croissante de la collaboration homme-IA (HAI) dans les processus de résolution de problèmes et de prise de décision, portée par les progrès rapides de l'intelligence artificielle (IA) et l'émergence des modèles fondamentaux à grande échelle (MFA). Si la capacité des MFA à comprendre et à prédire des schémas complexes grâce aux données massives disponibles a considérablement accru le potentiel de collaboration entre les MFA, il est également crucial de relever les défis actuels liés à la sécurité, à l'équité et au contrôle. Cet article analyse l'intégration des MFA et des MFA selon quatre dimensions : le développement de modèles pilotés par l'humain, les principes de conception collaborative, les cadres éthiques et de gouvernance, et les applications dans les domaines à haut risque, en soulignant à la fois les opportunités et les risques. Il souligne que les systèmes MFA performants ne se construisent pas automatiquement à partir de modèles robustes, mais sont plutôt le fruit d'une conception minutieuse centrée sur l'humain. Il vise à apporter un éclairage sur les recherches actuelles et futures visant à transformer le potentiel des MFA en partenariats sociétaux bénéfiques et fiables.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Il met en évidence le potentiel et l’importance de la collaboration HAI utilisant les LFM.
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Il souligne l’importance d’une conception centrée sur l’humain et suggère des orientations pour construire un système HAI réussi.
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Elle souligne la nécessité de prendre en compte les aspects éthiques et de gouvernance tels que la sécurité, l’équité et le contrôle.
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Il suggère des orientations de recherche pour utiliser le potentiel des LFM au profit de la société.
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Limitations:
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Les détails sur la conception et la mise en œuvre d’un système HAI spécifique font défaut.
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Il est possible que d’autres aspects importants n’aient pas été pris en compte au-delà des quatre cadres analytiques présentés.
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Il n’aborde pas spécifiquement les questions de sécurité, d’équité et de contrôle des LFM.
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La présentation des orientations futures de la recherche est plutôt générale et les discussions approfondies sur des sujets de recherche spécifiques font défaut.
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