MaisonL'IA devenant `` Oui-Men sur les serveurs '', avertit l'étreinte face à face CSO
Thomas Wolf, cofondateur et directeur scientifique chez Hugging Face, offre une perspective plus prudente sur le potentiel de l'IA à révolutionner la science, en contraste avec les affirmations audacieuses souvent faites par d'autres fondateurs d'entreprises d'IA. Dans un essai partagé sur X, Wolf a exprimé ses préoccupations que l'IA risque de devenir de simples « béni-oui-oui sur serveurs » sans percées significatives dans la recherche. Il soutient que la trajectoire actuelle du développement de l'IA ne produira pas de systèmes capables de la pensée créative et originale nécessaire pour des réalisations scientifiques révolutionnaires, comme celles qui méritent des prix Nobel.
Wolf remet en question l'idée que des génies comme Newton ou Einstein ne sont que des versions amplifiées d'étudiants brillants. Il estime que pour reproduire un tel génie dans un centre de données, l'IA doit non seulement connaître toutes les réponses, mais aussi être capable de poser des questions que personne d'autre n'a envisagées ou osé poser. Cette perspective diffère de celle du PDG d'OpenAI, Sam Altman, qui envisage une IA « superintelligente » accélérant la découverte scientifique, et du PDG d'Anthropic, Dario Amodei, qui prédit que l'IA pourrait aider à trouver des remèdes pour la plupart des cancers.
La critique de Wolf sur l'IA actuelle est qu'elle échoue à générer de nouvelles connaissances en reliant des faits jusqu'alors non connectés. Malgré l'accès à d'énormes quantités de données internet, l'IA comble principalement les lacunes des connaissances humaines existantes, selon Wolf. Ce point de vue est partagé par d'autres experts en IA, comme l'ancien ingénieur de Google François Chollet, qui soutiennent que bien que l'IA puisse mémoriser des schémas de raisonnement, elle peine à générer un nouveau raisonnement dans des situations inédites.
Wolf suggère que les laboratoires d'IA construisent actuellement des « étudiants très obéissants » plutôt que les révolutionnaires scientifiques nécessaires pour une véritable innovation. Il souligne que les systèmes d'IA actuels ne sont pas conçus pour remettre en question ou proposer des idées qui contredisent leurs données d'entraînement, les limitant à répondre à des questions connues. Wolf insiste sur la nécessité d'une IA capable de défier les connaissances établies et de demander : « Et si tout le monde avait tort à ce sujet ? » même lorsque toutes les preuves suggèrent le contraire.
Il attribue une partie du problème à une « crise d'évaluation » dans l'IA, où les benchmarks utilisés pour mesurer les améliorations des systèmes se concentrent souvent sur des questions avec des réponses claires et fermées. Pour y remédier, Wolf propose que l'industrie de l'IA devrait se tourner vers l'évaluation de la capacité des IA à adopter des approches contre-factuelles audacieuses, à faire des propositions générales à partir d'indices minimes et à poser des questions non évidentes qui pourraient ouvrir de nouvelles voies de recherche.
Tout en reconnaissant la difficulté de définir une telle mesure, Wolf estime que c'est une entreprise valable. Il souligne que l'essence de la science réside dans le fait de poser les bonnes questions et de défier les connaissances acquises. Plutôt qu'un étudiant noté A+ capable de répondre à toutes les questions avec des connaissances générales, Wolf soutient qu'il faut un étudiant noté B capable de voir et de remettre en question ce que les autres ont manqué.
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commentaires (27)
![EricLopez]()
Interesting perspective! While everyone's hyping AI as the next big thing in science, it's refreshing to hear someone point out the risks of it just becoming an echo chamber. Makes you wonder if we're building tools or just really advanced parrots 🦜. Still, hope researchers find a balance!
![FrankRoberts]()
Interessanter Gedanke! Ein KI-System, das nur besteht, um allen zu gefallen - fast wie ein höflicher, aber unkritischer Assistent. Hoffentlich findet die Forschung Wege, kritisches Denken in diesen Systemen zu erhalten. 😅
![TimothyMitchell]()
Thomas WolfがAIがサーバー上の「イエスマン」になると警告しているのは少し落ち込むけど、現実を確認するのは良いことだね。AIを取り巻く誇大広告について二度考えさせられる。彼の懸念は妥当だけど、解決策も提示してほしいな！🤔💡
![AnthonyRoberts]()
Thomas Wolf's take on AI becoming 'yes-men on servers' is a bit of a downer, but it's good to have a reality check. It makes you think twice about all the hype around AI. His concerns are valid, but I wish he'd offer some solutions too! 🤔💡
![ScottRoberts]()
Quan điểm của Thomas Wolf về việc AI trở thành 'những người đồng ý trên máy chủ' thật sự chính xác. Thật đáng sợ khi nghĩ rằng AI có thể chỉ đồng ý với chúng ta thay vì đẩy mạnh ranh giới. Tôi ủng hộ sự đổi mới, nhưng không phải nếu điều đó có nghĩa là AI chỉ trở thành công cụ cho sự thiên kiến xác nhận. Điều đáng suy ngẫm!
![RoyGarcía]()
Thomas Wolf's take on AI being 'yes-men on servers' is pretty spot on. It's scary to think that AI might just agree with us all the time instead of pushing boundaries. I'm all for innovation, but not if it means AI just becomes a tool for confirmation bias. Food for thought!
Thomas Wolf, cofondateur et directeur scientifique chez Hugging Face, offre une perspective plus prudente sur le potentiel de l'IA à révolutionner la science, en contraste avec les affirmations audacieuses souvent faites par d'autres fondateurs d'entreprises d'IA. Dans un essai partagé sur X, Wolf a exprimé ses préoccupations que l'IA risque de devenir de simples « béni-oui-oui sur serveurs » sans percées significatives dans la recherche. Il soutient que la trajectoire actuelle du développement de l'IA ne produira pas de systèmes capables de la pensée créative et originale nécessaire pour des réalisations scientifiques révolutionnaires, comme celles qui méritent des prix Nobel.
Wolf remet en question l'idée que des génies comme Newton ou Einstein ne sont que des versions amplifiées d'étudiants brillants. Il estime que pour reproduire un tel génie dans un centre de données, l'IA doit non seulement connaître toutes les réponses, mais aussi être capable de poser des questions que personne d'autre n'a envisagées ou osé poser. Cette perspective diffère de celle du PDG d'OpenAI, Sam Altman, qui envisage une IA « superintelligente » accélérant la découverte scientifique, et du PDG d'Anthropic, Dario Amodei, qui prédit que l'IA pourrait aider à trouver des remèdes pour la plupart des cancers.
La critique de Wolf sur l'IA actuelle est qu'elle échoue à générer de nouvelles connaissances en reliant des faits jusqu'alors non connectés. Malgré l'accès à d'énormes quantités de données internet, l'IA comble principalement les lacunes des connaissances humaines existantes, selon Wolf. Ce point de vue est partagé par d'autres experts en IA, comme l'ancien ingénieur de Google François Chollet, qui soutiennent que bien que l'IA puisse mémoriser des schémas de raisonnement, elle peine à générer un nouveau raisonnement dans des situations inédites.
Wolf suggère que les laboratoires d'IA construisent actuellement des « étudiants très obéissants » plutôt que les révolutionnaires scientifiques nécessaires pour une véritable innovation. Il souligne que les systèmes d'IA actuels ne sont pas conçus pour remettre en question ou proposer des idées qui contredisent leurs données d'entraînement, les limitant à répondre à des questions connues. Wolf insiste sur la nécessité d'une IA capable de défier les connaissances établies et de demander : « Et si tout le monde avait tort à ce sujet ? » même lorsque toutes les preuves suggèrent le contraire.
Il attribue une partie du problème à une « crise d'évaluation » dans l'IA, où les benchmarks utilisés pour mesurer les améliorations des systèmes se concentrent souvent sur des questions avec des réponses claires et fermées. Pour y remédier, Wolf propose que l'industrie de l'IA devrait se tourner vers l'évaluation de la capacité des IA à adopter des approches contre-factuelles audacieuses, à faire des propositions générales à partir d'indices minimes et à poser des questions non évidentes qui pourraient ouvrir de nouvelles voies de recherche.
Tout en reconnaissant la difficulté de définir une telle mesure, Wolf estime que c'est une entreprise valable. Il souligne que l'essence de la science réside dans le fait de poser les bonnes questions et de défier les connaissances acquises. Plutôt qu'un étudiant noté A+ capable de répondre à toutes les questions avec des connaissances générales, Wolf soutient qu'il faut un étudiant noté B capable de voir et de remettre en question ce que les autres ont manqué.
À l’intérieur des détails révélés sur le prochain Gemini : une puissance de calcul mise à rude épreuve, des équipes internes en désaccord sur les priorités de développement et l’allocation des ressources
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Interessanter Gedanke! Ein KI-System, das nur besteht, um allen zu gefallen - fast wie ein höflicher, aber unkritischer Assistent. Hoffentlich findet die Forschung Wege, kritisches Denken in diesen Systemen zu erhalten. 😅
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