mémoire récitative

Je déteste prendre les choses à cœur, parce qu’apparemment, une fois qu’on a commencé, on en peut plus s’en empêcher.

Auteur: Wells Martha

Info: Journal d'un AssaSynth, tome 3 : Cheval de Troie

accomplissement

Se marier, fonder une famille, accepter tous les enfants qui voudront venir, les préserver dans ce monde peu sûr et, à plus forte raison, les y guider un peu, je suis convaincu que c’est le comble de ce qu’un être humain peut réussir. Qu’apparemment tant de gens y réussissent facilement n’est pas une preuve du contraire, car premièrement ils ne sont pas si nombreux à y réussir effectivement, et deuxièmement ces peu nombreux la plupart du temps ne "font" rien, il leur arrive simplement quelque chose ; ce n’est certes pas encore ce comble, mais c’est tout de même encore une très grande chose et très honorable (d’autant qu’entre ce qu’on "fait" et ce qui "vous arrive", la différence est difficile à faire nettement).

Auteur: Kafka Franz

Info: Lettre au père, traduit de l’allemand par Bernard Lortholary, éditions Gallimard, 2023, page 74

[ sens de la vie ] [ idéal ] [ adéquation innée ]

ineffable

Le diable est donc le dévoreur car comprendre = compredenhere […] c’est aussi engloutir. La compréhension avale […]. Le désir de comprendre qui paraît si moral et si universellement humain, dissimule une volonté diabolique. […] Au cœur de tout individu est un mystère de vie qui s’éteint lorsqu’il est "saisi". C’est pourquoi les symboles aussi demandent à garder leur mystère ; s’ils sont mystérieux, ce n’est pas seulement parce que la réalité qui les sous-tend ne peut être clairement comprise, c’est parce que le symbole est là pour prévenir les interprétations freudiennes qui sont en effet si mensongères qu’elles ne manquent jamais leur effet. […] C’est pourquoi nous devons, au dernier stade de l’analyse, […] qu’il ne doit vraiment pas y avoir compréhension […]. C’est là que réside le caractère menaçant et dangereux de l’analyse, dans le fait même qu’apparemment l’homme est compris : le diable dévore son âme qui est nue et découverte […].
La véritable compréhension cependant paraît être ce que l’on ne comprend pas, et qui pourtant existe et agit.

Auteur: Jung Carl Gustav

Info: Le divin dans l'homme, page 423

[ conclure ] [ impossible ] [ curiosité prédatrice ] [ rapports humains ]

homme-machine

Pourquoi l’IA commence à devenir un serpent qui se mord la queue ?

Il est fascinant de constater combien l’avancée technologique influence le paysage numérique. L’IA se tient à la proue de cette révolution contemporaine. Mais, à mesure que l’IA progresse, elle semble devenir le reflet de l’ouroboros, ce serpent antique qui se mord la queue.

Le monde virtuel subit une transformation. Partout sur Internet, le contenu généré par l’IA gagne du terrain. Cette évolution peut sembler une menace pour les futurs modèles d’IA. Pourquoi ? Parce que des modèles comme ChatGPT se basent sur des informations glanées en ligne pour se former. Si cette source est polluée par du contenu " synthétique ", cela peut entraîner ce que l’on appelle un " effondrement du modèle ".

Le danger est tel que le filtrage de ces données synthétiques est devenu un champ de recherche crucial. Les experts s’y penchent, car l’ampleur du contenu de l’IA ne cesse de grandir.

L’IA, la queue qu’elle poursuit sans cesse

L’ouroboros, serpent ancien se dévorant lui-même, devient le symbole par excellence de l’IA actuelle. L’émergence massive du contenu éditorial produit par l’IA alarme de nombreux spécialistes. Mais le problème central, c’est la potentialité des erreurs qui s’insèrent dans ces contenus.

En se nourrissant de l’Internet, l’IA, telle un serpent mordant sa propre queue, risque d’intégrer des erreurs, créant une spirale infinie d’imperfections. Une récente étude met en exergue ce phénomène : après plusieurs cycles de formation sur du contenu synthétique, les résultats devenaient incompréhensibles.

Par ailleurs, une autre recherche montre que les images générées par l’IA, lorsqu’elles sont uniquement basées sur des données d’IA, finissent par être floues et non identifiables. Ces erreurs, bien qu’apparemment bénignes, pourraient amplifier des biais discriminatoires, rendant la tâche encore plus ardue.

Pour contrer cela, nous devons miser sur des données non corrompues par du contenu synthétique. Comme l’évoque Alex Dimakis de l’Institut national de l’IA, la qualité intrinsèque des modèles est tributaire de la qualité des données. Même une modeste quantité de données de haute qualité pourrait surpasser un vaste ensemble synthétique.

Ainsi, les ingénieurs restent sur le front, veillant à ce que l’IA ne s’entraîne pas sur des données qu’elle a elle-même produites. Car, malgré les prouesses de l’IA, la touche humaine demeure irremplaçable. 

 

Auteur: Internet

Info: https://www.lebigdata.fr, Nirina R., 24 octobre 2023

[ intelligence artificielle ] [ générative ] [ cercle vicieux ] [ sophisme ] [ logique hors-sol ] [ tri nécessaire ] [ épuration ] [ savoirs ]