Acheter Cryptos
Payer en
USD
USD
Acheter & Vendre
Hot
Visa, Mastercard, SEPA et bien plus
P2P
0 Fees
Trading flexible, zéro frais
Gate Card
Payez partout avec vos cryptos
Marchés
Trader
Basique
Avancé
Futures
Futures
Accédez à des centaines de contrats perpétuels
CFD
Or
Une plateforme pour les actifs mondiaux
Options
Hot
Tradez des options classiques de style européen
Compte unifié
Maximiser l'efficacité de votre capital
Trading démo
Introduction au trading futures
Préparez-vous à trader des contrats futurs
Événements futures
Participez aux événements et gagnez
Demo Trading
Utiliser des fonds virtuels pour faire l'expérience du trading sans risque
Actions américaines
Earn
Lancer
CandyDrop
tag
Collecte des candies pour obtenir des airdrops
Launchpool
Staking rapide, Gagnez de potentiels nouveaux jetons
HODLer Airdrop
Conservez des GT et recevez d'énormes airdrops gratuitement
Pre-IPOs
Accédez à l'intégralité des introductions en bourse mondiales
Points Alpha
Tradez on-chain et gagnez des airdrops
Points Futures
Gagnez des points Futures et réclamez vos récompenses d’airdrop.
Investissement
Square
Square
Découvrir la valeur en crypto
Live
moments live
Analyse en temps réel du marché des cryptomonnaies
Discussion
Discutez avec des traders de cryptomonnaies
Actualités
Ce qu'il se passe dans le monde de la crypto
flower_head
Plus
Promotions
AI
Autres
TradFi
Gate Card
Récompenses
Posts
Plus récents
Populaire
Actualités
Profil

Le professeur de Princeton a proposé un cadre d’évaluation de l’automatisation de la connaissance par l’IA

MeNews
robot
Création du résumé en cours
AIMPACT message, le 16 mai (UTC+8), le professeur en informatique de l'Université de Princeton Arvind Narayanan a discuté lors du séminaire du laboratoire d'économie numérique de Stanford des stratégies d'adaptation à la transformation du travail cognitif. Il a souligné que la possibilité que l'IA automatise la majorité du travail cognitif mérite une attention sérieuse, mais que le véritable goulot d'étranglement réside dans les capacités en aval, et que l'impact de l'IA se déploiera progressivement sur plusieurs décennies. Il a critiqué l'infrastructure de preuve actuelle pour mettre trop l'accent sur le niveau de capacité, et a présenté les efforts de son équipe pour mesurer les caractéristiques des technologies de diffusion, notamment l'évaluation du "monde ouvert" (testant la capacité de l'IA à gérer des tâches réalistes chaotiques) ainsi que la mesure de la fiabilité de l'IA comme une dimension orthogonale à la capacité. De plus, il a proposé une agenda prospectif pour un monde où le travail cognitif a été automatisé, afin de prévoir les changements dans la demande de main-d'œuvre, les risques d'effondrement institutionnel et les nouveaux défis éthiques et politiques sociaux, en prônant une approche à double voie : développer la conscience contextuelle et prévoir de nouveaux équilibres. (Source : InFoQ)
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
  • Récompense
  • 10
  • 1
  • Partager
Commentaire
Ajouter un commentaire
Ajouter un commentaire
GateUser-b74aba1c
· Il y a 2h
Un goulot d'étranglement qui n'apparaît que après plusieurs décennies, à ce moment-là je serai probablement déjà à la retraite, concerné mais impuissant.
Voir l'originalRépondre0
NeonMargin
· Il y a 8h
Nouveaux défis éthiques sociétaux, encore une fois un plaisir pour les éthiciens et un casse-tête pour les ingénieurs.
Voir l'originalRépondre0
SolitaryLampInTheSilentSea
· Il y a 8h
L'équipe de Narayanan travaille toujours dans cette direction d'évaluation plutôt peu courante, je l'admire beaucoup.
Voir l'originalRépondre0
AMirroredSphereReflectingThe
· Il y a 8h
La dernière proposition de « nouvel équilibre » est un peu pessimiste, suggère-t-elle que nous devons accepter un certain type de chômage structurel ?
Voir l'originalRépondre0
RiskOffRina
· Il y a 8h
L'expression "dimension orthogonale" me fait penser au biais-variance en apprentissage statistique, il y a une certaine similitude.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-e1cfc287
· Il y a 8h
Le terme « travail cognitif » est bien plus agréable que « travail de col blanc », je recommande sa promotion.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-3d750846
· Il y a 8h
Pouvez-vous développer la partie sur le risque institutionnel ? J'ai l'impression qu'il est plus urgent que les détails techniques.
Voir l'originalRépondre0
ReorgSurvivor
· Il y a 8h
La prévision de la demande de main-d'œuvre, ce genre de chose, les économistes en discutent depuis des dizaines d'années, et l'arrivée de l'IA ne fera qu'aggraver la confusion.
Voir l'originalRépondre0
OrigamiVolcano
· Il y a 8h
Les caractéristiques de diffusion sont plus difficiles à mesurer que la capacité, car dans un monde ouvert il n'y a pas de vérité de référence.
Voir l'originalRépondre0
GateUser-21ddf7c7
· Il y a 8h
Considérer la fiabilité et la capacité de l'IA séparément, ce cadre devrait être très inspirant pour les chefs de produit.
Voir l'originalRépondre0
Afficher plus

  • Épinglé

plan du site