Their work, which is yet to be peer reviewed, shows that while training massive AI models is incredibly energy intensive, it’s only one part of the puzzle. Most of their carbon footprint comes from their actual use.
Not only did the researchers find emissions for each task to be much higher than they expected, but they discovered that the day-to-day emissions associated with using AI far exceeded the emissions from training large models. Luccioni tested different versions of Hugging Face’s multilingual AI model BLOOM to see how many uses would be needed to overtake training costs. It took over 590 million uses to reach the carbon cost of training its biggest model. For very popular models, such as ChatGPT, it could take just a couple of weeks for such a model’s usage emissions to exceed its training emissions, Luccioni says.
Désormais, c’est la machine qui apprend, mais qu’est-ce que l’humain apprend là-dedans ? Penser, critiquer, explorer, discuter : ChatGPT ne va pas vous aider à tout cela, au contraire. Il faut faire des choix pédagogiques, éducatifs. On ne peut pas dire à nos étudiants : « On s’en fout des références, si ChatGPT l’a dit, prenez-le pour argent comptant. » Toutes nos activités démocratiques sont fondées sur le contradictoire et l’examen croisé des sources et des données.
L’électronicien américain affiche des résultats vertigineux pour le troisième trimestre 2023, son fondateur ayant su bâtir tout un écosystème indispensable à la construction de serveurs informatiques. Mais la ruée vers l’or a aussi appris aux Américains que la roue tourne parfois, rappelle Philippe Escande, éditorialiste économique au « Monde ».
La dernière ruée s’appelle l’intelligence artificielle et, pour l’instant, le seul à y gagner de l’argent n’est ni OpenAI, le créateur de ChatGPT, ni son protecteur, Microsoft, mais Nvidia, l’électronicien qui fournit les puces des machines.
Une thèse ambitieuse sur les algorithmes et l’intelligence artificielle qui embrasse l’ensemble des mutations en cours.
Les biais de l'IA, toujours prompts à simplifier un monde qui a été incroyablement étriqué...
Si vous en doutiez, l'IA inspire l'extrème droite, et Laurent Alexandre est bien d'extrème droite (et l'IA l'inspire).
Il faut peut-être moins écouter Laurent Alexandre et écouter un peu plus les vrais experts qui travaillent sur l'IA.
IA et évaluation, une grande question pédagogique !
Tendance à suivre, mais perso je maintiens mon billet sur le fait que la technologie détruit désormais plus d'emploi qu'elle n'en crée, cf le livre « A world without work » de Daniel Susskind...
« L'hystérie autour de l’IA est une distraction, les algorithmes sèment déjà la désinformation en Afrique » écrit le chercheur de la fondation Mozilla Odanga Madung dans The Guardian.
Researchers — including many women of color — have been saying for years that these systems interact differently with people of color and that the societal effects could be disastrous: that they’re a fun-house-style distorted mirror magnifying biases and stripping out the context from which their information comes; that they’re tested on those without the choice to opt out; and will wipe out the jobs of some marginalized communities.
Excellente bd ! Décidément the nib c'est une très belle découverte
Intéressant, ce qui peut inquiéter Alexandre Gefen : c'est notre paresse cognitive, consécutive à chaque arrivée technologique.
ChatGPT et consort signent-ils une fin de nos capacités d'analyse, de synthèse ?
Un spectre hante le monde – il s’appelle ChatGPT. Ce bot polyglotte, surgi en novembre 2022, et sa technologie, sont les meneurs d'une disruption aussi importante que l'apparition de la machine à vapeur, des ordinateurs personnels et des smartphones. L’Intelligence Artificielle (IA) générative, puisqu’il s’agit d'elle, a de loin pris le pas sur le métavers
Une discussion de bon niveau, et clairement, je suis vraiment dans la team Anne Alombert (CNNUM) vs Yann le Cun (Meta/Facebook) ^^
Globalement, je vous conseille la série en entier des Rencontres de Pétrarque sur l'intelligence : https://www.radiofrance.fr/franceculture/podcasts/les-rencontres-de-petrarque
AI models, especially large generative models like GPT-3, are typically trained on large clusters of power-hungry servers housed in warehouse-scale data centers. For example, even after adopting the industry’s best practices to curb AI’s resource usage, AI models at Google have taken up about 10 to 15 percent of its total energy consumption. As a result, AI has a huge hidden environmental cost.