Le cadre de responsabilité hiérarchique de l'IA (LAIR)

À mesure que les grands modèles de langage deviennent plus intelligents et que les agents d'intelligence artificielle acquièrent davantage d'outils et de capacités, le développement responsable de ces technologies devient primordial. Ayant beaucoup travaillé dans l'industrie et dans le monde universitaire, j'ai observé un fossé important dans la manière dont l'IA responsable est considérée comme une priorité.

Introduction : Perspectives académiques et industrielles sur l'IA responsable

Le monde universitaire a tendance à aborder l'IA responsable avec un état d'esprit idéaliste. Les étudiants et les chercheurs apprennent à intégrer des considérations éthiques, juridiques et de sécurité dans les systèmes d'IA dès le premier jour et tout au long du processus de développement. Cette approche est précieuse et permet d'atteindre les normes les plus élevées. Cependant, elle est souvent peu pratique dans les milieux industriels, où les pressions financières et les délais des produits exigent un développement et un déploiement rapides.

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