Des travailleurs de divers pays enregistrent des données pour entraîner des robots humanoïdes. Parallèlement, des experts appellent à revoir les standards d’évaluation de l’IA pour mieux refléter son utilisation réelle.
Dans le monde de la technologie, un nouveau phénomène émerge : des travailleurs indépendants, comme Zeus, un étudiant en médecine au Nigeria, s’engagent à former des robots humanoïdes en collectant des données à partir de leurs routines quotidiennes. En fixant son iPhone sur son front, Zeus filme ses activités domestiques et transmet ces vidéos à Micro1, une entreprise qui les utilise pour entraîner des robots. Micro1, qui emploie des milliers de travailleurs dans plus de 50 pays, notamment en Inde, au Nigeria et en Argentine, offre des salaires compétitifs localement, mais pose également des questions éthiques sur la vie privée et le consentement éclairé. Ce modèle de travail, bien que lucratif, soulève des préoccupations quant aux conditions de travail et à l’impact sur la vie personnelle des travailleurs.
Parallèlement, des chercheurs soulignent que les méthodes actuelles d’évaluation de l’intelligence artificielle sont obsolètes. Traditionnellement, l’IA est jugée sur sa capacité à surpasser les humains dans des tâches isolées. Cependant, cette approche ne reflète pas la réalité où l’IA opère dans des environnements complexes et dynamiques. Angela Aristidou, professeure à University College London, propose un nouveau cadre d’évaluation, le « Human-AI, Context-Specific Evaluation », qui prend en compte la performance de l’IA sur des périodes prolongées et dans des équipes humaines. Ce changement est crucial pour mieux comprendre les capacités, les risques et les implications de l’IA dans nos vies.
Enfin, un autre sujet intrigant est la compétition en cours autour des ordinateurs quantiques. Infleqtion, une entreprise qui possède un ordinateur quantique prometteur, vise à remporter un prix de 5 millions de dollars pour le système capable de résoudre des problèmes de santé que les ordinateurs classiques ne peuvent pas traiter. Ce défi pourrait marquer un tournant dans l’utilisation de la technologie quantique, bien qu’il ne puisse y avoir qu’un seul gagnant, voire aucun. Ces développements illustrent la manière dont la technologie évolue rapidement et comment elle peut potentiellement transformer des secteurs critiques comme la santé.