J'ai remarqué un truc assez bizarre dans la course à l'IA en ce moment
quand un nouveau modèle apparaît, tout le monde compare immédiatement les benchmarks, la capacité de raisonnement ou la rapidité de réponse. Juste un résultat un peu meilleur suffit pour créer des milliers d'analyses.
Mais plus j'utilise l'IA, plus je me pose une question qui mérite plus d'attention.
Que se passe-t-il quand l'IA devient l'endroit où l'on pense à voix haute ?
Au début, l'IA m'aide à trouver des infos. Ensuite, elle rédige du contenu, analyse des idées, planifie du travail. Puis je réalise que les conversations avec l'IA commencent à contenir plus de détails personnels que n'importe quel historique de recherche auparavant
les projets en cours, les décisions encore incertaines,...
Des choses que je ne suis pas prêt à partager avec d'autres.
C'est à ce moment-là que je vois que la privacy dans l'IA est souvent comprise de manière assez étroite.
Beaucoup de gens voient la privacy comme une couche de protection des données. Mais la vraie valeur est ailleurs. Quand je sens que la conversation m'appartient vraiment, je pose des questions différemment, je pense différemment et j'utilise l'IA d'une manière totalement différente.
Un système peut être très intelligent, mais si l'utilisateur doit toujours peser ce qu'il devrait dire et ce qu'il devrait garder pour lui, la valeur de cette intelligence est également limitée.
Après avoir lu sur @OpenGradient , ce qui m'a interpellé ce n'est pas le nombre de modèles intégrés ou les fonctionnalités sur l'interface.
Ce que je trouve intéressant, c'est l'approche privacy-first dès l'infrastructure.
Si l'IA devient peu à peu un lieu où les gens travaillent, apprennent et réfléchissent chaque jour, la question importante n'est pas quel modèle est le plus intelligent.
Mais plutôt quel endroit permet aux utilisateurs de faire suffisamment confiance pour exprimer ce qu'ils pensent vraiment.
#opg $OPG $BLESS
quand un nouveau modèle apparaît, tout le monde compare immédiatement les benchmarks, la capacité de raisonnement ou la rapidité de réponse. Juste un résultat un peu meilleur suffit pour créer des milliers d'analyses.
Mais plus j'utilise l'IA, plus je me pose une question qui mérite plus d'attention.
Que se passe-t-il quand l'IA devient l'endroit où l'on pense à voix haute ?
Au début, l'IA m'aide à trouver des infos. Ensuite, elle rédige du contenu, analyse des idées, planifie du travail. Puis je réalise que les conversations avec l'IA commencent à contenir plus de détails personnels que n'importe quel historique de recherche auparavant
les projets en cours, les décisions encore incertaines,...
Des choses que je ne suis pas prêt à partager avec d'autres.
C'est à ce moment-là que je vois que la privacy dans l'IA est souvent comprise de manière assez étroite.
Beaucoup de gens voient la privacy comme une couche de protection des données. Mais la vraie valeur est ailleurs. Quand je sens que la conversation m'appartient vraiment, je pose des questions différemment, je pense différemment et j'utilise l'IA d'une manière totalement différente.
Un système peut être très intelligent, mais si l'utilisateur doit toujours peser ce qu'il devrait dire et ce qu'il devrait garder pour lui, la valeur de cette intelligence est également limitée.
Après avoir lu sur @OpenGradient , ce qui m'a interpellé ce n'est pas le nombre de modèles intégrés ou les fonctionnalités sur l'interface.
Ce que je trouve intéressant, c'est l'approche privacy-first dès l'infrastructure.
Si l'IA devient peu à peu un lieu où les gens travaillent, apprennent et réfléchissent chaque jour, la question importante n'est pas quel modèle est le plus intelligent.
Mais plutôt quel endroit permet aux utilisateurs de faire suffisamment confiance pour exprimer ce qu'ils pensent vraiment.
#opg $OPG $BLESS