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Débute 4 July 2025 02:33

Se termine 4 July 2025

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Les agents superintelligents posent des risques catastrophiques - LLMs garantis sûrs

Rejoignez-nous pour examiner les risques significatifs associés aux agents d'IA superintelligents. Avec les perspectives de Yoshua Bengio, cette discussion met en lumière une approche révolutionnaire du développement de l'IA : la création de l'IA « Scientifique ». Ce modèle non agentique est conçu pour privilégier l'explication à l'action, acc.
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Rejoignez-nous pour examiner les risques significatifs associés aux agents d'IA superintelligents. Avec les perspectives de Yoshua Bengio, cette discussion met en lumière une approche révolutionnaire du développement de l'IA :

la création de l'IA « Scientifique ».

Ce modèle non agentique est conçu pour privilégier l'explication à l'action, accélérant ainsi la recherche scientifique tout en atténuant les dangers potentiels liés à l'agence dans les systèmes d'IA.

Cet événement offre des perspectives précieuses pour toute personne intéressée par l'intelligence artificielle et ses implications à la fois pour le progrès scientifique et la sécurité humaine. Engagez-vous avec le contenu sur YouTube et explorez comment ce nouveau paradigme en IA peut aider à garantir un avenir technologique plus sûr.

Programme

  • Introduction à l'IA superintelligente
  • Définition et caractéristiques des agents superintelligents
    Contexte historique et développements
    Capacités actuelles et potentielles
  • Risques catastrophiques des agents superintelligents
  • Problème d'alignement et défis de contrôle
    Scénarios d'IA non alignée
    Études de cas et modèles théoriques
  • Aperçu de la recherche sur la sécurité de l'IA
  • Concepts clés de la sécurité de l'IA
    Approches existantes et leurs limites
    Implications éthiques et sociétales
  • Concept "IA scientifique" de Yoshua Bengio
  • Aperçu des modèles d'IA non agents
    Comparaison avec les IA agents
    Bénéfices potentiels pour les avancées scientifiques
  • Conception de LLM garantis sûrs
  • Principes de conception de LLM sûrs
    Garantie d'explicabilité et de transparence
    Mécanismes pour éviter une agence non désirée
  • Implémentations pratiques et études de cas
  • Cas d'utilisation réussis des IA non agents
    Leçons tirées des implémentations passées
    Voies pour une adoption plus large
  • Critiques et limites
  • Inconvénients potentiels de l'"IA scientifique"
    Répondre aux critiques et débat continu
  • Directions futures et opportunités de recherche
  • Tendances émergentes dans la sécurité de l'IA
    Collaborations potentielles et efforts communautaires
    Élaboration de lignes directrices pour la recherche et le déploiement sûrs de l'IA
  • Conclusion
  • Résumé des idées clés
    Réflexions sur l'avenir des innovateurs en sécurité de l'IA

Sujets

Informatique