L’IA générative, les grands modèles de langage et les structures de connaissances
Ray Siemens (U Victoria)
Amanda Lawrence (RMIT U)
Geoffrey Rockwell (U Alberta, Amii)
Lai-Tze Fan (U Waterloo)
Présenté par la Fédération et Implementing New Knowledge Environments Partnership (INKE)
Ce panel explore l'évolution des relations entre les plateformes commerciales, l'IA générative et les infrastructures numériques de connaissances publiques. Alors que des initiatives communautaires telles que Wikimedia coexistent avec des systèmes commerciaux de plus en plus fermés et opaques, le besoin d'une plus grande transparence, d'un meilleur accès aux données et de meilleurs outils de recherche devient crucial. L'IA générative introduit une nouvelle dynamique qui façonne la manière dont les connaissances sont accessibles, interprétées et produites, tout en soulevant des questions éthiques autour de l'automatisation, de la transparence et de la positionnalité dans la recherche. De plus, l'utilisation de données sensibles, telles que la biométrie, dans l'entraînement de l'IA soulève d'importantes questions sur la manière dont les systèmes de classification sont formés et sur leur impact sur la représentation et l'équité. Le panel aborde ces défis et souligne l'importance d'approches responsables et éthiques pour étudier et façonner les écosystèmes de connaissances basés sur l'IA.
Ce panel sera suivi de la causerie Voir Grand intitulée « Les technologies du vivre-ensemble : comment façonner un avenir équitable grâce à l’IA ». Des rafraîchissements seront servis pendant la session et à proximité.
Mot d'ouverture
Karine Morin (présidente, CFSH)
Président du panel
Ray Siemens (Université de Victoria)
« Observations sur Wikimedia, les grands modèles de language et l'observabilité des écosystèmes d'information »
Amanda Lawrence (RMIT U)
« Construire des interprétations avec l'IA générative »
Geoffrey Rockwell (Université de l'Alberta, Amii)
« La collecte éthique de données pour l'IA : combler le fossé entre les plateformes de connaissances et les ensembles de données biométriques »
Lai-Tze Fan (Université de Waterloo)