Les chatbots IA ne sont pas sincères ; rappel de souvenirs d’enfance; un petit morceau de matière noire

Cette semaine, des chercheurs ont découvert ce qu’on appelle des « lacets » dans le champ magnétique terrestre, semblables aux observations de lacets dans le champ magnétique solaire. Les scientifiques ont fourni davantage de preuves que les anciens ingénieurs de Rapa Nui « parcouraient » les statues emblématiques de l’île de Pâques le long de routes soigneusement conçues. Et les images satellite ont révélé une vague océanique record de 20 mètres de haut. Nous avons également rendu compte d’une méthode unique permettant d’obtenir des souvenirs d’enfance, du plus petit morceau de matière noire jamais observé, et des effets pernicieux des éloges vides de la part des chatbots :

Rappel des tout-petits

Une étude menée par des neuroscientifiques de l’Université Anglia Ruskin révèle que les adultes ont un meilleur accès aux souvenirs de leur enfance tout en incarnant une version numérique et enfantine de leur propre visage. L’« illusion d’enfacement » implique l’utilisation d’un flux vidéo en direct et d’un filtre facial commercial qui modifie numériquement l’apparence de l’utilisateur pour lui donner un état enfantin. L’image modifiée numériquement reflète les mouvements des utilisateurs, créant ainsi l’impression que le visage appartient au participant. De plus, un groupe témoin a vu son propre visage inchangé dans les mêmes conditions.

Après l’illusion, les volontaires de l’étude ont réalisé un entretien de mémoire autobiographique au cours duquel ils se sont rappelés des événements de l’année écoulée et de leur enfance. Les participants qui ont vu la version modifiée numériquement de leurs visages ont pu fournir des souvenirs autobiographiques épisodiques plus détaillés que le groupe témoin.

L’étude est la première à démontrer que l’accès à des souvenirs lointains peut être influencé par la perception corporelle de soi, et les chercheurs souhaitent explorer si l’illusion peut affecter le rappel des souvenirs du stade dit « d’amnésie infantile » depuis la naissance jusqu’à l’âge de trois ans.

Motte observée

La matière noire est-elle lisse ? Ou est-ce en morceaux, comme un gros vieux pot de jambalaya ? La compréhension actuelle de la matière noire repose principalement sur des déductions : ses effets sur la formation des étoiles et des galaxies et sur les mouvements des objets célestes. Une autre vitrine des effets de la matière noire est la lentille gravitationnelle, dans laquelle la lumière d’un objet distant, comme une galaxie, est courbée et déformée par la gravité d’un objet plus proche.

Une équipe internationale a récemment mené une étude à l’aide d’un réseau mondial de télescopes pour identifier les lentilles gravitationnelles et a découvert l’objet sombre de masse la plus faible jamais observé à l’aide de lentilles gravitationnelles. Il est 1 million de fois plus grand que le soleil et se trouve à 10 milliards d’années-lumière.

John McKean, auteur principal d’un article complémentaire, déclare : « Dès la première image à haute résolution, nous avons immédiatement observé un rétrécissement de l’arc gravitationnel, ce qui est le signe révélateur que nous étions sur quelque chose. Seul un autre petit amas de masse entre nous et la lointaine radiogalaxie pourrait provoquer cela. » Ils pensent que leur découverte est cohérente avec la théorie de la matière noire froide qui sous-tend la réflexion actuelle sur la formation des galaxies.

Adulation numérique

En tant que personne qui aime recevoir les éloges de collègues, de connaissances et d’étrangers éloignés, on pourrait penser que j’aimerais utiliser des chatbots commerciaux d’IA, des courtisans numériques connus pour les quantités malsaines de compliments vides qu’ils génèrent à partir du corpus massif d’informations sur lequel ils sont formés. Je ne sais pas pourquoi cela ne fonctionne pas sur moi.

Une nouvelle étude sur la flatterie de l’IA suggère que les modèles d’IA flagorneurs peuvent influencer le comportement des utilisateurs. Les chercheurs ont analysé les réponses de l’IA sur différents types de requêtes, y compris les demandes de conseils et les scénarios de conflits réels, en comparant les réponses humaines pour établir une base de référence pour un accord normal et non flatteur. Ensuite, ils ont mené deux études auprès de 1 600 participants répartis au hasard dans des modèles d’IA flagorneurs et non flagorneurs. Les participants faisaient davantage confiance à l’IA lorsqu’elle était d’accord avec eux.

Les chercheurs affirment que la validation par l’IA de l’image de soi et du comportement d’un utilisateur est potentiellement dangereuse et recommandent aux développeurs de modifier les règles régissant l’IA pour pénaliser la flatterie, récompenser l’objectivité et assurer une meilleure transparence dans les réponses de l’IA.

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