Ankaa Pmo®

IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l’avenir

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

L’intelligence artificielle générative est en train de révolutionner le monde. Découvrons ensemble ce que nous réserve l’avenir à partir de 2024 et au-delà.

Alors que nous entamons l’année 2024, le domaine de l’IA générative évolue non seulement, mais révolutionne également notre interaction avec la technologie et remodèle les défis commerciaux et mondiaux. Ce voyage est ancré dans les remarquables avancées de 2023, une année charnière dans l’évolution de l’IA.

Tout d’abord, l’intelligence artificielle générative offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure efficacité. Les entreprises peuvent désormais automatiser des tâches complexes et chronophages telles que la génération de contenu, la traduction et le traitement des données. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’accélérer leurs processus et de réduire leurs coûts. De plus, les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services plus personnalisés en fonction des besoins spécifiques des clients. Enfin, l’IA générative peut être utilisée pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données des entreprises en identifiant et en corrigeant les erreurs et les anomalies.

Deuxièmement, l’IA générative peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations en fournissant des informations précises et à jour sur les tendances du marché. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour analyser les données du marché et identifier les opportunités de croissance. De plus, l’IA générative peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à leur fournir des produits et services personnalisés. Enfin, l’IA générative peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en fournissant des informations précises et à jour sur le marché.

Enfin, l’utilisation de l’IA générative est un moyen efficace pour les entreprises de se démarquer de la concurrence. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services innovants qui répondent aux besoins spécifiques des clients. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Enfin, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’améliorer leur productivité et leur efficacité en automatisant des tâches complexes et chronophages.

En conclusion, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative est un moyen puissant pour les entreprises de se démarquer de la concurrence, d’améliorer leurs opérations et d’accroître leur productivité. L’utilisation de cette technologie permet aux entreprises de créer des produits et services innovants, d’analyser les données du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Dans un avenir proche, l’utilisation de l’IA générative deviendra une norme pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives et réussir dans un monde numérique en constante évolution.

Source de l’article sur DZONE

8 décembre 2023/par Service comm.

Former des données avec ChatGPT : Guide pour développeurs

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

Apprenez à former des données avec ChatGPT et découvrez comment les développeurs peuvent tirer le meilleur parti de cette technologie puissante !

## Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle AI. Impressionnant hors de la boîte, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des jeux de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA personnalisés qui évoluent avec votre entreprise.

Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.

Testing is a critical part of training ChatGPT models. It’s important to evaluate the performance of your model against a test dataset to ensure that it’s accurately predicting the desired output. Testing also helps identify any potential issues with the model, such as overfitting or underfitting. To get the most out of testing, it’s important to use a variety of metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score.

Le lancement de ChatGPT par OpenAI a été transformateur pour l’intelligence conversationnelle IA. Impressionnant à l’état brut, les capacités de ChatGPT sont intrinsèquement limitées par ses données d’entraînement fixes de 2021. Pour les développeurs de logiciels et les entreprises technologiques, l’entraînement de ChatGPT sur des ensembles de données personnalisés est essentiel pour créer des assistants IA adaptés à votre entreprise.

Dans ce guide complet, nous explorerons les meilleures pratiques pour les équipes de logiciels afin de former des modèles ChatGPT personnalisés à l’aide de techniques telles que le réglage fin et la lecture interactive MEMWALKER.

Le test est une étape essentielle de l’entraînement des modèles ChatGPT. Il est important d’évaluer les performances de votre modèle sur un jeu de données de test pour s’assurer qu’il prédit correctement la sortie souhaitée. Les tests permettent également d’identifier tout problème potentiel avec le modèle, tel que le surapprentissage ou le sous-apprentissage. Pour tirer le meilleur parti des tests, il est important d’utiliser une variété de métriques, telles que la précision, la précision, le rappel et le score F1.

Source de l’article sur DZONE

18 octobre 2023/par Service comm.

Analyser les données boursières avec LangChain et Whisper d’OpenAI

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

Découvrez comment LangChain et Whisper d’OpenAI peuvent vous aider à analyser les données boursières de manière plus efficace et plus précise.

Avertissement

Nous allons dans cet article montrer comment connecter un courtier Kafka, qui diffuse des données fictives de cours boursiers, à SingleStoreDB. Nous allons ensuite interroger ces données à l’aide de phrases en anglais grâce à LangChain, qui offre une capacité de question-réponse de base pour les données de cours. Nous allons construire une application Python, à travers plusieurs itérations de conception, pour utiliser Whisper d’OpenAI afin de poser des questions par la parole et utiliser la synthèse vocale pour répondre.

Connexion à la base de données

La première étape consiste à connecter le courtier Kafka à SingleStoreDB. Pour ce faire, nous devons configurer un canal Kafka pour le courtier Kafka et un canal SingleStoreDB pour SingleStoreDB. Une fois que ces canaux sont configurés, nous pouvons connecter le courtier Kafka à SingleStoreDB en utilisant le canal Kafka et le canal SingleStoreDB. Une fois que cette connexion est établie, nous pouvons commencer à envoyer des données du courtier Kafka à SingleStoreDB.

La première étape consiste à connecter le courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB. Pour ce faire, nous devons configurer un canal Kafka pour le courtier Kafka et un canal SingleStoreDB pour SingleStoreDB. Une fois que ces canaux sont configurés, nous pouvons connecter le courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB en utilisant le canal Kafka et le canal SingleStoreDB. Une fois que cette connexion est établie, nous pouvons commencer à envoyer des données du courtier Kafka à la base de données SingleStoreDB.

Interrogation des données

Une fois que les données sont stockées dans la base de données SingleStoreDB, nous pouvons les interroger à l’aide de LangChain. LangChain est une plateforme open source qui permet aux développeurs de créer des applications qui peuvent comprendre et répondre aux questions posées en anglais. Nous pouvons utiliser LangChain pour interroger la base de données SingleStoreDB et obtenir des informations sur les cours boursiers. Nous pouvons également utiliser LangChain pour exécuter des requêtes complexes sur la base de données SingleStoreDB.

Une fois que les données sont stockées dans la base de données SingleStoreDB, nous pouvons les interroger à l’aide de LangChain. LangChain est une plateforme open source qui permet aux développeurs de créer des applications qui peuvent comprendre et répondre aux questions posées en anglais. Nous pouvons utiliser LangChain pour interroger la base de données SingleStoreDB et obtenir des informations sur les cours boursiers. Nous pouvons également utiliser LangChain pour exécuter des requêtes complexes sur la base de données SingleStoreDB afin d’extraire des informations pertinentes à partir des données stockées dans la base de données.

Application Python

Enfin, nous allons créer une application Python qui utilise OpenAI’s Whisper pour poser des questions par la parole et utilise la synthèse vocale pour répondre aux questions. L’application Python va se connecter à LangChain et interroger la base de donné

Source de l’article sur DZONE

17 septembre 2023/par Service comm.

Créer un plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra.

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

Nous avons le plaisir de vous présenter le plugin ChatGPT To-Do List pour Cassandra : une solution simple et intuitive pour gérer vos tâches quotidiennes !

Les plugins ChatGPT offrent une façon d’étendre les fonctionnalités de ChatGPT d’OpenAI en intégrant des fonctionnalités personnalisées directement dans l’interface d’intelligence conversationnelle. Ces plugins permettent aux utilisateurs d’interagir avec des fonctionnalités spécialisées, transformant ChatGPT en un outil polyvalent pour diverses tâches. Pensez à un plugin ChatGPT comme à une ceinture d’outils pratique qui équipe ChatGPT d’OpenAI de super-pouvoirs spécialisés. Tout comme l’ajout d’un nouveau gadget à votre arsenal, un plugin permet à ChatGPT d’effectuer des tâches spécifiques de manière transparente au sein de la conversation.

L’architecture des plugins ChatGPT offre une façon d’étendre les fonctionnalités d’OpenAI ChatGPT en intégrant des fonctionnalités personnalisées directement dans l’interface d’intelligence conversationnelle. Ces plugins permettent aux utilisateurs d’interagir avec des fonctionnalités spécialisées, transformant ChatGPT en un outil polyvalent pour diverses tâches. Pensez à un plugin ChatGPT comme à une ceinture à outils pratique qui équipe OpenAI ChatGPT de super-pouvoirs spécialisés. Tout comme l’ajout d’un nouveau gadget à votre arsenal, un plugin permet à ChatGPT de réaliser des tâches spécifiques de manière transparente au sein de la conversation.

Dans ce blog, nous plongerons dans la mise en œuvre du plugin de liste de tâches Cassandra ChatGPT, qui agit comme un assistant personnel virtuel pour gérer votre liste de tâches. C’est comme avoir un organisateur de tâches dédié à vos côtés pendant vos conversations alimentées par l’IA. Avec ce plugin, vous pouvez créer, afficher et supprimer des tâches sans effort, apportant un nouveau niveau de productivité et d’organisation à vos interactions basées sur le chat avec ChatGPT.

En plus de cela, l’architecture des plugins ChatGPT offre une grande flexibilité et une facilité d’utilisation. Les plugins peuvent être facilement intégrés à l’interface d’OpenAI ChatGPT et configurés pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs. Les plugins peuvent également être facilement mis à jour pour prendre en charge les nouvelles fonctionnalités et les correctifs. Les développeurs peuvent également créer leurs propres plugins personnalisés pour étendre les capacités de ChatGPT.

Enfin, l’architecture des plugins ChatGPT offre une grande sécurité et une protection contre les attaques. Les plugins sont conçus pour être sûrs et sécurisés, ce qui permet aux utilisateurs de se sentir en sécurité lorsqu’ils interagissent avec leur assistant personnel virtuel. Les plugins sont également conçus pour être faciles à utiliser et à comprendre, ce qui permet aux utilisateurs de tirer le meilleur parti de leur assistant personnel virtuel.

Source de l’article sur DZONE

12 septembre 2023/par Service comm.

La vision de SAP pour des entreprises pérennes à l’ère de l’IA se concrétise

Actualités, ERP & Applications, SAP, Uncategorized

SAP Business AI, Green Ledger et les dernières innovations SAP soulignent la capacité de l’entreprise à accompagner durablement les clients dans la résolution de leurs problèmes urgents.

16 mai 2023 – A Sapphire Orlando, SAP SE (NYSE : SAP) a dévoilé des innovations et de nouveaux partenariats pour faire face, avec confiance, à un avenir incertain. SAP aide les clients à transformer leurs business model vers le cloud, à placer la durabilité au centre de leurs opérations et à renforcer leur agilité dans des marchés en pleine transformation. Ces innovations comprennent une IA responsable intégrée aux logiciels d’entreprise, une comptabilité basée sur un suivi de l’impact carbone et des réseaux spécifiques à l’industrie pour renforcer la supply chain.

Une IA conçue pour les entreprises.

Alors que l’IA prend une nouvelle place dans le quotidien, SAP renforce son engagement pour l’intégrer au maximum dans son portefeuille de solutions, pour s’assurer que les clients puissent résoudre les problèmes critiques de l’entreprise. Cela comprend de nouveaux partenariats avec :

Une nouvelle collaboration avec Microsoft, incluant les nouveautés en matière d’IA générative prête à utiliser pour accompagner les grands défis commerciaux des clients.

Les entreprises pourront intégrer les solutions SAP SucessFactors avec Microsoft 365 Copilot et Copilot dans Viva Learning, ainsi que le service Azure OpenAI de Microsoft pour accéder à une IA analytique et génératrice de langage. Ces intégrations faciliteront l’expérience des collaborateurs. Pour en savoir plus, cliquez ici.

SAP continue d’étendre son portefeuille SAP Business AI en y intégrant l’intelligence artificielle, autour d’une technologie de pointe pour l’industrie et de nouveaux process pour accompagner les clients pour les problèmes les plus urgents. Parmi les autres nouveautés :

Augmentation de la visibilité, de la productivité et des résultats par l’IA qui anticipe et gère plus facilement les changements des entreprises
Intégration de l’IA pour SAP Business Network, SAP SucessFactors et SAP S/4HANA Cloud.
Renforcement de l’expérience client avec une nouvelle application utilisant l’IA pour donner aux vendeurs des informations globales, des recommandations et ainsi générer automatiquement du contenu.
SAP Predictive Replenishment et SAP Intelligent Product Recommendations, deux nouvelles solutions SAP visant à fournir des améliorations des process métiers spécifiques à chaque industrie.

Vers un « Green Ledger ».

Il y a cinquante ans, SAP révolutionnait la comptabilité financière avec l’ERP (Enterprise Resource Planning). Aujourd’hui, SAP réinvente le « R » d’ERP en élargissant la définition des ressources à l’impact carbone. Avec son nouveau « Green Ledger », SAP rend la compatibilité carbone aussi importante que la comptabilité financière. Les innovations annoncées incluent :

Mise à jour de SAP Sustainability Footprint Management, une solution unique de calcul et de gestion des émissions carbone de l’entreprise, de la supply chain et des produits.
SAP Sustainability Data Exchange, une nouvelle solution d’échanges sécurisés de données de développement durable avec leurs partenaires et fournisseurs afin qu’ils puissent plus rapidement décarboner leur supply chain.

Ces deux offres feront partie de RISE with SAP et GROW with SAP pour SAP S/4HANA Cloud, édition grand public.

Un partenariat avec Planon pour fournir des solutions durables de gestion de l’immobilier et des espaces de travail afin d’accroître la durabilité dans les portefeuilles commerciaux et d’entreprise.

Connecter les industries et les entreprises.

Les transformations de la supply chain ont considérablement modifié la façon dont les organisations commercent. SAP Business Network, plateforme de collaboration B2B contribue à renforcer la résilience de la supply chain mondiale, via des transactions, des process et des informations partagées. Les nouvelles innovations publiées comprennent :

Le lancement de SAP Business Network for Industry, combinant les avantages de la supply chain en réseau avec une expertise unique pour accompagner les clients issus de la grande distribution, la haute technologie, les sciences et la fabrication industrielle. A l’avenir, cette solution sera complétée par un guide des meilleurs pratiques, afin d’aider les clients.
Le choix pour les services achats sur SAP Business Network des fournisseurs en fonction du prix, de la disponibilité mais également des historiques en matière de respect des droits de l’homme et des certifications de durabilité.
Un nouvel ensemble de fonctionnalités proposant des informations sur les fournisseurs, les catalogues des marketplace, une connexion vers les prospects et des profils d’entreprise augmentés.
SAP Blockchain Business Connector – une nouvelle offre pour collaborer avec plusieurs entreprises, individus ou institutions sans dépendre d’un système centralisé de vérification des données.

Préparer l’avenir.

Les entreprises ont besoin de voir l’ensemble de leurs applications, processus et données pour innover, automatiser et ainsi augmenter la productivité. SAP lance aujourd’hui une multitude d’innovations, et notamment :

Un partenariat renforcé avec Google Cloud pour simplifier le paysage de données et permettre aux clients de créer un data cloud de bout en bout qui rassemble les données via Datasphere avec Google Cloud, afin que les entreprises puissent visualiser l’ensemble de leurs données en temps réel. Pour en savoir plus, cliquez ici.
De nouvelles fonctionnalités pour SAP Integration Suite pour gérer plus facilement les paysages de données et rassembler les process sur des systèmes SAP et non SAP dans le cloud.
Des nouveautés pour SAP Signavio, réunissant la puissance de la technologie SAP et de Signavio pour fournir aux clients des informations stratégiques en quelques heures, et non en quelques jours.

Les innovations lancées sur l’ensemble de la plateforme SAP Business Technology accélèrent considérablement l’optimisation des process métiers et facilitent l’automatisation de l’entreprise à grande échelle. SAP continuera d’aider les clients à tirer le meilleur parti de ses dernières innovations augmentant l’expérience et la productivité autour d’outils low-code améliorés et de nouveaux partenariats pour améliorer l’analyse de données critiques.

Christian Klein, PDG de SAP, déclare : « Dans un monde marqué par des transformations de marchés, de paysages réglementaires changeants et des pénuries de talents, les entreprises continuent de se tourner vers SAP pour les solutions dont ils ont besoin afin de résoudre leurs problèmes urgents. Les innovations annoncées à SAP Sapphire s’appuient sur notre riche héritage technologique disruptif et développé de manière responsable, conçu depuis des décennies d’expertise dans l’industrie par des process pour assurer la prospérité de nos clients, aujourd’hui comme demain ».

Guide des actualités SAP Sapphire 2023

Plus de détails sur nos actualités, lancements et mises à jour dans le Sapphire News Guide.

Visitez le SAP News Center ici et suivez SAP sur Twitter via @SAPNews.

The post La vision de SAP pour des entreprises pérennes à l’ère de l’IA se concrétise appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

16 mai 2023/par Service comm.

Utiliser GPT-3 dans nos applications.

Actualités, Méthodes et organisation des process IT

GPT-3 est une technologie révolutionnaire qui peut être intégrée dans nos applications pour améliorer leurs performances et leur fonctionnalité. Découvrons comment l’utiliser !

Bienvenue à un nouvel épisode sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon précédent article, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement du langage de pointe développé par OpenAI. Il a été entraîné sur une grande quantité de données et peut générer du texte similaire à celui des humains sur une large gamme de sujets. L’une des façons d’accéder aux capacités de GPT-3 est via son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.

Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base pour savoir comment utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.

## Guide détaillé pour utiliser l’API GPT-3

Bienvenue dans un nouvel article sur l’intelligence artificielle. Comme je l’ai expliqué dans mon précédent article, GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) est un modèle de traitement du langage de pointe développé par OpenAI. Il a été entraîné sur une grande quantité de données et peut générer du texte similaire à celui des humains sur une large gamme de sujets. L’une des façons d’accéder aux capacités de GPT-3 est via son API, qui permet aux développeurs d’intégrer facilement GPT-3 dans leurs applications.

Dans cet article, nous fournirons un guide détaillé sur la façon d’utiliser l’API GPT-3, y compris comment configurer votre clé API, générer des réponses et accéder au texte généré. À la fin de cet article, nous aurons une base pour savoir comment utiliser GPT-3 dans nos propres projets et applications.

En tant qu’informaticien enthousiaste, je voudrais partager mon expérience avec l’API GPT-3. Pour commencer, vous devez créer un compte OpenAI et obtenir votre clé API. Une fois que vous avez votre clé API, vous pouvez l’utiliser pour accéder à l’API GPT-3 et générer des réponses à partir de données textuelles. Vous pouvez également spécifier des paramètres supplémentaires pour contrôler le type de réponse que vous souhaitez obtenir. Par exemple, vous pouvez spécifier le nombre de mots que vous souhaitez générer, le type de langage à utiliser et le type de contenu que vous souhaitez obtenir.

Une fois que vous avez généré des réponses à partir de l’API GPT-3, vous pouvez les afficher dans votre application ou les enregistrer dans un fichier pour une utilisation ultérieure. Vous pouvez également utiliser ces réponses pour entraîner un modèle personnalisé qui peut être utilisé pour générer des réponses plus spécifiques à des questions spécifiques. Enfin, vous pouvez également utiliser ces réponses pour créer des applications plus intelligentes qui peuvent comprendre et répondre aux questions des utilisateurs.

En conclusion, l’API GPT-3 est un outil puissant qui peut être utilisé pour créer des applications plus intelligentes et plus interactives. Il offre aux développeurs une façon simple et rapide d’accéder aux capacités de GPT-3 et de générer des réponses à partir de données textuelles. En utilisant cette API, les développeurs peuvent créer des applications plus intelligentes et plus interactives qui peuvent comprendre et répondre aux questions des utilisateurs.

Source de l’article sur DZONE

12 mars 2023/par Service comm.

Poll: The Ethical Dilemma at the Heart of GitHub’s Copilot

Actualités, Actualités

On June 29th, GitHub announced Copilot, an AI-powered auto-complete for programmers, prompting a debate about the ethics of borrowed code.

GitHub is one of the biggest code repositories on the Internet. It hosts billions of lines of code, creating an unparalleled dataset with which to train a coding AI. And that is exactly what OpenAI, via GitHub, thanks to its owners Microsoft has done — training Copilot using public repositories.

The chances are you haven’t tried Copilot yet, because it’s still invite-only via a VSCode plugin. People who have, are reporting that it’s a stunning tool, with a few limitations; it transforms coders from writers to editors because when code is inserted for you, you still have to read it to make sure it’s what you intended.

Some developers have cried “foul” at what they see as over-reach by a corporation unafraid of copyright infringement when long-term profits are on offer. There have also been reports of Copilot spilling private data, such as API keys. If, however, as GitHub states, the tool has been trained on publicly available code, the real question is: which genius saved an API key to a public repository.

GitHub’s defense has been that it has only trained Copilot on public code and that training AI on public datasets is considered “fair use” in the industry because any other approach is prohibitively expensive. However, as reported by The Verge, there is a growing question of what constitutes “fair use”; the TLDR being that if an application is commercial, then any work product is potentially derivative.

If a judge rules that Copilot’s code is derivative, then any code created with the tool is, by definition, derivative. Thus, we could conceivably reach the point at which a humans.txt file is required to credit everyone who deserves kudos for a site or app. It seems far-fetched, but we’re talking about a world in which restaurants serve tepid coffee for fear of litigation.

There are plenty of idealists (a group to which I could easily be accused of belonging) that nurture a soft-spot for the open-source, community-driven web. And of course, it’s true to say that many who walk the halls (or at least log into the Slack) of Microsoft, OpenAI, and GitHub are of the same inclination, contributing generously to open-source projects, mentoring, blogging, and offering a leg-up to other coders.

When I first learnt to code HTML, step one, before hello World! was view > developer > view source. Most human developers have been actively encouraged to look at other people’s code to understand the best way to achieve something — after all, that’s how web standards emerged.

Some individuals are perhaps owed credit for their work. One example is Robert Penner, whose work on easing functions inspired a generation of Actionscript/JavaScript coders. Penner published his functions online for free, under the MIT license; he also wrote a book which taught me, among other things, that a while loop beats a for loop, a lesson I use every day — I’d like to think the royalties bought him a small Caribbean island (or at least a vacation on one).

There is an important distinction between posting code online and publishing code examples in a book, namely that the latter is expected to be protected. Where Copilot is on questionable ground is that the AI is not a searchable database of functions, it’s code derived from specific problems. On the surface, it appears that anything Copilot produces must be derivative.

I don’t have a public GitHub repository, so OpenAI learned nothing from me. But let’s say I did. Let’s say I had posted a JavaScript-powered animation from which Copilot garnered some of its understanding. Does Microsoft owe me a fraction of its profits? Do I in turn owe Penner a fraction of mine? Does Penner owe Adobe (who bought Macromedia)? Does Adobe owe Brendan Eich (the creator of JavaScript)? Does Eich owe James Gosling (creator of Java), if not for the syntax, then for the name? And while we’re at it, which OS was Gosling using back in the mid-90s to compile his code — I doubt it was named after a fruit.

If this seems farcical, it’s because it is. But it’s a real problem created by the fact that technology is moving faster than the law. Intellectual property rights defined before the advent of the home computer cannot possibly define an AI-driven future.

Featured image uses images via Max Chen and Michael Dziedzic.

Source

The post Poll: The Ethical Dilemma at the Heart of GitHub’s Copilot first appeared on Webdesigner Depot.

Source de l’article sur Webdesignerdepot

9 juillet 2021/par Service comm.