TL;DR : Une nouvelle vague d’efforts d’étiquetage de contenu AI émerge, avec des tendances et des enjeux clés à considérer.
# Quelles sont les nouvelles tendances en matière d’étiquetage de contenu AI ?
– Les entreprises AI ont besoin de plus de données, notamment de contenu textuel de haute qualité.
– Certains estiment que l’offre de données textuelles de qualité pourrait ne pas suffire dans les deux prochaines années.
– L’ajustement fin ne semble pas être aussi efficace que la construction de modèles plus puissants.
– Certains développeurs de modèles AI cherchent à acheter du contenu naturel pour former leurs modèles.
– Les plateformes de contenu comme Photobucket vendent des photos et des vidéos à des prix allant de 0,05 € à 300 € par heure de vidéo.
– Les modérateurs de contenu sont essentiels pour lutter contre les contenus de mauvaise qualité.
– Les grandes entreprises technologiques incitent les utilisateurs à étiqueter le contenu AI.
– YouTube exige désormais que le contenu AI réaliste soit étiqueté.
– Les acteurs étatiques chinois et russes expérimentent des fausses informations AI.
– Les étiquettes sur le contenu AI pourraient valoriser les rédacteurs humains.
– 82% des personnes souhaitent des étiquettes sur le contenu AI.
# Quels sont les enjeux liés à l’étiquetage du contenu AI ?
– L’étiquetage est crucial pour éviter le “model collapse” et lutter contre les fausses informations.
– Les grandes entreprises technologiques encouragent les utilisateurs à étiqueter le contenu AI.
– Google utilise des forums comme Reddit pour lutter contre le spam AI.
– Les images AI doivent être étiquetées pour indiquer qu’elles sont générées par l’IA.
– Les contenus AI réalistes doivent être étiquetés pour informer les spectateurs.
– Les contenus AI pourraient influencer les élections.
– Les étiquettes sur le contenu AI pourraient valoriser les rédacteurs humains.