Pourquoi apprendre un nouveau domaine est-il encore conditionné par le fait de savoir quoi demander ?
Opportunité
La difficulté d'apprendre quelque chose de nouveau n'a jamais été l'accès à l'information, c'est de ne pas savoir quelles questions poser. Un modèle personnel pourrait cartographier ce que vous voulez vraiment faire, identifier les lacunes dans vos connaissances et construire le chemin. La plupart des outils se contentent d'attendre que vous sachiez déjà quoi demander.
Pourquoi c'est important
C'est la promesse de développement personnel de l'IA rendue concrète, et presque personne ne l'a bien réalisée.
Comment j'évalue l'opportunité
Le Score d'Opportunité est mon évaluation personnelle, pas une mesure : l'intensité de la douleur, sa fréquence et le peu de solutions qui existent aujourd'hui. Plus il est élevé, plus je pense que le problème vaut la peine d'être résolu.
L'intensité de la douleur qu'il provoque lorsqu'il se manifeste.
La fréquence à laquelle les gens y sont réellement confrontés.
Le peu de bons outils qui existent pour y remédier aujourd'hui.
D'autres problèmes qui méritent d'être résolus
Pourquoi chaque application IA m'oublie-t-elle dès que je ferme l'onglet ?
AIPourquoi un non-expert ne peut-il pas vérifier ce qu'une IA vient de lui dire ?
AIPourquoi teste-t-on les modèles sur des benchmarks mais les déploie-t-on à l'instinct ?
AIPourquoi les agents IA n'ont-ils aucun souvenir de leurs propres erreurs ?
AIPourquoi ne puis-je pas vérifier sur quoi un modèle a réellement été entraîné ?
AIPourquoi les données d'entraînement ne comportent-elles aucun enregistrement lisible par machine indiquant si quelqu'un a consenti ?