Des banques à travers l’Amérique testent des caméras de reconnaissance faciale “ pour espionner le personnel et les clients ”

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  • En bref Les banques américaines déploieraient des caméras avec un logiciel d’apprentissage automatique pour surveiller les gens, affirmant que cela contribuerait à réduire la fraude, à fournir un meilleur service pour réduire les temps d’attente et à surveiller les sans-abri dormant près des guichets automatiques.

    De grands noms comme JP Morgan à Wells Fargo déploient une technologie de reconnaissance faciale pour observer le personnel et les clients à grande échelle, selon Reuters cette semaine.

    Certaines banques, comme la City National Bank of Florida, testent des logiciels pour identifier les clients et les employés de ses succursales à des fins de sécurité. D’autres, comme Southern Bank, utilisent des caméras sauvegardées par une technologie d’IA pour détecter toute activité suspecte autour des guichets automatiques et peuvent transmettre des messages audio demandant aux personnes qui traînent autour des machines de s’éloigner. Chase a déclaré que le logiciel qu’il a installé n’est pas conçu pour reconnaître l’identité, la race ou le sexe des personnes.

    Ces caméras logicielles ne sont cependant pas les bienvenues dans les succursales de certaines régions des États-Unis. Par exemple, certaines villes, comme Portland dans l’Oregon, ont interdit l’utilisation de caméras à reconnaissance faciale dans les lieux publics.

    «Nous examinons toujours les nouvelles solutions technologiques potentielles qui sont sur le marché», a déclaré une banque connue sous le nom de The Charlotte en Caroline du Nord.

    L’énorme puce de processeur est encore plus puissante

    La start-up de matériel AI Cerebras a lancé son emballage de puces de deuxième génération dans un énorme 2,6 billions de transistors sur une matrice en silicium mesurant environ 46000 mm2 – environ la taille d’une tablette.

    Le nouveau Wafer Scale Engine (WSE-2) semble beaucoup plus puissant que son prédécesseur. Cerebras est passé de 16 nm à un nœud de fabrication TSMC 7 nm, et a déclaré que son processeur contient 850000 cœurs AI plus un total de 40 Go de mémoire SRAM intégrée avec une bande passante mémoire de 20 Po par seconde.

    Avoir autant de mémoire sur un seul dé facilite la formation de grands modèles d’IA, nous dit-on, bien qu’il soit difficile de dire à quel point le matériel de Cerebras fonctionne par rapport à ses concurrents avec des puces plus petites.

    “WSE-2 double les performances sur toutes les caractéristiques de la puce – le nombre de transistors, le nombre de cœurs, la mémoire, la bande passante mémoire et la bande passante de la structure, mais nous n’avons pas partagé les performances avec des précisions différentes”, a déclaré un porte-parole. Le registre.

    Le WSE-2 consomme jusqu’à 17 kW d’énergie et nécessite un refroidissement liquide personnalisé.

    Surveillez vos algorithmes d’IA, ou la FTC le fera pour vous

    La Federal Trade Commission américaine a émis un avertissement selon lequel les entreprises doivent veiller à déployer des algorithmes d’apprentissage automatique équitables et impartiaux contre la race, le sexe, l’âge, la religion – vous l’appelez – ou faire face à des répercussions juridiques.

    “Gardez à l’esprit que si vous ne vous tenez pas responsable, la FTC peut le faire pour vous”, a averti Elisa Jillson, une avocate du régulateur, dans une note publique, cette semaine. Elle a rappelé aux organisations qu’elle avait le pouvoir de les poursuivre en vertu de la loi FTC, et que les algorithmes appliqués dans des domaines particulièrement à haut risque, tels que la détermination de l’emploi, du crédit, du logement et des assurances des personnes, devraient être soigneusement examinés.

    Jillson a exhorté les entreprises à être transparentes sur la manière dont leurs algorithmes utilisent les données pour prendre des décisions et auditer leurs logiciels. «Si vous êtes pressé d’adopter les nouvelles technologies, veillez à ne pas trop promettre ce que votre algorithme peut offrir», a-t-elle averti. Par exemple, un algorithme de reconnaissance faciale offrant un taux de précision élevé alors qu’en fait, il a du mal à identifier les personnes à la peau plus foncée peut être trompeur et attirer des mesures d’application de la FTC.

    Vous pouvez lire l’article de blog de Jillson ici.

    Simulations de robots IA dans différentes pièces

    Des chercheurs de l’Institut Allen de l’IA ont mis à jour leur environnement de moteur physique ManipulaTHOR pour permettre aux roboticiens d’entraîner des agents virtuels à déplacer des objets dans différentes pièces à l’aide de logiciels.

    «Imaginez un robot capable de naviguer dans une cuisine, d’ouvrir un réfrigérateur et de sortir une canette de soda. C’est l’un des défis les plus importants et pourtant souvent négligés de la robotique et AI2-THOR est le premier à concevoir une référence pour la tâche de déplacer des objets vers divers endroits dans des salles virtuelles, permettant la reproductibilité et la mesure des progrès », a déclaré Oren Etzioni, PDG du laboratoire de recherche. mentionné.

    L’Allen Institute of AI (AI2) se concentre sur le traitement du langage naturel et travaille à la construction de robots capables un jour d’interagir et de communiquer efficacement avec les humains. «Après cinq ans de travail acharné, nous pouvons maintenant commencer à former des robots à percevoir et à naviguer dans le monde plus comme nous le faisons, ce qui rend les modèles d’utilisation du monde réel plus accessibles que jamais», a ajouté Etzioni.

    Vous pouvez obtenir ManipulaTHOR version 3.0 à partir de GitHub, et en savoir plus sur le logiciel, ici. ®

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