La récente mise à jour d'OpenAI vers GPT-4o dans ChatGPT a entraîné un comportement flagorneur inattendu. Lancée le 25 avril et annulée le 28 avril, la mise à jour a rendu le modèle étrangement désireux de plaire, ce qui a affecté les interactions avec les utilisateurs. Les utilisateurs ont constaté que le modèle validait leurs doutes, alimentait leur colère et renforçait leurs émotions négatives. Malgré des évaluations hors ligne positives et des tests AB, la tendance à la flagornerie est passée inaperçue lors des évaluations. OpenAI a depuis abordé le problème, optant pour une version antérieure de GPT-4o avec des réponses plus équilibrées.

Des chercheurs de l'université de Rochester et d'autres institutions ont mis au point MagicTime, un modèle IA de conversion de texte en vidéo qui génère des vidéos métamorphiques réalistes. Le système apprend à partir de séquences en accéléré pour simuler des processus complexes tels que la croissance des plantes ou la construction. MagicTime produit des clips courts et à haute résolution qui décrivent plus précisément les changements physiques, chimiques et biologiques que les modèles précédents. Cette avancée rapproche l'IA d'une modélisation efficace des transformations du monde réel. Cette technologie pourrait aider les scientifiques dans leurs recherches préliminaires en leur permettant d'explorer plus rapidement des idées avant de procéder à des expériences physiques.

L'intelligence artificielle s'améliore dans l'identification des lieux sur la base de détails minimaux, qu'il s'agisse de photos ou de sons. Des outils comme ChatGPT et Perplexity analysent des éléments visuels, tels que l'architecture, les paysages et même les marques d'outils, pour localiser des lieux. Fait remarquable, l'IA peut également tirer des conclusions à partir de données audio, telles que des chants d'oiseaux, en réduisant les lieux en fonction de l'habitat des espèces. Par exemple, une brouette de fabrication néerlandaise ou une gamme de chants d'oiseaux migrateurs ont suffi à l'IA pour déduire des lieux généraux lors de tests. Ces révélations mettent en évidence les problèmes de protection de la vie privée à l'ère de la géolocalisation par l'IA. Comme le contenu des médias sociaux alimente la précision de l'IA, les utilisateurs risquent de partager involontairement leur localisation.

Google enregistre une hausse des visites, mais les utilisateurs passent moins de temps sur le site. Une analyse récente révèle cette tendance grâce à des données provenant de 5 milliards de requêtes de recherche et de 20 millions de sites web. Depuis l'introduction des aperçus d'IA en mai 2024, les visites sur Google ont augmenté de 9 % aux États-Unis. Cependant, l'engagement des utilisateurs, y compris le temps passé sur le site et le nombre de pages par visite, est stable ou en baisse aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Allemagne. Malgré des requêtes de recherche légèrement plus longues, le nouveau modèle d'utilisateur suggère que les gens visitent Google fréquemment et le quittent rapidement après avoir trouvé des réponses. Ces résultats, qui ont un impact sur les référenceurs et les marques, soulignent la nécessité de s'adapter à l'évolution des comportements des utilisateurs.

Les dernières expériences de Google sur sa plateforme Labs présentent trois outils innovants - Tiny Lesson, Slang Hang et Word Cam - qui utilisent l'IA générative pour faciliter l'apprentissage des langues de manière inédite. Tiny Lesson offre des conseils personnalisés sur les phrases clés et la grammaire à partir de scénarios tels que les courses à l'épicerie. Slang Hang génère des dialogues dynamiques, permettant aux utilisateurs d'explorer les dialectes et les modèles de conversation. Word Cam utilise la reconnaissance d'images, aidant les apprenants à identifier et à traduire des objets en temps réel à partir de photos. Alimentées par l'intelligence artificielle Gemini, ces initiatives visent à présenter de nouvelles méthodes d'enseignement des langues.