L’intelligence artificielle est sur le level de bouleverser une grande partie de la société, en supprimant les limitations humaines inhérentes à de nombreux systèmes. L’une de ces limites concerne les informations et les goulots d’étranglement logistiques dans la prise de décision.
Traditionnellement, les gens ont été contraints de réduire des choix complexes à une petite poignée d’choices qui ne rendent pas justice à leurs véritables désirs. L’intelligence artificielle a le potentiel de supprimer cette limitation. Et cela pourrait potentiellement changer radicalement le fonctionnement de la démocratie.
Le chercheur en IA Tantum Collins et moi-même, spécialiste des applied sciences d’intérêt public, appelons cette IA surmonter les « goulots d’étranglement avec pertes ». Lossy est un terme issu de la théorie de l’data qui fait référence à des canaux de communication imparfaits, c’est-à-dire des canaux qui perdent des informations.
Praticité à choix multiples
Imaginez votre prochain dîner assis et pouvoir avoir une longue dialog avec un chef à propos de votre repas. Vous pourriez vous retrouver avec un dîner sur mesure en fonction de vos envies, des compétences du chef et des ingrédients disponibles. Cela est potential si vous cuisinez à la maison ou si vous êtes hébergé chez des amis hébergeurs.
Mais c’est irréalisable dans un restaurant moyen : les limites de la delicacies, la façon dont les fournitures doivent être commandées et les réalités de la delicacies au restaurant rendent inconceivable ce sort d’interplay riche entre le shopper et le chef. Vous obtenez un menu de quelques dizaines d’choices standardisées, avec possibilité de quelques modifications sur les bords.
C’est un goulot d’étranglement avec perte. Vos envies et désirs sont riches et multiformes. L’éventail des résultats culinaires est tout aussi riche et multiforme. Mais il n’existe aucun moyen évolutif de connecter les deux. Les gens sont obligés d’utiliser des systèmes à choix multiples comme des menus pour simplifier la prise de décision, et ils perdent énormément d’informations au cours du processus.
Les gens sont tellement habitués à ces goulots d’étranglement que nous ne les remarquons même pas. Et lorsque nous le faisons, nous avons tendance à supposer qu’il s’agit du coût inévitable de l’échelle et de l’efficacité. Et ils sont. Ou du moins, ils l’étaient.
Les possibilités
L’intelligence artificielle a le potentiel de surmonter cette limite. En stockant des représentations riches des préférences et des historiques des personnes du côté de la demande, ainsi que des représentations tout aussi riches des capacités, des coûts et des possibilités créatives du côté de l’offre, les systèmes d’IA permettent une personnalisation complexe à grande échelle et à faible coût. Imaginez entrer dans un restaurant et savoir que la delicacies a déjà commencé à travailler sur un repas optimisé pour vos goûts, ou se voir présenter une liste de choix personnalisée.
Il y a eu quelques premières tentatives dans ce sens. Les gens ont utilisé ChatGPT pour concevoir des repas en fonction des restrictions alimentaires et de ce qu’ils ont dans le réfrigérateur. Ces applied sciences n’en sont encore qu’à leurs débuts, mais une fois qu’elles fonctionnent, les possibilités sont presque infinies. Les goulots d’étranglement avec perte sont partout.
Prenez les marchés du travail. Les employeurs se tournent vers les notes, les diplômes et les certifications pour évaluer l’adéquation des candidats aux postes. Il s’agit d’une représentation très grossière des capacités d’un candidat. Un système d’IA ayant accès, par exemple, aux cours, aux examens et aux commentaires des enseignants d’un étudiant, ainsi qu’à des informations détaillées sur les emplois possibles, pourrait fournir des évaluations beaucoup plus riches sur les correspondances d’emploi qui ont ou non du sens.
Ou des vêtements. Les personnes qui ont de l’argent pour se payer des tailleurs et du temps pour les essayages peuvent fabriquer des vêtements à partir de rien, mais la plupart d’entre nous sont limités à des choices produites en série. L’IA pourrait réduire considérablement les coûts de personnalisation en apprenant votre type, en prenant des mesures basées sur des pictures, en générant des designs correspondant à vos goûts et en utilisant les matériaux disponibles. Il convertirait ensuite vos sélections en une série d’directions de manufacturing et passerait une commande à une ligne de manufacturing robotisée suitable avec l’IA.
Ou un logiciel. Les programmes informatiques d’aujourd’hui utilisent généralement des interfaces universelles, avec peu de marge de modification, mais les individus ont des besoins et des types de travail très variés. Les systèmes d’IA qui observent les types d’interplay de chaque utilisateur et savent ce que cette personne attend d’un logiciel donné pourraient approfondir cette personnalisation, en repensant complètement les interfaces pour répondre aux besoins individuels.
Supprimer le goulot d’étranglement de la démocratie
Ces exemples sont tous transformateurs, mais le goulot d’étranglement avec pertes qui a le plus grand affect sur la société réside dans la politique. C’est le même problème qu’au restaurant. En tant que citoyen compliqué, vos positions politiques sont probablement nuancées, faisant des compromis entre différentes choices et leurs effets. Vous vous souciez plus de certains problèmes que d’autres et de certaines implémentations plus que d’autres.
Si vous aviez les connaissances et le temps nécessaires, vous pourriez vous engager dans le processus délibératif et contribuer à créer de meilleures lois que celles qui existent aujourd’hui. Mais ce n’est pas le cas. Et de toute façon, la société ne peut pas organiser de débats politiques impliquant des centaines de thousands and thousands de personnes. Vous vous rendez donc aux urnes et choisissez entre deux – ou si vous avez de la probability, quatre ou cinq – représentants ou partis politiques.
Imaginez un système dans lequel l’IA supprime ce goulot d’étranglement avec perte. Au lieu d’essayer de regrouper vos préférences pour les adapter aux choices disponibles, imaginez transmettre vos préférences politiques en détail à un système d’IA qui défendrait directement des politiques spécifiques en votre nom. Cela pourrait révolutionner la démocratie.
Seulement Collins, CC BY-ND
Une resolution consiste à améliorer la représentation des électeurs. En capturant les nuances des préférences politiques de chaque individu d’une manière que les systèmes électoraux traditionnels ne peuvent pas permettre, ce système pourrait conduire à des politiques qui reflètent mieux les désirs de l’électorat. Par exemple, vous pourriez avoir dans votre poche un appareil d’IA – votre futur téléphone, par exemple – qui connaît vos opinions et vos souhaits et vote continuellement en votre nom sur un nombre par ailleurs écrasant de questions, grandes et petites.
Combiné à des systèmes d’IA qui personnalisent l’éducation politique, cela pourrait encourager davantage de personnes à participer au processus démocratique et accroître l’engagement politique. Et cela pourrait éliminer les problèmes liés au fait que des élus ne reflètent que les opinions de la majorité qui les a élus – et parfois même pas.
D’un autre côté, les problèmes de confidentialité résultant du fait de permettre à une IA un accès aussi intime aux données personnelles sont considérables. Et il est necessary d’éviter le piège qui consisterait à laisser les IA déterminer quoi faire : la délibération humaine est cruciale au bon fonctionnement d’une démocratie.
En outre, il n’existe pas de voie de transition claire entre les démocraties représentatives d’aujourd’hui et les démocraties directes de demain, renforcées par l’IA. Et bien sûr, cela reste de la science-fiction.
Premiers pas
Ces applied sciences seront probablement utilisées d’abord dans d’autres domaines, moins politiquement chargés. Les systèmes de recommandation pour les médias numériques ont progressivement réduit leur dépendance à l’égard des intermédiaires traditionnels. Les stations de radio sont comme des éléments de menu : quels que soient vos goûts musicaux, vous devez choisir parmi une poignée d’choices. Les premières plateformes numériques n’étaient qu’un peu meilleures : « Cette personne aime le jazz, nous lui suggérerons donc plus de jazz. »
Les plateformes de streaming d’aujourd’hui utilisent des historiques d’auditeurs et un giant éventail de fonctionnalités décrivant chaque piste pour fournir à chaque utilisateur des recommandations musicales personnalisées. Des systèmes similaires suggèrent des articles universitaires avec une granularité bien plus grande qu’un abonnement à une revue donnée, et des movies basés sur une analyse plus nuancée que de simplement s’en remettre aux genres.
Un monde sans goulots d’étranglement artificiels comporte des risques – perte d’emplois dans les goulots d’étranglement, par exemple – mais il a également le potentiel de libérer les gens des carcans qui ont longtemps limité la prise de décision humaine à grande échelle. Dans certains cas – dans les eating places par exemple – l’affect sur la plupart des gens peut être mineur. Mais dans d’autres domaines, comme la politique et le recrutement, les effets pourraient être profonds.
