Warren Buffett: "The bottom 2% in terms of income in the United States, the bottom 5%, and for sure the top 1% all live better than John D. Rockefeller was living when I was six years old."
"John D. Rockefeller was the richest man in the world and, today, you can get better medicine, better education, better entertainment, better transportation. You can do everything better than he could."
"When I was born, the dentist didn't use novocaine!"
En tant qu’enseignante-chercheuse en informatique, je suis toujours surprise par la pauvreté du débat sur l’IA.
D’un côté, on nous explique que c’est une force obscure que personne ne maîtrise et qu’il faudrait arrêter immédiatement. De l’autre, qu’elle va résoudre tous nos problèmes.
Les deux ont tort.
Non, l’IA n’est pas une magie incontrôlable.
Nous connaissons les architectures que nous développons.
Nous savons comment elles sont entraînées.
Nous mesurons leurs performances.
Nous savons les améliorer.
Le vrai sujet n’est pas la maîtrise technique. Le vrai sujet est l’explicabilité.
Oui, il existe aujourd’hui de réels progrès en intelligence artificielle explicable (XAI).
Mais même avec ces avancées, un modèle peut être extrêmement performant tout en restant incapable d’expliquer de façon claire, fiable et complète chacune de ses décisions, en particulier lorsqu'il s'agit des modèles les plus complexes.
L’IA traduit plus vite. Analyse plus vite. Classe plus vite.
Très bien.
Mais parce qu’elle va plus vite, devons-nous lui laisser décider à notre place ?
Déléguer une traduction n’est pas déléguer un diagnostic médical.
Déléguer une recherche documentaire n’est pas déléguer une décision de justice.
Déléguer une assistance au pilotage n’est pas déléguer l’usage de la force.
La question du XXIe siècle n’est pas : « L’IA est-elle dangereuse ? »
La question est : Jusqu’où sommes-nous prêts à déléguer notre jugement à des systèmes qui apprennent du passé, reproduisent parfois ses biais et ne portent jamais la responsabilité de leurs décisions ?
Terence Tao: "We lived in a world with cognitive friction until very recently, where every task required us to use our brain.
So we didn't really think about it, we just thought this was the cost of doing something intellectual. But now we have AI and the other technologies that can bring these frictions down to zero."
Most research time is not spent having cinematic insights.
It is spent checking cases, chasing references, translating intuition into computation, testing a path, finding it false, and deciding whether the failure taught you anything.
AI changes the cost of that loop.
Terence Tao says that now he can try “crazier things,” and that makes so much difference. Because unconventional ideas are often not rejected by proof, but by inconvenience.
A mathematician may avoid a strange direction not because it is foolish, but because the bookkeeping, coding, or literature search needed to test it is too expensive for a hunch.
This is where cognitive friction becomes scientific friction.
Lowering it does not make taste, judgment, or proof disappear; it makes more weak signals cheap enough to inspect before they are abandoned.
AI is making hesitation less expensive, and that is often where discovery begins.