La plupart des discussions sur l'intelligence artificielle (IA) sont caractérisées par l'hyperbole et l'hystérie. Bien que certains des penseurs les plus éminents et les plus prospères du monde prévoient régulièrement que l'IA résoudra tous nos problèmes ou nous détruira ou détruira notre société, et la presse rapporte fréquemment comment l'IA menacera les emplois et augmentera les inégalités, il y a en fait très peu de preuves pour soutenir ces idées. Quoi de plus, cela pourrait en fait finir par retourner les gens contre la recherche sur l'IA, mettant un terme aux progrès considérables de la technologie.

L'hyperbole autour de l'IA provient en grande partie de sa promotion par les évangélistes technologiques et les investisseurs intéressés. Le PDG de Google, Sundar Pichai, a déclaré que l'IA était "probablement la chose la plus importante sur laquelle l'humanité ait jamais travaillé". Compte tenu de l'importance de l'IA dans le modèle économique de Google, il dirait ça.

Certains prétendent même que l'IA est une solution aux problèmes fondamentaux de l'humanité, y compris la mort, et que nous finirons par fusionner avec les machines pour devenir une force imparable. L'inventeur et écrivain Ray Kurzweil a affirmé que cette "singularité" se produirait d'ici 2045.

L'hystérie autour de l'IA provient de sources similaires. Le physicien Stephen Hawking et l'entrepreneur technologique milliardaire Elon Musk ont ​​averti que l'IA constitue une menace existentielle pour l'humanité. Si l'IA ne nous détruit pas, les prophètes de malheur se disputent, alors cela peut au moins provoquer un chômage de masse grâce à l'automatisation des tâches.

La réalité de l'IA est actuellement très différente, en particulier lorsque vous regardez la menace de l'automatisation. De retour en 2013, les chercheurs ont estimé que, dans les dix à vingt années suivantes, 47% des emplois aux États-Unis pourraient être automatisés. Six ans plus tard, au lieu d'une tendance au chômage de masse, nous voyons en fait le chômage aux États-Unis à un creux historique.

L'UE menace encore plus de pertes d'emplois. Mais les preuves passées indiquent le contraire, étant donné qu'entre 1999 et 2010, l'automatisation a créé 1,5 million d'emplois de plus qu'elle n'en a détruit en Europe.

L'IA ne rend même pas les économies avancées plus productives. Par exemple, dans les dix années qui ont suivi la crise financière, la productivité du travail au Royaume-Uni a augmenté à son taux moyen le plus lent depuis 1761. Les preuves montrent que même les entreprises mondiales superstars, y compris les entreprises qui figurent parmi les premiers investisseurs en IA et dont les modèles économiques en dépendent comme Google, Facebook et Amazon, ne sont pas devenus plus productifs. Cela contredit les affirmations selon lesquelles l'IA améliorera inévitablement la productivité.

Alors pourquoi les effets de transformation de la société de l'IA ne se matérialisent-ils pas ? Il y a au moins quatre raisons. D'abord, L'IA se diffuse dans l'économie beaucoup plus lentement que la plupart des gens ne le pensent. En effet, la plupart des IA actuelles sont basées sur l'apprentissage à partir de grandes quantités de données et il est particulièrement difficile pour la plupart des entreprises de générer suffisamment de données pour rendre les algorithmes efficaces ou simplement pour se permettre d'embaucher des analystes de données. Une manifestation de la lente diffusion de l'IA est l'utilisation croissante de la "pseudo-IA" où une entreprise semble utiliser un bot d'IA en ligne pour interagir avec les clients mais qui est en fait un humain opérant dans les coulisses.

La deuxième raison est que l'innovation en IA devient de plus en plus difficile. Les techniques d'apprentissage automatique qui ont conduit aux progrès récents ont peut-être déjà produit leurs réalisations les plus faciles à atteindre et semblent maintenant connaître des rendements décroissants. La puissance exponentiellement croissante du matériel informatique, comme décrit par la loi de Moore, peut aussi toucher à sa fin.

En lien avec cela, la plupart des applications d'IA ne sont tout simplement pas si innovantes, avec l'IA principalement utilisée pour affiner et perturber les produits existants plutôt que d'introduire des produits radicalement nouveaux. Par exemple, Carlsberg investit dans l'IA pour l'aider à améliorer la qualité de sa bière. Mais c'est toujours de la bière. Heka est une entreprise américaine qui produit un lit avec IA intégrée pour aider les gens à mieux dormir. Mais c'est toujours un lit.

Troisième, la faible croissance de la demande des consommateurs dans la plupart des pays occidentaux rend non rentable pour la plupart des entreprises d'investir dans l'IA. Pourtant, ce genre de limite à la demande n'est presque jamais pris en compte lorsque les impacts de l'IA sont discutés, en partie parce que les modèles académiques sur la façon dont l'automatisation affectera l'économie sont axés sur le marché du travail et/ou le côté offre de l'économie.

Quatrième, L'IA n'est essentiellement pas vraiment développée pour une application générale. L'innovation en IA se situe majoritairement dans les systèmes visuels, en fin de compte destiné à être utilisé dans des voitures sans conducteur. Pourtant, ces voitures sont plus remarquables pour leur absence de nos routes, et les limites techniques signifient qu'ils sont susceptibles de le rester pendant longtemps.

Nouvelle réflexion nécessaire

Bien sûr, Le faible impact de l'IA dans un passé récent n'exclut pas des impacts plus importants à l'avenir. Des progrès inattendus dans l'IA pourraient encore conduire à une "robocalypse". Mais cela devra venir d'un autre type d'IA. Ce que nous appelons actuellement « IA » (big data et machine learning) n'est pas vraiment intelligent. Il s'agit essentiellement d'une analyse de corrélation, rechercher des modèles dans les données. L'apprentissage automatique génère des prédictions, pas d'explications. En revanche, les cerveaux humains sont des dispositifs de narration générant des explications.

En raison du battage médiatique et de l'hystérie, de nombreux gouvernements se démènent pour produire des stratégies nationales d'IA. Les organisations internationales s'empressent d'être vues pour agir, organiser des conférences et publier des rapports phares sur l'avenir du travail. Par exemple, le Centre de recherche sur les politiques de l'Université des Nations Unies affirme que l'IA « transforme l'ordre géopolitique » et, encore plus incroyablement, que "un changement dans l'équilibre des pouvoirs entre les machines intelligentes et les humains est déjà visible".

Ce débat "déséquilibré" sur l'état actuel et futur proche de l'IA menace à la fois une course aux armements de l'IA et des réglementations étouffantes. Cela pourrait conduire à des contrôles inappropriés et, en outre, à une perte de confiance du public dans la recherche en IA. Cela pourrait même précipiter un autre hiver de l'IA, comme cela s'est produit dans les années 1980, au cours duquel l'intérêt et le financement disparaissent pendant des années, voire des décennies, après une période de déception. Le tout à un moment où le monde a besoin de plus, pas moins, innovation technologique.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.