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Les gens s’inquiètent depuis longtemps des robots qui automatisent le travail des chauffeurs de camion et des serveurs de restaurant. Après tout, depuis l’invention de l’égreneuse de coton jusqu’à la machine à laver, nous sommes habitués à une économie où la technologie transforme un travail mal payé et physiquement pénible.
Mais ces dernières années ont montré que ce sont les cols blancs hautement qualifiés qui devraient se préparer à l’intelligence artificielle pour transformer fondamentalement leur – je devrais probablement dire notre – profession. L’angoisse que cela a suscitée aux quatre coins de l’Amérique des cols blancs a été intense, et non sans fondement. L’IA a le potentiel de prendre le contrôle d’une grande partie de notre vie créative, et les risques pour l’humanité sont bien documentés.
Le discours autour de l’IA s’est tellement concentré sur les risques terrifiants et les pertes d’emplois potentielles que j’ai remarqué qu’il y a eu très peu de discussions sur les raisons pour lesquelles tant de gens travaillent si dur pour créer ce monstre catastrophique.
Dans l’épisode d’aujourd’hui de Good on Paper, je suis rejoint par quelqu’un qui étudie ce qui se passe lorsque l’IA entre sur un lieu de travail. Aidan Toner-Rodgers est titulaire d'un doctorat. étudiant en économie au MIT et a rédigé un document de travail sur ce qui est arrivé à la découverte scientifique (et aux emplois des scientifiques) lorsqu'un laboratoire de R&D d'une entreprise américaine a introduit l'intelligence artificielle pour faciliter la découverte de nouveaux matériaux.
La science des matériaux est un domaine de recherche où l’on peut constater les applications directes de l’innovation scientifique. Ce sont les scientifiques des matériaux qui ont développé le graphène, transformant ainsi « de nombreux produits allant des batteries aux filtres de dessalement » et des structures photovoltaïques qui « ont amélioré l’efficacité des panneaux solaires, réduisant ainsi la forte baisse des coûts des énergies renouvelables », écrit Toner-Rodgers. Il existe également d’innombrables autres applications dans des domaines tels que la médecine et la fabrication industrielle.
Les nouvelles découvertes dans ce domaine ont le potentiel de transformer la vie humaine, en nous rendant plus heureux, en meilleure santé et plus riches. Et lorsque les scientifiques de cette entreprise ont dû intégrer un assistant IA pour générer de nouvelles idées, ils sont devenus plus productifs, découvrant 44 % de matériaux en plus.
« Je pense que ce qu’il faut retenir des modèles de croissance économique, c’est qu’à long terme, la productivité est en réalité le principal moteur de l’amélioration du niveau de vie et de la santé », a soutenu Toner-Rodgers lors de notre entretien. « Je pense donc que toutes les grandes améliorations du niveau de vie que nous avons constatées au cours des 250 dernières années environ sont fondamentalement motivées par l’amélioration de la productivité. Et ceux-ci proviennent en réalité des progrès de la science et de l’innovation qui stimulent les nouvelles technologies.
Ce qui suit est une transcription de l'épisode :
[Musique]
Jérusalem Demsas : A quoi sert l’intelligence artificielle ? Pourquoi, alors que les conséquences potentielles suscitent tant d’inquiétudes, nous précipitons-nous vers une technologie qui pourrait entraîner une destruction massive d’emplois ? Pourquoi, alors que nous sommes confrontés à tant de besoins concurrents en matière d’énergie et d’utilisation des sols, consacrons-nous toujours plus de ressources aux centres de données pour l’IA ?
Il y a de bonnes raisons de s’inquiéter de ses conséquences négatives, et les médias ont un penchant pour la négativité. Par conséquent, nous n’avons pas tendance à explorer ces questions.
Je m’appelle Jérusalem Demsas. Je suis rédacteur à The Atlantic, et voici Good on Paper, une émission politique qui remet en question ce que nous savons vraiment sur les récits populaires.
L’épisode d’aujourd’hui porte sur l’une des meilleures applications de l’IA : contribuer à repousser les limites de la science pour améliorer la vie de milliards de personnes. Il ne s’agit pas d’une conversation Pollyannaish qui dépasse les préoccupations liées à l’IA, mais je souhaite passer un peu de temps à étudier la manière dont cette technologie pourrait améliorer nos vies avant de nous lancer dans la complexité.
D’une certaine manière, cette conversation ne concerne pas uniquement l’IA. Il s’agit du progrès technologique et des compromis qui en découlent. Les avantages de l’IA en termes de productivité valent-ils toutes les conséquences en aval ? Comment pouvons-nous le savoir ?
Mon invité aujourd'hui est Aidan Toner-Rodgers. Il est titulaire d'un doctorat. étudiant en économie au MIT avec un nouveau document de travail fascinant qui montre ce qui se passe lorsque les scientifiques doivent commencer à utiliser l'IA dans leur travail.
Aidan, bienvenue dans l'émission !
Aidan Toner-Rodgers : Merci beaucoup de m'avoir invité.
Demsas : Vous avez un très bon article dont j'aimerais vous parler, mais je veux d'abord que nous préparions un peu le terrain ici en matière de productivité. La productivité est donc quelque chose dont les économistes parlent beaucoup, et je pense que les gens peuvent comprendre pourquoi elle est si importante.
Alors pourquoi les économistes se soucient-ils de la productivité ?
Toner-Rodgers : Oui, donc je pense que l’un des principaux enseignements des modèles de croissance économique est qu’à long terme, la productivité est le principal moteur de l’amélioration du niveau de vie et de la santé. Je pense donc que toutes les grandes améliorations du niveau de vie que nous avons constatées au cours des 250 dernières années environ sont fondamentalement motivées par l’amélioration de la productivité.
Et ceux-ci proviennent en réalité des progrès de la science et de l’innovation qui stimulent les nouvelles technologies. Ainsi, lorsque les économistes réfléchissent aux facteurs les plus importants du niveau de vie, ils reviennent en quelque sorte à la productivité.
Demsas : Oui, et je pense que parfois il est utile de réfléchir aux moyens par lesquels la société s'améliore, n'est-ce pas ?
Comme la plupart des intrants, si vous augmentez le travail, cela signifie que vous avez moins de temps libre. Et si vous augmentez vos investissements en capital, cela signifie que vous réduisez votre consommation actuelle. Vous cessez donc d’acheter des choses que vous pourriez vouloir investir dans l’avenir, et si vous augmentez les intrants matériels, cela réduit les ressources naturelles.
L’idée est donc la suivante : comment pouvons-nous devenir plus efficaces ? Et une statistique que j’aime souligner est que « les augmentations de productivité ont permis au secteur des entreprises américain de produire neuf fois plus de biens et de services depuis 1947 avec une [assez] légère augmentation des heures travaillées ». Nous obtenons donc simplement beaucoup plus de choses sans avoir à nous tuer en travaillant pour les obtenir. Et cela peut être, vous savez, juste des vêtements et des choses comme ça, mais cela peut aussi être des services. Comme maintenant, parce qu’il est très facile de produire un T-shirt, il faut moins de personnes pour fabriquer des T-shirts, et ils peuvent enseigner le yoga ou faire d’autres choses. Et donc je pense qu’il est vraiment important de préparer le terrain ici.
Mais je veux vous poser une question, parce que votre article porte sur l’IA, à propos de ce pari que je me demande de quel côté vous prenez. Il y a ce pari, je ne sais pas si vous en avez entendu parler. C'est entre Robert Gordon et Erik Brynjolfsson. Avez-vous entendu parler de ce pari ?
Toner-Rodgers : Je ne pense pas, en fait.
Demsas : D’accord, ouais. Il s’agit essentiellement d’un pari de 400 $ pour GiveWell, donc je ne sais pas si cela a vraiment pour effet d’inciter les gens à joindre le geste à la parole.
Mais Robert Gordon est économiste. Il est depuis longtemps sceptique quant à la capacité de la technologie numérique à répondre à l’impact de choses comme l’électricité ou le moteur à combustion interne. Et son argument, en gros, est simplement qu’il ne s’attend pas à ce que l’IA ait un impact significatif sur la productivité. Et il fait valoir cela parce que, vous savez, il souligne des choses comme la façon dont le stock américain de robots a doublé au cours de la dernière décennie, mais vous n’avez pas vu cette révolution massive dans la production, la croissance de la productivité et l’industrie manufacturière. Et il dit également que l’IA n’a vraiment rien de nouveau. Vous savez, les représentants humains du service client ont été remplacés par des systèmes numériques sans grand résultat. Et puis il dit également que de nombreuses activités économiques pertinentes pour la vie des gens, comme la construction de maisons, ne seront pas vraiment affectées par l’IA.
C’est donc un côté du débat. C’est un peu plus pessimiste sur l’IA. L'autre est en quelque sorte représenté par Erik Brynjolfsson – il est plutôt techno-optimiste – et il soutient que les récentes avancées en matière d'apprentissage automatique stimuleront la productivité dans des domaines comme la biotechnologie, la médecine, l'énergie, la finance, mais cela prendra quelques années. apparaître dans les statistiques officielles, car les organisations ont besoin de temps pour s'adapter.
Encore une fois, ils ne parient que 400 $, donc je ne sais pas s’ils mettent leur argent là où ils le disent, mais de quel côté prenez-vous dans ce débat ?
Toner-Rodgers, je veux dire, je pense que je suis probablement plus du côté d’Erik. Les recherches de Robert Gordon, je pense, ont fait un excellent travail en montrant qu’au cours des 40 dernières années environ, il y a eu une grande stagnation de l’innovation dans le monde physique.
Mais je pense que quelque chose qui me passionne vraiment dans l’IA, c’est que toutes ces avancées dans les technologies numériques, la puissance de calcul et les algorithmes peuvent maintenant, enfin, avoir cet impact sur les infrastructures physiques et les choses physiques dans le monde. Je pense donc qu'en fait, la science des matériaux en est un excellent exemple, où nous disposons de ce type de nouveaux algorithmes d'IA qui peuvent peut-être produire de nouveaux matériaux importants qui peuvent ensuite être utilisés dans des objets physiques.
Parce que je pense que jusqu’à présent, beaucoup de progrès dans les technologies de l’information n’ont pas entraîné de grandes améliorations de productivité, parce qu’ils se limitaient au monde numérique, mais maintenant peut-être pouvons-nous utiliser ces avancées pour créer de nouvelles choses dans le monde. Et je pense que le fait est qu'il y a beaucoup de contraintes pour construire des choses, et que beaucoup d...
[Courte citation de 8% de l'article original]