« Je ne connais pas mon adresse et je m’en fiche. » Jensen Huang sur la perte de dextérité intellectuelle due à l’IA (et pourquoi c’est une bonne chose)

Le travail de Jensen Huang à la tête de Nvidia consiste à donner des interviews. C’est du moins ce qu’il semble si l’on prend en compte le long parcours médiatique et politique dans lequel le patron de l’entreprise est plongé depuis des mois. Il est l’une des personnes les plus intéressées à faire tourner la roue car son entreprise est devenue le ciment de l’IA et il ne manque aucune occasion de dénoncer les dangers de l’IA en termes de sécurité ou de perte d’emplois.

En même temps, cela laisse encore plus de doutes sur l’IA et le monde que nous voulons construire, mais dans une récente interview au New York Times, il a démontré autre chose : à quel point elle est déconnectée du monde.

Le gâteau. Ezra Klein est chroniqueur au New York Times. Il dispose également d’un podcast dans lequel il a pu discuter longuement avec Huang et où trois blocs majeurs ont été donnés. Le premier est celui que Huang minimise depuis un certain temps : la perte d’emplois que l’IA entraînera. Avant d’aborder ce point, Huang décrit l’IA comme un gâteau à plusieurs étages.

• A la base se trouve la production physique, cette nouvelle révolution industrielle représentée par les fonderies.
• La couche suivante est constituée des centres de données, qu’elle appelle « usines IA ».
• Ci-dessus se trouvent les modèles, qui ne concernent pas seulement le langage, mais aussi la chimie, la biologie, la physique, la robotique ou les voitures autonomes.
• La dernière couche concerne les applications pour les services juridiques, la santé et la fabrication.

Le pouvoir de l’ambition. Cette dernière couche est celle qu’il considère la plus importante et c’est la couche que nous avons fini par utiliser quotidiennement. Huang compare l’IA à l’électricité ou à Internet : peu nous importe comment elle fonctionne, car c’est tout simplement le cas. On appuie sur le bouton et la lumière s’allume. Nous demandons quelque chose à Google et il nous donne la réponse. Avec l’IA, cela ira plus loin et nous pourrons « tout savoir et tout faire ». Selon Huang, « Vous lui demandez quelque chose et il vous donne la réponse. Vous lui confiez un projet et il revient avec une solution. Vous lui confiez une tâche et il revient l’ayant accomplie.

Et cela comporte deux astérisques : l’emploi et l’éducation. Revenant au débat sur les pertes d’emplois, Huang utilise l’exemple de la radiologie. Selon lui, l’IA a déjà automatisé la tâche d’étude des images numérisées, mais elle n’a pas éliminé la fonction du radiologue. Cet objectif est de scanner et, toujours selon lui, cela a amené les hôpitaux à traiter davantage de patients et à avoir besoin de plus de radiologues.

Ici, Huang fait la distinction entre la « tâche », qui est ce qui peut être automatisé, et le « but », qui est la partie humaine qui ne change pas. Il reconnaît qu’il y aura des emplois comme le service client où « tâche » et « objectif » sont la même chose, mais insiste sur le fait que l’idée selon laquelle l’IA détruira des emplois est « fondamentalement fausse ». Il considère également qu’il existe un ingrédient irremplaçable, qui est l’ambition humaine. « Le pouvoir de l’ambition est la plus grande force et la variable que tout le monde oublie lorsqu’on fait des prévisions d’emploi », quoi que cela signifie.

Plus incapable. Le bloc suivant est plus personnel et celui avec le plus de chicha de toute l’histoire. Il présente une étude chinoise montrant les données de 26 000 lycéens qui ont utilisé l’IA pour faire leurs devoirs. Résultat : les notes ont augmenté de 18 % et le temps investi de 30 %. Cela devrait être quelque chose à célébrer, mais le problème est que les notes des examens pour lesquels ils n’ont pas eu accès à l’IA, passés au bout de six mois, ont chuté de 20 %, et celles des examens d’entrée à l’université de jusqu’à 24 % en deux ans. La traduction en est que les choses se font plus rapidement, mais que les compétences à long terme ne s’acquièrent pas.

Compte tenu des éléments de preuve, Huang affirme qu’il ne conteste pas cette dernière partie, mais souligne qu’il faudra peut-être trouver de nouvelles compétences. « Essayez avec un enfant de faire une division longue. Les tables de multiplication sont oubliées, comme les racines carrées. Les mathématiques de base sont oubliées. Est-ce important ? » Il se répond alors par « Je ne pense pas que cela compte » et fait un aveu : « Je ne connais pas mon adresse ».

Lorsque l’intervieweur lui dit qu’il ne croit pas que cela soit vrai, Huang se réaffirme et donne comme exemple le jour où il a dû faire le plein d’essence, il avait besoin du code postal et « Je ne le savais pas. Je ne connais pas non plus mon numéro de téléphone. J’oublie ces choses et je peux vivre sans les connaître. »

Dextérité intellectuelle. Ici, nous n’avons pas besoin d’être plus papistes que le Pape et il est vrai que nous déléguons tous certaines choses du quotidien à la technologie. Par exemple, nous n’allons dans aucun endroit dont nous ne nous souvenons pas par cœur sans utiliser un navigateur, nous utilisons des applications de notes pour décharger notre cerveau et je ne commence pas à diviser ou à établir des règles de trois : j’utilise la calculatrice. Cependant, ce que commente Ezra, interrogeant directement un Huang qui aime lire, c’est que les enseignants s’inquiètent de la façon dont la capacité d’attention et la compréhension en lecture sont raccourcies.

Ce n’est pas quelque chose que nous pouvons déléguer à une calculatrice ou à une autre application et nous avons besoin de cette compréhension pour pratiquement tout dans notre vie quotidienne. C’est également la base de la pensée créative et c’est quelque chose qu’il n’est pas possible de déléguer à une machine. Huang, en réponse à cela, déclare que « nous allons perdre un peu plus de compétences intellectuelles, mais nous serons de meilleurs penseurs systémiques ».

« Penseurs du système ». Dans ce troisième bloc, il s’appuie sur son expérience et affirme que, lorsqu’il a travaillé sur sa première puce à 200 transistors, « il connaissait chacun d’eux par son nom ». Aujourd’hui, les puces contiennent des milliards de transistors et aucun ingénieur ne peut reproduire ces connaissances car c’est tout simplement impossible. Mais ce n’est pas parce qu’ils ne connaissent pas le nom de chaque transistor que, pour Huang, les ingénieurs d’aujourd’hui « sont de bien meilleurs penseurs systémiques que je ne l’étais lorsque j’ai obtenu mon diplôme ».

Il prétend qu’il était un « meilleur penseur des transistors », mais l’industrie ne fonctionne plus à ce niveau, mais raisonne et itère entre des systèmes beaucoup plus complexes. Ce parallélisme sert à relativiser la valeur de certaines connaissances techniques approfondies, car les ingénieurs pensent désormais en systèmes complets et comment ils interagissent les uns avec les autres. « Certaines connaissances de niveau inférieur ont été perdues », selon Huang, mais ce qui est acquis, ce sont des connaissances de niveau supérieur.

La conclusion de Huang est qu’il y aura toujours des gens intéressés par des connaissances plus approfondies, mais l’utilisateur moyen et le travailleur conventionnel pourront utiliser n’importe quoi sans avoir à « s’occuper des calculs, de la physique et de la chimie quantique », ils bénéficieront simplement de la technologie.

Coupure. Je ne sais pas combien d’entre nous doivent composer avec la chimie quantique pour faire notre travail quotidien, mais au final, c’est une autre interview dans laquelle Huang a fini par parler beaucoup, mais sans trop en dire. La réaction des réseaux divise, comme toujours et comme partout, mais ce qui a retenu l’attention est que les informations de base telles que le numéro de téléphone ou l’adresse ne sont pas connues et que cela ne semble pas poser de problème. Sans tenir compte du fait que cela peut être dû au fait que vous n’en avez pas vraiment besoin en raison de votre poste, cela ne fait pas de mal de connaître les choses de base.

Il existe de nombreuses études dans lesquelles il a été démontré que l’exercice de la mémoire avec rétention des nombres dans l’ordre direct et inverse produit des améliorations significatives de la mémoire à court terme, de la mémoire épisodique et des fonctions exécutives chez les personnes âgées en bonne santé ou présentant de légers troubles cognitifs. S’il est vrai qu’il ne faut pas le considérer comme une solution isolée pour renforcer la mémoire à un âge avancé, il constitue un élément utile dans les programmes de stimulation cognitive, associé à une bonne alimentation et à l’exercice physique.

Chaque fois que je saisis le mot de passe de mon routeur à 23 caractères, je me souviens de l’époque où mon père se vantait de connaître le compte bancaire par cœur parce qu’il s’entraînait quand il était plus âgé. Jensen ne connaît probablement pas non plus le mot de passe.

Images | Le New York Times (édité)

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