L’IA générative est adoptée plus rapidement qu’Internet et les PC

Les débuts de ChatGPT en novembre 2022 ont fait sensation presque instantanément. Cela a donné à la plupart des utilisateurs la première opportunité d’essayer un nouveau type d’intelligence artificielle qui utilise les données existantes et les documents publiés pour créer du contenu appelé IA générative.

Une fois le buzz initial passé, les économistes étaient impatients de savoir qui utilisait la technologie et à quelle fréquence, ce qu’ils en faisaient et s’ils l’utilisaient au travail, à la maison ou les deux. On pense généralement que la rapidité et la vigueur avec lesquelles le public adopte une technologie permettent de prédire son impact économique.

En août, près de 40 % des adultes américains âgés de 18 à 64 ans avaient utilisé l’IA générative, selon une nouvelle enquête. Parmi les personnes employées, 28 % l’utilisaient au travail, tandis que près de 33 % l’utilisaient en dehors du travail. Ce taux de reprise est nettement plus rapide que l’adoption par le public d’Internet (20 % après deux ans) ou de l’ordinateur personnel (20 % après trois ans, selon les premiers chercheurs ont pu mesurer).

La Gazette s'est entretenue avec David J. Deming, professeur Isabelle et Scott Black d'économie politique à la Harvard Kennedy School et professeur d'économie et d'éducation à la Harvard Graduate of Education, sur ce que lui et ses co-auteurs Alexander Bick, conseiller en politique économique à la Banque fédérale de réserve de Saint-Louis et Adam Blandin, professeur adjoint d'économie à l'Université Vanderbilt, ont découvert ce que cela pourrait signifier pour les entreprises. L'interview a été éditée pour plus de clarté et de longueur.

Pourquoi est-il important de mesurer la rapidité avec laquelle les Américains ont adopté les outils d’IA générative comme ChatGPT par rapport aux PC et à Internet ?

Pour une nouvelle technologie comme celle-ci, il est très important pour nous d'avoir une certaine compréhension de base de la quantité d'utilisation, de la part de qui et de la raison pour laquelle ils l'utilisent. Pour ce faire, vous avez besoin d’une enquête de haute qualité et représentative à l’échelle nationale. Nous avons donc recréé toute la formulation des questions et la structure de la Current Population Survey (CPS), qui est la grande enquête qui produit le taux de chômage chaque mois. C'est la principale source de données sur le marché du travail aux États-Unis.

Le CPS, dès 1984, a commencé à poser des questions sur l'utilisation de l'ordinateur personnel à la maison. En 2001, il a commencé à poser des questions sur l’utilisation d’Internet. Nous avons donc pris le même ordre de questions, en remplaçant ces technologies par l’IA générative, afin de pouvoir la comparer directement à la vitesse d’adoption d’autres technologies, en posant les mêmes questions aux mêmes personnes.

C'est ainsi que nous sommes en mesure de montrer que le taux d'utilisation de nos données, qui est de 39,4 %, est en réalité supérieur à celui des ordinateurs personnels et d'Internet au même stade de leur cycle de produit.

Avez-vous et votre équipe surpris par ces résultats ?

Personnellement, j'ai été surpris du taux d'utilisation élevé. Chaque fois que j'en parle à mes collègues, je demande toujours : « Que pensez-vous que nous ayons trouvé ? avant de leur dire. La plupart de mes collègues sont des universitaires vieillissants comme moi, nous avons donc tendance à sous-estimer l’utilisation de l’IA générative. Lorsque je pose la question à mes étudiants diplômés ou de premier cycle, ils ont tendance à estimer des chiffres supérieurs au nombre réel que nous avons trouvé. Et je pense que cela vous dit vraiment quelque chose à ce sujet. Nous avons constaté que les jeunes utilisent l’IA générative dans des proportions bien plus élevées que les personnes plus âgées, ce qui est très courant dans d’autres technologies.

Je ne suis pas arrivé là en pensant que c'était ce que nous allions trouver. J'étais simplement intéressé par la réponse parce que j'avais lu beaucoup de choses suggérant que c'était principalement du battage médiatique, et j'ai lu beaucoup de choses suggérant que c'était la prochaine grande chose. Et donc, nous voulions savoir où était la vérité.

Qu’est-ce qui explique une adoption aussi rapide ?

Je peux vous donner quelques spéculations éclairées. La première est que l’IA générative s’appuie sur ces deux technologies précédentes. Vous pourriez penser au fait que les gens ont des ordinateurs chez eux et ont accès à Internet, comme couches de base qui vous permettent d’adopter facilement de nouvelles technologies comme l’IA générative.

L’ordinateur personnel, lors de sa sortie, était gros et cher et tout le monde ne l’avait pas à la maison. Internet était moins cher, mais nous avons construit cet incroyable réseau qui permettait aux gens d'être connectés. Sans ces deux éléments, il n’y aurait pas d’IA générative. Je pense que l’une des raisons pour lesquelles elle a été adoptée rapidement est que les technologies de base existaient déjà et que l’on pourrait, dans un certain sens, considérer l’IA générative comme une innovation complémentaire à Internet.

L'adoption n'est pas uniforme selon les groupes démographiques. Les hommes, les personnes plus jeunes, ceux qui ont fait des études universitaires ou supérieures et les personnes occupant des emplois de col blanc sont plus susceptibles d'utiliser l'IA générative et plus souvent. Qu’est-ce qui explique les écarts d’utilisation ?

Le fait que les jeunes et les personnes plus instruites adoptent une technologie est en fait commun à presque toutes les nouvelles technologies. Dans les études sur l’adoption des ordinateurs personnels, les gens ont constaté la même chose. La seule chose qui différait par rapport aux PC était le sexe.

Les femmes utilisaient plus d'ordinateurs que les hommes au travail dans les années 1980, en grande partie parce que le travail d'assistante administrative ou de secrétaire, et les emplois de bureau en général, étaient très féminins et qu'elles utilisaient des ordinateurs alors que l'IA générative n'est pas aussi concentrée dans les professions. C'est partout. Nous constatons une utilisation plus élevée dans les carrières STEM et en gestion, et celles-ci sont plutôt masculines.

Je ne pense pas que l'accès explique cela, car beaucoup de gens utilisent des ordinateurs au travail. Nous avons constaté une adoption très, très large dans toutes les professions. C’est le plus élevé dans les emplois et la gestion STEM, mais 22 % des professions ouvrières utilisaient l’IA. Et les taux d'utilisation étaient supérieurs à 20 % dans toutes les catégories de professions, à l'exception des services personnels, ce qui est donc très courant dans tous les endroits.

Si vous regardez combien d’entreprises déclarent l’utiliser, il s’agit en fait d’une part assez faible de celles qui l’intègrent officiellement dans leurs opérations. Les gens l'utilisent de manière informelle à de nombreuses fins différentes, pour écrire des e-mails, pour rechercher des choses, pour obtenir de la documentation sur la façon de faire quelque chose. Je pense que de nombreuses variations reflètent le fait que certaines personnes aiment bricoler, et que les entreprises ne vous disent pas de ne pas l'utiliser, mais elles ne vous obligent pas nécessairement formellement à l'utiliser.

C’est quelque chose que nous souhaitons vraiment suivre. Nous avons déjà commencé nos discussions sur la prochaine vague, et nous essaierons de mettre à jour les données au fil du temps, de poser davantage de questions sur l'utilisation et d'approfondir certains des fils de discussion qui sont restés en suspens.

Il s'agit de la toute première enquête nationale sur ce sujet. Les dirigeants d’entreprises et de technologies devraient-ils envisager de donner suite à l’une de ces découvertes ?

Je dirais très certainement oui. Une autre façon d'y penser serait de revenir en 1984 et de dire aux gens : « Hé, il y a ce nouveau truc appelé ordinateur personnel. J'ai une boule de cristal. Dans vingt ans, tout le monde en aura une et chaque nouveau développement technologique et chaque nouveau produit l'utilisera comme base. »

Sachant cela maintenant, que feriez-vous différemment ? Tu changerais beaucoup. Vous pourriez gagner des milliards et des milliards de dollars.

Je pense que cette enquête dit : « Nous n'avons pas de boule de cristal, mais il semble que l'IA générative va prendre une telle ampleur. » Ainsi, le butin reviendra à ceux qui sauront trouver comment l’exploiter en premier et au mieux. Alors oui, je pense qu'ils devraient y prêter attention. Je pense que beaucoup d’entre eux le sont déjà.

Tout comme Internet était la couche de base de nombreuses autres technologies, vous verrez que les gens qui ont compris comment utiliser cette technologie si polyvalente, qui peut bien faire tant de choses, mais qui n'a pas encore de tueur app : les personnes qui trouvent cette application géniale, qui construisent quelque chose dessus, vont vraiment, vraiment en profiter et en bénéficier. Je pense que c’est ce que seront les cinq ou dix prochaines années.

Ces entreprises tentent de développer une intelligence au niveau humain. C'est bien, mais de nombreuses applications commerciales ne l'exigent pas. Ils doivent être construits avec cet élément comme apport, plutôt que comme étant le produit lui-même. Donc, je pense que vous en verrez beaucoup dans les prochaines années, et ça va être vraiment excitant.

Fourni par la Harvard Gazette