par Par Daniel Morley, le 05 mai 2023
Voilà un article, transmis par un lecteur, fort intéressant et utile dans nos polémiques. Nous l’avons légèrement réduit, il est long et quelques parties sont assez difficiles à comprendre. Nous avons sous-titré certaines parties.
Les récents développements de l’intelligence artificielle ont suscité un mélange de crainte et d’enthousiasme dans le monde entier. Dans cet article, Daniel Morley examine l’affirmation selon laquelle l’IA est « consciente » ou « surhumaine », met en évidence le véritable potentiel de cette technologie et explique comment nous sommes réellement asservis par la machine dans le cadre du capitalisme.
L’intelligence artificielle (IA) a fait l’objet de nombreux débats et spéculations ces dernières années, de nombreuses personnes affirmant qu’elle deviendra bientôt consciente et qu’elle pourrait même surpasser l’intelligence humaine. Cependant, nous devons aborder cette question d’un point de vue matérialiste, en examinant les causes et les conditions sous-jacentes qui seraient nécessaires pour qu’un tel développement se produise.
Il est peu probable que l’IA soit capable d’atteindre une véritable conscience, car la conscience est un produit du monde matériel et des conditions spécifiques de l’évolution humaine. Notre conscience est façonnée par la manière dont nous percevons le monde, notre environnement, nos interactions sociales et notre histoire. En outre, le capitalisme considère l’IA comme un outil permettant d’accroître les profits et le contrôle sur la main-d’œuvre, plutôt que comme un moyen d’améliorer la vie des travailleurs.
Craintes et enthousiasme
Malgré la nouveauté de cette puissante IA, la promesse et la menace de l’automatisation sont aussi anciennes que la révolution industrielle. Depuis l’avènement de la production mécanisée, l’humanité a à la fois rêvé de son potentiel pour nous libérer d’un labeur éreintant et désespéré d’être remplacée par la machine. La notion de machine intelligente, voire super-intelligente, pousse ces rêves et ces cauchemars à l’extrême. Mais jusqu’à récemment, il ne s’agissait que de rêves lointains.
En 2012, les réseaux neuronaux utilisant une technique appelée « apprentissage profond » sont devenus beaucoup plus viables et ont rapidement produit des résultats bien plus impressionnants que les formes précédentes d’IA. Cette révolution a conduit de nombreux acteurs du monde de la technologie à saluer l’arrivée imminente d’une IA super intelligente, tout comme les sectes millénaristes saluaient la seconde venue du Christ. Pour eux, cette technologie miraculeuse promet de résoudre tous nos problèmes et ne demande donc qu’à être accueillie avec enthousiasme. Cette « secte de l’IA » comprend un sous-secteur de gauche, qui espère que la technologie « automatisera » la nécessité de renverser le capitalisme et nous donnera ce qu’ils appellent un communisme « entièrement automatisé ».
Dans l’ensemble, cependant, la perspective d’une IA super-intelligente suscite bien plus de craintes que d’enthousiasme. Ces réactions vont de l’hypothèse largement répandue selon laquelle l’IA entraînera une vague sans précédent de chômage et d’inégalités, à l’idée que l’IA s’imposera comme une sorte de race maîtresse cruelle, réduisant l’humanité en esclavage, comme le montrent des films tels que Terminator et Matrix. Bien que cette idée relève de la science-fiction, elle est également très répandue.
L’IA canalise des peurs très profondes, engendrées non pas par la technologie elle-même, mais par la société capitaliste et son aliénation profondément enracinée. Sous le capitalisme, l’humanité n’a pas le contrôle de sa propre technologie, en raison de l’anarchie du marché. La technologie est utilisée non pas pour répondre aux besoins de l’humanité, mais pour réaliser des profits, sans tenir compte des effets à long terme. Par conséquent, pour comprendre l’effet réel de cette technologie, il est nécessaire de comprendre comment le capitalisme a développé l’IA et comment il l’utilisera.
L’IA n’est pas consciente
La crainte populaire de voir l’IA devenir consciente repose sur une idée très unilatérale de ce qu’est la conscience. Ce point de vue implique que la seule différence entre un ordinateur et une personne pensante est que le cerveau est en quelque sorte plus puissant et plus sophistiqué qu’un ordinateur, et que par conséquent, en fabriquant des ordinateurs de plus en plus puissants, ils égaleront ou même dépasseront un jour les capacités du cerveau, et seront donc conscients.
En réalité, la façon dont les humains pensent est très différente de la façon dont l’IA traite l’information. La pensée humaine se développe sur la base d’une activité pratique et sociale, orientée vers la satisfaction des besoins humains.
Nous formons des idées qui expriment les relations entre les choses et, en particulier, nous comprenons ce qui est utile et significatif dans ces relations, car nous avons besoin de comprendre le monde pour y survivre.
C’est précisément ce qui manque à l’IA, même la plus avancée. Au mieux, l’IA accomplit une partie de ce que fait l’intelligence, certes parfois à un niveau surhumain : elle collecte passivement des données, sans comprendre le contexte ou l’objectif réel de la tâche qui lui a été confiée, et recherche des schémas. Mais ces schémas ne sont pas des idées qui expliquent la nécessité des choses. Elle n’a même pas idée que les données représentent des objets réels liés les uns aux autres et dotés de propriétés objectives. Elle n’a aucune idée de la raison d’être de ces modèles ni de leur signification.
On peut facilement le prouver en posant à une IA génératrice d’images ou de textes des questions qui exigent une compréhension des notions de partie et de tout, et de leurs relations.
Dessine-moi une bicyclette
Si vous demandez à une telle IA de dessiner une bicyclette, elle dessinera une bicyclette très précise. Si vous lui demandez de dessiner une roue, elle dessinera une roue. Mais si vous lui demandez de dessiner une bicyclette et d’étiqueter les roues, elle dessinera simplement une bicyclette avec des étiquettes sans signification disposées au hasard autour de la bicyclette. Elle ne comprend pas qu’une roue fait partie d’une bicyclette, elle dessine simplement une forme qui ressemble à une roue, sans rien comprendre à ce qu’il a dessiné. Elle ne comprend pas à quoi sert une bicyclette, et encore moins pourquoi nous lui accorderions de l’importance.
Gary Marcus, professeur de sciences neuronales et « sceptique en matière d’IA », a demandé à une IA créatrice d’images de dessiner un astronaute à cheval, ce qu’elle a bien fait. Mais lorsqu’il lui a demandé de dessiner un cheval montant un astronaute, elle a simplement dessiné une autre image d’un astronaute sur un cheval. Elle ne comprend pas les différentes relations entre ces parties, mais produit simplement des images basées sur le type d’image qui tend à être associé à ces mots. Elle ne sait pas non plus ce qu’est un astronaute, à quel point il est difficile de le devenir, pourquoi il est absurde qu’un astronaute monte un cheval (et encore moins qu’un cheval monte un astronaute) ou quoi que ce soit d’autre à propos de l’image.
Il est vrai que l’IA la plus récente dépasse l’homme dans certaines tâches. Mais à y regarder de plus près, ces performances sont fragiles et résultent précisément du fait que l’IA n’est ni consciente ni vivante. Alpha Go a réalisé l’une des conquêtes les plus célèbres de l’IA en battant le meilleur joueur mondial du jeu de Go en 2016. Cette IA « a eu besoin de 30 millions de parties pour atteindre une performance surhumaine, soit bien plus de parties qu’un seul humain n’en jouera jamais au cours de sa vie »[1].
Un humain ne pourrait jamais jouer à autant de jeux, non seulement parce que notre durée de vie est limitée, mais aussi parce que nous nous ennuierions et aurions besoin de manger, de travailler et de parler à des gens. Ces machines insensibles sont si puissantes parce qu’elles peuvent être conçues pour tester des choses encore et encore et lire de grandes quantités de texte, de sorte qu’elles peuvent nous révéler des modèles utiles ou des façons de faire les choses.
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Une IA a été entraînée à jouer à un simple jeu vidéo, ce qu’elle pouvait faire mieux que n’importe quel humain. Mais lorsque le jeu a été modifié de manière que certaines parties soient décalées d’un pixel seulement, l’IA s’est soudain révélée inutile. Alors que la victoire d’Alpha Go en 2016 a été largement saluée, il a été à peine signalé que, depuis lors, le même programme a toujours été vaincu par des joueurs humains amateurs qui ont trouvé le moyen de tromper l’IA. Il est intéressant de noter que ces mêmes astuces échouent totalement lorsqu’elles sont utilisées contre des joueurs humains de presque tous les niveaux. Cela montre qu’Alpha Go ne comprend pas le jeu de Go de manière générale, mais qu’elle a été entraînée à un très haut niveau sur une série de tactiques pour une tâche qu’elle ne comprend pas.
Cela nous révèle ce qu’est réellement l’IA que nous sommes en train de développer. Le débat fantaisiste sur la question de savoir si l’IA est, ou deviendra, consciente, occulte le fait que ce qui est réellement développé n’est qu’un outil de plus pour améliorer les capacités des êtres humains. Le fait que l’IA dépasse souvent les capacités des humains dans certains domaines ne prouve pas qu’elle soit super intelligente, mais précisément qu’il s’agit d’un outil ou d’une machine inconsciente. Après tout, le but des machines a toujours été d’être plus puissantes, plus précises, plus rapides que les humains dans certaines tâches. Les calculatrices de poche ont depuis longtemps dépassé les capacités des humains à additionner et à soustraire, mais elles ne sont pas intelligentes ou conscientes.
L’IA n’a pas grand-chose à voir avec la compréhension consciente. Elle n’est pas capable de désirer dominer et opprimer l’humanité. En fait, elle ne désire ni ne craint rien. Quelle est donc son importance réelle ? Quel est l’impact réel qu’elle aura sur notre société ?
Un potentiel révolutionnaire
Il ne fait aucun doute que l’IA a fait des bonds extraordinaires au cours des dix dernières années. La percée a été la capacité à déployer des méthodes d' »apprentissage profond » grâce aux progrès du matériel. Cette méthode avait été théorisée, et dans une certaine mesure appliquée, par intermittence, depuis quelques décennies, mais les contraintes du matériel informatique en limitaient les capacités. Vers 2012, la situation a changé, notamment parce que les unités de traitement graphique (GPU) ont suffisamment progressé pour permettre un saut qualitatif dans les capacités de l’apprentissage profond, qui a alors pris son essor. Cette révolution a permis de produire une IA largement supérieure.
Ce n’est pas ici le lieu d’expliquer en profondeur comment fonctionne exactement l’apprentissage profond. Tout ce qu’il faut comprendre, c’est qu’en général, il apprend par lui-même, plus ou moins à partir de zéro, par opposition aux principes logiques élaborés à l’avance par les humains. En gros, tout ce que les ingénieurs ont à faire, c’est de lui fournir le bon type d’informations, comme des images avec des visages humains (généralement préétiquetées, mais pas nécessairement), et de lui donner des « incitations » pour qu’elle identifie correctement les images, les sons, etc.
L’IA reçoit des milliers ou des millions d’informations et son « réseau neuronal » (appelé ainsi parce qu’il reproduit certaines caractéristiques des neurones humains) est conçu pour identifier, à l’aide de niveaux d’abstraction, des caractéristiques générales ou des modèles dans ces éléments d’information. S’il est alimenté en images avec des visages humains, il identifiera progressivement les caractéristiques les plus courantes des visages (sans avoir la moindre idée de ce qu’est un visage). Au début, il peut remarquer la récurrence de lignes verticales à une certaine distance commune l’une de l’autre (c’est-à-dire les deux bords du visage humain), puis une autre caractéristique sera abstraite. Plus il reçoit d’informations, plus le modèle général qu’il forme devient précis.
La puissance de cette méthode réside dans sa nature non supervisée. Elle peut ainsi être développée et appliquée très rapidement à un large éventail de problèmes. En effet, ces IA peuvent être formées sur de grandes quantités d’informations spécifiques, bien plus qu’un humain ne pourrait jamais le faire, ce qui leur permet d’identifier des modèles dans des phénomènes que les humains ne peuvent pas ou prendraient beaucoup de temps à comprendre.
De nombreuses capacités surhumaines de l’IA sont déjà déployées dans la société. La capacité de la technologie à résoudre des problèmes graves est réelle. L’une des réalisations les plus célèbres est Alpha Fold, développée par la filiale DeepMind de Google.
Les protéines, qui sont essentielles à la vie et remplissent un large éventail de fonctions biologiques, ont leur fonction et leur comportement déterminés par leur forme. En raison de leur énorme complexité, il est pratiquement impossible pour un scientifique de prédire exactement la forme que prendra la composition en acides aminés d’une protéine donnée.
Mais il a suffi d’entraîner les superordinateurs de DeepMind sur les formes de protéines que nous connaissons (environ 170 000 sur 200 millions de protéines) pendant quelques semaines pour qu’ils soient capables de prédire, avec une très grande précision, la forme (et donc la fonction) des protéines en se basant uniquement sur la connaissance de leurs acides aminés.
DeepMind a mis gratuitement son matériel à la disposition des biologistes du monde entier et affirme qu’environ 90 % d’entre eux l’ont déjà utilisé. Cette technologie, entre les mains de scientifiques du monde entier, a un potentiel énorme pour accélérer le développement de meilleurs médicaments et la compréhension des maladies. Elle a déjà été utilisée pour nous aider à comprendre le Covid-19.
Un autre « Graal » pour la science que l’IA la plus récente pourrait aider à réaliser est la fusion nucléaire, la méthode théorisée depuis longtemps pour produire de grandes quantités d’énergie propre. La difficulté de la fusion réside dans le contrôle et le maintien des immenses températures requises, ce qui implique de nombreux paramètres, tels que la forme du réacteur. Il s’agit d’une tâche parfaitement adaptée à l’apprentissage profond, car le nombre considérable de variables peut être modifié de manière pratiquement infinie, de sorte que la recherche manuelle de la configuration optimale pourrait prendre un temps presque infini.
Et en effet, DeepMind a été en mesure d’entraîner une IA sur des données pertinentes. Son IA a essentiellement effectué des millions de simulations de réacteurs de fusion modifiés de différentes manières afin de déterminer quelles configurations seraient susceptibles d’atteindre le niveau de chaleur et de stabilité souhaité, une étape qui a été reconnue comme importante [2].
Si cette IA permet de réaliser une fusion nucléaire pratique dans la société, il s’agira d’une immense percée qui fournira de grandes quantités d’énergie propre au monde.
DeepMind a collaboré avec l’hôpital Moorfields Eye à Londres pour découvrir des modèles biologiques cachés, dont la présence chez une personne indique qu’elle est très susceptible de développer ultérieurement un problème de vue donné. Les médecins peuvent ainsi traiter les maladies avant qu’elles n’apparaissent et ne causent des dommages, ce qui est non seulement bénéfique pour les patients, mais permet également d’économiser une grande partie des ressources médicales.
D’une manière générale, l’IA la plus récente excelle dans la reconnaissance de modèles très avancés et dans la prédiction sur la base de ces modèles. Elle peut et doit être appliquée à toutes sortes d’activités pour découvrir des moyens plus efficaces d’organiser la production.
Il est possible d’économiser de grandes quantités d’énergie en permettant à une IA d’analyser les schémas d’utilisation de l’énergie dans un bâtiment ou un ensemble de bâtiments, et en découvrant sur cette base un mode de fonctionnement plus efficace. La conception de toutes sortes d’objets tels que les avions peut être rendue plus efficace, ce qui permet également d’économiser de l’énergie et d’autres coûts. Si l’on appliquait systématiquement cette méthode à tous les secteurs de l’économie et des services publics, on pourrait obtenir une augmentation massive des revenus et des économies d’énergie.
La capacité de l’apprentissage profond à reconnaître des modèles complexes et à prédire des choses lorsque certaines données sont manquantes offre également un énorme potentiel pour développer la créativité de l’humanité. La traduction automatique en est un exemple clair et déjà existant (bien qu’il nécessite beaucoup d’améliorations). Toute personne disposant d’une connexion internet peut déjà traduire instantanément un grand nombre de textes avec une précision raisonnable, ce qui permet d’accéder aux idées de millions de personnes supplémentaires.
Cela s’explique par le fait que l’IA d’apprentissage profond peut être entraînée sur de grandes quantités de données provenant de comparaisons linguistiques, qu’elle peut identifier des corrélations entre des mots et des phrases dans différentes langues et ainsi prédire de manière fiable quel mot ou quelle phrase dans l’autre langue signifie la même chose. Le même principe rend possible des traductions audio quasi instantanées, de sorte que l’on peut porter un écouteur, écouter quelqu’un parler dans une langue étrangère et entendre une traduction en direct de ce qui est dit.
Microsoft a déjà mis au point un dispositif qui permet aux malvoyants de se faire raconter le monde par une application. Ainsi, si vous pointez une caméra sur un objet, elle peut lire son étiquette. On suppose qu’il peut même vous dire lequel de vos amis vous regardez et quelle est l’expression de son visage. Il ne fait aucun doute que cette technologie, dans sa forme actuelle, est peu fiable et encombrante, mais elle s’améliorera certainement rapidement. Le potentiel de libérer les gens pour qu’ils accomplissent eux-mêmes diverses tâches est manifestement considérable.
Même les secrets des anciens sont en train d’être découverts par l’IA. En utilisant une technologie très similaire au texte prédictif, DeepMind a pu aider les archéologues à déchiffrer des écrits anciens dont certaines parties manquaient ou qui, pour d’autres raisons, n’étaient pas compris [3]. [Tant qu’il est possible de fournir à l’IA d’apprentissage profond suffisamment de données relatives à un mystère particulier, il y a de fortes chances que ce mystère puisse être résolu grâce au pouvoir de l’IA de découvrir des modèles cachés.
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En regroupant toutes les images étiquetées, par exemple, « chat » sur l’internet, ou toutes les œuvres d’un artiste spécifique, Dall-E repère des modèles distincts, tels que la façon dont les poils d’un chat réagissent à la lumière naturelle, ou les tendances d’un artiste particulier. Cela lui permet de produire de manière « créative » une nouvelle image d’un chat dans une situation donnée, par exemple « un chat peint dans le style de Van Gogh ». Chat GPT peut, pour les mêmes raisons, écrire instantanément un poème dans le style de Hamlet, sur n’importe quel sujet, avec une compétence étonnante.
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De même, l’IA de production de texte telle que Chat GPT peut aider n’importe qui à rédiger rapidement un texte cohérent pour n’importe quel besoin. En fait, elle peut même aider les programmeurs à écrire du code. Elle le fait déjà si bien qu’il deviendra possible à des personnes n’ayant aucune formation en codage de produire des sites web et peut-être même des logiciels fonctionnels, tels que des jeux vidéo. Il leur suffira d’écrire, en langage naturel, ce qu’ils veulent que leur site web/logiciel fasse et ressemble, et l’IA écrira le code pour produire l’effet désiré.
Il est difficile d’exagérer le potentiel révolutionnaire de cette technologie, lorsqu’elle est utilisée de la bonne manière et à bon escient.
L’entrave du capitalisme
Marx a expliqué qu’un système social donné fournit un cadre pour le développement des forces productives. Mais, à un certain stade, les forces productives dépassent les relations de production dans lesquelles elles doivent opérer, et ces relations de production deviennent alors un obstacle à la poursuite du développement. Le mode de production capitaliste a favorisé un immense développement des forces productives, bien au-delà du niveau de la société féodale, mais il a été pendant un certain temps un frein. C’est pourquoi l’investissement et les gains de productivité sont si chroniquement faibles, malgré la création de nouvelles technologies incroyables.
L’IA et d’autres technologies numériques telles que l’internet représentent des moyens de production trop avancés pour que le capitalisme puisse les utiliser correctement. En effet, le capitalisme est une production pour le profit privé. Si un investissement potentiel ne peut être rentabilisé, il ne sera pas réalisé. Et le profit ne peut être réalisé qu’en exploitant la force de travail des travailleurs, puis en vendant les produits de ce travail sur le marché.
Les technologies telles que l’internet et l’intelligence artificielle remettent en question ce processus, car elles utilisent l’automatisation à un degré très élevé. Par exemple, l’internet a permis de copier et de partager de grandes quantités d’informations très rapidement, avec peu ou pas de travail. N’importe qui peut partager un film ou un morceau de musique avec un nombre incalculable de personnes dans le monde entier, sans perte de qualité et sans effort. C’est pourquoi l’existence de l’internet a rendu l’un des éléments clés des industries de la musique et du cinéma – la copie et la distribution d’enregistrements – pratiquement superflu du jour au lendemain.
Cela a posé un énorme problème à cette branche du capitalisme : comment pouvait-elle continuer à faire des bénéfices alors que n’importe qui pouvait se procurer gratuitement une copie d’un album ? Les capitalistes ont tenté de résoudre ce problème en criminalisant tout simplement le partage « peer-to-peer » des médias en ligne et en créant un certain nombre de services de streaming, chacun disposant d’un monopole sur son « propre » matériel, pour lequel les spectateurs/auditeurs doivent effectivement payer un loyer perpétuel. Cette solution s’est avérée raisonnablement efficace pour préserver les profits des entreprises, mais d’un autre point de vue, il s’agit d’une entrave irrationnelle à la distribution et à la production d’œuvres créatives, qui ne sert qu’à nous empêcher de réaliser le potentiel de notre propre technologie.
De même, les dernières technologies d’intelligence artificielle menacent de réduire la valeur d’un grand nombre de professions et d’industries dans l’économie capitaliste. Si une grande partie des textes et des images utilisés dans les publications peut être produite instantanément par une IA, par exemple, et si les auteurs peuvent produire des idées d’intrigues aussi rapidement, la valeur de leur travail sera considérablement réduite. Et si la formation et les compétences requises des travailleurs pour produire ces marchandises sont également réduites à la simple saisie de messages, la valeur de leur force de travail sera également réduite de manière drastique.
Le socialisme libèrera l’Humanité
Dans une société socialiste, cela ne serait pas nécessairement une mauvaise chose. L’artiste, par exemple, n’aurait pas à craindre les pouvoirs de l’IA pour produire des « œuvres d’art » à tout moment, puisque l’art ne serait pas produit pour le profit ou comme moyen de subsistance. L’art perdrait son lien fétichiste avec la propriété privée et serait produit pour lui-même, ou plutôt pour la société. Il serait l’expression authentique des idées et des talents des gens, et un moyen pour eux de communiquer. En tant que telles, les œuvres génériques de l’IA ne constitueraient pas une menace, mais plutôt des outils auxiliaires pour l’artiste.
Sous le capitalisme, cependant, l’existence de l’artiste est précaire et subordonnée aux caprices du marché. Il doit protéger jalousement son droit exclusif à la vente de ses œuvres, faute de quoi son gagne-pain risque d’être détruit.
Loin de libérer l’humanité, l’IA sous le capitalisme ne fera qu’exacerber sa tendance inhérente au monopole et à l’inégalité. La meilleure IA pour générer des images, du texte et pour résoudre des problèmes est et continuera d’être développée par d’énormes monopoles comme Google et Microsoft, qui disposent des meilleurs ingénieurs, du meilleur matériel et des plus grandes bases de données.
Elles utiliseront leur position monopolistique pour réaliser des profits de monopole, bien entendu, et les avantages de la technologie, à savoir l’accélération et la réduction des coûts de production, seront utilisés par d’autres entreprises pour licencier certains travailleurs et faire baisser les salaires d’autres travailleurs.
Cette technologie est également déjà utilisée pour accélérer le travail, et donc augmenter le taux d’exploitation, d’un autre point de vue. Les caméras et autres capteurs peuvent contrôler efficacement et à peu de frais le processus de travail de milliers de travailleurs, en les disciplinant afin qu’ils produisent plus pour le même salaire.
Amazon est bien connu pour cela, et à juste titre : « en 2018, l’entreprise a fait approuver deux brevets pour un tracker de bracelet émettant des impulsions sonores ultrasoniques et des transmissions radio pour surveiller les mains d’un préparateur de commandes par rapport à l’inventaire, fournissant un « retour haptique » pour « pousser » le travailleur vers le bon objet »[4] À mesure que la surveillance automatisée progresse et devient moins chère, elle sera déployée dans toute l’économie, augmentant le stress et l’aliénation des travailleurs partout dans le monde.
Le capitalisme met la main sur une technologie révolutionnaire dont le véritable potentiel est d’harmoniser et de rationaliser la production et d’accroître les pouvoirs créatifs de l’humanité, et l’utilise au contraire pour discipliner davantage le travailleur, pour jeter davantage de travailleurs à la casse, pour rendre l’existence de l’artiste encore plus précaire, et pour concentrer de plus en plus de pouvoir entre les mains de gigantesques entreprises. L’effet ne sera donc pas d’apporter la stabilité et l’abondance dans l’économie, mais d’accroître les antagonismes et l’inégalité de la société.
En monopolisant davantage l’économie, en faisant baisser encore plus les salaires et en concentrant de plus en plus de richesses dans un nombre réduit de mains, l’IA sous le capitalisme exacerbera l’anarchie du marché.
On l’a déjà constaté dans la crise économique actuelle. Pendant la pandémie, les habitudes de consommation ont changé, ce qui a entraîné une forte augmentation des commandes auprès d’entreprises telles qu’Amazon. Amazon utilise largement l’IA dans son modèle de prévision, Supply Chain Optimization Technologies (SCOT). SCOT s’est contenté d’examiner les habitudes de consommation, sans comprendre les causes de ces nouvelles habitudes. En conséquence, il a recommandé à Amazon d’acheter des milliards de dollars de capacité d’entreposage supplémentaire pour faire face à l’augmentation de la demande.
Mais lorsque les fermetures ont inévitablement pris fin, la demande pour les produits d’Amazon s’est effondrée. En conséquence, Amazon dispose aujourd’hui d’un espace d’entreposage beaucoup trop grand et d’un trop grand nombre d’articles invendus, ce qui a entraîné des licenciements et des remises. Au lieu d’éliminer le gaspillage et la surproduction, l’utilisation de l’IA pour accroître les profits des monopoles a en fait aggravé la situation.
Il n’est pas étonnant que, malgré l’incroyable potentiel que l’IA offre à l’humanité, nous soyons nombreux à la craindre. Que révèle cette peur généralisée de l’IA ? Très peu de choses sur la technologie elle-même, mais beaucoup sur les étranges contradictions de la production capitaliste. Sous le capitalisme, les plus grandes réalisations de la pensée humaine, les technologies les plus merveilleuses ayant le potentiel d’éliminer les maux de la pauvreté et de l’ignorance, sont précisément les choses qui menacent d’accroître la pauvreté.
Nous craignons d’être asservis par une intelligence artificielle impersonnelle, froide et calculatrice, mais nous sommes déjà subordonnés aux forces impersonnelles, aveugles et inconscientes du marché, qui est également froid et calculateur, mais pas très intelligent ou rationnel.
Une technologie faite pour la planification
L’utilisation de l’IA pour renforcer l’exploitation capitaliste est un gaspillage tragique et criminel. On peut difficilement imaginer une tâche mieux adaptée à l’IA que celle de planifier une économie compliquée pour répondre aux besoins. Avec les technologies modernes telles que les capteurs, il est déjà possible d’automatiser la logistique, comme l’a démontré Amazon.
Dans son immense complexe de vastes entrepôts, Amazon utilise l’IA et des robots pour planifier efficacement quels articles doivent aller où, et en quelles quantités. Il n’y a aucune raison pour que des capteurs ne soient pas intégrés à l’économie dans son ensemble pour fournir des données en temps réel sur ce qui est consommé, dans quelles proportions, où, et quels équipements risquent de tomber en panne et doivent donc être réparés à temps. Le géant allemand du logiciel SAP a déjà développé une application alimentée par l’IA, appelée HANA, qui est utilisée par des entreprises telles que Walmart pour planifier toutes leurs opérations de manière harmonieuse à l’aide de données en temps réel.
En alimentant l’IA d’apprentissage profond avec de telles données, elle serait tout à fait capable de concevoir, aux côtés des comités élus, un plan à long terme pour l’économie, qui maximiserait l’efficacité pour enfin répondre aux besoins de l’humanité, de sorte que personne n’ait à souffrir de la faim ou à être sans abri, ou à craindre pour son emploi. De cette manière, de vastes pans de déchets pourraient être éliminés et la semaine de travail pourrait être rapidement raccourcie.
Non seulement l’IA serait extrêmement utile pour élaborer et adapter un tel plan, mais elle aurait l’avantage d’aider les personnes impliquées dans la planification à dépasser les préjugés ou les limitations qui peuvent exister dans leur raisonnement.
Il est clair que cette IA devrait être supervisée par des personnes – elle ne serait qu’un outil à leur service. Elle ne pourrait pas répondre à des questions telles que le type d’architecture à développer, l’aspect de nos villes, etc. En revanche, il serait indispensable qu’il nous éclaire sur les structures d’une économie et sur la meilleure façon d’économiser la production.
C’est là tout le potentiel des dernières technologies d’IA. Nous avons à portée de main la technologie nécessaire pour harmoniser la production, pour éliminer les excès de gaspillage, la cupidité, l’irrationalité et la myopie du système capitaliste. Nous pourrions l’utiliser pour donner à toute l’humanité non seulement les choses dont elle a besoin pour bien vivre, mais aussi le pouvoir de créer des œuvres d’art, ou de réaménager et d’améliorer sa propre maison, son lieu de travail ou son quartier. La construction d’une société socialiste libérée de toute pénurie et de toute distinction de classe sera ainsi plus rapide et moins douloureuse.
Ce pouvoir est à notre portée, mais il nous échappe, car, contrairement à ce que beaucoup imaginent, son utilisation n’est pas déterminée automatiquement par la technologie elle-même, mais par le mode de production dans lequel nous vivons.
Tant que nous vivrons sous le capitalisme, c’est le capitalisme qui déterminera le développement et l’utilisation de l’IA, et non le simple potentiel de la technologie. C’est pourquoi les prédictions selon lesquelles l’IA et l’automatisation supprimeront l’exploitation et l’anarchie du capitalisme sont une fausse piste. L’IA, aussi avancée soit-elle, ne peut pas libérer l’humanité du capitalisme à notre place. Et peu importe à quel point il est devenu irrationnel, le capitalisme sera impitoyablement défendu par la classe capitaliste.
La seule force capable de lutter contre cela est la seule qui a intérêt à le faire, c’est-à-dire la classe ouvrière. C’est le fait que la classe ouvrière soit intéressée par la réalisation du socialisme qui lui permet de saisir à la fois la nécessité et les moyens d’y parvenir.
Ce n’est que lorsque nous aurons enfin renversé le capitalisme afin de soumettre l’économie à une planification consciente et rationnelle que l’IA et les autres avancées technologiques pourront s’épanouir pleinement en tant qu’outil de développement humain le plus merveilleux et le plus général jamais conçu.
References
[1] G Marcus, E Davis, Rebooting AI : Building Artificial Intelligence We Can Trust, Pantheon Books, 2019, pg 56.
[2] A Katwala, « DeepMind Has Trained an AI to Control Nuclear Fusion », Wired, 16 février 2022
[3] Y Assael, T Sommerschield, B Shillingford, N de Freitas, « Predicting the past with Ithaca », Deepmind, 9 mars 2022
[4] N Dyer-Witheford, A Mikkola Kjosen, J Steinhoff, Inhuman Power : Artificial Intelligence and the Future of Capitalism, Pluto Press, 2019, pg 93.
