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Quelques mois avant de recevoir le Prix Nobel d’économie en 2024, Daron Acemoglu a publié un article qui lui a valu peu de fans dans la Silicon Valley. Contrairement à ce que promettaient les PDG des grandes entreprises technologiques – une refonte de l’ensemble du travail des cols blancs – Acemoglu a estimé que l’IA ne donnerait qu’un léger coup de pouce à la productivité américaine et n’éliminerait pas le besoin de travail humain. Il est acceptable d’automatiser certaines tâches, écrit-il, mais certaines tâches fonctionneront parfaitement.
Deux ans plus tard, la position mesurée d’Acemoglu n’a pas encore fait son chemin. Les discussions sur l’apocalypse de l’emploi dans l’IA surgissent partout, depuis les rassemblements du sénateur Bernie Sanders jusqu’aux conversations que j’entends dans la file d’attente à l’épicerie. Certains économistes auparavant sceptiques sont devenus plus ouvert à l’idée que quelque chose de sismique pourrait survenir avec l’IA. Un candidat au poste de gouverneur de Californie a déclaré la semaine dernière qu’il souhaitait taxer l’utilisation de l’IA par les entreprises et payer les victimes des « licenciements motivés par l’IA ».
D’une part, les données sont toujours du côté d’Acemoglu ; Des études révèlent à plusieurs reprises que l’IA n’affecte pas les taux d’emploi ni les licenciements. Mais la technologie a beaucoup progressé depuis ses prédictions prudentes. J’ai parlé avec lui pour comprendre si l’un des derniers développements en matière d’IA avait modifié sa thèse, et pour savoir ce qui l’inquiète ces jours-ci, si ce n’est l’AGI imminente.
Agents IA
L’une des plus grandes avancées techniques en matière d’IA depuis l’article d’Acemoglu a été l’IA agentique, ou des outils qui peuvent aller au-delà des chatbots et fonctionner de manière autonome pour atteindre l’objectif que vous leur avez fixé. Parce qu’elles peuvent travailler de manière indépendante plutôt que de simplement répondre aux questions, les entreprises proposent de plus en plus d’agents pour remplacer les travailleurs humains.
« Je pense que c’est tout simplement une proposition perdante », déclare Acemoglu. Il pense qu’il est préférable de considérer les agents comme des outils permettant d’augmenter certaines parties du travail d’une personne plutôt que comme quelque chose d’assez malléable pour gérer l’ensemble du travail d’une personne.
L’une des raisons est liée à toutes les différentes tâches liées à un travail, quelque chose qu’Acemoglu étudie dans ses travaux sur l’IA depuis 2018. Par exemple, un technicien en radiographie jongle avec 30 tâches différentes, de la saisie des antécédents des patients à l’organisation des archives de mammographie. images. Pour ce faire, un travailleur peut naturellement basculer entre les formats, les bases de données et les styles de travail, explique Acemoglu, mais de combien d’outils ou de protocoles individuels une IA aurait-elle besoin pour faire de même ?
La question de savoir si les agents renforceront ou non l’impact de l’IA sur les emplois dépendra de leur capacité à gérer l’orchestration entre les tâches que les humains effectuent naturellement. Les entreprises d’IA se livrent une concurrence féroce pour prouver que leurs agents d’IA peuvent travailler de manière indépendante pendant des périodes de plus en plus longues sans commettre d’erreurs, exagérant les résultats. Mais Acemoglu affirme que de nombreux emplois seront épargnés par une prise de contrôle par l’IA si les agents ne peuvent pas basculer de manière fluide entre l’un et l’autre. tâches.
La nouvelle frénésie d’embauche
Depuis des années, les Big Tech proposent des salaires faramineux pour recruter des chercheurs en IA. Mais j’ai interrogé Acemoglu sur une autre vague de recrutement que j’ai remarquée : les entreprises d’IA constituent toutes des équipes économiques internes.
OpenAI a embauché Ronnie Chatterji de l’Université Duke en 2024 comme économiste en chef et a annoncé l’année dernière que Chatterji travaillerait avec Jason Furman, économiste de Harvard et ancien conseiller de Barack Obama, pour mener des recherches sur l’IA et l’emploi. Anthropic a convoqué un groupe de 10 économistes de premier plan pour effectuer un travail similaire. Et la semaine dernière, Google DeepMind a annoncé avoir embauché Alex Imas, un économiste de l’Université de Chicago, pour devenir son « directeur de l’économie AGI ».
Acemoglu a également remarqué que ses collègues étaient recrutés pour ces postes. “Cela a du sens”, dit-il : les entreprises d’IA sont bien conscientes que le scepticisme du public à l’égard de l’IA, en grande partie dû à des préoccupations en matière d’emploi, est croissant. Et ils sont fortement incités à façonner le discours économique autour de leur technologie (pensez à la dernière proposition d’OpenAI pour une nouvelle ère de politique industrielle).
« Ce que j’espère que nous n’obtiendrons pas », dit Acemoglu, « c’est qu’ils s’intéressent aux économistes simplement pour approfondir leurs points de vue ou alimenter le battage médiatique. » Cette tension plane sur le domaine émergent de « l’économie de l’IA » ; il est inquiétant de constater que certaines des recherches les plus influentes sur l’impact de l’IA sur le travail proviennent de plus en plus des entreprises qui ont le plus à gagner de conclusions favorables.
Applications d’IA
Je ne pense pas que l’IA soit difficile à utiliser ; la plupart d’entre nous interagissent avec lui via des chatbots qui utilisent un langage simple. Mais Acemoglu dit que nous devrions réfléchir à la manière dont il se compare au type de logiciel qui a lancé des transformations technologiques antérieures, comme PowerPoint pour les présentations de diapositives et Word pour les documents.
« N’importe qui peut les installer sur son ordinateur et lui faire faire les choses qu’il souhaite », dit-il. Ils se sont propagés en conséquence.
« Nous n’avons pas assisté au développement d’applications basées sur l’IA offrant la même convivialité », dit-il. Même si n’importe qui peut discuter avec un modèle d’IA, il faut généralement un certain temps au travailleur moyen pour en tirer une utilisation pratique et productive. C’est en partie la raison pour laquelle l’IA n’a pas encore montré d’impact sismique sur le marché du travail ou sur l’économie. L’un des signaux clés qu’Acemoglu surveille est donc la création d’applications qui facilitent l’utilisation de l’IA.
Mais il reconnaît que pendant un certain temps, nous allons voir toutes sortes de preuves contradictoires à propos de l’IA : des anecdotes selon lesquelles les diplômés universitaires trouvent le marché du travail de plus en plus mauvais, mais aucun effet notable de l’IA sur la productivité, par exemple. « Il y a énormément d’incertitude », dit-il. Et c’est ce qui est le plus révélateur de l’économie de l’IA à l’heure actuelle : la certitude de la rhétorique et l’incertitude de tout le reste.
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