ChatGPT, d’OpenAI, montre la puissance de l’IA pour assumer des tâches traditionnellement associées au « travail de connaissance ». Mais l’avenir n’impliquera pas seulement le transfert des tâches des humains vers les machines. Lorsque la technologie permet à plus de personnes d’accomplir une tâche, avec l’aide d’une machine, il en résulte généralement des systèmes entièrement nouveaux avec de nouveaux modèles commerciaux, de nouveaux travaux et flux de travail. L’IA ne sera pas différente : pour vraiment libérer le potentiel de ChatGPT, le monde aura besoin de nouveaux types d’organisations.

À la fin du mois dernier, OpenAI a publié ChatGPT, un nouvel outil d’IA capable de raconter des histoires et d’écrire du code. Il a le potentiel de prendre en charge certains rôles traditionnellement occupés par les humains, tels que la rédaction, la réponse aux demandes du service client, la rédaction de reportages et la création de documents juridiques. Alors que l’IA continue de s’améliorer, de plus en plus d’emplois actuels seront menacés par l’automatisation. Mais l’IA présente également des opportunités et créera de nouveaux emplois et différents types d’organisations. La question n’est pas de savoir si l’IA sera assez bonne pour assumer davantage de tâches cognitives, mais plutôt comment nous nous adapterons. Le lauréat du prix Nobel Daniel Kahneman est le plus grand expert mondial du jugement humain et a passé sa vie à documenter ses lacunes. Oui, l’IA peut avoir des défauts, mais le raisonnement humain est également profondément défectueux. Par conséquent, « il est clair que l’IA va gagner », a fait remarquer Kahneman en 2021.

La clé de l’ajustement est de trouver comment repenser nos systèmes économiques pour impliquer pleinement la population active. Cela nécessitera des solutions système qui ne se contentent pas de transférer les mêmes tâches entre les personnes et les machines. Comme nous le décrivons dans notre nouveau livre, Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence, une solution système modifie un flux de travail, perturbant les anciennes façons de faire et en générant de nouvelles.

Pensez aux cartes. Au cours de la dernière décennie, nous nous sommes tournés vers les IA pour nous fournir des directions d’un endroit à un autre. L’IA prend en compte les fermetures de routes, les conditions de circulation actuelles et les préférences du conducteur pour les péages et les virages, mais l’acte de conduire ne change pas fondamentalement. Une première application de ces directions automatisées était dans l’industrie du taxi. Les chauffeurs de taxi pourraient utiliser des outils numériques et basés sur l’IA pour trouver des itinéraires plus efficaces et, lorsqu’ils sont combinés avec des téléphones portables, une répartition plus efficace. L’industrie du taxi a utilisé les directions routières basées sur l’IA et la répartition numérique pour créer une solution ponctuelle : faire la même chose, en utilisant le même système (l’industrie du taxi établie), mais en mieux.

Cependant, Uber et Lyft ont utilisé ces mêmes outils pour offrir quelque chose de différent. Au lieu d’une meilleure répartition et de meilleures directions, ils ont créé un tout nouveau système de covoiturage. Avec des indications routières fiables et des appareils mobiles omniprésents, ils ont réalisé que n’importe qui pouvait fournir des services de transport. Le nombre de personnes pouvant égaler les compétences des conducteurs professionnels est devenu plusieurs fois plus important. Il y a cinq ans, il y avait environ 200 000 chauffeurs de taxi et de limousine professionnels aux États-Unis. Aujourd’hui, il y a plus de 10 fois ce nombre de personnes qui conduisent pour Uber seul (environ 3,5 millions aux États-Unis). Mais pour intégrer cette main-d’œuvre beaucoup plus importante, il fallait plus innovations en matière de sécurité, de localisation, de tarification, d’expédition et d’une grande variété d’autres domaines. Tout le système devait changer. 

De même, avec les nouveaux modèles de langage génératif, nous pourrions bientôt disposer de machines capables de prendre en charge le travail d’écriture d’idées dans des paragraphes faciles à lire et grammaticalement corrects. Cela permettra à des millions de personnes supplémentaires de bien écrire. Ceux d’entre nous qui gagnent leur vie grâce à notre capacité à analyser les règles de la grammaire et de la rhétorique anglaises peuvent souffrir de cette concurrence car l’IA a amélioré les compétences du reste de la population. 

Mais tout comme les cartes de l’IA ont créé Uber, pas seulement de meilleurs taxis, l’écriture de l’IA changera également les systèmes. Nous ne savons pas à quoi ressembleront les solutions système de ces grands modèles de langage ni quels modèles commerciaux elles débloqueront, mais donner à presque tout le monde la capacité d’écrire clairement et efficacement aura un impact sur qui est capable de faire quel travail.

ChatGPT n’est pas le seul outil d’IA qui semble effectuer certaines tâches créatives mieux et plus rapidement que les humains. DALL-E, également d’OpenAI, fournit des images. Demandez une image d’un chat jouant sur un téléphone portable dans un avion, et DALL-E vous en fournira une en quelques secondes. La conception graphique devient possible à grande échelle. Les présentations du lycée s’enrichissent d’images. Encore une fois, les solutions système particulières qui seront déverrouillées ne sont pas claires, mais le perfectionnement de millions de personnes dans leur capacité à créer et à manipuler des images aura un impact profond sur l’économie.

Ces avancées récentes de l’IA inaugureront sûrement une période de difficultés et de difficultés économiques pour certains dont les emplois sont directement touchés et qui ont du mal à s’adapter – ce que les économistes appellent par euphémisme les « coûts d’ajustement ». Cependant, le génie ne retourne pas dans la bouteille. La marche en avant de la technologie se poursuivra et nous devons exploiter les nouvelles capacités au profit de la société. Pour ce faire, il faut se demander quels nouveaux systèmes peuvent être construits avec ces nouveaux outils. 

Cet article a été écrit par Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb et ChatGPT. Oui, ChatGPT a aidé à écrire ce que vous venez de lire. Nous avons rédigé un brouillon et demandé à ChatGPT de « réécrire l’essai suivant d’une manière plus intéressante ». Ça faisait. Si vous voulez une discussion sans IA, veuillez lire le nouveau livre des humains ici, Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence publié par Harvard Business Review Press.

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