Peut-on confier à l’IA les problèmes de l’humanité ? Sujet pour ce lundi 27.02.2023 à 19h00 chez Maître Kanter Annemasse + compte rendu du débat.

[René]

Peut-on confier à l’IA les problèmes de l’humanité ?
Sujet proposé par Mickaël, à partir d’un article de François Fleuret. Université de Genève (lien ici)

Depuis déjà dix ans, l’intelligence artificielle vit une période de croissance spectaculaire grâce à des technologies similaires aux réseaux de neurones artificiels des années 1990. Ils permettent de concevoir des programmes d’ordinateurs capables d’apprendre, c’est-à-dire de se modifier pour fournir le résultat attendu sur des données de référence. Pour du diagnostic médical automatique par exemple, un tel programme peut traiter des radiographies des poumons pour prédire si des patients souffrent du covid, après avoir été entraîné sur des radiographies pour lesquelles des tests ont permis de connaître le diagnostic correct.

L’un des derniers modèles de traitement de la langue naturelle, ChatGPT est capable de produire du langage naturel complexe. Vous pouvez lui poser une question de culture générale, lui demander d’écrire un conte ou une lettre très formelle à partir d’un résumé de quelques lignes, et il le fera mieux que la plupart des humains. Certes, ces «modèles de langage» semblent réfléchir, et même parfois disposer d’un «discours intérieur», mais ils ne font qu’une chose: étant donné un texte interrompu, prédire le mot qui le continue. Des règles syntaxiques et grammaticales, la synonymie et les registres de langues, mais aussi des connaissances littéraires, historiques, et géographiques («La capitale de la Suisse est. . .») , physiques («Un corps immergé subit une force. . . »), psychologiques («Comme elle avait eu une mauvaise note, Sophie était. . . ») sont intégrées à cette IA. La connaissance est donc là.

Néanmoins, quand une de ces IA produit du texte, elle ne fait que broder, un mot après l’autre, sans objectif prédéfini. L’IA n’a pas de pensées intimes et, si elle écrit des vérités, ce n’est qu’un effet secondaire de son objectif premier d’imitation statistique. ChatGPT marque une étape supplémentaire car il a été optimisé pour produire des réponses qui sont jugées satisfaisantes par des évaluateurs humains. Des millions d’utilisateurs aussi variés que des étudiants lui font faire leurs devoirs, des abonnés de sites de rencontres qui compensent leur manque de bagout, ou des développeurs de logiciels qui lui font écrire des bouts de programmes, car il sait aussi programmer. Dans mon environnement direct, je vois des enseignants à tous niveaux qui l’ont testé et confirment pour la plupart que les réponses données à des énoncés bruts obtiendraient de bonnes ou très bonnes notes.

A côté de ces performances, une partie de la communauté IA cherche à assurer que des principes éthiques sont respectés, que les travers et biais racistes, sexistes ou violents d’une portion importante des données d’apprentissage ne sont pas intégrés dans les systèmes entraînés, et que plus généralement ces systèmes ne pourront pas être utilisés à mauvais escient.

Prospective, on peut s’attendre à une automatisation d’un grand nombre de métiers de «cols blancs», qui semblaient à l’abri d’une révolution industrielle: rédaction, édition, analyse, support pédagogique, soutien psychologique, illustration, design graphique, etc.

Trois grandes caractéristiques de l’apprentissage automatique :
1° Alors que le programme de départ, écrit de manière traditionnelle, est relativement simple, la complexité du programme final, après apprentissage, est immense.
2° Ces systèmes sont capables de résoudre des problèmes qui demandent des critères tellement complexes qu’aucun programmeur humain ne pourrait les concevoir.
3° Le fonctionnement de ces programmes une fois entraînés est pour l’essentiel incompréhensible.
> On ne sait pas comment ils parviennent aux résultats produits.

Quelques questions du professeur François Fleuret :
Quelles sera la place et la forme de la communication écrite quand chacun disposera d’un secrétaire capable de rédiger instantanément une lettre longue et nuancée à partir de quelques points clés, et réciproquement de résumer une longue missive ?
Quelle sera la nature du lien émotionnel qui se développera entre des humains et ces IA communicantes ?
Quelles seront les capacités véritablement créatrices des systèmes d’IA en sciences ?

Nos questions :
– Jusqu’à quel point l’IA peut se substituer à l’intelligence humaine ?
– Si la société peut être gérée par l’IA, quelle raison de vivre reste-t-il à l’être humain ?
– Quelle danger y-a-t-il de confier à des IA notre destinée ? (l’orientation scolaire des enfants, notre santé, les chaînes de production industrielle, l’investissement boursier, la rédaction des articles de journaux, etc. )
– Peut-on confier à l’IA les problèmes de l’humanité, si l’humanité ne se connait pas elle-même ?

Quelques ressources
– Une intervention de 15 mn du Pr. François Fleuret à l’Uni.
– ChatGPT : le danger n’est pas dans la production de mauvaises copies de philo. Science4all par Regards. Durée 22mn
– ChatGPT : la philosophie du baratin. Par Monsieur Phi. Durée 30mn
– Oui, l’Intelligence Artificielle est une révolution par l’arrogant Idriss Aberkane. Durée 30mn
– Un fan de Tchatgpt (un jeune con ?), bref, un influenceur youtube. Durée 13mn.

Autres sources, éventuellement indispensables pour « critiquer l’IA, une théorie de la raison (humaine), comment elle fonctionne:
– Dan Sperber est l’invité des professeurs José Cohen et Philippe Grimbert. Cliquer ici. RJC radio.
– Article, une interview d’Hugo Mercier et de Dan Sperber. Cliquer ici.
– Article de Open Edition sur L’énigme de la raison.
– Une interview de Dan Sperber sur Google site. La théorie de la pertinence.
– Une interview + un colloque avec Hugo Mercier.
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Le compte rendu du sujet de la semaine passée, une citation suggéré par Nadège : « L’intelligence est caractérisée par une incompréhension naturelle de la vie » Bergson. ? Cliquer ici
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Règles de base du groupe
– La parole est donnée dans l’ordre des demandes, avec une priorité à ceux qui s’expriment le moins.
– Chacun peut prendre la parole, nul n’y est tenu.

Pour limiter les effets de dispersion dans le débat
– On s’efforce de relier son intervention à la question de départ, de mettre en lien ce que l’on dit avec ce qui a été dit.
– Pour favoriser une circulation de la parole, de sorte à co-construire le débat avec les autres participants, on reste concis.
– On s’attache davantage à expliquer la raison de sa pensée, plutôt qu’à défendre une opinion.
– On s’efforce de faire progresser le débat.
– Concrètement, on évite de multiplier les exemples, de citer de longues expériences, de se lancer dans de longues explications, mais on va au fait de son argumentation.
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Avec ou sans préparation, chacun est le bienvenu, les cafés philo sont par définition, contre toute forme de discrimination et de sélection par la classe sociale, le niveau scolaire, etc.

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René Guichardan, café philo d’Annemasse.
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[René]

Compte rendu sur le sujet de l’IA

Nous étions une dizaine de personnes, tous des habitués.

Rappel des questions pour notre débat.
– Peut-on confier à l’IA les problèmes de l’humanité ?
– Jusqu’à quel point l’IA peut se substituer à l’intelligence humaine ?
– Si la société peut être gérée par l’IA, quelle raison de vivre reste-t-il à l’être humain ?
– Quel danger y a-t-il de confier à des IA notre destinée ? (L’orientation scolaire des enfants, notre santé, les chaînes de production industrielle, l’investissement boursier, la rédaction des articles de journaux, etc. )
– Peut-on confier à l’IA les problèmes de l’humanité, si l’humanité ne se connait pas elle-même ?

Les questions et problèmes soulevés dans un premier temps.
Nous ne nous posons pas la question de savoir si I’IA est intelligente ou si elle ressent des émotions, nous savons tous, autour de cette table, que nous ne prêtons pas à l’IA des caractéristiques proprement humaines. Toutefois, on se demande pour quelle raison elle est conçue, de manière à s’y méprendre, à confondre l’être humain, à se confondre avec lui ?
Nous n’avons pas de réponse immédiate à ce problème, mais on conçoit que l’identification des IA à l’humain pose davantage de problèmes qu’elle n’en résout. En effet, les capacités fabuleuses de calcul dont les IA sont capables leur confèrent des compétences supérieures aux êtres humains dans bien des domaines ; les humains, ceux qui promeuvent l’IA, s’émerveillent en général de ses prouesses, les utilisateurs comme les promoteurs s’adressent à l’IA comme à des humains. Elles sont subrepticement traitées comme des « égaux », et l’idée s’insinue qu’elles doivent être considérées avec la même dignité, sinon davantage, compte tenu de leur coût de fabrication. Pour les technophiles, l’IA semble porter en elle l’espoir d’un horizon high tech, elle apparaît comme le nouveau Dieu qui sauvera ou guidera l’humanité, mais vers quoi ?

Une contradiction dans notre manière de la penser l’IA
La contradiction tient dans le fait que les participants à notre discussion interviennent tous avec le pronom indéfini « on », sans que l’on distingue clairement s’il s’agit d’une généralité qui ne vise personne, d’une généralité qui inclut tout le monde ou encore, d’une généralité qui vise tous les autres, sauf soi. Ex : on a peur que l’IA se substitue à soi.
Or, autour de cette table, comme précisé plus haut, nous sommes convaincus que l’IA n’est pas humaine ; nous n’ignorons pas non plus qu’il existe des cas emblématiques réels (l’employé qui se convainc que l’IA lui parle) ni que la SF doit ses plus grands succès à une IA qui surpasse et bientôt supplante l’être humain.
Mais, dans la réalité, on voit mal comment l’IA peut se « substituer » à notre identité puisque par « proprioception » sauf cas de schizophrénie, on sent bien que l’on est en soi, et que ce n’est pas l’IA qui agit à notre place. Donc, il n’est pas toujours facile de comprendre le sens du « on » selon l’usage qui en est fait dans notre échange.

Second exemple : On attend de l’IA qu’elle résolve nos problèmes.
A nouveau, qui est le « on » et de quel problème parle-t-on ?
Autour de cette table, nous faisons la distinction entre une assistance technique (Gps, assistant de conduite automatique, correcteur d’orthographe, navigation internet, etc.) et nos problèmes existentiels. Certes, on doit reconnaître qu’il existe un usage pléthorique des écrans pour échapper à son mal être existentiel, nonosbtant, qu’ils puissent être utilisés de façon raisonnable et non aliénante. Mais, pour ceux qui aspirent à s’échapper de leurs difficultés existentielles et aux interactions dans la vie réelle, les écrans sont un refuge de choix pour s’y perdre, pour s’anesthésier dans des activités intrasubjectives (des distractions et des games sociaux ou solo).
Nous n’ignorons pas non plus les désastres psychologiques (en particulier chez les enfants) liés à la fuite par les écrans pour échapper à leur carence affective et éducative. Mais jusqu’à quel point est-ce l’IA le problème ? Quelle est la part qui revient aux usages particuliers qui en sont faits, y compris dans des environnements sociaux (consulter son tel lors des repas, en cours, dans une conversation…) ? Mais peut-être faut-il questionner l’environnement hyper-connecté dans lequel nous baignons ?
De fait, par rapport au « on », nous devons nous efforcer de préciser d’où l’on parle et pour qui l’on parle. La critique sur le « on » n’est ainsi pas uniquement grammaticale, elle peut être une habitude de langage, mais elle peut être également « existentielle » : jusqu’où échappe-t-on à soi-même avec l’usage du « on » ? Pour revenir à l’IA et avancer dans notre échange, nous nous devons de distinguer les différents usages du « on », sinon, nous n’arriverons pas à préciser de quoi nous parlons.

Les niveaux d’usage de l’IA.
1° l’usage personnel qu’en fait telle personne ou telle autre lors de ses activités.
> Pour faire ses devoirs, pour se distraire, pour apprendre, pour se tromper soi ou/et son monde, etc. Quels sont les enjeux de l’usage de l’IA pour les personnes ?
2° Les attentes, usages et objectifs qu’en font ceux qui les fabriquent,
> et l’on voit que seuls de grands groupes (GAFAM et multinationales) ont les moyens de concevoir ce genre d’outils (les universités et les pouvoirs publics n’ont pas les moyens de fabriquer des IA). Comment ces multinationales et les pouvoirs publics s’entendent-ils pour penser l’intérêt général des populations ?
3° L’usage qui peut en être fait sur un plan public,
> comment des administrations de santé publique, d’éducation, de formation paramètrent les IA pour remplacer les fonctionnaires et laisser penser qu’elle gèrera mieux l’intérêt général des populations que l’arbitraire d’un fonctionnaire limité dans le traitement des données ? De toute évidence, la gestion des administrations impacte la qualité et la pertinence des services rendus au public.
4° L’usage fait sur un plan professionnel.
Là encore, tout est fait pour des raisons « économiques », pour une rentabilité (un rapport de quantité) et non pour encourager les pratiques coopératives, des interactions de qualité, le retour dans le réel.
5° L’usage politique, industriel et social à large échelle.
Aujourd’hui, il est difficile de se convaincre que le politique se soucie de l’intérêt général des populations. Ce qui est un problème qui se surajoute à ceux que nous avons déjà : climat, démographie, biodiversité, économie mondiale, transition d’un monde unipolaire (USA) ou bipolaire (occidentalo-centré) vers un monde multipolaire (via les Brick élargis) sur fond de guerre.
Le n°5 (du politique) comprend en réalité les n° 2, 3 et 4 et il ne dépend de nous (le particulier) que l’usage personnel de l’IA que nous en faisons et la façon dont nous évaluons son impact sur nos relations et notre rapport aux autres.

En somme, plus que l’IA, c’est bien l’usage qui en est fait qui nous fait craindre des problèmes. Voir ici l’article sur Sciences Critiques.

De l’épistémologie humaine à celle de l’IA
Sur le plan « épistémologique » (la façon de construire des savoirs), l’autre problème à clarifier/dénoncer consiste, de la part des technophiles, de nous faire croire que la quantité de données remplace la qualité. Or, la quantité des données (tout Wikipédia, toutes les encyclopédies, tous les dictionnaires et tous les savoirs de toutes les universités, que peut supposément utiliser chatGPT sont « morts » en eux-mêmes (ils sont statiques et arrêtés à une date). Nous savons que chatGPT réorganise ces données au hasard des probabilités pour produire ses énoncés. Question qui se pose : de quelle manière cela peut-il constituer un savoir, une référence, une pertinence ? Hormis le plan rédactionnel, sur un plan éthique, c’est très improbable, n’est-ce pas ? Pour qu’elle acquiert du sens, une information agrégée doit être mise en situation, rapportée à un contexte, à un but, à des motivations, à une cause, à des finalités, lesquelles doivent prendre en compte l’être humain dans son effectivité, dans sa vulnérabilité et par rapport à ses besoins psycho-sociaux. Sinon, l’IA n’agence que des données inactuelles par probabilité.

Rappelons que, sur le plan épistémologique, le savoir se construit non seulement selon des procédés de déduction, mais aussi en reconsidérant les observations empiriques (les données premières), en repensant des paradigmes de pensée (Kuhn), précisément parce que des humains les inscrivent dans des perspectives de sens, de cohérence et de réactions attendues par d’autres humains. Or, l’IA est programmée par des humains dont on ne sait rien de ce qu’ils pensent des autres humains. Leurs programmeurs expliquent également que personne ne peut comprendre la manière dont fonctionne l’IA, ses algorithmes étant trop complexes pour en saisir une logique.

Une annexe, comment se construisent des savoirs humains ?
Pour construire un savoir complexe (qui comprend du sens), on peut distinguer trois opérations cognitives fondamentales : déduction, induction, abduction
+ deux ou trois formes de rapport empiriques
+ un procéder réflexif structurant.
Une brève explication :
– Déduction, du latin deductio, action de retrancher une quantité d’une autre, de tirer une conséquence logique d’une proposition. Méthode par laquelle on va du général (d’une donnée) au particulier. Le raisonnement déductif ne s’établit que par référence aux propositions énoncées, si les prémisses sont vraies, alors la conclusion l’est également (syllogisme).
– L’induction, du latin inductio, action d’introduire des cas particuliers pour élaborer une loi générale qui les régit. L’induction consiste à remonter du singulier au général, de l’expérience à la théorie, d’une série d’observations à une loi plus générale, des conséquences au principe dont elles découlent.
– Abduction, du latin abductio, ab-, indiquant l’écartement, et de ducere, conduire, faire passer d’un lieu à un autre. En logique, cela revient à faire varier les résultats en jouant sur les données d’observations (les entrées) que l’on fait varier. Il s’agit de retenir l’hypothèse la plus vraisemblable et d’éliminer les plus improbables, tout en réaximinant les résultats au gré des données entrées.

Ce sont là trois formes principales d’inférence pour élaborer des « jugements », des propositions. Or, il manque à la déduction la possibilité de vérifier les axiomes de départ (les postulats, les observations empiriques). A l’induction, elle ne peut prétendre rassembler tous les cas particuliers (sauf dans un système fermé artificiellement) ni postuler par avance que tous les cas particuliers sont effectivement comparables entre eux : c’est inéluctablement vrai dans le monde du vivant (il n’existe pas deux êtres vivants, voire deux cellules, strictement identiques, d’où une évolution et des variations génétiques). Tandis que l’abduction souffre des manques des deux premiers, qu’elles compensent par la vérification empirique, de sorte à maintenir le savoir vivant et ne pas en faire un dogme. Ainsi, pour construire un savoir pertinent, effectif, conséquent, éthique (qui tiennent compte d’autrui) et responsable (qui réponde de lui-même) il faut savoir revenir aux données de base, à la pertinence des mesures, à la vraisemblance des résultats et aux conséquences attendues. Or, nulle IA ne fait cela, elles dépendent toujours des données « humaines » et on ne sait selon quelle perspective, selon quelles valeurs, selon quels critères et finalités les Gafams et autres multinationales les produisent.

En conclusion, les IA sont construites à partir de modèles, or aucun d’eux ne peut être fidèle à la réalité (sauf pour des tâches dans des contextes délimités, même s’ils sont compliqués (comme le jeu d’échecs ou jeu de go). Un mouvement d’enthousiasme accompagne ces nouvelles technologies, elles dépendent d’une activité financière et industrielle colossale, et les gouvernements se montrent incapables ou ne veulent pas (ou ne peuvent pas ?) penser aux implications éthiques de leur usage. Il convient non pas de se méfier des IA mais du pouvoir de ceux qui les mettent en place et de nos gouvernements, dont on peut douter, aujourd’hui, du souci qu’ils portent pour l’intérêt général des populations.

Le monde des idées de Platon est-il moins virtuel que le nôtre ?

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René Guichardan, café philo d’Annemasse.
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[René]

Ci-dessous, Mickael a interrogé ChatGPT à 23/02/2023 à 17h51 et lui a demandé :

Tu es un animateur de café philo et tu vas animer un café philo autour de la question: : Peut-on confier à l’IA les problèmes de l’humanité ? Anticipe les interrogations principales des participants et apporte une réponse à ces interrogations.

ChatGPT:
En tant qu’animateur de café philo, je peux anticiper plusieurs interrogations que les participants pourraient avoir lors de la discussion sur la question suivante : « Peut-on confier à l’IA les problèmes de l’humanité ? ». Voici quelques-unes de ces interrogations, accompagnées de réponses potentielles :

Qu’est-ce que l’IA et comment peut-elle aider à résoudre les problèmes de l’humanité ?
L’IA, ou intelligence artificielle, est une branche de l’informatique qui se concentre sur le développement de programmes informatiques capables de réaliser des tâches qui requièrent normalement l’intelligence humaine, telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’image, la traduction de langues, et même la prise de décisions complexes. L’IA peut aider à résoudre les problèmes de l’humanité en permettant de collecter et d’analyser de grandes quantités de données pour identifier les tendances et les corrélations, en développant des modèles de simulation pour aider à comprendre les impacts potentiels de différentes actions, et en fournissant des recommandations pour résoudre des problèmes complexes.

L’IA peut-elle être entièrement fiable dans la résolution des problèmes de l’humanité ?
Il n’y a pas de réponse simple à cette question, car cela dépendra des spécificités de chaque problème et de la qualité de l’IA en question. En général, l’IA peut être très fiable dans la résolution de problèmes spécifiques pour lesquels elle a été programmée, mais elle peut aussi être sujet à des biais et des erreurs si elle est mal conçue ou mal entraînée. De plus, l’IA ne peut pas remplacer complètement l’expertise et le jugement humains, car il y a souvent des aspects éthiques, culturels et émotionnels des problèmes de l’humanité qui ne peuvent être pris en compte par l’IA.

Quels sont les risques potentiels de confier à l’IA les problèmes de l’humanité ?
Il y a plusieurs risques potentiels à confier à l’IA les problèmes de l’humanité. Tout d’abord, il y a le risque que l’IA ne soit pas suffisamment fiable ou qu’elle soit mal utilisée, ce qui pourrait entraîner des conséquences imprévues ou indésirables. En outre, il y a le risque que l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité pourrait entraîner une déshumanisation des interactions sociales et de la prise de décision, ce qui pourrait avoir des conséquences négatives sur la santé mentale et la cohésion sociale. Enfin, il y a le risque que l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité pourrait renforcer les inégalités existantes ou créer de nouvelles inégalités en fonction des ressources et des capacités d’accéder à l’IA.

En conclusion, l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité est un sujet complexe et nuancé qui mérite une discussion approfondie. Alors que l’IA peut offrir des avantages significatifs pour résoudre les problèmes de l’humanité, il y a aussi des risques et des déf
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Mikaël: Peux tu reprendre?

ChatGPT:
Bien sûr, je reprends.

En conclusion, l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité est un sujet complexe et nuancé qui mérite une discussion approfondie. Alors que l’IA peut offrir des avantages significatifs pour résoudre les problèmes de l’humanité, il y a aussi des risques et des défis associés à son utilisation. Les participants au café philo peuvent explorer ces questions plus en profondeur en examinant les avantages et les inconvénients de l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité, en examinant les exemples d’utilisation de l’IA dans différentes situations, et en discutant de la manière dont les aspects éthiques et sociaux peuvent être intégrés dans la conception et l’utilisation de l’IA. En fin de compte, la question de savoir si l’on peut confier à l’IA les problèmes de l’humanité est une question qui nécessite une réflexion attentive, une collaboration et un dialogue constant entre les différentes parties concernées pour garantir que l’IA est utilisée de manière responsable et efficace pour résoudre les problèmes de l’humanité.

Mikaël:
Peux-tu approfondir le problème philosophique sur la question précédente?

ChatGPT:
Bien sûr, la question de savoir si l’on peut confier à l’IA les problèmes de l’humanité est également une question philosophique importante. Elle soulève des questions sur la nature de l’humanité, notre relation avec la technologie, et les limites de la connaissance et de la compréhension.

D’une part, l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité peut être considérée comme une extension de notre propre capacité cognitive et de notre capacité à comprendre le monde qui nous entoure. Cela peut être perçu comme une forme de progrès qui nous permet de mieux comprendre et résoudre les problèmes complexes auxquels nous sommes confrontés en tant qu’espèce.

Cependant, cela soulève également des questions sur la nature de l’humanité et notre relation avec la technologie. Si nous utilisons l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité, cela peut-il diminuer notre rôle dans le monde et notre capacité à agir de manière autonome et responsable ? Sommes-nous en train de déléguer notre responsabilité envers les autres et envers notre propre vie à la technologie ?

En outre, l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité peut également remettre en question les limites de la connaissance et de la compréhension. L’IA est capable de traiter des quantités massives de données et de faire des prédictions précises en fonction des tendances et des corrélations. Cependant, cela soulève des questions sur la nature de la compréhension humaine et sur notre capacité à comprendre les aspects plus subjectifs et émotionnels des problèmes de l’humanité.

En fin de compte, la question de savoir si l’on peut confier à l’IA les problèmes de l’humanité soulève des questions philosophiques profondes sur la nature de l’humanité, notre relation avec la technologie, et les limites de notre compréhension. Il est important de tenir compte de ces questions dans la conception et l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité afin de garantir que nous agissons de manière responsable et éthique en tant qu’espèce.

Mikaël :
Peux-tu me citer 3 philosophes qui ont traité le sujet de l’IA et/ou du rapport de l’homme et de la science et expliquer leur pensée philosophique sur ce sujet?

ChatGPT:
Bien sûr, voici trois philosophes qui ont traité le sujet de l’IA et/ou du rapport de l’homme et de la science :

René Descartes – Descartes a proposé une vision dualiste de l’existence humaine, qui sépare l’esprit et le corps. Cette séparation est importante dans le contexte de l’IA, car elle pose la question de savoir si les machines peuvent avoir une conscience ou une âme. Pour Descartes, l’esprit humain est une entité distincte du corps et il est donc peu probable que les machines puissent avoir une conscience comparable à celle de l’homme.

Martin Heidegger – Heidegger a examiné les relations entre la technologie et l’existence humaine. Il a développé l’idée que la technologie n’est pas simplement un outil ou une extension de l’homme, mais qu’elle change fondamentalement la façon dont nous existons dans le monde. Selon Heidegger, la technologie peut finir par réduire l’existence humaine à un simple moyen pour atteindre des fins technologiques, plutôt qu’un mode de vie authentique et significatif.

Hans Jonas – Jonas a examiné les implications éthiques de la technologie pour l’humanité. Il a soutenu que la technologie crée des risques pour l’humanité, qui peuvent dépasser notre capacité à les anticiper et à les gérer. Dans le contexte de l’IA, cela soulève des questions sur la sécurité et les risques potentiels de l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité.

Ces trois philosophes ont donc abordé le sujet de l’IA et du rapport de l’homme et de la science sous différents angles, en examinant des questions telles que la conscience des machines, l’impact de la technologie sur l’existence humaine et les implications éthiques de la technologie pour l’humanité.

Mikaël:
Si tu avais un conseil à donner aux participants du café philo concernant le sujet, lequel serait-il?

ChatGPT:
Mon conseil serait de considérer les avantages et les limites de l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité de manière critique et éthique. Il est important de reconnaître les avantages potentiels de l’IA, tels que la capacité à traiter des quantités massives de données et à fournir des prédictions précises, ainsi que les limites de l’IA, notamment sa capacité à comprendre les aspects plus subjectifs et émotionnels des problèmes de l’humanité.

En outre, il est important d’examiner les implications éthiques de l’utilisation de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité, notamment en ce qui concerne la responsabilité et la sécurité. Il est essentiel de réfléchir aux moyens de garantir que l’IA est utilisée de manière responsable et éthique, en établissant des réglementations et des normes de sécurité appropriées.

En fin de compte, le défi consiste à trouver un équilibre entre les avantages potentiels de l’IA pour résoudre les problèmes de l’humanité et les limites de l’IA, tout en agissant de manière responsable et éthique pour garantir que les avantages de l’IA sont exploités de manière responsable et pour le bien commun.

Mikaël :
Et si tu avais un message à envoyer aux participants du café philo qui ont exprimé une défiance voire une peur de cette technologie, lequel serait-il?

ChatGPT:
Si certains participants expriment une défiance ou une peur de l’IA, je leur recommanderais de ne pas rejeter automatiquement cette technologie, mais plutôt d’explorer les raisons sous-jacentes de leurs préoccupations.

Il est important de reconnaître que l’IA n’est pas une entité autonome et indépendante, mais plutôt un outil développé et utilisé par des humains. Comprendre comment l’IA fonctionne et ce qu’elle peut faire (et ne pas faire) peut aider à réduire la peur et la méfiance envers cette technologie.

En outre, il est important de rappeler que l’IA peut être utilisée pour résoudre des problèmes complexes de manière efficace et efficiente. En se concentrant sur les avantages potentiels de l’IA, tels que la capacité à améliorer les soins de santé, à réduire les accidents de la route ou à faciliter l’analyse de grandes quantités de données, nous pouvons voir comment cette technologie peut être bénéfique pour l’humanité.

En fin de compte, il est important de trouver un équilibre entre les avantages et les limites de l’IA, tout en garantissant que son utilisation est guidée par des principes éthiques et des réglementations appropriées pour protéger les droits et la sécurité de tous.

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