Comprendre l'IA
L'IA est une idéologie, pas une technologie. Une idéologie qui pense que l'intelligence est quantifiable, mesurable, et qu'elle fonde les inégalités sociales. Son objectif est de renforcer les inégalités. C'est une idéologie capitaliste, eugéniste et suprémaciste blanche dans une esthétique techbro. Effacer la distinction savoir / ignorance lui permet de faire de la vérité à la simple conséquence du pouvoir. Déqualifier les gens lui permet de mieux les dominer.
L'IA générative pourrait provoquer la fin du web ouvert, avec une concentration de l'attention dans les chatbots, des contenus soumis aux IA mais non publiés ailleurs, des pubs générées à la volées. La génération de contenu à la volée deviendrait la norme.
"L’idée finalement très partagée par tous les géants de l’IA, c’est bien d’annoncer le remplacement du web que l’on connaît par un autre. Une sous-couche générative qu’il maîtriseraient, capable de produire un web à leur profit, qu’ils auraient avalé et digéré."
Mettre de l'IA partout n'est pas un business model pour un média. L'IA détruit le trafic des sites, plagie le travail, crée du slop, affecte la découvrabilité, et mine la confiance de public. Elle crée des objets qui ressemblent à de l'info et que les algorithmes confondent (voire préfèrent) avec des vraies infos.
L'IA est mal utilisée par les gens déjà mauvais, et à peine utilisée par ceux qui y sont bons. L'avenir des médias est de trouver un public qui s'intéresse à leurs contenus, et d'engager une relation sincère avec lui, et de faire de la qualité. Il n'y a pas de taches chronophages pour lesquelles l'IA va aider : les opérationnels savent déjà optimiser leur temps et leurs effort, y compris via des IA.
Mais pas produire du contenu.
Sums up https://www.baldurbjarnason.com/2025/trusting-your-own-judgement-on-ai/
1) It’s next to impossible for individuals to assess the benefit or harm of chatbots and agents through self-experimentation. 2) Tech, software, and productivity research is extremely poor and is mostly just marketing. 3) The sheer magnitude of the “AI” Bubble and the near totality of the institutional buy-in – universities, governments, institutions – means that everybody is biased.
4) When we only half-understand something, we close the loop from observation to belief by relying on the judgement of our peers and authority figures, but these groups in tech are currently almost certain to be wrong or substantially biased about generative models.
Les profs ont tort d'avoir peur de l'IA, mais elle doit changer leurs pratiques (pas de devoir maison, de l'accompagnement personnalisé). Les élèves ont tort de ne pas comprendre que le sujet est leur acquisition de compétence, pas le résultat noté.
Mais l'auteur oublie complètement les problèmes de financement quand il parle des difficultés des profs, qui semblent être naturelles et inévitables... Mais l'IA va les aider. Pffff
Une cartographie étape par étape d'un système d'IA particulier, celui d'une enceinte Amazon. On part de l'utilisateur qui parle à l'enceinte, et on remonte du datacenter à la mine, en passant par les usines qui ont fabriqué chaque puce électronique précise. Plus spécifique que la carto de l'IA générative en général.