Make this article seo compatible,Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 wordsAbandonnez tout espoir, vous qui fusionnez les cellules d’un tableur ! La semaine dernière, lors de sa conférence annuelle sur les E/S, Google a passé des heures à expliquer comment de grands modèles de langage aideraient les travailleurs du savoir du monde à décharger leur travail sur une légion de réseaux de neurones avides et capables. La société introduira bientôt des fonctions d’intelligence artificielle dans des programmes tels que Gmail, Google Sheets et Google Slides qui permettront aux utilisateurs de taper des commandes simples et de recevoir des sorties complexes : des compositions d’e-mails entières, par exemple, ou des tableaux générés automatiquement. L’avenir que promet Google me semble familier – il s’agit d’une commodité accrue et d’une efficacité en un clic – et je le déteste. L’intelligence artificielle en milieu de travail ressemble à la distillation la plus pure d’une idéologie corrosive qui exige une productivité sans friction de la part des travailleurs : plus notre travail devient facile, plus nous pouvons en faire, et plus on s’attendra à ce que nous en fassions.C’est ainsi que l’IA vient pour nos travaux, un jeu de diapositives généré par ChatGPT et une intégration de la boîte de réception à la fois. C’est une vision de la véritable apocalypse de l’IA à l’horizon qui ressemble plus à une mouture sans âme. L’humanité ne doit pas être anéantie par une sensibilité artificielle vengeresse, et les employés de bureau ne seront probablement pas remplacés en masse par des machines ; au lieu de cela, on s’attendra à ce que nous produisions et nous comportions nous-mêmes davantage comme des robots. Moins Skynet, plus Bain & Company.Dans son état idéalisé, l’IA générative est l’outil de productivité ultime. Les grands modèles de langage semblent intelligents (même s’ils ne sont pas fondamentalement fiables), entraînés sur des montagnes d’informations et éminemment capables. Ils produisent une prose à consonance LinkedIn qui est parfaite pour juste revenir en arrière. Exécuter une fenêtre ChatGPT sur un ordinateur de travail s’apparente déjà à l’écriture avec correcteur orthographique pour certaines personnes. Le plug-in Code Interpreter de ChatGPT est capable de éditer vidéoextraire et analyser des informations à partir de feuilles de calcul complexes, et créer des graphiques personnalisés éblouissants et des visualisations avec une seule invite.La promesse de l’intelligence artificielle est l’automatisation, et la promesse de l’automatisation est d’éliminer les frictions du processus de production – de taper des mots, de calculer des nombres, de synthétiser des informations. Les outils d’IA générative sont, par essence, des moteurs de reconnaissance de modèles, et leur large déploiement est considéré par les évangélistes comme le début d’une expansion rapide du quantité d’intelligence dans le monde, quoi que cela signifie. C’est une vision de la productivité définie par des possibilités infinies.Nous avons déjà vu celui-ci. Maintes et maintes fois, une technologie promet d’augmenter la productivité en éliminant les inefficacités de nos vies. On nous dit que cela nous libérera – de la tyrannie de nos boîtes de réception ou du labeur dans les usines – et nous récupérerons notre temps, le bien le plus précieux de tous. Mais ce temps est généralement réinvesti dans plus de travail. La logique est simple et circulaire : une efficacité accrue nous libère pour être plus productifs. Frederick Winslow Taylor et son chronomètre ont impitoyablement optimisé le sol de l’usine de Bethlehem Steel en surveillant les travailleurs et en les forçant à éliminer les pauses et à rationaliser leurs mouvements. Les principes du taylorisme ont changé les affaires et la gestion pour toujours. Mais ses gains n’étaient pas à l’avantage du travailleur, qui était simplement poussé à produire plus à chaque quart de travail.L’histoire se répète avec de nombreuses technologies de bureau prosaïques. Le courrier électronique n’a pas démantelé la culture des mémos internes et de la correspondance sur le lieu de travail, mais il les a rendus facilement accessibles à tout moment. Slack, le tueur de messagerie d’entreprise, n’a pas débloqué nos boîtes de réception. Au lieu de cela, il s’agit simplement d’un autre canal de travail auquel les travailleurs doivent tendre – une autre façon d’être productif et disponible pour nos collègues et patrons, instantanément, à tout moment. Pourquoi devrions-nous nous attendre à ce que l’IA générative nous libère de ce cycle familier ?Lire : Slackers du monde, unissez-vous !Dans un monde où le coût de production de contenu, de correspondance, de recherche et de code approche de zéro, il va de soi que les forces du capitalisme réagiraient en en exigeant le plus possible. Et même si les humains ne sont pas ceux qui produisent chaque mot, phrase, son ou chaîne de chiffres solitaires, les humains seront chargés de générer, d’éditer et de regrouper tous ces médias synthétiques. Si l’intelligence artificielle vient pour nos emplois, son plan est de nous transformer tous en cadres intermédiaires de systèmes d’IA qui se chevauchent et interagissent. Le seul problème? La gestion intermédiaire est un travail stressant, écrasant, généralement ingrat. Les gens parlent avec dérision des cadres intermédiaires parce que leurs résultats sont difficiles à définir et à contrôler – ils sont considérés, parfois à tort, comme un simple maillon de la chaîne.Quand je regarde un avenir dominé par des outils d’IA générative qui sont intégrés dans tous les coins et recoins de l’industrie, je crains la mouture à venir. Je vois des boîtes de réception écrasées sous le poids des réponses des robots et des diapositives générées rapidement. Une mer d’e-mails oubliables et lorem-ipsum dont le seul but est d’inciter d’autres robots à répondre à leur langage MBA poli et autoritaire. Je vois des industries créatives dépouillées de leur humanité afin de créer du contenu à l’échelle vertigineuse d’un Internet génératif basé sur l’IA. Qu’advient-il de l’industrie de la musique lorsque n’importe qui peut construire un banger d’une chanson dans le style de n’importe quel artiste populaire ? Probablement pas la destruction totale de l’artiste, mais une dévaluation de ses compétences – encore une autre crise technologique pour le musicien qui travaille.On pourrait imaginer un avenir avec des contrats exténuants pour les maisons de disques qui exigent plusieurs albums par an des artistes, maintenant qu’ils peuvent externaliser l’écriture des paroles, le chant et les sessions en studio. Plus de contenu signifie plus de graisse pour les engrenages algorithmiques et les moteurs de recommandation alimentés par l’IA des plateformes de streaming. La même logique s’applique à ma profession : pourquoi les publications ne s’attendraient-elles pas à ce que les écrivains produisent cinq ou six histoires par jour, maintenant qu’ils ont leurs propres assistants de recherche et d’écriture basés sur l’IA ? Un tel tsunami de contenu oubliable et produit en masse diluerait, bien sûr, les marchés publicitaires et réduirait les coûts de vente de ce contenu, ce qui signifierait un plus grand besoin de produire… plus de contenu.Vous voyez déjà se dessiner les contours de cet avenir terne et efficace. Des studios comme Netflix jouent avec l’idée de laisser les programmes d’IA générative esquisser des éléments pour des émissions animées, et des rumeurs circulent à Hollywood selon lesquelles les studios envisagent d’utiliser l’IA pour écrire des premiers brouillons (qui seront ensuite mis au point par des humains) au milieu de l’écrivain. Grève de la guilde. La boue de contenu est également présente dans les plans de Big Tech pour réinventer la recherche comme un jardin clos interactif alimenté par un chatbot. Tapez une question, obtenez une réponse canonique dans la voix d’un assistant amical. C’est un processus qui, comme mon collègue Damon Beres l’a récemment écrit, « rend Internet plus petit » et, potentiellement, fonctionne comme un barrage, retenant le trafic de recherche vers les sites Web partout. Dans cette imagination, les moteurs de recherche n’ont pas besoin des éditeurs pour fournir un produit de qualité, ils ont simplement besoin d’un tonnage de copie pour faire fonctionner la machine algorithmique.En 2017, j’ai interviewé Jonathan Albright, un chercheur qui m’a montré comment il était tombé sur un phénomène étrange sur YouTube. Il avait trouvé un trésor de chaînes comprenant des dizaines de milliers de vidéos. La plupart étaient des diaporamas grossièrement assemblés, utilisant du texte et des images copiés à partir d’articles d’actualités politiques sur le Web. Une voix d’ordinateur hésitante a lu des citations du texte pendant la lecture du diaporama. Les chaînes publiaient de nouvelles vidéos à l’emporte-pièce toutes les trois minutes. La plupart étaient inattaquables. Certaines des vidéos n’avaient pas encore enregistré…
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