Les machines intelligentes vont-elles prendre votre travail?

Lors du symposium Gartner qui s'est tenu cette semaine en Floride, j'ai été surpris de voir à quel point les "machines intelligentes" dominent le débat et leur impact éventuel sur les entreprises, l'emploi et l'économie. Le sujet a été abordé maintes et maintes fois, lors du discours liminaire, dans la liste des principales tendances et dans les prévisions stratégiques de la société.

Un certain nombre de séances ont poussé cela un peu plus loin. Tom Austin de Gartner a donné une présentation appelant les machines intelligentes "la prochaine grande perturbation" et les définissant comme étant celles qui sont autonomes ou qui montrent des exemples "d'apprentissage en profondeur". Ce sont souvent des technologies qui nous surprennent en faisant des choses que nous pensions que seuls les humains pourraient faire. Il a discuté de la façon dont cela se divise en acteurs, acteurs et sages (dont certains ont été détaillés dans mon article sur les 10 principales tendances). Il a ensuite approfondi la discussion sur d'autres solutions, telles que la découverte électronique, la méthode de Narrative Science consistant à transformer les informations sportives en actualités ou en analysant des données financières pour créer des recommandations sous forme de texte, ainsi que des logiciels utilisés pour noter des essais universitaires.

En général, il a émis l’hypothèse que, jusqu’en 2020, les machines intelligentes apporteront plus d’avantages que de préjudices aux carrières. Les autres intervenants ont donné des prévisions encore plus radicales. Dans une conférence sur la façon dont les machines intelligentes vont remodeler les emplois, le travail et l'emploi, Diane Morello de Gartner s'attend à ce que d'ici 2024, quatre personnes sur dix répartissent leur travail entre des équipes de "doppelgangers virtuels". Elle a utilisé les mêmes chiffres, prédisant qu'en 2020, 49% des emplois ne seraient pas affectés par de telles machines et que 34% en seraient affectés positivement. Mais bien sûr, cela laisse encore 17% des personnes qui vont perdre leur emploi et cela pourrait être un gros problème.

Morello a également parlé du genre de travail que les gens peuvent faire que les machines ne peuvent pas; la liste croissante de ceux mieux fait par une machine; et ceux qui sont le mieux réalisés par des personnes utilisant des machines, telles que des pilotes de chasse et des chirurgiens du cerveau.

L'ère des machines à penser

Dans une conférence intitulée "L'âge des machines à penser", Steve Prentice, associé de Gartner, a fait trois grandes prédictions sur les "systèmes intelligents".

En 2018, a-t-il déclaré, l'utilisation de systèmes intelligents sera illégale dans certaines activités et juridictions et obligatoire dans d'autres. D'ici 2020, l'équivalent des Trois lois de la robotique d'Asimov sera intégré aux lois de au moins un grand pays. D'ici 2024, au moins 10% des activités potentiellement préjudiciables à la vie des personnes nécessiteront le recours obligatoire à un système intelligent, sans option possible. (Ce dernier a également fait la liste des 10 prédictions les plus fréquentes de Plummer.)

Ce sont de grandes prédictions et, en partie, cela dépend des définitions; comme je l'ai dit plus tôt, si vous considérez qu'un système de déploiement de sacs gonflables dans une voiture est un "système intelligent", il en faut déjà un certain nombre; Si vous considérez un système intelligent comme un système qui recommande des vidéos en fonction de ce que vos amis regardent et vous indique ce qu'ils visionnent, c'est déjà illégal. Mais en général, les systèmes deviennent de plus en plus intelligents et il y aura plus de débats sur ce qui devrait ou ne devrait pas être autorisé.

Prentice a déclaré qu'il était inutile de parler de ce qui constitue une véritable "intelligence artificielle" ou "si les ordinateurs sont en vie". Skynet n’est pas un avenir utile à envisager, mais un avenir dans lequel les gens collaborent avec des machines. Et il a noté que tout l'effort n'était pas de recréer le cerveau humain, ce qui reviendrait à vouloir voler en imitant un oiseau alors qu'en réalité, les avions sont très différents.

Au lieu de cela, il a expliqué à quel point les machines à penser sont celles qui prennent des décisions. Il a discuté de la hiérarchie de ces machines et de leurs rôles dans l'aide à la décision, allant des informations générales à "l'automatisation non optionnelle", tels que les systèmes qui ne vous permettent pas de rencontrer une voiture devant vous.

Tout cela soulèvera beaucoup de questions. Certaines seront financières, comme par exemple si les primes d'assurance sont moins élevées avec des véhicules autonomes ou si un médecin peut se permettre de ne pas accepter un diagnostic Watson si cela augmente ses primes de responsabilité professionnelle. Certains seront réglementaires, décidant ce qui est permis ou non. Et certains seront éthiques, comme ce que devrait faire une machine si elle ne peut éviter un accident. Prentice est de nouveau revenu dans Laws of Robotics d'Asimov en tant qu'ensemble de règles juridiquement contraignantes, en particulier la première loi, selon laquelle "un robot ne peut pas blesser un être humain ou, par son inaction, permettre à un être humain de se blesser".

Il a souligné qu'il existait un problème avec "la ligne effrayante" de ce qui est et n'est pas acceptable pour une machine, une machine qui varie avec le temps et les générations à mesure que les gens s'habituent à de nouveaux appareils. Il a déclaré que cela entraînerait des changements sociaux et politiques, notant qu'au lieu de remplacer les machines par des ouvriers du secteur de la fabrication, ils remplaceraient maintenant des ouvriers du savoir.

Andrew McAfee, du Center for Digital Business de la MIT Sloan School of Management, a fait écho à ces réflexions. McAfee et Erik Brynjolfsson ont écrit un livre intitulé Race Against the Machine il y a quelques années. Ils ont publié un prochain livre intitulé The Second Machine Age .

Pendant des années, les chercheurs ont pensé que les humains bénéficiaient de plusieurs avantages durables par rapport au numérique, dans deux grands domaines: la correspondance des modèles et les capacités de communication complexes. Mais plus récemment, ils avaient vu des exemples d'appariement de modèles tels que les véhicules autonomes de Google et d'autres éléments tels que la méthode utilisée par Narrative Science pour transformer des informations en récits, Watson d'IBM et Baxter de Rethink Robotics. McAfee a expliqué que la quantité de données disponibles ne cessait de croître, allant de téraoctets à pétaoctets, d'exaoctets à zettaoctets. Nous aurons maintenant accès à ce que Carl Bass, PDG d’Autodesk, appelle «informatique infinie».

Cependant, tous les changements que nous avons constatés à cause de toutes ces nouvelles technologies ne sont qu’un "acte de réchauffement pour les changements que nous allons voir", a déclaré McAfee. À ce jour, les implications commerciales que nous avons constatées sont à la fois énormes et étranges, a-t-il déclaré, soulignant une étude récente montrant qu'en mettant en place des outils de contrôle du vol des employés, le vol avait diminué de 25 dollars environ, mais les revenus avaient augmenté de 3 000 dollars et le pourboire. le pourcentage a augmenté. Il a évoqué de nouvelles façons d'utiliser les données, telles que Kaggle qui organise un concours pour créer un algorithme permettant de prédire quelles voitures sont susceptibles d'être impliquées dans des accidents, ce qui a permis d'améliorer de 300% la méthode de prédiction d'Allstate.

Mais les implications économiques et sociales peuvent être encore plus grandes. McAfee a expliqué comment, pendant trois décennies après la Seconde Guerre mondiale, tous les principaux indices de l’économie ont été relevés. Mais depuis 1980, des divergences sont apparues, le revenu médian augmentant maintenant aussi vite que la productivité du travail ou le PIB; et plus récemment, l'emploi privé a également commencé à prendre du retard. Il a attribué cela à la technologie, notant qu'en 1982 l'ordinateur était la machine de l'année de TIME . Nous avons maintenant "le meilleur des cas, le pire des temps"; La croissance des salaires des personnes n'ayant pas un diplôme d'études collégiales est stable ou même en baisse, alors que ceux qui possèdent un diplôme d'études collégiales ou un diplôme d'études supérieures sont ceux qui augmentent le plus. Et il a dit que les "superstars", qui représentent le centième des salariés les plus riches des États-Unis, augmentent le plus, créant une économie plus polarisée. Le rendement du capital, en d’autres termes, les bénéfices des entreprises, a atteint un niveau record, a-t-il déclaré, mais le rendement du travail, ou le pourcentage du PIB versé en salaires, diminue à un taux que nous n’avons pas encore atteint. vu auparavant (même y compris les salaires versés à ces superstars).

La technologie fait partie à la fois des augmentations au sommet et des diminutions au bas, a-t-il déclaré. Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour avoir des compétences différenciées, mais ce n'est pas un bon moment pour être un travailleur moyen. Il a déclaré que le MIT est en train de mettre en place une initiative pour approfondir les impacts de l'économie numérique.

Vers 90% de chômage

La séance la plus alarmante a peut-être été une intervention de Kenneth Brant de Gartner sur le thème "Surviving 90% Unemployment".

"Vos PDG ont tort au sujet des machines intelligentes", a déclaré Brant, citant le récent sondage du cabinet auprès des chefs d'entreprise, selon lequel il existait une pénurie de talents et une amélioration du taux d'innovation, mais rejetant en grande partie l'idée que les machines absorberaient des millions d'emplois dans la classe moyenne. "Gartner pense qu'au cours de cette décennie, la perturbation des machines intelligentes sera l'une des technologies les plus impactantes du secteur."

La numérisation rencontrera la main-d'œuvre au cours de cette décennie, a-t-il déclaré, soulignant plusieurs des exemples précédents d'utilisation de la technologie intelligente. Il a indiqué qu'il existait maintenant une course aux talents pour développer des machines intelligentes et il a déclaré aux responsables informatiques de l'auditoire que "vous ferez partie de la course aux talents ou vous serez laissé pour compte".

Brant s'attend à ce que les machines intelligentes constituent la prochaine frontière en matière d'optimisation des coûts de main-d'œuvre. Il a suggéré quatre scénarios possibles pour le développement de machines intelligentes jusqu'en 2020, notamment "Bring Your Own Virtual Assistant", où les employés déploient leurs propres machines pour améliorer leur travail; "Digi-taylorisme", où les machines remplissent efficacement un rôle de supervision du travail; "Homo Ludens", où nous aurons effectivement un chômage complet car les machines peuvent faire notre travail pour nous; ou "Machina Suprema" où les machines prennent conscience de elles-mêmes et décident quoi faire pour elles-mêmes (citant le travail de Ray Kurzweil).

Il a déclaré que les scénarios utopiques et apocalyptiques sont tous deux des "cygnes noirs" et qu'un taux de chômage de 90% n'est pas une perspective très probable, mais une augmentation du chômage est probable.

Il a également déclaré qu'il pensait que les machines intelligentes pourraient commencer à empiéter sur les "emplois de rêve", les emplois coûteux et spécialisés tels que les médecins, les avocats et les commerçants. Gartner pense que d'ici 2030, ces emplois de spécialistes seront supprimés et qu'il restera des professionnels extrêmement polyvalents et l'empathie capable de travailler avec les machines.

Le remplacement des emplois a déjà commencé, a-t-il déclaré, et la "destruction créatrice" du passé (où de nouveaux emplois sont toujours créés) est remplacée par la "création destructive" en raison de l'ampleur sans précédent, de la rapidité et de l'ampleur des pertes d'emplois. avec la surprise de l'impact que cela a.

La course n’est pas contre la machine, a déclaré Brant, car nous allons perdre cette course. Au lieu de cela, il a déclaré "si nous sommes assez intelligents pour inventer des machines intelligentes, nous devons être suffisamment intelligents pour réinventer nos systèmes sociaux et notre gouvernance afin de tirer le maximum de profit de ces machines intelligentes".