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Séb Krier
🪼 Politique AGI développement et stratégie @GoogleDeepMind | rekkid junkie, planeur dimensionnel, habitant profond d’ArXiv, fugitif interstellaire, incertain | 🛸
Quelques réflexions timides et tièdes sur l'avenir de la politique en matière d'IA :
À ce jour, la plupart des personnes dans le domaine se sont concentrées sur les modèles - c'est-à-dire le côté R&D. Elles supposent implicitement que la chose dangereuse/transformative est le modèle de base lui-même, plutôt que la manière dont il est configuré, contraint et intégré dans des systèmes réels ; ainsi, le modèle devient l'« objet » pertinent de la réglementation ou de la supervision. Cela peut être vrai ou non, et je suis heureux qu'il y ait beaucoup de réflexions dans ce sens.
Mais il est tout aussi plausible que ce qui finisse par compter tout autant soit le système exploitant le modèle à travers des échafaudages, des outils, des sous-agents et plus encore - ce que les gens appellent généralement le côté « déploiement » des choses. Ces systèmes/services auront des apparences très différentes selon les utilisateurs, les marchés et les secteurs concernés. Cela pourrait signifier plusieurs choses différentes :
Tout d'abord, je pense que les déploiements comptent beaucoup plus que ce qui est généralement impliqué. Cela a été quelque peu intériorisé dans les débats sur les biais, où il est devenu évident que vous ne pouvez pas obtenir un modèle qui traite simultanément tous les biais que l'on pourrait imaginer, et au lieu de cela, le meilleur point d'intervention se situe au niveau du déploiement, compte tenu des lois et des contextes locaux. La vision centrée sur le modèle encourage parfois un style de raisonnement qui est détaché du contexte institutionnel et spécifique au domaine où les risques se matérialisent réellement.
Deuxièmement, pour battre la Chine ou pour guérir des maladies ou pour obtenir des niveaux de croissance élevés, il est inutile d'avoir un modèle super puissant qui reste là dans votre sous-sol. Vous avez réellement besoin de la technologie déployée sur l'ensemble du territoire. Et je parie que cela sera assez difficile, pour les mêmes raisons que de nombreuses économies occidentales ont du mal à construire quoi que ce soit (logement, énergie, infrastructure, medtech, finance de consommation, etc.). Le « côté déploiement » est paralysé par les nombreuses lois non-IA héritées que nous avons, qui ralentiront l'adoption utile. Considérez comment Londres a encore des conducteurs de métro malgré le fait que la "capacité" soit automatisable. Si vous voulez que l'AGI aide les sociétés à prospérer, alors vous devrez aborder de nombreux problèmes de politique qui ne sont pas liés à l'IA.
Troisièmement, si les déploiements comptent le plus, alors l'obsession récente pour les modèles d'IA « souverains » est probablement malavisée. La force économique provient du déploiement efficace de l'IA dans votre économie, et non de la possession d'un modèle de base. Cela nécessite à la fois de résoudre les barrières au déploiement (comme mentionné ci-dessus) et d'utiliser de manière pragmatique les meilleurs modèles disponibles, quelle que soit leur origine. Plus largement, la même logique s'applique au-delà des modèles eux-mêmes. Essayer de tout relocaliser, que ce soit par le biais d'une politique industrielle ou du protectionnisme, ignore les réalités économiques de base. La Belgique bénéficie davantage d'un accès à des millions de livres que de posséder des presses à imprimer ; de même, les économies avancées tirent plus d'avantages d'une spécialisation intelligente et du commerce avec des alliés que d'une tentative coûteuse d'autarcie.
Même si l'IA est une technologie anormale, les fondamentaux de l'organisation de la production complexe dans les économies n'ont pas changé. Si cela est vrai, une grande partie du travail politique à venir consiste à réduire les frictions de déploiement, à faciliter le commerce et à construire des capacités sectorielles et institutionnelles : toujours-has-been-atronaut.gif!

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