Le fossé entre les milliards de dollars dépensés pour développer l’IA et la réticence des gens à la déployer se creuse jusqu’à devenir un gouffre. Une récente enquête Pew a révélé que seuls 16 % des Américains pensent que l’IA aura un impact positif sur la société au cours des 20 prochaines années, tandis que 40 % s’attendent au contraire.
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles les gens n’aiment pas l’IA, par exemple parce qu’elle perturbe les centres de données et qu’elle avale de l’eau, mais la raison la plus importante est qu’elle peut tuer des emplois. L’économiste Nobel d’économie Robert Shiller craint que cette panique ne devienne une prophétie auto-réalisatrice.
Dans un article paru le 22 juin dans le New York Times, intitulé « Ce fatalisme doit cesser », l’économiste de l’Université de Yale a développé ses recherches, lauréates du prix Nobel, sur la façon dont les marchés évaluent mal le risque. Il s’intéresse maintenant à la cause de cette erreur d’évaluation, arguant qu’elle réside dans les récits, les histoires que les gens se racontent sur la direction que prend l’économie.
« Lorsque des millions de personnes prennent des millions de décisions basées sur des attentes négatives, il existe un risque que la peur contribue à créer la réalité », a-t-il prévenu.
La crainte que les machines remplacent les travailleurs existe depuis longtemps. Mais dans chaque cas, dit Schiller, la peur a précédé l’évacuation proprement dite. Tandis que les Luddites se révoltaient contre le métier à tisser dans les années 1830, les journaux perpétuaient ce drame. Dans les années 1920, la pièce RUR, sur les robots confrontés à ceux qui les ont créés, fut un succès.
De même, le krach boursier de 1929 n’avait aucune chance de provoquer la Grande Dépression, car à l’époque seulement 2 % environ des ménages américains détenaient des actions. À la ruine économique s’ajoute l’effondrement des dépenses de consommation provoqué par une incertitude soudaine et généralisée quant aux revenus futurs.
Et la récession de 1957-1958 a été imputée par les journalistes aux machines d’usine et a été surnommée la « récession de l’automatisation ». Plus tard, il a été redécrit comme un déclin cyclique normal.
Schiller s’inquiète du fait que des attributions similaires soient actuellement en cours. Le marché du travail ralentit pour diverses raisons, mais certains rapports indiquent que les craintes d’une apocalypse de l’IA « exacerbent le gel et contribuent à des niveaux record de confiance chez les consommateurs », a-t-il écrit.
Bien que 70 % des Américains aient déclaré à Quinnipiac en mars qu’ils s’attendaient à ce que l’IA crée moins d’emplois, contre 56 % un an plus tôt, le Yale Institute for Budget Research n’a constaté aucun changement significatif dans la composition professionnelle des emplois les plus exposés à l’IA depuis le lancement de ChatGPT fin 2022.
Il a déclaré que ce cycle était encore pire car la source de la peur venait des leaders de l’augmentation de l’IA eux-mêmes. Dario Amodei, d’Anthropic, a déclaré que l’IA pourrait éliminer la moitié des emplois de col blanc d’ici cinq ans. Mustafa Suleiman, responsable de Microsoft AI, a déclaré que la majeure partie de l’automatisation des cols blancs sera achevée d’ici 12 à 18 mois. Depuis, ils ont tous deux remonté le temps.
Le seul espoir de Schiller est le leadership. Il cite les conclusions d’un article récent selon lesquelles la conversation au coin du feu du président Franklin Roosevelt en 1935 a conduit à une augmentation mesurable des dépenses dans les villes où l’exposition à la radio est plus élevée.
« Washington ne peut pas faire grand-chose contre cette rhétorique, et il suffit de dire que Donald Trump n’est pas Franklin Roosevelt », a conclu Shiller. « La meilleure chose que nous puissions faire serait peut-être de faire appel directement aux dirigeants de la Silicon Valley qui font la promotion vigoureuse de ces histoires négatives. Bien sûr, l’attention des médias soulignant à quel point les modèles d’IA sont dangereusement puissants peut aider à vendre plus de produits, mais cela peut être beaucoup plus difficile à faire en période de récession. »
