Suite de la série sur l'Athéisme. Cette présentation parle de l'intelligence artificielle

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• The Midnight Watch
• Plateforme Zoom
• Date : 16 Décembre 2022
• Oratrice : Terrie Lambert
• Site internet : Eden à Eden
• Transcription :
• Chaine YouTube : YouTube : Eden à Eden
• Playlist : Vespers 2022 Terrie
• Lien de la vidéo : L'Intelligence Artificielle

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Terrie : Notre guide plein d'amour dans les cieux. Nous te remercions de nous avoir conduits sains et saufs à travers une semaine de plus. Nous regardons ce qui s'est passé à travers le monde et dans ce pays, et c'est profondément troublant. Nous te demandons de nous enfermer dans ce sabbat sous ta protection et de nous guider par ta vérité. Nous pourrions être emportés par tant de théories du complot, nous pourrions suivre n'importe quel mauvais chemin d'information, mais tu nous as pourvus de la manne du ciel. Nous avons bu la pluie. Et Seigneur, nous voulons simplement continuer à le faire. Alors que nous examinons d'autres aspects des contrefaçons qui proposent aux gens une information différente, aide-nous à en tirer des leçons, afin que nous puissions les appliquer dans d'autres domaines. Nous demandons à ton Saint-Esprit de nous aider à appliquer les outils qui nous ont été fournis et à parvenir à une meilleure compréhension des événements extérieurs et de la manière dont ils doivent nous affecter. Nous nous remettons entre tes mains, en te remerciant au nom de Jésus. Amen.

Terrie : La semaine dernière, nous avons commencé par faire une révision de base de la contrefaçon. Il nous est dit dans Ésaïe 14 que Lucifer a dit : Je serai semblable au Très-Haut.

Terrie : Je serai semblable au Père, au Fils et au Saint-Esprit. Et en contrefaisant les trois personnes de la Divinité, le trio céleste, le Dieu trine, il a créé le dragon, la bête et le faux prophète. Ils représentent tous des contrefaçons du gouvernement céleste. Nous reconnaissons que, si la bête est la contrefaçon, il y a aussi d'autres contrefaçons. Et nous nous sommes concentrés sur le dragon, la contrefaçon que nous pouvons trouver sous le parapluie de la puissance du dragon. Nous avons vu qu'ils sont tous des bêtes, mais que l'une est la bête. Ils sont tous des contrefaçons, l'une est la contrefaçon. Et nous ne faisons qu'examiner une contrefaçon. La contrefaçon que nous avons examinée est une branche particulière du mouvement de l'altruisme efficace, appelée le long-termisme.

Le long-termisme est vraiment né de l'EA, l'altruisme efficace [N.d.T. : le sigle anglais « EA » (effective altruism) est conservé, le mouvement étant connu sous ce nom.], et il s'est développé à partir de là. Il est né de l'EA. Et si vous pouvez vous reporter en arrière, est-ce que vous vous rappelez quelque chose, à propos de l'EA et du long-termisme, qui contreferait particulièrement ce que nous croyons ? Et je sais qu'une semaine, c'est court, et puis c'est long, selon la façon dont on le voit.

Terrie : Mais Katherine, quelles étaient les contrefaçons qui t'ont frappée ? Une contrefaçon.

Katherine : Bien sûr. L'une d'elles, je vais en dire une. Le fait de donner un dixième de son revenu, voilà quelque chose qui m'a frappée comme une contrefaçon.

Terrie : Oui. Ouais, celle-là était vraiment évidente, n'est-ce pas ? Elle ressortait. C'est comme : comment amener tout le monde à donner 10 % ? Cela a l'air d'une bonne idée. Oui, ils n'appellent pas cela la dîme. Et Katherine a fait le lien avec ce 10 %. Qu'ont-ils fait pour s'assurer eux-mêmes qu'ils verseraient bien les 10 % ?

Katherine : Je réfléchis — qu'est-ce qu'ils ont fait ?

Terrie : Où trouvons-nous les 10 %, où apprenons-nous cela ?

Katherine : Nous l'apprenons de la Bible. C'est bien cela que tu veux dire ?

Terrie : Oui, mais nous nous préparons au baptême et nous apprenons toutes les bases. Les vœux. Eux n'avaient pas de vœux. Qu'avaient-ils ?

Katherine : Ouais, ils avaient une liste de principes. Je ne me souviens plus.

Terrie : Ils appelaient cela un engagement. Ils s'engagent à donner leurs 10 %, nous faisons vœu de donner nos 10 %. Merci, Katherine. Autre chose qui ressort ? De quoi les long-termistes se préoccupent-ils ? Ray.

Raymond : Ils se préoccupent d'une crise existentielle qui pourrait survenir à l'avenir. Ils sont vraiment concentrés sur le fait de sauver le plus de gens possible, quelle que soit la distance qui nous en sépare dans le temps.

Terrie : C'est exact. Et comment vont-ils les sauver ? Comment pourraient-ils les perdre ? Comment pourrions-nous perdre tous ces milliers de milliards de personnes qui pourraient exister dans un milliard d'années ? Comment pourrions-nous les perdre ?

Raymond : En se prémunissant contre une sorte de crise existentielle ? Que ce soit, genre, l'intelligence artificielle. C'était ça ?

Terrie : Que contrefont-ils ?

Raymond : Est-ce que c'était, genre, notre mentalité prophétique qui consiste à essayer de sauver le plus de gens possible par le message ?

Terrie : Ce risque catastrophique, qui pourrait être un risque existentiel — qu'est-ce que cela signifierait pour le monde ? Comment cela affecterait-il la Terre ?

Raymond : Elle ne serait plus habitable pour les humains.

Terrie : Et nous, que croyons-nous ?

Raymond : Que le changement climatique rend le monde inhabitable pour les humains ?

Terrie : Est-ce que cela fait partie du fait d'être adventiste du septième jour ?

Raymond : Pas pour l'adventiste du courant principal, mais nous comprenons que cela se trouve dans le vrai courant.

Terrie : D'accord. Katherine ?

Katherine : Est-ce que c'est que nous avons notre scénario de fin du monde et qu'eux ont aussi leur scénario apocalyptique de fin du monde ? C'est très semblable.

Terrie : Ils s'inquiètent d'une apocalypse, et nous savons qu'il va y avoir une apocalypse. Nous savons qu'il y a un risque existentiel pour cette terre, catastrophique. Tu es un peu sur la bonne voie, Ray. Tu n'arrivais juste pas vraiment à en venir au fait. Mais est-ce que ça va, maintenant, Ray ?

Raymond : Ouais, je m'enlisais dans les détails. Les petits détails. Je réfléchissais trop.

Terrie : Ouais. Il faut mettre l'autre casquette. Quand nous comparons le faux et le vrai. Il faut que nous mettions nos casquettes différentes. Il faut mettre notre casquette d'adventiste et se dire : eh bien, en quoi leur ressemblons-nous ? Ils s'inquiètent d'une apocalypse. Je ne dirais pas que nous nous en inquiétons, mais nous reconnaissons qu'il y en aura une. Je suis sûre qu'il y a des adventistes qui s'en inquiètent. Josephine ?

Josephine : J'allais dire quelque chose de semblable à ce que Katherine a dit. Elle l'a formulé à peu près comme je l'aurais fait.

Terrie : D'accord, pas de souci. Nous allons effacer ceci en haut, je crois. Nous avons la dîme. Nous avons une apocalypse. Est-ce que quelqu'un pense à autre chose ? Pourquoi versent-ils la dîme ? Pourquoi sont-ils des altruistes efficaces ? Qu'est-ce que cela veut dire ? Katherine ?

Katherine : Pardon, je viens de me mettre en sourdine. Eh bien, je crois que cela leur donne un sentiment d'avoir une forme de moralité, qu'ils travaillent pour le plus grand bien, qu'ils peuvent avoir une morale même s'ils ne croient pas en Dieu. Et cela leur donne le sentiment qu'ils font quelque chose de moral pour les autres. Je ne me souviens plus.

Terrie : Ils veulent donner. Comment veulent-ils donner ?

Katherine : Ils donnent sur la base d'un calcul mathématique, pour déterminer comment aider le plus grand nombre de gens. Cela ne devait pas être fondé sur l'émotion. Je me souviens que tu nous as enseigné cela. Ils ne laisseraient même pas leurs propres sentiments personnels s'interposer. Cela a l'air vraiment altruiste : même s'il s'agissait de quelqu'un qui leur tenait vraiment à cœur, ils mettraient toute cette émotion de côté et seraient désintéressés. C'est une sorte de faux désintéressement, d'une certaine manière.

Terrie : Quand on pense à leur organisation appelée 80,000 Hours. Les gens veulent donner, les gens veulent aider. Et eux disent : ne rejoignez pas une ONG, n'allez pas travailler pour l'aide internationale. Comment font-ils pour qu'ils soient les plus efficaces possible, pour aider ?

Katherine : Oui. Tu gagnes autant que tu peux. Tu vises un emploi très haut de gamme, tu obtiens un revenu énorme, pour pouvoir donner autant que possible.

Terrie : Ce mouvement-ci ne veut pas que vous alliez travailler pour Wall Street et décrochiez un emploi haut de gamme, mais il dit bien : trouvez un emploi. Le nombre de gens qui m'ont dit : je pense passer à plein temps. Plein temps quoi ? Trouve un emploi. Tu veux aider ? Nous avons des zooms à payer, nous avons des instructeurs bibliques à soutenir, et cetera. Être plus efficace dans ce mouvement, ce n'est pas que tout le monde abandonne son emploi et passe à plein temps, quoi que cela veuille dire. C'est d'être dans ton lieu de travail, de créer une sphère d'influence, d'être productif, de laisser ton altruisme être efficace. C'est là qu'il est le plus efficace possible. Participez aux zooms. Avec l'EA, ils participent à toutes sortes de rassemblements et de blogs. C'est ainsi qu'ils veulent qu'ils soient efficaces : faire passer cela par les contacts personnels, et non pas que tous abandonnent leur emploi pour aller travailler dans une ONG. Est-ce que nous voyons l'analogie ? Ray ?

Raymond : Ouais, j'allais dire quelque chose de semblable à ce que Katherine a dit. Comment ils ne donneront pas sur la base de l'émotion. Ils feront des formules pour s'assurer d'être aussi efficaces, entre guillemets, que possible. Mais nous avons vu que c'était faux. Ils ressentent bel et bien de l'émotion. Ils se sentent bien de donner. Et donc c'est une émotion assez égoïste qu'ils finissent par ressentir, par opposition au fait d'être dans le mouvement, où nous donnons la dîme pour des raisons désintéressées.

Terrie : Et il y a aussi un sens du devoir. C'est bien d'avoir un sentiment tout chaud et douillet à propos du don. C'est bien de vouloir être efficace. Et donc nous essayons d'amener les gens à être efficaces dans leur soutien au ministère, et cela implique plus que de l'argent. Cela veut dire y prendre part, et cetera. Je ne veux pas dire que c'est mal pour eux de se sentir bien de leur don. Le problème, c'est quand ce don est fondé purement sur les mathématiques. Il nous faut soupeser ces deux choses. Pardon, Josephine, tu as levé la main deux fois. Un don efficace, être efficace, faire ce qui aurait le meilleur résultat pour le mouvement. Il y avait une autre chose dont nous avons discuté la semaine dernière. Brenden.

Brenden : J'ai oublié beaucoup de choses de la semaine dernière, mais ceci a réveillé ma mémoire. Est-ce que c'est le fait de négliger la souffrance présente pour se concentrer sur les êtres à naître à l'avenir ?

Terrie : Oui. Tu peux avoir un sentiment tout chaud et douillet parce que tu as l'impression de contribuer à un besoin plus grand, et alors tu n'as pas à te préoccuper des 15 000 enfants qui meurent de négligence chaque jour, parce que tu fais un plus grand bien en contribuant aux milliers de milliards, là-bas dans l'avenir. Pardon, Brenden.

Brenden : Non, désolé, je ne voulais pas te couper. Vas-y.

Terrie : Eh bien, c'est une façon d'avoir l'impression de faire le bien, pour des gens riches et privilégiés. D'avoir l'impression de pouvoir garder et savourer son capitalisme et de quand même avoir l'impression de faire quelque chose de merveilleux pour beaucoup de gens, et de fermer les yeux sur la souffrance autour de soi. Oui. Merci. Brenden. Est-ce que tu voulais ajouter quelque chose, Brenden ?

Brenden : Non, merci.

Terrie : Josephine. Je ne sais pas si tu es en train de te remettre le son, mais tu as levé la main. Bon, nous allons continuer. Il y en a encore deux ou trois. Nous avons parlé du posthumanisme. Est-ce que quelqu'un se souvient de ce que nous avons appris sur le posthumanisme la semaine dernière ? Un dénommé Nick Bostrom. Beaucoup de ces gens sont des posthumanistes. Qu'était-ce, le posthumanisme ? Katherine.

Katherine : Est-ce que c'est quand il pense que nous sommes déjà en train d'évoluer. Que nous sommes en chemin. Nous sommes déjà posthumains, ou presque en chemin.

Terrie : C'est ce à quoi nous parviendrons.

Katherine : Nous sommes en transition.

Terrie : Nous sommes encore en train d'évoluer. Grâce à la technologie, grâce peut-être au fait de téléverser nos cerveaux sur des ordinateurs, à la cryogénie, à la technologie qui croît à un rythme exponentiel, nous apprendrons davantage comment vaincre la mort, et cetera. Nous évoluons pour devenir des posthumains. De sorte que, en descendant dans ce milliard d'années, nous vivrions dans une sorte d'utopie où tous les problèmes du monde présent auraient été résolus grâce à la technologie. Et nous sommes en route pour devenir posthumains. Est-ce que cela vous rappelle quelque chose que nous, adventistes, croyons ? Katherine ?

Katherine : Eh bien, pardon, je ne sais pas si je devrais laisser quelqu'un d'autre essayer. Je peux me couper le micro.

Terrie : Eh bien, tu es la seule à avoir la main levée. Vas-y.

Katherine : Je continue. Oui. Nous croyons que nous aurons de meilleurs corps. Nous ressusciterons, nous serons posthumains, je suppose. Est-ce que tu veux employer la même terminologie ?

Terrie : Ouais. Ce mortel revêtira l'immortalité, cette corruption revêtira l'incorruptibilité. Il n'y aura plus de péché. Ce sera un monde posthumain. Il y a des similitudes. Nous ne pouvons pas les condamner de tendre à être posthumains, parce que c'est ce que nous faisons. Ils s'y prennent simplement d'une autre manière. Il y a encore une chose dont nous n'avons pas vraiment beaucoup parlé la semaine dernière, mais elle est là. Quand nous regardons l'influence de Peter Singer, et surtout si nous remontons à 1975 et à ses articles sur la libération animale, qui ont lancé le mouvement de la libération animale, et à ses réflexions sur le spécisme, il y a une autre chose que le mouvement EA a en commun avec nous, à cause de cette croyance qui s'est transmise et qui a évolué en altruisme efficace. Quelqu'un ? Des idées ? Sur quoi sont-ils très fermes ? Que promeuvent-ils, qui découle de cela ? Ray ?

Raymond : N'était-ce pas les régimes à base de végétaux ? Parce qu'ils disent que tous les animaux sont égaux. Si nous allons soutenir que toutes les races sont égales — ce qui laisse un peu entendre qu'elles ne le sont pas —, alors tous les animaux sont égaux également.

Terrie : Oui. Pas besoin d'animaux. Végétaliens stricts. Merci. Oui. Il y a quelques éléments que nous pouvons ajouter à la liste des points où nous voyons des similitudes entre leur mouvement et le nôtre. Ce vers quoi ils travaillent et la façon dont ils s'y prennent. Le long-termisme est né du mouvement EA, et si l'altruisme efficace n'était qu'une religion pour hommes blancs privilégiés, pour philosophes et universitaires qui voulaient se sentir bien, avoir l'impression de contribuer à la société, alors cela irait. Ils veulent simplement quantifier la manière dont ils donnent à des œuvres caritatives. Mais le long-termisme affirme que la priorité numéro un, pour être efficace, est de se concentrer sur l'amélioration de la situation qui empêchera tout risque existentiel. Les financements vont à empêcher qu'une intelligence artificielle devenue incontrôlable s'emballe, prenne le contrôle du monde et tue tous les humains. La principale crainte qu'ils ont, et l'axe principal de ce qu'ils croient, est orienté vers la création et le contrôle de l'intelligence artificielle.

Parce qu'il faut la créer, sinon nous ne pourrons jamais améliorer le monde dans un milliard d'années.

Terrie : Nous en avons besoin, mais nous devons aussi être capables de la contrôler. Ils appellent cela l'alignement — aligner l'intelligence artificielle, l'aligner sur nos valeurs. Et ensuite se pose le problème : sur quelles valeurs allez-vous l'aligner ? Si ce n'étaient que les élucubrations universitaires de gens riches, cela irait. Mais nous avons une situation où ces philosophies sont financées et promues par des gens très riches et très influents. Le mouvement de l'altruisme efficace est assis sur 46 milliards de dollars à l'heure actuelle. Disons qu'il était assis sur 46 milliards de dollars. Il devra peut-être en abandonner une partie à cause de l'effondrement de FTX, la cryptomonnaie, dont vous avez probablement tous bien entendu parler. Difficile d'y échapper. Mais il est pour l'essentiel assis sur beaucoup d'argent et, la plupart du temps, ils se préoccupent de la manière de le dépenser. Parce qu'ils doivent le dépenser efficacement. Il y a beaucoup de paperasse et de réflexions et de discussions sur l'endroit où le placer au mieux, mais il y a beaucoup, beaucoup d'argent et beaucoup d'influence. Quand nous parlons de Toby Ord en particulier. Il s'est adressé à de nombreux rassemblements des Nations unies, il a une assez grande influence auprès de l'ONU, il a rédigé des documents pour eux, il a siégé dans des comités, ils font du lobbying auprès des gouvernements.

Terrie : C'est un mouvement assez influent. Nous avons donc examiné trois personnages. Nous avons commencé par Peter Singer, la philosophie d'origine, l'utilitarisme. Mais nous avons examiné Toby Ord et William MacAskill et Nick Bostrom. Ces trois personnes, largement influentes, ont écrit trois livres. Bostrom, en 2014, a écrit le livre Superintelligence : Paths, Dangers, Strategies. Il y soutient que si les cerveaux machines dépassent les cerveaux humains en intelligence générale, alors cette nouvelle superintelligence pourrait remplacer les humains comme forme de vie dominante sur Terre. Voilà la crainte. Que les cerveaux machines dépassent les cerveaux humains et deviennent la forme de vie dominante. Ensuite Toby Ord en 2021. Tous ces hommes ont été influencés par Peter Singer. Mais lui a été influencé par Singer et Bostrom, et il a écrit le livre The Precipice. Cela s'appelle The Precipice : Existential Risk and the Future of Humanity.

Terrie : Il explore la science qui sous-tend les risques auxquels nous faisons face. Il les replace dans le contexte de la plus grande histoire de l'humanité, montrant que mettre fin à ces risques figure parmi les questions morales les plus pressantes de notre époque. Quand ils écrivent cela dans leurs livres, ils sont un peu dans le faux. Dans leurs articles, sur leurs blogs et sur les sites internet, ils disent en réalité que c'est la question la plus pressante de notre époque.

Terrie : Mais quand ils écrivent ces livres, et sur les couvertures, ils diront que c'est l'une des questions les plus pressantes. Et quand ils font leurs tournées de promotion. Mais vous ne trouverez pas cela dans leurs articles universitaires. Ce qu'ils poussent en coulisses, c'est : c'est la question la plus pressante de notre époque. Et puis, en 2022, cette année, William MacAskill a écrit « What We Owe The Future ». Et il y défendait le long-termisme. L'idée qu'influencer positivement l'avenir lointain est une priorité morale majeure de notre époque. De ce point de vue, il ne suffit pas d'inverser le changement climatique ou d'éviter la prochaine pandémie. Nous devons faire en sorte que la civilisation se relève si elle s'effondrait, contrer la fin du progrès moral, et nous préparer à une planète où les êtres les plus intelligents seront numériques, et non humains.

À quoi devons-nous nous préparer ? Plus tard, les êtres les plus intelligents seront numériques, et non humains. C'est un best-seller du New York Times. Elon Musk sort et dit : tout le monde doit lire ceci. Et il a dit la même chose de ce livre-ci. Cette philosophie est celle qui s'aligne le plus avec la mienne. De gros articles, d'immenses tournées de conférences, des articles du New York Times, des articles du Washington Post, des articles de Vox.

Terrie : Et je pourrais ajouter, pour ceux d'entre nous qui ont été des amateurs de Vox. Vox a été lancé en 2014 par trois altruistes efficaces. Et quand nous parlons de cribler la gauche, il nous faut cribler Vox. Ils ont une certaine branche de leur média qui est uniquement consacrée à l'EA. Je ne sais pas si j'en ai un sous la main. J'en apporterai un la semaine prochaine. C'est facile à repérer une fois qu'on connaît le logo. Quand vous voyez ce logo, vous vous dites : bon, c'est un article EA. Il y a beaucoup de bonnes choses dedans. Mais il faut cribler : c'est très pro-EA. Ezra Klein et les deux autres sont très impliqués dans la promotion de la communauté EA. Le long-termisme est une religion. Les ennemis ne sont pas le diable et les démons. C'est l'intelligence artificielle devenue incontrôlable. Elle leur fournit une vie qui a du sens et la promesse d'une vie éternelle possible. Et c'est cela que nous voulons. Nous voulons du sens. Nous voulons un but à notre existence, et nous voulons aussi cette possibilité de vie éternelle. Cela exerce un attrait immédiat sur des individus plus riches qui veulent se considérer comme des gens bien, mais qui ne sont en réalité pas tellement émus par le fait qu'il y a quelque chose comme 15 000 enfants qui meurent chaque jour de maladies liées à la faim.

Terrie : Ils veulent se préoccuper des pauvres qui sont autour de nous. Sentons-nous bien à propos du plus grand bien. Ce que nous voulons examiner ce soir, c'est l'intelligence artificielle. Parce que c'est là que tout leur argent, leur influence, leur richesse, leur talent, leurs ressources sont canalisés. Dans l'IA. Il y a deux entreprises en particulier que nous mentionnerions. La première est DeepMind. Je vais l'écrire ici. DeepMind. Elle a été rachetée par Google en 2014. DeepMind est une filiale britannique d'intelligence artificielle d'Alphabet, Inc. Alphabet est la maison mère de Google, et elle est basée à Londres, avec des centres de recherche au Canada, en France et aux États-Unis. Et l'autre que nous voulons considérer, c'est OpenAI. OpenAI est arrivée un peu plus tard. Je vais l'écrire ici. Je crois que c'était en 2015. OpenAI. Elle a été fondée par Elon Musk et Sam Altman. Musk n'est plus au conseil d'administration, mais il la finance encore. Il y avait un groupe d'hommes fortunés. Ils ont tous mis 1 milliard de dollars chacun, et Microsoft a mis un autre milliard. Vous aviez des particuliers, et vous aviez Microsoft qui mettait un milliard, et ils ont créé OpenAI.

Terrie : Si vous connaissez Dall-E 2 et le Chat GPT3 dont on a parlé dans les nouvelles récemment. Tout cela, c'est le travail d'OpenAI. L'entreprise est considérée comme une concurrente de DeepMind. Elle mène des recherches dans le domaine de l'IA avec pour objectif déclaré de promouvoir et de développer une IA amicale d'une manière qui profite à l'humanité dans son ensemble. Nous en avons parlé plus tôt, du fait qu'il y a une différence entre l'IA et l'IAG. Et pour ce que nous allons faire, nous dirons simplement l'IA. Mais comprenez bien que l'intelligence artificielle est là depuis un bon moment déjà. Elle est dans nos téléphones, elle est dans les supermarchés. Elle est dans la banque en ligne. L'intelligence artificielle est avec nous dans beaucoup de domaines. L'intelligence artificielle générale, c'est là où ils veulent amener l'IA au niveau de la pensée et de la compréhension humaines. Ils n'y sont pas encore. Nous dirons simplement l'IA pour ce soir. Mais il y a bien une différence entre l'IA et l'IAG. Et cette différence a évolué au fil du temps. Parce qu'autrefois, ils pensaient : oh, si nous pouvions amener une machine à faire ceci.

Terrie : Ce sera l'égal d'un cerveau humain. Et ils ont amené la machine à le faire et ils se sont rendu compte que ce n'était toujours pas l'égal d'un cerveau humain. Ils veulent sans cesse améliorer l'intelligence artificielle, mais ils sont encore très loin de la capacité humaine. Or, ils croient y être. C'est cela, le problème. C'est de cela que nous voulons parler ce soir. Mais nous allons simplement l'appeler l'IA. Quand Bostrom a écrit son livre de 2014, il prédisait la Singularité pour 2029. La Singularité est un point hypothétique dans l'avenir où la croissance technologique devient incontrôlable et irréversible, entraînant des changements imprévisibles pour la civilisation humaine. L'IA entre à terme dans une réaction d'emballement de cycles d'auto-amélioration, chaque génération nouvelle et plus intelligente apparaissant de plus en plus rapidement, provoquant une explosion de l'intelligence et aboutissant à une superintelligence puissante qui dépasse qualitativement de très loin toute intelligence humaine. Bostrom a prédit en 2014 qu'en 2029 il y aurait une superintelligence. Qu'il y aurait une explosion de cette technologie qui porterait l'IA à un niveau qui dépasserait de très loin la pensée humaine. Et c'est là qu'elle deviendrait dangereuse. C'est pourquoi ils mettent tant d'efforts à implanter les bonnes valeurs quand ils créent cette IA, pour qu'elle ne nous tue pas tous.

Terrie : Dans son livre, il parlait de ces situations hypothétiques. Créons une intelligence artificielle qui va fabriquer des trombones. Et elle devient si concentrée sur la fabrication de trombones qu'elle va prendre toutes les matières premières. Tout ce qui se trouve dans la Terre, elle va tout récolter pour fabriquer autant de trombones qu'elle en veut.

Et elle se rend compte qu'elle n'a pas besoin des humains pour les trombones, alors elle tue les humains. Il y a ce genre d'histoires, l'histoire du trombone et d'autres aussi. Genre : comment allons-nous résoudre le réchauffement climatique ? Eh bien, il nous faut tuer tous les humains, parce que ce sont eux qui brûlent les combustibles fossiles. Voilà les histoires que Bostrom raconte dans son livre de 2014. Donc en 2029 nous sommes tous en difficulté. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? La définition, c'est : une manière automatisée d'accomplir des tâches que les humains savent déjà accomplir. Mais au lieu de faire accomplir cela par un humain, nous le faisons faire par une machine en introduisant des données dans cette machine. Voilà ce qu'est l'intelligence artificielle. Une machine qui peut faire quelque chose qu'un humain peut faire.

Terrie : Il nous faut la programmer pour le faire. Nous voulons simplement amener cette machine à faire quelque chose qui égale ce qu'un humain peut faire. Une manière automatisée d'accomplir une tâche qu'un humain sait déjà accomplir. Une chose à comprendre à propos de l'IA, c'est que c'est un terme qui a été forgé dans les années 1950. Il y a eu cette fameuse conférence où ce groupe d'hommes s'est réuni et où ils discutaient d'intelligence artificielle. Ils ne l'appelaient pas ainsi avant d'arriver à cette conférence. Et là, l'un des hommes présents a forgé le terme « intelligence artificielle ».

Plus tard, il a été très mécontent de ce nom. Et des gens l'ont été. Le problème, c'est que c'est resté. Parce que ce qu'ils veulent créer n'est pas artificiel. Ils ne veulent pas vraiment quelque chose d'artificiel. Ils veulent une intelligence qui soit réelle. C'est là un problème avec le nom : ils veulent créer quelque chose de réel, pas d'artificiel. L'autre problème avec le nom, c'est que personne ne comprend vraiment l'intelligence. Qu'est-ce que l'intelligence ? Qu'est-ce qui rend quelque chose intelligent ? Le mot « intelligence » est très vague. Et donc le nom lui-même est un problème et ils le reconnaissent, mais c'est resté. Mais il est employé, ce qui est un problème.

Terrie : Depuis les années 1950, quand la recherche en IA a décollé, elle est passée par des cycles. Il y a eu des printemps de l'IA et des hivers de l'IA. Pendant un printemps de l'IA, il y a beaucoup de battage médiatique qui se construit autour de cette technologie. Nous allons faire ceci. Dans les années 1950, ils ont dit : nous allons créer ces perceptrons. Et ce qui s'est passé ensuite, c'est que le New York Times a publié un article disant que les perceptrons allaient avoir une conscience humaine.

Un battage est créé. Les médias s'y mettent. Le battage augmente, ce qui veut dire que les financements arrivent. Les financements arrivent, ils sont capables de faire plus avec la technologie. Il y a une croissance technologique, mais ils promettent des choses qui n'arrivent jamais. Alors le pessimisme s'installe. Avec ce pessimisme, les médias s'emparent du pessimisme, les financements diminuent, et alors l'intelligence artificielle entre dans une période d'hiver. C'est un cycle qui s'est produit deux ou trois fois maintenant depuis les années 1950. Il y a un battage qui est promu par les médias. Les financements affluent tous. Il y a des améliorations. Les choses ne se concrétisent pas. Il y a du pessimisme. Les médias jouent sur le pessimisme. Les financements s'arrêtent. Les gens continuent quand même à travailler sur la technologie, mais elle ne s'améliore pas au rythme où elle le faisait. Nous sommes actuellement dans un printemps de l'IA.

Terrie : Ils appellent cela un âge d'or de l'intelligence artificielle, mais il y a ceux qui prédisent qu'un hiver est au coin de la rue. En 2019, Elon Musk a dit que nous conduirions des véhicules autonomes à la fin de l'année. Et nous sommes en 2022, et nous ne sommes pas plus près des véhicules autonomes. C'est ce genre de choses. Où sont ces voitures que nous n'avons pas à diriger ? Elles ne sont pas encore là, et nous verrons pourquoi plus loin. Il y a un cycle avec l'intelligence artificielle. Oh, c'est 2016. Il a annoncé le concept et ensuite il a dit que ce serait prêt en 2019. Nous avons examiné trois hommes, quatre si l'on compte Peter Singer. Je veux vous présenter une femme, et elle s'appelle Melanie Mitchell. Melanie Mitchell est une scientifique américaine. Elle est là depuis longtemps, très connue dans l'industrie technologique. Ce n'est peut-être pas un nom courant chez nous. Ces noms-là ne font pas les médias comme les autres. Cependant, elle a écrit de nombreux livres, beaucoup d'articles, des documents de réflexion, et elle a écrit pour le New York Times à plusieurs reprises.

Terrie : C'est une scientifique reconnue aux États-Unis. Tenez, voici son site internet. Voici Melanie. Et voici un livre qui est sorti l'an dernier, Artificial Intelligence : A Guide for Thinking Humans. Un excellent livre. Elle a donné beaucoup d'entretiens sur ce livre, que vous trouveriez en ligne. Mais en 2014, elle a écrit un article en réponse au battage qui entourait cette peur, cette frayeur de l'intelligence artificielle qu'ont introduite des gens comme Nick Boss, Bostrom, et d'autres. Je ne nomme que les personnalités de premier plan, mais il y en a beaucoup dans ce train en marche. Elle a écrit un article. Et il s'appelle « Why AI Is Harder Than We Think » [N.d.T. : « Pourquoi l'IA est plus difficile que nous ne le pensons ».]. Ceci n'est qu'une réédition de 2021. Mais elle l'a écrit à l'origine en 2014. Et ce qu'elle expose dans cet article, c'est qu'il y a quatre sophismes, quatre malentendus concernant l'intelligence artificielle. Et donc nous allons les examiner. Nous allons juste lire le début, l'introduction. L'année 2020 devait annoncer l'arrivée des voitures autonomes. Cinq ans plus tôt, un titre du Guardian prédisait qu'à partir de 2020, vous deviendriez un passager arrière permanent.

Terrie : En 2016, Business Insider nous assurait que 10 millions de voitures autonomes seraient sur les routes d'ici 2020. Le PDG de Tesla Motors, Elon Musk, promettait en 2019 que, dans un an, nous aurions plus d'un million de voitures dotées d'un logiciel de conduite entièrement autonome. Tout. Et 2020 était l'échéance annoncée par plusieurs constructeurs automobiles pour mettre des voitures autonomes sur le marché. Malgré les tentatives de redéfinir la conduite entièrement autonome pour la faire exister, aucune de ces prédictions ne s'est réalisée. Et ensuite elle va expliquer les hivers de l'IA, les printemps de l'IA, comment ils fonctionnent et comment le cycle se déroule. Et nous sommes en route vers un hiver de l'IA, parce que le battage n'est pas tenu. Nous allons faire défiler vers le bas. Sophisme numéro un, selon Melanie, concernant l'intelligence artificielle : l'intelligence étroite se situe sur un continuum avec l'intelligence générale. Elle explique qu'il y a des percées stupéfiantes avec l'IA. Ils ont créé, par exemple, un ordinateur capable de jouer aux échecs, et il bat des maîtres d'échecs. Et donc ce que les gens pensent, c'est : bon, nous sommes en route vers la compatibilité humaine, parce que nous avons un ordinateur qui peut jouer aux échecs et battre un humain aux échecs.

Terrie : Dans les années 1950, 1960, et cetera, ils ont toujours pensé qu'une fois qu'on aurait un ordinateur capable de jouer aux échecs et de battre une personne, ça y était, c'était le sommet. Eh bien, ils ont créé un ordinateur capable de le faire, mais c'est tout ce qu'il sait faire. Il ne peut pas prendre cette capacité à jouer aux échecs et la transférer à autre chose. Il ne peut que jouer aux échecs, jouer aux échecs vraiment bien, mais cela ne veut pas dire que c'est sur un continuum comme ça. Cela va vouloir dire que nous nous rapprochons de plus en plus de la capacité humaine. Cela ne veut pas dire cela du tout. C'est une intelligence étroite. C'est quelque chose qui peut faire une tâche particulière, mais on ne peut pas la relier à quoi que ce soit d'autre. Qui puisse en faire une autre, une tâche peut-être tout aussi brillante. Ce n'est pas sur une courbe exponentielle ni sur aucune courbe. Tout ce qu'on peut faire, c'est améliorer cette machine qui joue aux échecs. On ne peut pas vraiment transférer cela à une autre technologie. Au fond, il faut recommencer. Ces machines ne sont que de grosses calculatrices. Ce n'est que des maths. Ce n'est que du code qui est placé dans ces machines. Vous voulez que quelque chose fasse autre chose, il faut mettre du code nouveau. C'est là un sophisme : que, lorsqu'on réussit quelque chose, cela veut automatiquement dire qu'on va pouvoir réussir autre chose.

Terrie : Et cela ne fonctionne pas comme ça. C'est un sophisme. Quand il s'agit d'intelligence artificielle. L'autre chose, sophisme numéro deux : les choses faciles sont faciles, et les choses difficiles sont difficiles. Et c'est de là que vient le titre de son étude, « l'IA était plus difficile que nous ne le pensions ». L'explication, c'est que nous pensons que jouer aux échecs en maître est la chose la plus intelligente qu'une personne puisse faire. Nous déifions les maîtres d'échecs. Que ce serait le sommet de l'intelligence que de pouvoir gagner ces parties. Et le fait est que ce qui est difficile pour nous est en réalité facile pour un ordinateur. Nous ne pouvons pas additionner très vite des choses avec de longs nombres. C'est facile pour un ordinateur, c'est juste comme une calculatrice.

Des choses comme celles-là sont très faciles. Mais ce qui est facile pour nous est difficile pour un ordinateur. Ce qui est facile pour nous, c'est le bon sens [N.d.T. : angl. « common sense ». En recherche en IA le terme consacré est « sens commun » ; « bon sens » est retenu ici parce que c'est la définition qu'en donne l'oratrice.]. Et le bon sens est difficile pour un ordinateur. Qu'est-ce qui est facile pour un tout-petit ? Un tout-petit peut entrer dans une pièce et contourner des choses et enjamber des choses et peut poser son biberon sur une table, se détourner et savoir que ce biberon ne bougera pas à moins que quelqu'un ne le prenne.

Terrie : Ce tout-petit sait que s'il pose une balle sur la table, cette balle va rouler et tomber. Ce qu'un tout-petit peut apprendre à douze mois est vraiment, vraiment difficile pour un ordinateur. Cela s'appelle le paradoxe de Moravec. C'est un paradoxe : nous n'avons pas conscience de la difficulté des choses simples que nous faisons. Voyons si elle donne des exemples ici. J'ai peut-être un autre article là-dessus. Voilà. Je l'ai trouvé. On l'interviewe. La question : dans « Why AI Is Harder Than We Think », vous abordez quatre sophismes qui peuvent faire paraître l'IA plus facile qu'elle ne l'est réellement. Et elle répond : il y a certaines tâches que nous, humains, considérons comme très difficiles et exigeant beaucoup d'intelligence. Un exemple pourrait être jouer aux échecs à un niveau de grand maître. Nous déifions ces joueurs d'échecs qui savent jouer aux échecs et nous considérons que cela exige une quantité énorme d'intelligence. Et pourtant il se trouve que le jeu d'échecs est bien plus facile pour les ordinateurs qu'un jeu comme le chat, auquel on peut jouer dans une cour de récréation. Parce que les robots ont du mal à se déplacer, ils ont souvent du mal à suivre où sont les gens, ils ont du mal à prédire leurs mouvements, et ainsi de suite.

Terrie : Le jeu le plus facile pour un enfant de quatre ans se révèle bien plus difficile que le jeu le plus difficile pour un humain. C'est l'idée que les choses qui sont faciles pour nous sont souvent difficiles pour les ordinateurs. Et donc, si un ordinateur fait quelque chose de vraiment difficile pour nous, nous supposons qu'il va pouvoir faire toutes les choses qui sont faciles pour nous. Mais ce n'est en réalité pas du tout le cas. Alors que nous pensons que les échecs sont un jeu tellement intelligent, nous y reviendrons à la fin. Mais il y a en réalité d'autres jeux qui se révèlent bien plus intelligents à jouer pour nous, et qu'un ordinateur ne pourrait jamais faire. Si vous pensez au jeu des mimes [N.d.T. : angl. « charades ». Le jeu où l'on mime un mot se dit « les mimes » en français ; « charade » désigne une devinette verbale, c'est un faux ami.], le jeu de société, où il faut deviner un mot, cela fait intervenir une pensée tellement plus complexe. Cela met en jeu notre vision, une grande partie de nos perceptions sensorielles, beaucoup de cerveau, de travail cérébral analogique pour jouer aux mimes. En fait, un ordinateur ne pourrait jamais le faire. C'est beaucoup trop difficile pour un ordinateur. Et nous nous dirions : oh, quel jeu idiot. Mais ce jeu idiot demande beaucoup d'intelligence. Alors, des réflexions ?

Marie : Ce serait un peu comme une parabole, n'est-ce pas ? Les mimes.

Terrie : Oui, exactement comme une parabole. Et nous y arriverons, Marie. Oui. Merci d'avoir relevé cela. Les paraboles sont impossibles pour un ordinateur, mais elles sont un signe d'intelligence.

Josephine : Terrie !

Terrie : Oui. Josephine.

Josephine : Je crois qu'un ordinateur a du mal à raisonner. Les êtres humains peuvent raisonner bien mieux que l'ordinateur.

Terrie : Cela va nous amener au sophisme numéro trois. Merci, Josephine. Garde cette idée. Sophisme numéro trois : l'attrait des mnémoniques de complaisance. Alors, qu'est-ce que cela veut dire ? Cela parle de l'anthropomorphisme. Qu'est-ce que l'anthropomorphisme ? C'est quand on donne à un objet inanimé des caractéristiques humaines. Quel était le mot que tu as employé, Josephine ? Raisonner. Ouais. Les ordinateurs ne peuvent pas raisonner. Les ordinateurs ne peuvent pas comprendre, ils ne peuvent pas voir, ils ne peuvent pas apprendre. On ne leur enseigne pas. Quand nous employons tout ce langage, ce que nous faisons, c'est que nous anthropomorphisons. Nous mettons des capacités humaines dans une machine. Et nous sommes tellement habitués à le faire, parce que nous faisons des analogies tout le temps. Mais c'est cela qui contribue à un malentendu sur l'intelligence artificielle, non seulement chez les profanes, mais aussi chez les scientifiques. Quand ils disent que l'ordinateur est simplement en train de penser. Les ordinateurs ne pensent pas. Les ordinateurs ne sont que des mathématiques dans une boîte. Quel mot ont-ils employé ici ?

Terrie : Deep Mind. La pensée neuronale profonde. Or, les neurones sont quelque chose qui appartient à un esprit humain. Les ordinateurs n'ont pas de neurones, mais ils emploient le mot « neuronal ». Cela donne l'impression que c'est humain. Et nous employons tous ces mots pour décrire le fonctionnement de ces technologies, machines, ordinateurs, et elles ne font rien de ce que ces mots suggèrent. Elles ne pensent pas, elles ne lisent pas, elles n'écoutent pas, elles ne voient pas. Même si elles ont peut-être des caméras, elles ne voient pas. Ce n'est pas voir. Elles ne comprennent certainement pas. Est-ce que cela t'aide, Josephine ? Elles ne raisonnent pas.

Josephine : C'est exact. Loué soit Dieu.

Terrie : C'était le sophisme numéro trois. Sophisme numéro quatre. L'intelligence est entièrement dans le cerveau. Voilà quelque chose sur quoi ils se trompent lourdement. Et ce dont Melanie va parler ici, c'est de l'incarnation. J'ai oublié Rachel.

Chris : Non, désolé. C'est Chris.

Terrie : Chris. Pardon. Chris. Il faut qu'il change son propre nom [sic].

Chris : Je ne suis pas encore très calé en technologie. Je pensais justement à l'intelligence artificielle et à l'idée que les ordinateurs pensent. J'ai entendu dire qu'il y a plus de connexions dans un seul cerveau humain, comme les synapses dans un seul cerveau humain, que de commutateurs dans tous les ordinateurs, tous les serveurs, tout l'équipement informatique de la Terre. Voilà à quel point le cerveau humain est immensément différent de la technologie informatique.

Terrie : On ne peut pas les comparer, n'est-ce pas ? Et pourtant nous le faisons. Nous le faisons parce que nous employons ce langage. Nous le faisons même avec nos propres téléphones et ordinateurs portables. Mais on ne peut pas comparer. Merci, Chris. Nous examinerons cela si nous avons le temps. Ray, est-ce que j'ai raté ta main ?

Raymond : Ce n'est pas grave. C'est juste une réflexion que j'ai eue un peu plus tôt. C'est lié à l'anthropomorphisation. Je trouve intéressant que tous ces hommes supposent que l'intelligence artificielle va devenir agressive. Parce que c'est ce à quoi ils ont été socialisés à penser sur la façon dont les humains se comportent. Et surtout parce qu'une grande partie du logiciel a été écrite par des hommes, c'est pour eux une conclusion acquise d'avance que les machines et l'intelligence artificielle vont devenir agressives.

Terrie : Et ce n'est pas seulement qu'elle devienne agressive, c'est simplement qu'elle s'en moque. Ce ne serait peut-être même pas de l'agressivité. Elle n'a pas de sentiments, elles ne sont pas capables de ressentir. Si tu ne peux pas penser, tu ne peux pas ressentir.

Raymond : Ce serait l'EA ultime. N'est-ce pas ?

Terrie : Explique.

Raymond : Eh bien, parce que si tu ne peux pas ressentir, tu vas juste regarder les chiffres et te dire : ceci va produire le plus grand nombre. Si nous comptons le bien comme une valeur, c'est ce que nous allons faire.

Terrie : Ouais, bonne analogie. On voit pourquoi ils s'aligneraient sur la technologie. Ce que vous voyez, c'est la philosophie. Nous avons parlé de cette trinité. Philosophie, technologie et finance. Retirez de cela le raisonnement et le ressenti et vous avez à peu près l'effondrement de FTX. C'est ces trois-là combinés. Revenons au quatrième. L'intelligence est entièrement dans le cerveau. C'est un sophisme. Nous pourrions en lire un peu ici. Nous commençons ici, dans ce paragraphe-ci. L'hypothèse selon laquelle l'intelligence peut en principe être désincarnée est implicite dans presque tous les travaux sur l'IA tout au long de son histoire. Et ensuite elle va reparcourir l'histoire et remonter à la science-fiction. Ils pensent que le cerveau est intelligent sans le corps. Voilà. L'hypothèse selon laquelle l'intelligence est entièrement dans le cerveau a conduit à supposer que, pour atteindre une IA de niveau humain, il nous suffit de mettre les machines à l'échelle pour égaler la capacité de calcul du cerveau, puis de développer le logiciel approprié pour ce matériel équivalent au cerveau. Aucun corps n'est nécessaire. Je vais peut-être laisser cela pour le temps, mais le point important, c'est que l'intelligence n'est pas entièrement dans le cerveau.

Terrie : Nous avons besoin du corps entier, nous avons besoin de nos émotions, nous avons besoin de nos perceptions sensorielles. Il y a tellement de choses qui sont innées et dont nous n'avons pas conscience, et qui créent notre intelligence. Ce n'est tout simplement pas entièrement dans le cerveau. La capacité de ressentir, de toucher, c'est la capacité de faire l'expérience du monde, d'être social ; toutes ces expériences extérieures sont ressenties dans tout le corps, et pas seulement dans le cerveau. Et c'est cela qui crée l'intelligence.

On ne peut pas séparer le cerveau du corps. Ce qui est justement ce qu'ils pensent faire quand ils vont téléverser le cerveau sur des ordinateurs. Vous n'aurez pas besoin de corps parce que toute votre intelligence sera une simulation. C'est là un autre sophisme. Des questions là-dessus ? Les quatre sophismes qu'elle a exposés. Que chaque étape s'inscrit dans un continuum menant à l'intelligence humaine. Que les choses faciles sont en réalité difficiles pour les ordinateurs. Que nous anthropomorphisons les ordinateurs et leur attribuons des caractéristiques humaines qui ne sont tout simplement pas vraies, pas réelles. Et que l'intelligence n'est pas seulement dans le cerveau. On ne pourrait pas avoir un ordinateur intelligent qui n'interagit pas avec le monde, qui ne socialise pas avec les gens, qui ne ressent pas. Nous sommes corps, âme, esprit. Il y a beaucoup de choses qui concourent à créer l'intelligence.

Terrie : Melanie Mitchell expose ces quatre sophismes. Ensuite elle parle aussi de ce qui crée l'intelligence. Pourquoi sommes-nous intelligents ? Et il y a deux choses, et elles sont liées. Et la première, nous l'avons déjà mentionnée, c'est le bon sens. Nous pensons que le bon sens est banal. Il peut être bête. Il ne nous rend pas malins. Le bon sens est simplement la capacité d'exercer un jugement bon et sain dans des situations pratiques. Et on ne peut pas l'obtenir par l'éducation et la formation. Le bon sens est intégré en nous quand nous naissons, et il se développe à mesure que nous grandissons. Même un enfant d'un an développe un bon sens qui ne fera que croître et influencer son intelligence, créer de l'intelligence à mesure qu'il grandit. Et c'est là le problème des véhicules autonomes. C'est pour cela qu'ils ont tant de mal. Nous savons ce qu'est un panneau stop. Un panneau stop dit stop. Nous savons à quoi il ressemble. Mais si nous voyions un panneau publicitaire avec un policier tenant un panneau stop, et qu'il disait « Stop à la violence conjugale », nous savons que ce panneau ne nous dit pas d'arrêter notre voiture. C'est le bon sens.

Terrie : Mais un véhicule autonome ne le sait pas. Le véhicule autonome sait que stop veut dire stop. La plupart des accidents qu'ils ont eus avec des véhicules autonomes, ils sont emboutis parce qu'ils s'arrêtent tout simplement devant des choses. Et alors les gens leur rentrent dedans parce qu'ils n'ont tout simplement pas de bon sens. Ils ne sont pas capables de prédire les mouvements des gens. Comme un enfant de quatre ans qui court dans une cour de récréation en jouant au chat. Il peut se dire : je vais aller par là parce que Maman court par ici, alors je vais aller par là. En grandissant, ils deviennent meilleurs au chat. Les ordinateurs n'obtiennent pas cet accroissement de connaissance. Ils n'ont pas de bon sens. Il y a tellement de choses que nous avons dans notre pensée auxquelles nous ne pensons même pas. C'est une pensée inconsciente qui s'est développée par notre expérience du monde au fil des années. On ne l'apprend pas à l'école. On l'apprend juste par l'expérience. Donc le bon sens, ils ne savent pas comment mettre cela dans un ordinateur. C'est là le problème de l'IA. L'autre chose, et elle est liée, c'est la pensée analogique. Les deux choses : le bon sens, la pensée analogique. Et cela nous ramène à ce que Marie disait. Qu'est-ce qu'une analogie, Marie ?

Marie : Comme une parabole.

Terrie : Ouais. C'est quand nous comparons des choses. Et nous le faisons tout le temps.

Terrie : Nous le faisons plus souvent que nous ne le réalisons. Nous sommes allés aux Fidji en octobre. Nous avons reçu un accueil très chaleureux. De quoi est-ce que je parle ? Est-ce que je parle du temps qu'il faisait ? Notre langue est pleine de métaphores, pleine d'analogies.

Notre vie est pleine d'analogies. C'est ainsi que nous fonctionnons. C'est ainsi que nous apprenons. Quelqu'un dira : oh, je conduisais sur la route l'autre jour et ce chat a déboulé et j'ai pilé. Et vous direz : la même chose m'est arrivée cette semaine, c'était une personne âgée avec un déambulateur. C'était une autre route. C'était un autre jour. Mais nous faisons des analogies tout le temps. Nous comparons. Et ces comparaisons ont été faites tout au long de notre vie et ont perfectionné notre pensée. C'est dans notre langue. Notre langue est pleine de métaphores, et le fait de le comprendre fait partie de l'intelligence. Être capable de reconnaître les similitudes, de voir les différences, de voir les similitudes et de transférer notre apprentissage. Un ordinateur ne peut pas faire cela. L'ordinateur apprend les échecs. Point final. Il n'y a aucun transfert de cet apprentissage vers une autre modalité. Mais nous, nous le faisons tout le temps. Si vous vous souvenez, l'Ancien Parminder parlait de la synecdoque.

Terrie : Est-ce que quelqu'un se souvient des synecdoques ? Cela te ramène un bon moment en arrière, Katherine.

Katherine : Si je me souviens bien, c'est comme une partie qui représente le tout. C'est bien ça ?

Terrie : Et un exemple ?

Katherine : Je vais aller m'acheter de nouvelles roues. Où l'on dit « roues » pour représenter la voiture.

Terrie : Oui. Quand nous parlons de la Maison-Blanche. Nous savons que nous parlons du gouvernement. C'est cela, la pensée analogique. C'en est juste un type particulier. Notre langue en est pleine. Quand on vous le fait remarquer, vous vous rendez compte que nous le faisons tout le temps. Quand j'ai dit que nous étions allés aux Fidji, que nous avions reçu un accueil chaleureux. Nous savions ce que « chaleureux » voulait dire, mais la chaleur, c'était quelque chose que nous avions ressenti. Nous savons que nous associons la chaleur à une expérience agréable, par l'expérience de la vie, tout au long de notre vie. Cela fait partie de notre corps. Notre corps a fait l'expérience de la chaleur. C'est pourquoi nous transférons cette idée à une relation personnelle. Quand nous disons Watergate, Gamergate, Elevatorgate, tous ces « gates », ce sont des analogies. Elles n'ont pas besoin d'explication. Nous savons automatiquement ce que nous faisons. Quand nous ajoutons un « gate » à ces mots, cela signifie une crise d'un type particulier. Les analogies sont quelque chose qu'un ordinateur ne peut pas apprendre. Elles les font trébucher tout le temps. Et on ne peut pas mettre cette pensée dans un ordinateur, parce qu'elle fait en réalité partie de notre bon sens. Jean, chapitre trois. Jésus a dit : « si un homme ne naît de nouveau, il ne peut voir le royaume de Dieu ».

Terrie : Qu'est-ce que Nicodème a automatiquement pensé ?

Marie : Le ventre de sa mère.

Terrie : Non, c'est ce qu'il a dit. Qu'a-t-il pensé ? Qu'a-t-il compris ? Qu'a-t-il reconnu.

Raymond : Qu'il devait désapprendre tout ce qu'il avait appris auparavant.

Terrie : Il a automatiquement reconnu que Jésus parlait de lui. Comment a-t-il fait cela ? C'était un être humain intelligent. Il a reconnu l'analogie, seulement elle ne lui a pas plu. Quel est le but des paraboles ?

Josephine : Du physique au spirituel.

Terrie : Oui, mais quel est leur but ? Katherine ?

Katherine : Est-ce que c'est de garder les choses cachées aux gens ? Il faut aller à Jésus pour comprendre ce qu'elles veulent dire.

Terrie : Est-ce que Nicodème avait besoin de l'explication de Jésus ?

Katherine : Je ne sais pas. J'aurais dit oui. Il avait besoin de son explication, mais peut-être qu'il aurait dû être capable de comprendre ce que cela voulait dire.

Terrie : Je crois qu'il savait ce que cela voulait dire. Ce que cela voulait dire ne lui plaisait pas. Le but des paraboles, c'est de nous mettre mal à l'aise, parce que nous faisons l'analogie. Jésus n'a pas dit : à moins que tu ne naisses de nouveau, Nicodème, tu ne peux pas voir le royaume de Dieu. Il a fait une déclaration générale, et Nicodème s'est dit : tu parles de moi. Il l'a retournée. Il faisait l'idiot, et il en a fait une application littérale. Mais il savait que ce n'était pas ce que Jésus voulait dire. C'est une personne intelligente. Il a reconnu l'analogie, seulement elle ne lui a pas plu. Pensez à Joseph. Pharaon fait un rêve à propos de vaches. Pharaon fait un rêve à propos de blé. Joseph dit que c'est le même rêve. Il a reconnu l'analogie et il a pu prophétiser parce qu'il a vu les similitudes. Il n'a pas fait de rêve. Dieu n'a pas répandu de poudre de fée sur lui. Et cela lui est venu, ce que les vaches et le blé voulaient dire. Il a pu assembler cela logiquement parce qu'il a reconnu comment Dieu travaille. Nous le voyons dans la Bible. L'usage des paraboles, c'est Dieu qui dit : je sais comment fonctionne votre cerveau intelligent. Je peux dire beaucoup. Je peux vous faire réfléchir, et vous pouvez relier les points, parce que je vous ai créés êtres intelligents.

Terrie : La raison pour laquelle les gens ne relient pas les points, c'est simplement que ce que cela dit ne leur plaît pas. Si les pharisiens n'avaient pas su ce que Jésus disait, ils ne se seraient pas mis en colère contre lui. Ils n'auraient pas voulu sa mort. Ils savaient qu'il faisait référence à eux. Est-ce que cela a du sens ?

Josephine : Oui. Ils ne se sont offensés que si la leçon a fait mouche.

Terrie : Ouais, et cela a fait mouche chez Nicodème, même « voir le royaume de Dieu ». Que voulait dire Jésus par « voir le royaume de Dieu » ? Il ne voulait pas dire qu'il aurait une vue nette. Il voulait dire qu'il le reconnaîtrait. Même là, c'est une analogie. Je trouve simplement extraordinaire que Dieu se soit servi des paraboles, parce que c'est ainsi que nous fonctionnons de manière innée, en tant qu'êtres intelligents. On ne peut pas mettre cela dans un ordinateur, dans quelque technologie que ce soit. Cela fait partie du bon sens. Ce n'est pas du bon sens de dire : tu veux que je retourne dans le ventre de ma mère. Ce n'est pas du bon sens. C'est ce que font les gens quand ils ne veulent pas faire le lien analogique. Il y a un livre célèbre écrit par deux scientifiques en 1980, qui s'appelle Metaphors We Live By [N.d.T. : éd. française « Les métaphores dans la vie quotidienne ».]. Et il parcourt la façon dont notre langue est tout simplement riche en métaphores.

Terrie : Et c'est cela qui crée l'intelligence. C'est ainsi que nous apprenons, c'est ainsi que nous interagissons. C'est cela qui rend notre langue riche, qui lui donne plus de sens. Nous vivons par la métaphore. Katherine, est-ce que j'ai encore raté ta main ? Est-ce que tu as encore la main levée ?

Katherine : Non, c'est de tout à l'heure.

Terrie : D'accord. Il y a quatre sophismes qui sont liés à l'intelligence artificielle. Et il y a une compréhension de ce qu'est l'intelligence. Et ils n'arrivent toujours pas à définir l'intelligence. Et c'est cela, le problème. Des scientifiques du bon courant consacrent du temps et de l'énergie à essayer de comprendre ce que cela veut dire d'être intelligent. Sans même parler d'essayer de rendre intelligent un assemblage de boulons, ou quelque chose dans quoi on peut mettre des données.

Terrie : Pour terminer. Il y a une chose, et cela va nous ramener à ce que Chris disait tout à l'heure. Nous ne lirons pas tout ceci, par manque de temps. Je mettrai peut-être cet article sur notre groupe de réunion de prière, pour que vous puissiez le lire à votre rythme. Main levée par Rachel. Oui, Rachel.

Rachel : Termine ta réflexion, ce n'est pas vraiment important. Cela peut attendre. Termine ta réflexion.

Rachel : Ne pars pas sans t'exprimer. Voici un article de The Conversation, et un lecteur a écrit une question et a dit : j'ai 59 ans et je suis en assez bonne santé. Est-il possible que je vive assez longtemps pour mettre mon cerveau dans un ordinateur ?

Terrie : Richard Dixon. Je plains Richard Dixon. Je ne sais pas qui il est, mais il n'aurait pas dû donner son nom, parce qu'il va recevoir un sermon. Ceci est écrit par Guillaume Thierry. Il est professeur de neurosciences cognitives à l'université de Bangor. Bangor est au pays de Galles, et je ne sais pas si je le prononce bien. Mais bref. Il dit : nous imaginons souvent que la conscience humaine est aussi simple que l'entrée et la sortie de signaux électriques au sein d'un réseau d'unités de traitement, donc comparable à un ordinateur. Nous pensons que notre conscience humaine est la même que celle d'un ordinateur. La réalité, cependant, est bien plus compliquée. Pour commencer, nous ne savons pas réellement quelle quantité d'information le cerveau humain peut contenir. Cet article a été écrit quand ? Voyons voir. Quand a-t-il été écrit ? 2022, c'est un article de cette année. Il y a deux ans, une équipe de l'Allen Institute for Brain Science de Seattle, aux États-Unis, a cartographié la structure en 3D de tous les neurones — les cellules du cerveau — contenus dans un millimètre cube du cerveau d'une souris, une étape considérée comme extraordinaire. À l'intérieur de ce cube minuscule de tissu cérébral de la taille d'un grain de sable, les chercheurs ont compté plus de 100 000 neurones et plus d'un milliard de connexions entre eux.

Terrie : Ils ont réussi à enregistrer l'information correspondante sur des ordinateurs, y compris la forme et la configuration de chaque neurone et de chaque connexion, ce qui a nécessité deux pétaoctets, soit 2 millions de Go de stockage. Et pour faire cela, leurs microscopes automatisés ont dû recueillir 100 millions d'images de 25 000 coupes de l'échantillon minuscule, en continu pendant plusieurs mois. Vous avez 1 mm cube. Dans ce 1 mm cube, ils ont fait 25 000 coupes. C'est une coupe terriblement fine. Pensez-y la prochaine fois que vous couperez vos tomates. Si vous allez sur cet article, il y a un lien YouTube vers le National Geographic. J'ai une courte vidéo là-dessus et elle vaut la peine d'être regardée. Vous remarquerez cependant quelque chose à propos de tous les scientifiques, et nous pourrons en parler la semaine prochaine, mais cela vaut la peine de la regarder. Or, si c'est ce qu'il faut pour stocker l'information physique complète des neurones et de leurs connexions dans un millimètre cube de cerveau de souris, vous pouvez peut-être imaginer que la collecte de cette information à partir du cerveau humain ne va pas être une promenade de santé. L'extraction et le stockage des données ne sont cependant pas le seul défi. Pour qu'un ordinateur ressemble au mode de fonctionnement du cerveau, il lui faudrait accéder à toute l'information stockée, quelle qu'elle soit, en très peu de temps.

Terrie : L'information devrait être stockée dans sa mémoire vive, ou RAM, plutôt que sur des disques durs traditionnels. Mais si nous essayions de stocker la quantité de données recueillies par les chercheurs dans la RAM d'un ordinateur, elle occuperait 12,5 fois la capacité du plus grand ordinateur à mémoire unique — un ordinateur construit autour de la mémoire plutôt que du traitement — jamais construit. Il vous faudrait 12,5 fois la capacité du plus grand ordinateur jamais construit. Le cerveau humain contient environ 100 milliards de neurones, autant que d'étoiles que l'on pourrait compter dans la Voie lactée, 1 million de fois ceux contenus dans notre millimètre cube de cerveau de souris. Et le nombre estimé de connexions est un vertigineux dix puissance 15. C'est-à-dire dix suivi de 15 zéros, un nombre comparable aux grains individuels contenus dans une couche de sable de deux mètres d'épaisseur sur une plage de 1 km de long. Cela fait beaucoup de connexions, exactement comme le disait Chris tout à l'heure. Ensuite se pose la question de l'espace. Si nous ne savons même pas quelle quantité d'information un cerveau humain peut stocker, vous pouvez imaginer à quel point il serait difficile de la transférer dans un ordinateur. Il faudrait d'abord traduire l'information dans un code que l'ordinateur puisse lire.

Terrie : Remarquez comme nous disons que les ordinateurs lisent ? Il ne lit pas, mais bref. Et utiliser, une fois qu'elle est stockée. Toute erreur en la matière se révélerait probablement fatale. Et il va expliquer qu'il vous en faudra trois copies pour être sûr de tout avoir. Il faut avoir assez de place et il faut avoir trois copies. Nous continuons à lire ? Ensuite se pose une question de temps. Attendez, nous allons lire ceci. C'est un problème quand on rate des morceaux. Souvenez-vous donc qu'ils ont coupé le cerveau de la souris très, très fin, 25 000 coupes dans un millimètre cube. La même technique devrait être appliquée à votre cerveau, parce que seule une information très grossière peut être tirée des scanners cérébraux. L'information dans le cerveau est stockée dans chaque détail de sa structure physique : les connexions entre neurones, leur taille et leur forme, ainsi que le nombre et l'emplacement des connexions entre eux. Mais consentiriez-vous à ce que votre cerveau soit découpé de cette façon ?

Même si vous acceptiez que nous découpions votre cerveau en coupes extrêmement fines, il est hautement improbable que le volume entier de votre cerveau soit un jour découpé avec assez de précision et correctement réassemblé.

Terrie : Le cerveau d'un homme a un volume d'environ 1,26 million de millimètres cubes. Ils l'ont fait sur un millimètre cube de cerveau de souris. Mais un cerveau humain fait 1,26 million de millimètres cubes. Vous ne voudriez pas commettre d'erreur dans votre découpe. Si je ne vous ai pas déjà dissuadé de tenter la procédure, considérez ce qui se passe quand on tient compte du temps. Après notre mort, notre cerveau subit rapidement des changements majeurs, à la fois chimiques et structurels. Quand les neurones meurent, ils perdent bientôt leur capacité de communiquer et leurs propriétés structurelles et fonctionnelles sont rapidement modifiées, ce qui veut dire qu'ils ne présentent plus les propriétés qu'ils affichent quand nous sommes vivants. Mais plus problématique encore est le fait que notre cerveau vieillit. Il va expliquer combien de neurones nous perdons par jour à partir de l'âge de 20 ans. 85 000 neurones par jour. Nous en avons perdu beaucoup quand nous arrivons à nos 80 ans, mais il nous en reste encore plein. Nous ne manquons pas de neurones, même quand nous sommes vieux. Toute cette section porte sur le temps. Il faut le faire vite et il faut tout prendre.

Terrie : Ensuite il va parler du comment. Et nous laisserons cela de côté pour le moment aussi. Trois problèmes majeurs là, et comment cela va-t-il fonctionner ? Et il va expliquer qu'on ne pourrait tout simplement pas y arriver. Faire fonctionner dans un ordinateur la manière dont un cerveau fonctionne dans la vie réelle, même si on y mettait les données et toutes ces coupes. Mais voici le dernier morceau que je voudrais lire. Nos esprits sont-ils plus que la somme de leurs parties biologiques ? Revenons d'un paragraphe. La possibilité de téléverser vers des ordinateurs l'information contenue dans les cerveaux est totalement lointaine et pourrait être à jamais hors de portée. Je devrais peut-être m'arrêter là, mais je ne le ferai pas, parce qu'il y a plus à dire. Permettez-moi de vous poser une question en retour, Richard. Pourquoi voudriez-vous mettre votre cerveau dans un ordinateur ? J'ai peut-être une réponse utile, quoique inattendue, à vous donner après tout. Je supposerai que vous voudriez transférer votre esprit dans un ordinateur dans l'espoir d'exister au-delà de votre durée de vie, que vous aimeriez continuer d'exister à l'intérieur d'une machine une fois que votre corps ne pourra plus mettre en œuvre votre esprit dans votre cerveau vivant.

Terrie : Si cette hypothèse est correcte, cependant, je dois objecter. Imaginez que toutes les choses impossibles énumérées ci-dessus soient un jour résolues et que votre cerveau puisse littéralement être copié dans un ordinateur, permettant une simulation complète du fonctionnement de votre cerveau. Au moment où vous décideriez de transférer, Richard Dixon aurait cessé d'exister. L'image de l'esprit transférée vers l'ordinateur ne serait donc pas plus vivante que l'ordinateur qui l'héberge. Cela tient à ce que les êtres vivants, comme les humains et les animaux, existent parce qu'ils sont vivants. Vous pourriez penser que je viens d'énoncer quelque chose de totalement banal, frisant la stupidité, mais si vous y réfléchissez, il y a plus là-dedans qu'il n'y paraît. Un esprit vivant reçoit des informations du monde par les sens. Il est attaché à un corps qui ressent à partir de sensations physiques. Cela produit des manifestations physiques telles que des changements de rythme cardiaque, de respiration et de transpiration, qui à leur tour peuvent être ressentis et contribuent à l'expérience intérieure. Comment cela fonctionnerait-il pour un ordinateur ? Sans corps, il est peu probable que toutes ces entrées et sorties soient faciles à modéliser, surtout si l'esprit copié est isolé et qu'il n'existe aucun système pour percevoir l'environnement et agir en réponse aux entrées.

Terrie : Le cerveau intègre de façon continue et sans couture les signaux de tous les capteurs pour produire des représentations internes, fait des prédictions sur ces représentations, et finit par créer la conscience. Notre sentiment d'être vivants et d'être nous-mêmes, d'une manière qui demeure pour nous un total mystère. Sans interaction avec le monde, si subtile et inconsciente soit-elle, comment l'esprit pourrait-il fonctionner, ne serait-ce qu'une minute ? Comment pourrait-il évoluer et changer ? Si l'esprit, artificiel ou non, n'a ni entrée ni sortie, alors il est dépourvu de vie, exactement comme un cerveau mort. Autrement dit, après avoir fait tous les sacrifices évoqués plus haut, transférer votre cerveau vers un ordinateur aurait totalement échoué à maintenir votre esprit en vie. Vous pourriez répondre que vous demanderiez alors une mise à niveau et que vous demanderiez que votre esprit soit transféré dans un robot sophistiqué équipé d'un ensemble de capteurs capables de voir, d'entendre, de toucher, et même de sentir et de goûter le monde. Pourquoi pas ? Et que ce robot serait capable d'agir et de se déplacer et de parler. Pourquoi pas ? Mais même alors, il est théoriquement et pratiquement impossible que les capteurs et les systèmes moteurs requis fournissent des sensations et produisent des actions identiques, ou même comparables, à celles fournies et produites par votre corps biologique actuel.

Terrie : Les yeux ne sont pas simplement des caméras. Les oreilles ne sont pas que des microphones. Et le toucher ne se réduit pas à une estimation de pression. Par exemple, les yeux ne transmettent pas seulement la lumière, les contrastes et les couleurs. L'information qui en provient est combinée peu après avoir atteint le cerveau afin d'encoder la profondeur, la distance entre les objets. Et nous ne savons pas encore comment. Nous ne savons même pas comment cette information passe par l'œil. Et comment cela interagit-il avec notre cerveau ? Et il s'ensuit que votre esprit transféré n'aurait pas la possibilité de se rapporter au monde comme le fait votre esprit vivant actuel. Et comment nous y prendrions-nous seulement pour relier des sens artificiels à la copie numérique de votre esprit vivant ? Qu'en est-il du danger de piratage ou d'une panne matérielle ? Alors, non, non et non. J'ai essayé de vous donner mon avis scientifiquement fondé sur votre question. Et même si c'est un non catégorique de ma part, j'espère avoir contribué à apaiser votre désir de faire un jour mettre votre cerveau dans un ordinateur. Je vous souhaite une vie longue et en bonne santé. Bon, voilà tout ce qu'est notre esprit. Nous sommes faits de manière redoutable et merveilleuse. Notre intelligence n'est pas entièrement dans le cerveau.

Terrie : Nous sommes câblés de manière stupéfiante, comme Chris en parlait tout à l'heure. Et donc l'intelligence artificielle, telle que les long-termistes, telle que ces scientifiques et philosophes la conçoivent, n'est pas une menace. Elle ne va pas atteindre la compatibilité humaine dans la pensée et elle ne va pas prendre le contrôle du monde. Mais cela ne veut pas dire que ce n'est pas quelque chose dont nous n'avons pas à nous préoccuper. Nous avons quelques raisons de nous préoccuper de l'intelligence artificielle, et nous examinerons cela la prochaine fois. Ce que nous avons examiné ce soir, c'est pourquoi nous n'avons pas à nous inquiéter qu'elle prenne le contrôle du monde en 2029, comme Nick Bostrom l'a dit, en 2014. Mais nous avons bel et bien des préoccupations. Y a-t-il des réflexions ou des commentaires sur ce dont nous avons discuté aujourd'hui ? Rachel.

Rachel : J'ai simplement adoré ce que tu as lu là. C'était juste — waouh. Mais juste une petite question rapide. J'essaie de comprendre. Deux ou trois choses. Quand nous pensons à la pensée abstraite, l'IA ne peut pas avoir cela non plus. Elles ne peuvent pas penser de manière abstraite. C'était juste une réflexion que je voulais ajouter avant. Oui, la pensée analogique est abstraite. Comme Marie l'a dit, ce sont les paraboles. Non, elles ne peuvent pas avoir de pensées abstraites.

Terrie : J'essaie de penser à un exemple. Nous avons parlé des véhicules autonomes, mais il y a un certain nombre de choses sur lesquelles ils se sont heurtés à des problèmes. Je vais peut-être essayer de les retrouver pour la semaine prochaine.

Rachel : Merci. Je n'arrivais pas à penser à un exemple. C'est pour cela que je voulais te demander si c'était quelque chose aussi. Ce serait formidable de creuser cela davantage.

Terrie : Ouais, il y en a des vraiment évidents, mais ils ne me viennent pas à l'esprit en ce moment. Des choses qui relèvent simplement du bon sens pour nous. Un enfant apprendra dès son plus jeune âge ce qu'est un chien et il n'aura aucun mal, toute sa vie durant, à reconnaître des chiens dans toutes sortes de situations, toutes sortes de chiens. Il saura reconnaître un chien. Ce n'est pas comme ça pour un ordinateur. Vous mettez un chien dans un autre endroit, au milieu de gens, dans un champ ou n'importe où, il va peiner. Il ne peut pas transférer l'apprentissage d'un chien à un autre chien. Il faut mettre tous les chiens du monde et ensuite tous les chiens dans toutes les situations différentes. Cela fait partie de notre bon sens. Nous ne disons pas : est-ce que c'est un chien ? Parce que c'est un chien plus petit que celui-là. Nous voyons assez de comparaisons, même entre un chihuahua et un dogue allemand, pour savoir que ce sont tous les deux des chiens. Et nous n'avons pas eu à apprendre cela à l'école. Mais c'est un mauvais exemple, je vais réfléchir, à d'autres. Marie.

Marie : Je pensais que c'était les Psaumes 53, mais je ne crois pas que ce soit ça, là où il est dit que nous sommes faits de manière redoutable et merveilleuse, et qu'il me connaissait quand j'étais dans le ventre de ma mère. Cela me fait simplement penser à ça. Comment pourraient-ils jamais copier ce que Dieu a fait en faisant les êtres humains ? Ils ne peuvent pas. C'était tout.

Terrie : Ouais. C'est intéressant, parce que quand nous pensons au monde antédiluvien et à quel point ils étaient méchants avant le monde antédiluvien. Pourquoi ? Parce qu'ils essayaient de cloner des gens. Nous faisons la même chose avec l'IA. Oubliez le génie génétique. Ils essaient de fabriquer des automates. Nous aimons bien que notre vie soit rendue plus facile, mais nous sous-estimons la puissance de notre propre intelligence. Brodie.

Raymond : Cette fascination que nous avons pour l'idée que les ordinateurs sont meilleurs que nous. Est-ce que cela vient en partie du fait que le premier ordinateur a été celui qu'ils ont utilisé pour casser Enigma ? Parce qu'il a fait ce qu'eux ne pouvaient pas faire, parce qu'il était capable de faire plus de calculs en un jour que l'équipe de mathématiciens ne pouvait en faire. Et même s'il était manifestement bien moins intelligent qu'eux, parce qu'il était capable de faire plus de calculs et de casser ce code, nous en avons tiré cette idée que les ordinateurs sont plus intelligents que nous, alors qu'en réalité, manifestement, ils ne le sont pas.

Terrie : Ce n'est pas lui qui a cassé le code. Les gens qui manipulaient les données, les gens qui contrôlaient l'ordinateur, ce sont eux qui ont cassé le code. Ils ont utilisé quelque chose pour les aider à casser le code. Il a simplement fait quelque chose qui était trop difficile pour eux, mais il ne pouvait pas faire ce qui était facile pour eux.

Raymond : Merci.

Terrie : Nous allons terminer pour ce soir. Nous avons examiné ce dont il ne faut pas s'inquiéter à propos de l'intelligence artificielle. Nous avons comparé cela à nous-mêmes. La prochaine fois, nous examinerons ce dont il faut s'inquiéter à propos de l'intelligence artificielle. Nous conclurons par la prière. Marie, est-ce que tu peux conclure pour nous ce soir ?

Marie : Oui, tout à fait. Cher Dieu dans les cieux. Merci pour l'étude de ce soir. Et merci qu'elle ne fasse que nous aider à voir à quel point nous sommes faits de manière stupéfiante et qu'il ne peut y avoir aucune copie de ce dont tu nous as faits. Et je prie que, tandis que nous étudions ces choses, tu élargisses davantage nos esprits pour que nous puissions saisir non seulement les choses terribles qui sont envisagées par ces hommes et ces femmes intelligents et fortunés, mais aussi que cela mette davantage en lumière ce que nous sommes et ce que tu vas faire de nous en tant que peuple, et à quel point cela est et sera digne de louange. Et je te remercie de ce que nous sommes maintenant dans les heures du sabbat, et je prie que tu bénisses chacun d'entre nous. Alors que nous partons chacun de notre côté. Je te demande de bien vouloir bénir notre sommeil et de nous ramener reposés demain, et de bénir ce qui doit être présenté demain. En ton nom. Amen.

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Artificial Intelligence (Edited) - Terrie - 16 December 2022

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