L'une des choses les plus embarrassantes à connaître beaucoup de gens de la tech, c'est de les écouter expliquer avec excitation une 'découverte très importante' qu'ils ont faite. Récemment, une connaissance a commencé à me casser les oreilles avec une découverte incroyable qu'il avait faite avec les LLM : la connaissance est structurée en langage ! On pourrait mettre un mot dans ChatGPT et il pourrait comprendre ce que vous vouliez ! Il a conclu que les LLM sont une découverte comparable à l'écriture.

Les humains normaux ont eu cette idée il y a environ un siècle ; mon interprétation la plus généreuse était qu'il avait découvert une version naïve et confuse du structuralisme ; Saussure via un jeu du téléphone. J'ai essayé de sortir rapidement de la conversation, d'autant plus qu'il semblait frustré que je ne voie pas les choses exactement comme lui - un nouveau comportement et probablement un symptôme de surutilisation des LLM.

Toutes les découvertes qui sont nouvelles pour vous ne sont pas réellement nouvelles. Par exemple, il y a Elon Musk qui s'émerveille de la complexité des mains ; je pourrais citer des artistes, des chirurgiens, des musiciens, des magiciens, des neuroscientifiques et des psychologues pour qui c'est du niveau débutant. Ou Palmer Luckey affirmant que 'personne n'a fait d'autopsie' du projet One Laptop Per Child - parce qu'il ne savait pas qu'il y a tout un livre à ce sujet appelé *The Charisma Machine*. À son point le plus absurde, on se souvient de Juicero, une entreprise qui vendait un presse-agrumes à 400 dollars qui faisait le même travail que de presser ses sachets de jus brevetés avec ses mains nues.

Écoutez, découvrir quelque chose qui est nouveau pour vous est excitant - demandez à quiconque m'a entendu crier sur les joies du beurre européen (plus gras) - mais vous ne pouvez pas prendre pour acquis que quelque chose qui est nouveau pour vous est nouveau pour tout le monde. Ces choses ont en commun une certaine incuriosité endémique chez un certain type d'enthousiaste de la tech, particulièrement ceux les plus intéressés par les startups et l'entrepreneuriat. Peut-être ont-ils été tellement isolés qu'ils n'ont pas réalisé que leur 'découverte' était bien connue ailleurs, ou peut-être que leur conception d'eux-mêmes est qu'ils sont les plus intelligents, et s'ils ne savent pas quelque chose, personne ne le sait.

Il faut une certaine dose d'orgueil pour se lancer sur un problème non résolu - il faut croire qu'on peut le résoudre. Mais ailleurs, cet orgueil est un handicap. Cela vous amène à faire des choses bizarres, comme annoncer que Freud a inventé l'introspection et que c'est un bonus que vous ne vous y adonniez simplement pas.

Quand je pense avoir observé quelque chose d'important, mon premier réflexe est d'aller dans une bibliothèque, ou sur Wikipédia, ou vers une personne compétente, et de voir ce qui a déjà été observé. Par exemple, quand j'ai eu une commotion cérébrale, je voulais voir si quelqu'un d'autre avait écrit sur la récupération. Quand je n'ai pas pu facilement trouver un récit, j'ai écrit le mien. Je reçois encore des emails à ce sujet, des années plus tard, de personnes suivant leurs propres commotions. Mais faire quelque chose comme cela nécessite de prendre pour acquis que d'autres personnes sont intelligentes, que des personnes intelligentes ont toujours existé, et que très peu de choses dans l'expérience humaine sont nouvelles. Cela nécessite de l'humilité intellectuelle - et une volonté de penser aux expériences des autres.

Alors que ce type particulier d'orgueil rend les gens incroyablement ennuyeux, ce n'est pas seulement un trait de personnalité agaçant. Il semble s'être infiltré dans le côté professionnel de la Silicon Valley également. Dans un passé récent, les gens qui faisaient des logiciels et du matériel comprenaient que leur travail était de servir leur client. C'était d'identifier un besoin, puis de le combler. Mais à un moment donné après la crise financière, les aspirants entrepreneurs ont eu l'idée que leur travail était d'inventer l'avenir, et que le travail des consommateurs était de suivre cet avenir inventé. Je suppose qu'ils imitent ce qu'ils pensaient que Steve Jobs faisait quand il a, par exemple, supprimé les lecteurs optiques du MacBook Air.

Mais Steve Jobs, comme on le sait, a échoué à inventer l'avenir dans les années 1980 et a été viré d'Apple. L'iMac, l'iPod, l'iPhone ont été construits avec un besoin en tête. L'iMac a gagné parce qu'il était facile à utiliser. L'iPod était plus facile à emporter avec soi qu'un lecteur de CD et une pile de CD. (C'était aussi un moyen de jouer les MP3 que vous aviez peut-être téléchargés illégalement.) L'iPhone avait l'App Store, qui a étendu son utilité bien au-delà de tout autre appareil mobile. À un moment donné, nos seigneurs de la Silicon Valley ont oublié que pour que leur vision de l'avenir soit adoptée, les gens devaient la vouloir.

Une partie de cela était de la chance - introduire le bon produit au bon moment. Mais chaque produit offrait aux consommateurs une proposition de valeur distincte. Bien sûr, les early adopters se sont précipités sur chacune de ces choses parce qu'elles étaient cool, mais les masses pas cool s'en fichent. Elles achèteront quelque chose si cela améliore leur vie de manière distincte.

À la place de la technologie de résolution de problèmes, les entreprises ont sauté sur des bandwagons successifs comme les NFT, le métavers et les grands modèles de langage. Ce que tous ces éléments ont en commun, c'est qu'ils ne sont pas construits pour vraiment résoudre un problème de marché. Ils sont construits pour enrichir les VC et les entreprises. Les NFT, comme la crypto, permettent aux VC de se débarrasser rapidement des investissements avec des périodes de blocage abrégées. Le métavers promettait d'enrichir des entreprises comme Facebook en faisant déplacer toutes les interactions sociales en ligne, où elles pourraient être surveillées et monétisées. De plus, le métavers de Facebook nécessitait l'achat de matériel, qui aurait ensuite besoin de mises à niveau régulières.

À un moment donné, nos seigneurs de la Silicon Valley ont oublié que pour que leur vision de l'avenir soit adoptée, les gens devaient la vouloir. C'est pourquoi les NFT, le métavers, et l'Oculus et le Vision Pro n'ont jamais vraiment trouvé leur clientèle. L'IA est, certes, plus utile - c'est bon pour organiser de grandes quantités de données, par exemple. Les LLM ont connu une adoption généralisée par les consommateurs, du moins tant qu'ils restent gratuits. Mais il n'y a vraiment qu'un seul client pour les LLM qui peut justifier l'énorme processus d'incinération de liquidités nécessaire pour les construire : le gouvernement américain.

Il ne peut y avoir que quelques gagnants sur les contrats gouvernementaux, cependant. Nous avons donc maintenant droit au spectacle de voir les entreprises d'IA se bousculer. OpenAI est peut-être la plus drôle, car elle tente de se positionner comme un produit grand public. Considérez Sam Altman disant au monde qu'il avait besoin de ChatGPT pour lui dire comment élever un bébé. Vous existez. J'existe. Nos parents n'avaient pas de LLM, ni même d'IA, et pourtant nous avons survécu à notre enfance, comme presque tous les autres que nous avons connus en grandissant parce que les taux de mortalité infantile aux États-Unis ont été extrêmement bas - comparés à la plupart du reste de l'histoire humaine - pendant des décennies. Les technologies qui nous ont permis de survivre à notre enfance étaient l'assainissement, les vaccins et les antibiotiques. Je parierais qu'un vaccin obligatoire contre la rougeole fera plus pour la survie des enfants américains que tout ce qu'OpenAI a accompli avec tous ses milliards de dollars à ce jour. En tout cas, je présume que ce qu'Altman a réellement fait, c'est embaucher une nounou.

Ou considérez Elon Musk nous parlant de nos futurs serviteurs robots humanoïdes. J'ai un serviteur robot. Plusieurs, en fait : un lave-vaisselle, une machine à laver pour mes vêtements et un sèche-linge. Ils ne sont pas très mobiles, et pourtant ils m'ont épargné un travail considérable. Mon frigo date des années 90, et mon micro-ondes n'est pas beaucoup plus jeune, et ces deux choses ont été remarquables dans ce qu'elles ont fait pour moi : rendre le stockage et la cuisson des aliments faciles, sans implication de l'IA. Il ne semble pas que l'IA puisse faire grand-chose pour améliorer les choses par rapport à la base que ces machines ont déjà établie, d'autant plus que ma technologie 'bête' n'a pas nécessité de mise à jour depuis plus de 20 ans. Économiser de l'argent a aussi de la valeur pour moi.

Les gens qui nous disent que l'IA dominera notre avenir et prendra nos emplois sont ceux qui espèrent que cela sera vrai. Ils espèrent peut-être cela parce que cela les fait se sentir importants, ou parce qu'ils veulent être milliardaires, ou parce qu'ils ne comprennent tout simplement pas les autres. Je pense que ce dernier point est sous-estimé. Si vous allez me fournir un serviteur robot, j'ai une barre très claire : il faut qu'il en vaille au moins autant la peine que mon lave-vaisselle.

Les gens normaux ne courent pas comme des poulets sans tête, essayant d'automatiser chaque partie de leur vie. En effet, il y a des endroits dans nos vies où l'efficacité n'est pas souhaitable. La planification des vacances est parfois suggérée comme un endroit où l'IA peut nous faciliter la vie. Pour moi, au moins, planifier les vacances est un plaisir en soi ; cela me permet de parcourir des informations sur un lieu, de considérer ce qui pourrait être amusant, et de m'imaginer le faire. Si j'ai des amis qui sont déjà allés à cet endroit, cela me donne une excuse pour leur parler, obtenir leurs recommandations. L'ensemble du processus aiguise l'anticipation que je ressens à l'approche de la date des vacances. Mais si je souhaite externaliser cela, je peux déjà le faire - c'est à cela que servent les croisières et les parcs à thème.

Les LLM sont, au mieux, une technologie d'entreprise qui peut faciliter certains types d'organisation de données, ou accélérer le codage. Cela n'a presque rien à voir avec la vie de la plupart des gens. Bidouiller du code est un hobby que beaucoup de gens de la tech apprécient et dont le reste d'entre nous se fiche simplement. Rendre plus facile l'écriture de code ne change pas le fait que je ne veux pas écrire de code. J'ai d'autres hobbies ! L'utilisation réelle des LLM dans la vie de la plupart des gens normaux, c'est de tricher aux devoirs scolaires. Pour les adultes, c'est rechercher des informations - les LLM sont en train de supplanter la recherche Google. Google dégradait son projet de recherche depuis un certain temps, et les résultats ne faisaient qu'empirer. Cela a ouvert la porte à une alternative, et les LLM sont passés. Combien de temps cela durera, je ne sais pas - les LLM eux-mêmes nécessiteront de l'argent à un moment donné et leurs résultats fréquemment inexacts (et parfois plagiés) tuent les sites web sur lesquels ils s'appuient pour générer des informations. Bien sûr, c'est plus inefficace de cliquer sur un produit de haute qualité, mais comment comptez-vous continuer à faire générer des informations de haute qualité par les gens ? Personne n'a résolu ce problème.

Parfois, l'inefficacité est structurelle. Prenez, par exemple, le marché boursier. Il n'est ouvert que pendant certaines heures, et seulement certains jours de la semaine. Cela signifie que pendant une panique, il y a une limite artificielle qui donne aux gens le temps de se calmer. C'est efficace ; c'est l'une des raisons pour lesquelles les actions individuelles subissent parfois une interruption de négociation pendant les périodes d'hystérie. Maintenant, considérez la crypto, qui est ouverte 24h/24, 7j/7, 365 jours par an : il n'y a aucun moyen de mettre en pause une panique. L'une des raisons pour lesquelles les krachs dans la crypto sont si énormes et si rapides est qu'il n'y a pas de disjoncteur à déclencher et pas d'interruption de négociation pour permettre aux traders de se regrouper. En fait, les paniques de la crypto sont sans doute exacerbées par l'absence de telles inefficacités.