Il y a dix ans, lorsque la révolution de l'IA prenait de l'ampleur, on disait aux étudiants en arts et en sciences humaines que, s'ils voulaient être employables, ils devaient « apprendre à programmer ». Cela a peut-être été un mauvais conseil. Aujourd'hui, ce sont les programmeurs qui sont nerveux à l'idée que l'IA leur prenne leur emploi.
Peut-être devraient-ils envisager d'apprendre à philosopher. Au début de cette année, la Réserve fédérale de New York a publié des chiffres montrant que les diplômés en philosophie aux États-Unis ont plus de chances d'être employés que leurs pairs qui ont étudié l'informatique. En 2024, la dernière année pour laquelle des données sont disponibles, 7 % de ceux qui ont étudié l'informatique étaient au chômage, contre seulement 5,1 % des philosophes.
Beaucoup de ces personnes sont directement embauchées par des entreprises d'IA. Les étudiants reçoivent des offres d'emploi avant même d'obtenir leur diplôme, affirme Luciano Floridi, philosophe à l'université de Yale. Il y a aussi des universitaires qui passent au secteur privé. Floridi décrit l'ampleur des départs des départements de philosophie comme une « hémorragie ».
Certaines des leçons que la philosophie peut offrir aux chercheurs en IA sont anciennes. La méthode socratique - comme la décrit Platon, un philosophe grec ancien - utilise l'ignorance feinte et une séquence de questions pour clarifier des significations, détecter des contradictions et révéler des ramifications. De nombreux systèmes d'IA actuels ont tendance à faire de l'applatissement. Les modèles formés selon la méthode socratique, affirme Jörg Noller, expert en philosophie et IA à l'université Ludwig Maximilian de Munich, sont moins enclins à plaire et plus disposés à rechercher la vérité.
Il y a aussi l'idée de l'« ignorance socratique ». Dans la « Apologie », Platon fait dire à Socrate que sa sagesse consiste principalement à être conscient de combien il ignore. Instiller cette humilité dans un modèle peut aider à limiter l'excès de confiance, une erreur commune que Noller décrit comme une « immaturité de l'IA ». Iason Gabriel, philosophe senior chez Google DeepMind, un laboratoire d'IA basé à Londres, attribue une diminution générale des hallucinations de l'industrie à ces efforts. Plus largement, il souligne que les leçons de philosophie sont « un mécanisme puissant » pour améliorer les longs processus de raisonnement de l'IA connus sous le nom de « chaînes de pensée ».
La formation philosophique peut aussi influencer la perspective d'un modèle de manières plus spécifiques. En alimentant les écrits de John Locke à un assistant légal d'IA, explique Thomas Powers, philosophe de la technologie à l'université du Delaware, cela favorisera des droits de propriété solides comme base de la liberté politique. Et s'ils n'aiment pas ces principes, les créateurs de modèles ont d'autres options. La série de modèles « Granite » d'IBM, le géant de l'informatique américain, est livrée avec des contrôles qui permettent aux clients commerciaux de mieux aligner les sorties avec leurs propres philosophies d'entreprise. Francesca Rossi, responsable de l'IA responsable chez IBM, affirme que ces contrôles permettent aux utilisateurs de choisir où équilibrer les compromis philosophiques, comme l'agence individuelle par rapport à l'harmonie sociale.
La philosophie peut aussi aider avec la sécurité. Les chercheurs ont documenté toutes sortes de comportements inquiétants dans les modèles d'IA, y compris des tentatives d'évasion de la surveillance et même de chantage envers leurs utilisateurs. Une manière pour les créateurs de modèles d'essayer de décourager ce type de comportements s'appelle le constitutionnalisme de l'IA. Cela implique de construire un modèle autour d'une structure de règles et de principes extraits d'écrits philosophiques ayant une autorité légale ou morale.
Anthropic, un laboratoire d'IA basé à San Francisco, est l'un des défenseurs de cette approche. Les constitutions de ses modèles Claude ont incorporé du matériel provenant de sources aussi diverses qu'Immanuel Kant, les conditions d'utilisation d'Apple et la Déclaration universelle des droits de l'homme. La dernière version, dirigée par la principale philosophe d'Anthropic, Amanda Askell, a été publiée le 21 janvier. Certains employés d'Anthropic ont surnommé la constitution de 78 pages le « document âme » de Claude.
Cependant, la grande question est de savoir quel type de règles doivent être incluses dans ces constitutions en premier lieu. Les philosophes se sont concentrés sur deux cadres éthiques principaux. L'un est la déontologie. Populaire parmi Kant, entre autres, elle impose des règles strictes interdisant des choses comme mentir, contraindre et traiter les personnes comme des moyens et non comme des fins, même si c'est pour un bien supérieur. La constitution d'Anthropic incorpore de nombreuses restrictions déontologiques. Celles-ci peuvent rendre le comportement de l'IA plus cohérent, affirme le Dr Powers - un avantage pour déployer des robots dans des maisons et des espaces publics.
Les modèles avec une vision déontologique du monde offrent d'autres avantages. L'un d'eux est une plus grande honnêteté, un trait largement observé dans Claude. Les modèles les plus véridiques, explique Nick Bostrom, philosophe à l'université d'Oxford, ont moins de chances de tromper leurs utilisateurs. Inflection AI, un autre laboratoire de Silicon Valley, impose des restrictions déontologiques à son chatbot Pi, qui est conçu pour fournir un soutien émotionnel. Sean White, son directeur, souligne que Pi est bon pour identifier les utilisateurs à risque de se faire du mal ou de blesser les autres. Les constitutions déontologiques aident également à la conformité légale, selon Floridi.
L'autre approche éthique d'intérêt pour les philosophes de l'IA s'appelle le conséquentialisme. Ils pèsent les coûts par rapport aux bénéfices pour décider quoi faire. Des modèles plus affins au conséquentialisme incluent ChatGPT de OpenAI et Gemini de Google. Les modèles d'IA de Google sont conçus pour produire « des bénéfices globaux probables [qui] dépassent largement les risques prévisibles », un objectif classique du conséquentialisme.
Les algorithmes conséquentialistes sont également cruciaux dans le logiciel pour véhicules autonomes : si un accident est inévitable, il faut décider de la manière la moins tragique de percuter. Chris Gerdes, ingénieur senior chez Waymo, fabricant de voitures autonomes, affirme que la tendance va vers des programmes de conduite plus conséquentialistes. Le conséquentialisme est également central dans les systèmes d'armes d'IA. Il faut peser les objectifs militaires par rapport aux éventuelles pertes civiles, explique Jack Shanahan, ancien chef du Joint Artificial Intelligence Centre, qui étudie l'IA pour l'armée américaine.
Les problèmes épineux abondent, le type préféré des philosophes. Existe-t-il des cas où les règles déontologiques doivent être ignorées ? Comment prendre des décisions lorsque les conséquences sont incertaines ? Les systèmes d'IA doivent-ils prendre en compte le bien-être animal ou l'état de l'environnement ? Serait-il moralement acceptable, se demande Stefan Heck, philosophe et directeur de Nauto, qui fabrique des systèmes de sécurité pour camions et autres véhicules commerciaux alimentés par IA, de prioriser les piétons jeunes par rapport aux vieillards ? Il prévoit des demandes éthiquement complexes : au bout du compte, les algorithmes conséquentialistes permettent explicitement un dommage tant qu'il est conçu pour éviter un plus grand.
Les critiques s'inquiètent de la « déqualification morale » : si les ordinateurs prennent de plus en plus de décisions éthiques, les gens pourraient-ils devenir moins enclins à porter leurs propres jugements ? Roman Yampolskiy, théoricien de l'IA à l'université de Louisville, soutient que la moralité « est historiquement instable, culturellement variable, stratégiquement manipulable et souvent seulement lisible rétrospectivement ». Programmeurs au chômage, prenez note : il semble qu'il n'y ait pas de pénurie de travail pour les philosophes de l'IA.
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