Certaines industries, comme l'aviation et les voitures autonomes, sont soumises à des réglementations strictes qui peuvent ralentir l'adoption de l'IA. Ces industries doivent répondre à des normes de sécurité et de fiabilité rigoureuses fixées par des organismes de réglementation comme la FAA et l'EASA.

Dans l'industrie aéronautique, les systèmes d'IA utilisés dans les aéronefs, le contrôle du trafic aérien et les véhicules aériens sans pilote (UAV) doivent subir des tests approfondis, des simulations et des processus de certification pour valider leurs performances dans diverses conditions et scénarios de vol. Les enjeux élevés de la sécurité aérienne nécessitent une approche prudente de l'intégration de l'IA, car un problème mineur pourrait faire reculer l'industrie pendant des années.

De même, les véhicules autonomes doivent répondre à des normes de sécurité rigoureuses fixées par les autorités de transport pour assurer la sécurité des passagers et des piétons. Les régulateurs exigent des tests et une validation approfondis des systèmes de conduite autonome avant de les autoriser à circuler sur la voie publique. Les préoccupations concernant les cas limites, comme la gestion des obstacles imprévus et des conditions météorologiques extrêmes, doivent être abordées, ainsi que les questions de responsabilité et de cybersécurité.

Le paysage réglementaire de ces industries évolue à mesure que la technologie progresse, mais les régulateurs ont pour tâche de trouver un équilibre entre la promotion de l'innovation et la garantie de la sécurité publique. Cela signifie que certaines industries peuvent être réticentes à adopter l'IA rapidement, car elles doivent donner la priorité à la sécurité et à la fiabilité plutôt qu'aux changements technologiques rapides.

Le calcul est une ressource rare, et on a fait valoir que dans le futur, le calcul sera comme l'or ou le pétrole - très demandé mais à offre limitée. Si l'AGI est vraiment transformatrice, ce sera une technologie extrêmement gourmande en ressources et coûteuse à maintenir en raison des immenses ressources de calcul requises.

Les entreprises et les gouvernements sont susceptibles de donner la priorité à l'allocation des capacités de l'AGI aux projets ayant le plus fort potentiel d'impact, comme l'exploration spatiale, la modélisation du changement climatique et la recherche biomédicale. Ces projets ambitieux et à fort impact auront probablement un accès prioritaire à l'AGI, laissant moins de calcul disponible pour les tâches plus banales et quotidiennes.

En outre, l'AGI nécessitera une supervision humaine solide, en particulier dans des domaines sensibles comme les soins de santé, l'application de la loi et l'élaboration des politiques. L'AGI fonctionnera principalement comme un conseiller plutôt que comme un décideur dans ces domaines, limitant davantage son application généralisée.

Les centres de données spécialisés, les réseaux haut débit et les exigences énergétiques des systèmes AGI peuvent également les rendre peu pratiques à mettre en œuvre sur chaque bureau. L'accès à l'AGI sera probablement soigneusement rationné pour prévenir les abus et s'assurer que la puissance de calcul n'est pas gaspillée sur des tâches qui peuvent être gérées par des systèmes d'IA moins gourmands en ressources.

En outre, le problème de la rareté de l'énergie pose un défi important au déploiement généralisé de l'AGI. Les coûts d'inférence et la consommation d'énergie de ces systèmes d'IA avancés sont estimés être au moins 10 fois plus élevés que les coûts d'entraînement. Cette croissance exponentielle des besoins de calcul pourrait limiter l'application pratique de l'AGI aux tâches quotidiennes, car l'énergie nécessaire pour alimenter ces systèmes peut être prohibitivement coûteuse ou tout simplement indisponible.

En résumé, la rareté du calcul, la nécessité d'une supervision humaine solide et la nature gourmande en énergie des systèmes AGI suggèrent que l'application généralisée de cette technologie peut être limitée, du moins à court terme. Les cas d'utilisation les plus transformateurs de l'AGI seront probablement réservés aux projets spécialisés à fort impact plutôt qu'aux tâches quotidiennes.

Les humains semblent de plus en plus valoriser l'interaction humaine et peuvent se révolter contre une adoption généralisée de l'IA. Il y a une tendance croissante des gens à exprimer de l'appréhension, voire de l'indignation, envers les nouvelles technologies d'IA. Par exemple, lorsque la vidéo générée par IA "Sora" a été publiée, elle a suscité un important contrecoup, de nombreuses personnes réclamant qu'elle soit interdite. Ce sentiment n'est pas isolé, car il existe de nombreux exemples de personnes s'opposant fermement à l'utilisation de l'IA générative, invoquant des préoccupations concernant son potentiel d'abus et ses impacts sociétaux négatifs.

En outre, certains secteurs et emplois peuvent être exemptés de la perturbation de l'IA en raison de la préférence des humains pour l'interaction avec d'autres humains. Par exemple, dans les industries créatives, le contenu créé par l'homme est souvent considéré comme plus précieux que le travail généré par l'IA. De même, dans les rôles de service à la clientèle, de nombreuses personnes préfèrent s'adresser à un représentant humain plutôt qu'à un chatbot IA.

Les plateformes en ligne prennent également des mesures pour faire face à la montée du contenu généré par l'IA, YouTube mettant en œuvre des politiques obligeant les créateurs à divulguer l'utilisation de l'IA dans leurs vidéos. Google supprime également le contenu SEO généré par l'IA des résultats de recherche pour donner la priorité au contenu organique rédigé par des humains. Ces mesures suggèrent une prise de conscience croissante de la nécessité de maintenir un équilibre entre les capacités de l'IA et les expériences centrées sur l'humain.

En outre, la rareté des ressources de calcul nécessaires pour alimenter les systèmes d'IA avancés peut limiter leur déploiement généralisé, les gouvernements et les entreprises étant susceptibles de donner la priorité à l'utilisation de l'IA pour des applications transformatrices à fort impact plutôt que pour des tâches quotidiennes. Cela pourrait contribuer davantage à une adoption plus lente que prévu de l'IA dans certains secteurs et rôles professionnels.

Dans l'ensemble, le potentiel de réaction humaine contre l'adoption de l'IA, la préférence pour l'interaction humaine dans divers contextes et les contraintes sur les ressources de calcul suggèrent que l'IA ne remplacera pas les emplois aussi rapidement que certains l'ont prédit. L'intégration de l'IA dans la société sera probablement un processus graduel et nuancé, façonné à la fois par les progrès technologiques et les valeurs humaines.

Les plateformes en ligne prennent des mesures pour faire face aux problèmes potentiels posés par le contenu généré par l'IA. Voici quelques-unes des principales mesures :

1. Exigences de divulgation du contenu : Des plateformes comme YouTube exigent désormais que les créateurs déclarent si leur contenu contient du matériel généré par l'IA. Cela permet aux spectateurs de prendre des décisions éclairées sur le contenu qu'ils consomment.

2. Signalement des utilisateurs et modération : Les spectateurs peuvent signaler le contenu généré par l'IA qui viole les directives de la plateforme, et les plateformes utilisent une combinaison d'IA et de modération humaine pour détecter et traiter ces violations.

3. Ajustements algorithmiques : Les plateformes peuvent ajuster leurs algorithmes pour donner la priorité au contenu créé par l'homme par rapport au spam généré par l'IA. Cela pourrait impliquer de déclasser les chaînes ou le contenu jugé être principalement généré par l'IA.

4. Interdictions du contenu généré par l'IA : Certaines plateformes peuvent mettre en place des interdictions totales sur l'utilisation de contenu généré par l'IA, en particulier dans les cas où il est utilisé pour manipuler les systèmes de la plateforme, comme le spam de référencement naturel (SEO).

5. Systèmes de vérification : Les sites Web peuvent développer de nouveaux mécanismes pour vérifier que les utilisateurs sont humains et empêcher les agents IA de parcourir et d'impacter leurs métriques, comme les revenus publicitaires.

Ces mesures suggèrent que les plateformes en ligne adoptent une approche proactive pour atténuer les impacts négatifs potentiels du contenu généré par l'IA, en donnant la priorité au contenu authentique créé par l'homme et en protégeant l'intégrité de leurs plateformes.

Bien que les progrès de l'IA soient indéniablement impressionnants, il existe plusieurs raisons pour lesquelles l'IA ne remplacera pas votre emploi aussi rapidement que certains pourraient le penser :

1. Réglementations strictes : Les industries comme l'aviation, les voitures autonomes et les soins de santé ont des normes de sécurité et de fiabilité rigoureuses que les systèmes d'IA doivent respecter grâce à des processus de test et de certification approfondis avant d'être intégrés. Cette approche prudente peut ralentir l'adoption de l'IA dans ces secteurs.

2. Rareté du calcul : Les ressources de calcul nécessaires aux systèmes d'IA avancés comme l'AGI (Intelligence Artificielle Générale) devraient être extrêmement rares et coûteuses. Les gouvernements et les entreprises sont susceptibles de donner la priorité à l'allocation de ces ressources à des projets à fort impact, comme l'exploration spatiale, la modélisation du changement climatique et la recherche biomédicale, plutôt qu'aux tâches quotidiennes.

3. Préférence humaine pour l'interaction humaine : Il y a une tendance croissante des gens à exprimer de l'appréhension, voire de l'hostilité, envers l'IA, en particulier dans les industries créatives. Les humains peuvent continuer à valoriser les interactions humaines, ce qui entraînera une résistance contre l'adoption généralisée de l'IA dans certains domaines.

4. Réaction et réglementation potentielles : Les plateformes en ligne et les moteurs de recherche prennent déjà des mesures pour limiter l'utilisation du contenu généré par l'IA, comme le supprimer des résultats de recherche ou exiger une divulgation explicite. Cela pourrait limiter l'impact de l'IA sur certains secteurs et emplois.

5. Contraintes énergétiques : Les immenses besoins énergétiques des systèmes d'IA à grande échelle, comme ceux nécessaires à l'AGI, pourraient poser un défi important à leur déploiement généralisé, car les infrastructures énergétiques actuelles peuvent ne pas être en mesure de soutenir cette demande.

En conclusion, bien que les progrès de l'IA soient indéniablement transformateurs, la combinaison d'obstacles réglementaires, de rareté du calcul, de préférences humaines et de réactions potentielles suggère que l'IA ne remplacera pas les emplois aussi rapidement que certains pourraient le craindre. L'impact futur de l'IA sur le marché du travail sera probablement plus nuancé et progressif que les prédictions sombres souvent formulées.