À l'ère de l'IA, qu'est-ce que nous perdons ? — Observations d'une personne ordinaire en 2029

Auteur : danny

En 2029, pendant la fête de la mi-automne, il pleut à nouveau à Singapour. La pluie vient du côté du détroit, et lorsqu'elle atteint Tuas, le ciel semble si bas qu'il pourrait toucher ces centres de données sans fenêtres. Jiaming se tient dans le couloir, regardant l'eau de pluie glisser en couches sur le verre. En bas, quelques véhicules logistiques sans conducteur roulent le long des lignes blanches vers la zone de déchargement, tandis qu'un robot quadrupède s'arrête au bord d'une flaque, tel un chien réticent à mouiller ses pattes, calculant silencieusement pendant deux secondes avant de contourner la flaque et de continuer vers la salle des transformateurs. Plus loin, les grues automatiques du port se déplacent sous le rideau de pluie, et de temps en temps, une lumière rouge passe dans le ciel, peut-être un drone de police ou un appareil de vérification de la compagnie d'électricité.

I. En 2029, les gens parlent moins de l'IA

Il n'y a plus beaucoup de gens qui sortent leur téléphone pour prendre des photos de ces choses. Il y a trois ans, lorsque Punggol a permis aux gens ordinaires de monter pour la première fois dans un véhicule autonome, des parents avaient même amené leurs enfants pour l'expérience. Quand le véhicule arrivait à l'arrêt, tout le monde prenait d'abord des photos avant de monter ; aujourd'hui, un véhicule sans conducteur passe à côté de Jiaming, et c'est à peu près aussi banal que l'ouverture d'une porte automatique, personne ne s'arrête pour le regarder. Le véritable avenir de la vie ne ressemble jamais à un futur constant. Les lampes électriques étaient autrefois un miracle, puis il ne restait plus que la question "Pourquoi n'est-elle pas encore réparée ?" ; Internet était autrefois comme un autre monde, puis il est devenu un geste inconscient d'une personne qui fait défiler son téléphone dans un ascenseur. L'IA est la même, ce n'est que lorsque les gens ne parlent plus tous les jours de "l'IA" qu'elle entre réellement dans la société.

Jiaming a maintenant plus de cinquante ans, et ses cheveux sont devenus beaucoup plus gris qu'il y a quelques années. Il travaille toujours pour ce groupe d'assurance, mais l'entreprise n'est plus celle qui se gérait par Excel il y a trois ans. Ses revenus ont augmenté de près de 30 %, il a plus de clients, plus de produits, et les systèmes sont devenus plus complexes, mais le nombre d'employés n'a pas augmenté. Un coin de l'étage du service client est vide, les opérations de back-office traditionnelles ont diminué, et le nombre de diplômés junior programmateurs a été fortement réduit ; d'autre part, des termes comme gouvernance de l'IA, cybersécurité, risques robotiques, et assurance des modèles, qui n'apparaissaient autrefois que dans des rapports de conseil, sont devenus des départements avec des budgets, des responsables et des KPI.

Son ancien collègue Yongkang travaille dans le centre de données en bas. Il y a quelques années, Yongkang était encore le responsable de programme de l'assurance, puis il a été licencié et est maintenant responsable d'une partie des équipements automatisés, des entrepreneurs et des projets d'infrastructure. Sa fille Yining travaille pour une entreprise de systèmes énergétiques, et ces derniers temps, elle est occupée avec les centres de données et la gestion du réseau électrique ; son fils Houzai, lorsqu'il a postulé à l'université, n'a même pas été conseillé de mettre "savoir utiliser l'IA" en haut de ses compétences, tout comme personne ne dirait qu'il sait utiliser Google.

Si l'on regarde simplement la rue, 2029 est identique à 2026. Le métro est toujours bondé, les logements sont toujours chers, les parents ont toujours peur que leurs enfants échouent, les jeunes craignent toujours de ne pas trouver de travail, et les personnes âgées pensent que le monde devient de plus en plus rapide.

Mais Jiaming, en superposant ces trois années, réalise que la société a discrètement changé de système de valeurs : ce qui vaut encore de l'argent, ce qui ne vaut plus rien ; quelles compétences autrefois méprisées sont soudain devenues des goulets d'étranglement, et quelles compétences acquises en vingt ans sont devenues soudainement non rares du jour au lendemain.

Il se souvient souvent de ce premier après-midi. En feuilletant le calendrier, il revient trois ans en arrière, c'était aussi fin septembre, et il pleuvait.

II. Après cette pluie, Jiaming a annulé la visite de la maison

Ce jour-là, vers six heures du soir, Jiaming était assis dans une salle de réunion au 28ème étage de Raffles Place, avec un budget de quatorze pages devant lui. La réunion était terminée, et avant de partir, le directeur financier avait feuilleté le document jusqu'à la dernière page, entourant une phrase avec un stylo : "If productivity gains are structural, why is headcount still structural ?" ------ Si les gains de productivité sont permanents, pourquoi le nombre d'employés devrait-il aussi être permanent ?

Jiaming, âgé de quarante-six ans, est le directeur des opérations d'un groupe d'assurance régional et fait partie des premiers cadres à avoir promu l'IA dans l'entreprise. Il n'est pas un idéaliste technologique ; au début, l'entreprise n'avait aucune ambition de changer le monde avec l'IA, mais simplement une surcharge de service client, des coûts de réclamation trop élevés, et un développement informatique trop lent. Au début, l'IA aidait les employés à rédiger des courriels, à organiser des réunions, à résumer des PDF, puis elle a commencé à lire des polices d'assurance, à vérifier des documents de réclamation, à détecter des transactions anormales, et plus tard, l'agent de codage pouvait lui-même traiter des tickets, lire des dépôts, corriger des bugs et exécuter des tests. Auparavant, pour traiter une plainte, le service client devait naviguer entre plusieurs systèmes ; aujourd'hui, la machine a déjà organisé les polices d'assurance, les paiements, les réclamations et les plaintes d'un client au cours des dernières années, puis les remet à un humain pour jugement.

Au début, les employés étaient très contents, car cela réduisait les tâches répétitives, ennuyeuses et peu appréciées qu'ils devaient faire chaque jour ; la direction était également satisfaite, car les clients n'avaient plus à attendre aussi longtemps. Pendant ces années, la phrase la plus souvent répétée dans l'entreprise était : "L'IA n'est pas là pour remplacer les gens, mais pour permettre aux gens de faire un travail plus précieux". Cette phrase n'était pas trompeuse à l'époque, mais les problèmes sont apparus plus tard : lorsque l'outil rend vraiment les gens plus efficaces, cette efficacité est mesurée par le département financier.

Un département de dix-huit personnes est maintenant géré par douze personnes avec l'IA, tout en accomplissant la même charge de travail. Si l'année prochaine, les affaires augmentent de 40 %, cela ne pose aucun problème ; mais si les revenus ne prévoient qu'une augmentation d'un chiffre au cours des trois prochaines années, d'un côté, la demande augmente de 7 %, de l'autre, la capacité augmente de 30 %, que faire de cette capacité supplémentaire ? Pas besoin d'AGI pour répondre, Excel suffit.

Alors que Jiaming fixait ces chiffres, son téléphone a reçu une notification : GovTech a licencié 93 personnes. Dans une organisation d'environ 3900 personnes, lors de la première vague, 305 personnes ont été ajustées, 102 sont restées, 110 ont accepté une formation et un reclassement, et 93 ont quitté. Ce qui a vraiment arrêté Jiaming, ce n'était pas le chiffre "93", mais le fait que GovTech n'était pas en déclin, il recrutait encore, mais passait d'un modèle axé sur la gestion de projets et de fournisseurs à la possession à long terme de produits, nécessitant davantage de personnes réellement capables de faire des logiciels, des produits, des données et de la sécurité réseau.

Après avoir lu cela, Jiaming a soudain réalisé que le débat sur la question de savoir si cela comptait comme un "licenciement lié à l'IA" n'était pas si important. Au moins, GovTech n'a pas échoué, Singpass n'a pas disparu, et la demande de logiciels du gouvernement n'a pas diminué ; il pourrait même y avoir plus de travail, mais il ne nécessite plus les mêmes personnes pour faire les mêmes choses.

Une industrie peut prospérer de plus en plus, mais dire qu'une personne qui y a travaillé pendant vingt ans perd soudain sa place est plus troublant que la disparition de l'ensemble de l'industrie. Si le bateau coule, au moins on peut blâmer la tempête ; si le bateau va de plus en plus vite, mais que vous n'avez plus votre place, on finit par se demander si l'on est trop lent.

Ce soir-là, Jiaming rentre chez lui, et Hui Ling est en train de couper du papaye dans la cuisine. Ils avaient prévu d'aller visiter un condo de trois chambres à Upper Thomson samedi, qu'ils avaient regardé pendant plusieurs mois, calculé le CPF, demandé des prêts, et Hui Ling avait même enregistré des images de référence sur la disposition du salon. Elle demande si ils y vont toujours samedi, Jiaming reste silencieux un moment et dit simplement : "Pas pour l'instant". Hui Ling pense que c'est à cause des intérêts, mais il secoue la tête et dit que ce n'est pas à cause des intérêts. Elle le regarde sans poser d'autres questions. Après vingt ans de mariage, certaines choses n'ont pas besoin d'explications.

L'entreprise n'a pas encore licencié Jiaming, mais il n'ose déjà plus acheter de maison. Plus tard, les économistes appelleront ce comportement épargne préventive : lorsque l'incertitude concernant les revenus futurs augmente, les gens dépensent moins d'argent aujourd'hui et gardent des liquidités. D'un point de vue familial, c'est extrêmement raisonnable ; mais si cent mille familles font toutes la même chose, la rationalité se transforme en récession. Une maison qu'ils étaient prêts à acheter n'est plus achetée, la voiture est gardée quelques années de plus, le voyage à Hokkaido passe de dix jours à cinq, puis ils décident de ne plus y aller, tant que le réfrigérateur peut encore continuer à fonctionner, peu importe s'il fait un peu de bruit.

Le premier choc économique causé par l'IA ne se manifestera peut-être pas d'abord dans les statistiques de chômage. Il pourrait d'abord apparaître dans une visite de maison qui n'a pas eu lieu un samedi, car les gens ne dépensent pas seulement leur salaire d'aujourd'hui, ils dépensent leur confiance dans le fait qu'ils auront encore un salaire demain. Ce que l'IA ébranle en premier, c'est cette confiance.

III. Les gâteaux de lune de cette année n'avaient pas de jaune d'œuf

À l'occasion de la fête de la mi-automne, l'entreprise a tout de même distribué des gâteaux de lune. Avant, c'étaient des gâteaux à la pâte de lotus à double jaune d'œuf de l'hôtel Raffles, présentés dans des boîtes ressemblant à des écrins. Le plus jeune fils, Houzai, adorait attendre que Jiaming les coupe en deux pour voir si les deux jaunes d'œufs étaient bien répartis. Cette année, en ouvrant la boîte, il n'y avait que quatre gâteaux de lotus ordinaires, sans jaune d'œuf.

Dans le groupe de l'entreprise, quelqu'un a plaisanté en disant que la transformation de l'IA avait même transformé les jaunes d'œufs, et tout le monde a ri avant de reprendre le travail. Jiaming savait que ces gâteaux de lune sans jaune d'œuf et l'ajustement du personnel sur la table appartenaient en fait à la même chose. L'entreprise n'est pas à court d'argent, les bénéfices ultérieurs sont même meilleurs, mais une nouvelle évaluation des valeurs est entrée dans l'entreprise :

"Qu'est-ce qui vaut la peine d'être payé, qu'est-ce qui ne vaut pas ; ce qui nécessitait auparavant dix personnes pour être accompli, est-ce que cela vaut encore le salaire de dix personnes ?"

Le premier lot de licenciements incluait Yongkang. Cinquante ans, responsable de programme, il a travaillé avec Jiaming sur des projets pendant huit ans. Yongkang n'est pas mauvais, il est même très utile. Ce qui le rendait le plus précieux, c'était qu'il savait pourquoi les choses dans une grande organisation ne se déroulent jamais comme prévu. Quel fournisseur dit "pas de problème" un vendredi après-midi est le plus dangereux, quel département promet le plus rapidement lors d'une réunion, mais ne bouge jamais après, il le sait tous.

Ces choses étaient autrefois appelées expérience, et la véritable valeur de l'expérience réside dans le fait qu'elle ne peut pas être prise par les autres. Plus tard, toutes les réunions ont été enregistrées, l'historique des projets peut être consulté, les e-mails et les livrables des fournisseurs peuvent être lus par des modèles, et les risques sont recalculés automatiquement chaque nuit. L'IA n'a pas acquis les subtilités des vingt ans de Yongkang, mais l'organisation peut pour la première fois transférer une partie de la mémoire qui ne pouvait vivre que dans l'esprit humain. Yongkang n'est pas devenu moins intelligent, mais sa rareté a diminué.

Jiaming a personnellement discuté avec lui. Après que les RH aient parlé de la compensation, du préavis et de la transition de carrière, Yongkang n'a pas explosé, il a seulement demandé : "Est-ce que j'ai mal fait ?" Jiaming a répondu que ce n'était pas le cas. Yongkang a demandé à nouveau : "Alors pourquoi moi ?" Jiaming a silencieusement réfléchi pendant quelques secondes et a dit que les compétences requises à l'avenir étaient différentes.

Plus tard, il se souvient souvent de cette phrase. Une personne a travaillé dur pendant vingt ans dans un monde, sans commettre d'erreurs ni paresser, mais quelqu'un lui dit qu'il n'est plus adapté à ce travail.

Pourquoi les entreprises agissent-elles ainsi ? Ce n'est pas que les patrons deviennent cruels. Tant qu'il y a de la concurrence, c'est suffisant. Si Jiaming ne licencie pas, les concurrents licencient ; si un concurrent produit le même produit avec 20 % de moins de personnel, à un coût inférieur, il peut baisser les prix, augmenter les commissions et accroître le marketing. Dans quelques années, le conseil d'administration demandera à Jiaming pourquoi les concurrents ont déjà transformé la productivité de l'IA en bénéfices, et pas eux. Si Jiaming refuse, celui qui partira en premier pourrait être Jiaming, et le nouveau PDG continuera à faire la même chose.

L'endroit le plus cruel de l'économie moderne est parfois aussi celui qui est le plus civilisé : il n'est pas nécessaire que quelqu'un vous déteste, vous n'avez même pas besoin de faire d'erreur pour être éliminé. Il n'y a pas de malice, seulement de l'efficacité.

Après avoir perdu son emploi, Yongkang a d'abord postulé pour des emplois avec le même salaire que précédemment, puis a accepté une réduction de 15 % le mois suivant, et enfin a commencé à discuter d'une réduction de 25 % au troisième mois. À deux heures du matin, il consulte LinkedIn pour voir les promotions de ses anciens collègues ; à trois heures, il ouvre son application bancaire pour vérifier combien d'années il lui reste à rembourser son prêt immobilier. Ses économies ne sont plus une somme d'argent, mais un temps qui peut tenir quatorze mois, douze mois, dix mois.

Une personne ayant un emploi a toujours l'impression que le temps passe trop vite ; une personne au chômage découvre souvent que le temps semble soudainement trop lent. Nous disons toujours que le travail est fait pour gagner de l'argent, mais nous réalisons ensuite que le travail organise aussi notre temps, notre identité et notre dignité. Chaque jour, quelqu'un a besoin de vous, et vous comprenez alors pourquoi il faut se lever le lundi ; lorsque le travail disparaît, une personne perd non seulement son salaire, mais aussi ce sentiment d'"avoir encore une place dans le monde".

Quatre, après la disparition d'un salaire, il va vers l'avenir d'autres

Après le départ de Yongkang, les résultats financiers de l'entreprise sont devenus plus attrayants. Les coûts de main-d'œuvre ont diminué, la vitesse des règlements a augmenté, la livraison informatique s'est accélérée, la marge opérationnelle s'est élargie, et le prix des actions a augmenté. Jiaming, qui détient des actions de l'entreprise, a vu son patrimoine net augmenter.

Pour la première fois, il ressent clairement un paradoxe moral difficile à exprimer à l'ère de l'IA : il a signé la suppression d'un certain nombre d'emplois, mais grâce à cette disparition, il est devenu plus riche.

Un soir, il a étalé le rapport annuel sur son bureau, a tracé une ligne au crayon, voulant savoir où allait un salaire après sa disparition. L'argent ne disparaît pas dans le néant ; lorsque les salaires diminuent, une partie se transforme en bénéfices ; une partie des bénéfices revient aux actionnaires, une autre partie devient des dépenses d'investissement. Les dépenses d'investissement achètent des modèles, des services cloud, des serveurs et des équipements réseau ; les fournisseurs de cloud reçoivent de l'argent, puis achètent des GPU ; derrière les GPU se trouvent HBM, des wafers, des emballages avancés et des équipements semi-conducteurs ; les centres de données continuent d'acheter des terrains, des systèmes de refroidissement, de l'électricité et de nouvelles capacités de production d'énergie.

Au départ, le chemin de cent dollars était : l'entreprise paie des salaires, les employés les ramènent chez eux pour payer leur logement, manger, voyager, acheter une voiture, changer de réfrigérateur. Puis de plus en plus d'argent a pris un autre chemin : l'entreprise augmente ses bénéfices, le capital s'écoule vers les GPU, les puces, les centres de données, le réseau électrique, l'énergie et les actifs.

Les deux chemins peuvent faire croître le PIB, mais ils passent par des moyens totalement différents dans la société. Cent personnes recevant un salaire prendront cent décisions de consommation ; quelques actionnaires et un budget d'investissement recevant la même somme d'argent prendront un autre type de décision économique. Ainsi, il est tout à fait possible que l'avenir présente un monde déroutant pour beaucoup : le marché boursier est bon, le PIB est également correct, les dépenses en IA sont encore meilleures, les projets de semi-conducteurs et d'électricité sont très occupés, mais de nombreuses familles ont l'impression de vivre dans une récession économique.

Le PIB ne ment pas, et les gens ne mentent pas non plus ; ils vivent simplement dans un même chiffre avec des dénominateurs différents.

La révolution industrielle a déjà connu des fissures similaires. Lorsque Robert Allen a étudié la révolution industrielle britannique, il a utilisé le terme "Engels' Pause" pour décrire une période où la productivité et les bénéfices ont d'abord augmenté, mais où les salaires réels n'ont pas immédiatement suivi. Les machines ont poussé la capacité de production de toute la société vers le haut, mais cette capacité ne se transforme pas automatiquement en pouvoir d'achat pour chacun. Acemoglu et Restrepo ont ensuite appelé l'un des aspects de l'automatisation l'effet de déplacement, tandis que la création de nouvelles tâches par la technologie et le retour des gens dans le processus de production ont été appelés effet de réintégration.

Les deux forces se produisent, mais le problème est le temps qui les sépare. Les États peuvent attendre ce temps, les bureaux de statistiques peuvent attendre, mais les individus ne le peuvent pas forcément.

Les paiements hypothécaires de Yongkang doivent venir chaque mois. La manière la plus cruelle d'écrire l'histoire est de réduire des décennies de douleur à une phrase : "La main-d'œuvre a été réaffectée."

Cinq, lorsque quatre cycles tournent simultanément

Quatre mois après le chômage de Yongkang, Jiaming a assisté à un forum économique fermé. Le professeur a dessiné quatre cercles concentriques sur le tableau blanc, disant que pour comprendre l'ère de l'IA, il ne faut pas seulement se demander si l'économie va bien, car l'économie n'a jamais eu une seule horloge.

Le cercle le plus intérieur est le cycle de Kitchin, d'environ trois à cinq ans, lié aux stocks et aux cycles commerciaux courts. Jiaming ne veut pas acheter de condo, Yongkang ne veut pas changer de réfrigérateur, de plus en plus de familles annulent leurs voyages, et les détaillants constatent que les ventes ralentissent, réduisant ainsi leurs stocks, ce qui entraîne une baisse des commandes en amont. À ce niveau, l'économie semble effectivement très froide.

Le cercle extérieur est le cycle de Juglar, d'environ sept à onze ans, lié aux investissements en équipements et en capital des entreprises. Le fait qu'une famille ordinaire n'achète pas de réfrigérateur ne signifie pas qu'Amazon, Microsoft, Google, Meta et les entreprises d'IA achètent moins de GPU. Au contraire, plus la peur de prendre du retard est grande, plus les entreprises continueront à investir du capital pour acheter des machines, des serveurs et de la puissance de calcul.

Le cercle suivant est le balancement de Kuznets. À une échelle de temps plus longue, la question passe de "y a-t-il assez de serveurs ?" à "y a-t-il assez d'électricité, de terres, d'usines de wafers, de systèmes de refroidissement, de cuivre ?" Ainsi, de nouvelles centrales électriques, réseaux électriques, centres de données et infrastructures industrielles commencent à apparaître.

Le cercle le plus extérieur est le cycle de Kondratieff. Sur des décennies, ce qui change vraiment la société n'est jamais un produit particulier, mais une technologie générale qui réorganise les relations de prix dans toute l'économie. La vapeur a changé le prix des distances, l'électricité a changé le prix de l'énergie, Internet a changé le prix de l'information, et l'IA commence à changer le prix de la cognition et de l'exécution.

Ces cycles ne doivent pas nécessairement aller dans la même direction, donc un employé de banque peut se sentir en récession tandis qu'un ingénieur à Tuas est débordé ; les gens ordinaires commencent à épargner, mais les dépenses d'investissement des entreprises continuent d'augmenter ; les CBD réduisent leurs effectifs, tandis que les usines et centres de données à l'ouest recrutent. Ce ne sont pas des contradictions, mais simplement différentes personnes vivant dans différents cycles.

La théorie de Carlota Perez ajoute une couche de signification plus longue à ces cycles. Les révolutions technologiques commencent souvent par une période d'installation, où le capital entre en premier, les gagnants s'enrichissent d'abord, les infrastructures sont établies, et les anciennes compétences et organisations commencent à être détruites ; ensuite, la société atteint un point de basculement, car le progrès technologique est trop rapide, tandis que les institutions, l'éducation, la répartition des revenus et la capacité d'adaptation des gens ne suivent pas. Ce n'est qu'une fois que ces éléments se reconnectent que la technologie peut entrer dans un déploiement plus large.

C'est aussi pourquoi Jiaming a ensuite réalisé que ce qu'il fallait craindre le plus avec l'IA n'était peut-être pas que les modèles soient trop intelligents, mais que le temps soit différent. Les modèles se mettent à jour tous les six mois, un étudiant met quatre ans à terminer ses études universitaires, un adulte doit passer deux ans à se reconvertir, une centrale électrique prend de nombreuses années, un système éducatif encore plus de temps, et il peut falloir une décennie à une génération pour changer la perception de ce qui constitue un "travail décent".

Le temps des machines s'accélère constamment, mais la vie des gens ne peut pas être accélérée.

Six, plus les puces sont légères, plus le monde est lourd

Lorsque l'argent passe des salaires aux dépenses d'investissement, les lumières à l'ouest de Singapour deviennent de plus en plus brillantes.

L'IA semble légère sur l'écran : une invite, une boîte de dialogue, un modèle cloud, comme si l'intelligence n'avait rien à voir avec le monde physique. Mais lorsque Jiaming est entré pour la première fois dans un grand centre de données, il a compris que ce qu'on appelle "cloud" n'est en réalité que l'usine des autres. La salle des serveurs est froide et bruyante, les serveurs sont alignés, des câbles aussi épais que des bras passent au-dessus de sa tête, et le système de refroidissement fonctionne en continu.

Ce qu'on appelle l'intelligence artificielle doit finalement passer par le cuivre, la lumière, les wafers, HBM et les emballages avancés, les transformateurs, le gaz naturel, l'eau de refroidissement et le réseau électrique, ainsi que par une personne qui reçoit un appel à trois heures du matin pour revenir réparer une pompe.

L'intelligence devient de plus en plus légère, mais le monde qui soutient cette intelligence devient de plus en plus lourd.

Au cours des trente dernières années, les gens ont toujours pensé que la meilleure direction pour l'industrie était de se détacher du monde réel. Actifs légers, logiciels, plateformes, cloud, confiant les usines, les stocks, les terres et l'énergie à d'autres. Après que l'IA ait poussé cette voie à son extrême, le monde a fait un tour complet, et le goulot d'étranglement le plus important est revenu à l'électricité, aux terres, aux usines, aux équipements et au monde réel.

C'est pourquoi le chômage des cols blancs et l'expansion de l'industrie manufacturière peuvent se produire simultanément. L'IA utilise moins de programmeurs, mais nécessite plus de puces ; les puces nécessitent plus d'équipements et d'usines de wafers ; les centres de données nécessitent plus d'électricité ; l'électricité nécessite des réseaux électriques, de la production d'énergie, des ingénieurs et de l'entretien. Après la disparition des anciens postes, de nouveaux postes viendront bien sûr, mais l'histoire n'a jamais promis que les nouveaux emplois tomberaient naturellement entre les mains des chômeurs.

Sept, les machines commencent à entrer dans le monde réel

Après avoir perdu son emploi, Yongkang a envisagé sérieusement de devenir chauffeur de voiture privée, c'est-à-dire de Grab. Cette idée semblait intuitive : le bureau des cols blancs n'est pas sûr, alors il faut aller dans le monde réel ; ChatGPT peut rédiger des rapports, mais il ne peut pas sortir de l'écran pour appuyer sur l'accélérateur, n'est-ce pas ?

Mais peu de temps après, les voitures autonomes de Punggol sont passées des nouvelles à la vie quotidienne. Les consommateurs acceptent la logique de la conduite autonome sans même avoir besoin d'un culte technologique ; si une voiture est un peu moins chère, arrive un peu plus vite et a un taux d'accidents plus bas, la plupart des gens ne vont pas attendre quinze minutes de plus et payer quelques dollars de plus juste pour protéger un chauffeur qu'ils ne connaissent pas. Les entreprises veulent des coûts, les consommateurs veulent de la commodité, et le gouvernement veut de la sécurité ; ces trois désirs totalement différents aboutissent finalement au même résultat.

Les robots fonctionnent de la même manière : ils n'ont pas besoin de ressembler à des humains pour remplacer les humains. Les AMR dans les entrepôts n'ont pas besoin de jambes, les bras robotiques dans les usines n'ont pas besoin de visages, les drones n'ont pas besoin de mains, et les voitures autonomes n'ont pas besoin de ressembler à des conducteurs. Ce qui détermine vraiment les changements sur le marché du travail n'est pas de savoir si les machines ressemblent ou non aux humains, mais combien de machines une personne peut contrôler.

Auparavant, dix personnes déplaçaient chacune dix colis, puis une personne surveillait dix robots ; auparavant, dix agents de sécurité patrouillaient dix itinéraires, puis une salle de contrôle surveillait simultanément des caméras, des drones et des robots au sol. Ce qu'on appelle "l'automatisation" n'est souvent pas l'absence de personnes, mais plutôt une personne amplifiée pour en faire dix. La productivité augmente, et le besoin en main-d'œuvre diminue d'un niveau.

Yongkang n'est finalement pas devenu chauffeur de Grab, car il a lentement réalisé qu'échapper à l'IA en conduisant n'était pas nécessairement une évasion, mais simplement un report de quelques années avant de la rencontrer à nouveau. Plutôt que de fuir, il valait mieux embrasser. Finalement, il a trouvé un emploi dans un centre de données. Lors de son premier entretien, il a échoué parce que les autres lui ont demandé ce que signifiaient PUE, UPS, chiller, busbar, et il ne comprenait pas beaucoup de choses. À quarante-neuf ans, il est retourné en classe, sans les belles scènes des films inspirants ; des personnes beaucoup plus jeunes que lui répondaient plus rapidement, et chaque fois que le professeur mentionnait un terme, il devait rentrer chez lui et chercher sur Google, tandis que les étudiants de l'ITE utilisaient déjà Claude.

Il a ensuite dit à Jiaming que le plus difficile n'était pas d'apprendre, mais d'accepter à nouveau qu'il ne savait rien.

La dignité d'un homme d'âge moyen repose souvent sur le fait de "savoir". Vingt ans de carrière ne sont pas seulement un revenu, mais une familiarité avec le monde. La véritable cruauté de changer de carrière réside dans le fait qu'à quarante-neuf ans, une personne doit volontairement abandonner cette familiarité et reconnaître à nouveau son ignorance.

Finalement, il a trouvé un emploi, avec un salaire réduit de plus de vingt pour cent, mais après un certain temps, il a réalisé que son expérience passée n'avait pas complètement disparu. Il savait encore gérer les fournisseurs, suivre les progrès, traiter les exceptions, et juger quand le système n'était pas fiable ; simplement, les projets existaient dans Jira auparavant, et maintenant un transformateur pèse vraiment des dizaines de tonnes.

Le monde physique a redonné un prix à son expérience.

Huit, Quand les réponses ne valent plus rien

Jiaming a vraiment réalisé que l'éducation devait changer un mercredi soir.

Haozai a terminé un essai en anglais en quinze minutes, l'article était bon, bien structuré et avec une idée claire. Jiaming a demandé si c'était lui qui l'avait écrit, et son fils a répondu que oui ; il a ensuite demandé s'il avait utilisé l'IA, il a réfléchi un instant et a dit "un peu". Ce "un peu" signifie que l'IA l'a aidé à discuter du sujet, a posé quelques questions et a proposé trois structures, dont il a fait son choix ; après avoir terminé, la machine l'a aidé à trouver des failles logiques, et il a continué à corriger.

Alors, cet article, à qui appartient-il vraiment ?

Dans le passé, il y avait une hypothèse très pratique à l'école : la réponse d'un élève représentait ses capacités. Lorsque l'IA a séparé les réponses des capacités, l'éducation a dû redéfinir ce qu'elle devait mesurer.

L'éducation à l'ère de l'IA ne sera peut-être pas aussi facile que beaucoup l'imaginent, mais plutôt de plus en plus exigeante, car les réponses sont devenues soudainement bon marché. Auparavant, l'éducation se demandait "sais-tu calculer ?", mais à l'avenir, il sera plus important de se demander "sais-tu ce qu'il faut calculer ?" ------ savoir pourquoi et comprendre les raisons.

Une personne demande à l'IA d'analyser une entreprise, et l'IA peut fournir un rapport d'analyse de vingt pages ; une autre personne posera d'abord la question : dois-je évaluer une opportunité de trading de trois mois ou la valeur sur dix ans ? La croissance des revenus provient-elle des ventes ou des prix ? L'amélioration de la marge brute est-elle due à la structure des produits ou à la comptabilité ? Que se passera-t-il après que le plus grand client ait annulé une commande ? Quelles preuves devraient apparaître avant que je reconnaisse que j'ai eu tort ?

Le même IA, entre les mains de deux personnes, peut agir comme le même couteau entre les mains de différents chefs. Une fois que les capacités des machines deviennent plus égales, ce qui émerge vraiment entre les gens, c'est leur structure cognitive : une personne a-t-elle la capacité de clarifier des questions floues, a-t-elle une conscience causale, une conscience des preuves, sait-elle ce qui est une variable importante, peut-elle comprendre le contre-factuel ?

C'est aussi pourquoi les connaissances de base ne deviendront pas moins importantes avec la montée de l'IA, mais au contraire, elles deviendront plus importantes. Autrefois, une personne peu instruite obtenait une mauvaise réponse ; à l'avenir, elle pourrait obtenir une réponse parfaitement formulée, avec de beaux graphiques et une logique complète, mais qui est incorrecte dès la première hypothèse. C'est plus dangereux que l'ignorance.

Ainsi, les gens ont besoin de connaissances, non pas pour surpasser les machines, mais pour pouvoir les refuser lorsque cela est nécessaire. Apprendre à dire "non" est une compétence.

L'esthétique deviendra également plus précieuse. Quand une minute peut générer cent images, cent chansons, cent logos, la production n'est plus rare, mais le choix l'est. Savoir quelles quatre-vingt-dix-neuf images supprimer, pourquoi quelque chose est beau mais vulgaire, pourquoi un espace est luxueux mais inconfortable, pourquoi une phrase n'a aucun problème grammatical mais n'a pas d'âme humaine, ces choses qui étaient autrefois appelées compétences douces deviendront progressivement une productivité.

Les machines résolvent des possibilités, les humains décident ce qui mérite d'être conservé.

D'ici 2029, les examens de Haozai seront en fait plus complexes que ceux de sa sœur. Les essais à domicile seront moins nombreux, les soutenances en direct plus fréquentes, l'IA pourra être utilisée, mais les enseignants ne se contenteront pas de regarder la réponse finale, mais continueront à demander pourquoi cette question, pourquoi croire cette source, pourquoi ne pas avoir choisi une autre réponse, quelles preuves pourraient vous faire changer d'avis.

Une fois que l'IA a rendu "qu'est-ce que la réponse" trop facile, l'éducation devra finalement revenir à des questions plus anciennes : pourquoi y croyez-vous ? Sur quoi basez-vous votre jugement ? Que cherchez-vous à résoudre ?

La technologie, à son terme, a en fait ramené l'éducation à Socrate.

Neuf, Après l'égalité des capacités, la propriété commence à parler

L'IA a effectivement apporté une grande égalité. Un petit commerçant de Johor Bahru, qui ne pouvait pas se permettre d'avoir un avocat, un traducteur, un programmeur, une équipe de publicité et un analyste de données, peut désormais, avec quelques agents, acquérir une grande partie de ces compétences. Pour la première fois, les enfants de familles ordinaires peuvent avoir un tuteur individuel avec une patience illimitée, un vieil homme peut faire lire ses conditions d'assurance par l'IA, et une équipe de trois personnes peut faire des affaires multinationales valant des milliards.

Les capacités cognitives commencent à être fournies à bas prix, comme l'électricité, ce qui est un grand progrès. Cependant, l'égalité des capacités ne signifie pas l'égalité des richesses. Tout le monde peut avoir accès à l'IA, mais cela ne signifie pas que tout le monde possède des GPU, des centres de données, des terres, des marques, des clients, des droits de propriété intellectuelle et des actions.

Jiaming connaît un jeune entrepreneur nommé Akai, dont l'entreprise ne compte qu'une dizaine de personnes. Les agents écrivent du code, font du service client, gèrent la publicité et organisent des pistes de vente, et ses revenus approchent ceux d'une entreprise de cent personnes dans le passé. Après un financement, la valeur des actions d'Akai atteint sept chiffres. Une fois qu'il a fait fortune, il achète d'abord une maison, puis change de maison pour ses parents, achète des actions et investit dans l'entreprise d'un ami. Il n'y a rien de ridicule là-dedans, quand une personne perd de l'argent, elle cherche d'abord à survivre, une fois qu'elle a de l'argent, elle cherche à le conserver, et seulement après cela, elle parle d'idéaux.

Ainsi, la richesse créée par l'IA retournera bien sûr à la société, mais le chemin qu'elle emprunte a changé. Dans le passé, un revenu de dix millions passait par une centaine de bulletins de salaire, tandis qu'aujourd'hui, la même somme peut passer par quinze bulletins de salaire et quelques tableaux de capitalisation. L'argent est toujours là, mais il y a moins de mains qui le manipulent.

Ainsi, la plus grande différence de classe à l'avenir ne sera peut-être plus "qui peut utiliser l'IA". Tout le monde saura l'utiliser, la véritable différence deviendra lentement qui possède ce que l'IA a créé. La technologie peut démocratiser les capacités, mais la propriété ne se démocratisera pas d'elle-même.

Dix, 0,87 enfant et une politique sans réponse correcte

Alors que l'IA commence à réduire certains emplois, Singapour fait également face à un autre problème épineux : il n'y a pas assez de personnes.

Le taux de natalité continue de baisser, et le nombre de personnes âgées augmente. D'un point de vue purement de la main-d'œuvre, l'IA et les robots semblent arriver à point nommé. Pas de chauffeurs, il peut y avoir des voitures autonomes ; pas assez de personnel dans les entrepôts, on peut utiliser des robots ; avec plus de personnes âgées, il peut y avoir des équipements de soins ; avec un nombre limité de policiers, les drones et l'IA peuvent améliorer la couverture.

Mais la population n'est jamais seulement une main-d'œuvre. Un pays a également besoin de familles, de consommateurs, de contribuables, de communautés et de la prochaine génération. Les machines peuvent accomplir des tâches pour les gens, mais elles ne peuvent pas faire naître la prochaine génération pour un pays.

En attendant, les industries de l'IA, des puces, de l'énergie et des robots ont besoin des meilleurs talents, ce qui crée un triangle politique peu flatteur. Les travailleurs locaux récemment au chômage se demandent pourquoi ils ne peuvent même pas trouver de travail tout en continuant à attirer des talents étrangers ; les entreprises disent que sans ces talents, elles déplaceront leurs laboratoires ; les départements des ressources humaines disent que les enfants locaux ne suffisent déjà plus.

De leur point de vue, ces trois déclarations ne sont pas fausses.

Les politiques réellement difficiles ne consistent pas tant à choisir entre le vrai et le faux, mais plutôt à décider qui doit supporter le coût parmi plusieurs réponses correctes. Le gouvernement cherche également à éviter les pertes : interdire l'IA, et le capital partira ; laisser faire complètement, l'anxiété de la classe moyenne deviendra un vote pour le parti d'opposition ; fermer les portes aux mouvements de talents, les nouvelles industries pourraient partir ; tout ouvrir, les locaux se demanderont quel rapport cette croissance a avec eux.

Ainsi, la politique à l'ère de l'IA ne ressemblera pas à de la science-fiction, mais prendra la forme d'une série de termes bureaucratiques : SkillsFuture, assurance salaire, subventions pour reconversion, CPF top-up, allocations pour enfants, fonds de transformation IA. Chacun de ces termes semble petit pris individuellement, mais ensemble, ils répondent à une question que l'on n'a pas posée depuis deux cents ans : si la production nécessite de moins en moins de personnes, comment les revenus devraient-ils encore parvenir aux mains des gens ?

La formation à elle seule ne peut pas résoudre le problème. Une banque qui avait besoin de mille personnes dans le passé n'en nécessite plus que six cents avec l'IA ; vous pouvez former mille personnes pour qu'elles soient prêtes pour l'IA, la banque n'aura toujours besoin que de six cents. La formation résout les capacités, mais ne résout pas le problème de la capacité de production.

À ce stade, l'IA ne sera plus principalement un problème technologique.

Cela deviendra un problème de distribution.

Onze, Les villes ont beaucoup plus d'yeux

L'année où le père de Jiaming a eu soixante-dix-neuf ans, il a commencé à utiliser un assistant de santé.

Au début, le vieil homme n'y croyait pas, pensant que ce microduck ressemblant à Donald Duck ne pouvait pas comprendre la médecine. Puis un soir, il a eu des douleurs thoraciques, et le système a évalué le risque et a conseillé à la famille de ne pas attendre le matin, mais d'aller directement à l'hôpital. Finalement, il n'y avait rien de grave, mais depuis lors, il a accepté de l'utiliser.

Un jour, il a soudain demandé à Jiaming si cet appareil savait à quelle heure il s'endormait, et même à quelle heure il allait aux toilettes. Jiaming a répondu que cela devait être le cas. Le vieil homme a froncé les sourcils, disant que ce n'était pas bien, puis a ajouté après un moment : "Mais ne l'éteins pas, la dernière fois que je suis tombé, heureusement qu'il était là."

Jiaming a ensuite réalisé que c'était peut-être l'attitude la plus authentique de la plupart des gens face à la surveillance future. Nous n'aimons pas être vus, mais nous avons aussi peur de ne pas être vus. Un vieil homme qui tombe sans que personne le sache est plus effrayant que la perte de la vie privée ; un enfant disparu qui ne peut pas être retrouvé est plus effrayant que les caméras ; perdre toutes ses économies est plus effrayant que d'avoir un peu plus de surveillance bancaire.

Ainsi, la liberté n'est souvent pas retirée en un jour, mais est plutôt fragmentée en de nombreux petits morceaux, chaque fois en échange d'un bénéfice concret. Un peu plus de caméras, un peu moins de criminalité ; un peu plus de surveillance financière, un peu moins de fraude ; un peu plus de données routières, un peu moins d'accidents ; un peu plus de surveillance scolaire, les parents se sentent un peu plus en sécurité.

Chaque fois, cela semble raisonnable.

Finalement, la société devient différente.

Plus important encore, les caméras ne se contentent plus de regarder, elles commencent à comprendre. Auparavant, les caméras enregistraient, et après un incident, les gens allaient chercher ; plus tard, l'IA commence à juger les comportements anormaux, les bagarres, les objets laissés, les trajectoires de véhicules et les comportements suspects, puis transmet les rares cas aux humains. Au début, c'était bien sûr un système avec un humain dans la boucle, la machine suggère, l'humain décide ; mais lorsque la machine a raison quatre-vingt-dix-neuf fois sur cent, et qu'une personne doit examiner huit cents cas par jour, l'humain changera lentement, il commencera à croire au système.

L'humain dans la boucle devient finalement facilement un humain sur la boucle.

Les machines gèrent la routine.

Les humains ne traitent que les exceptions.

C'est plus efficace, et cela pourrait même être plus équitable, mais les zones grises deviendront de plus en plus rares.

Une fois, Jiaming a reçu une amende de circulation, le système a listé la vitesse, la position, les feux de signalisation et la vidéo, sans policier, sans débat. Sa première réaction a été que c'était juste, sa deuxième réaction a été que c'était ennuyeux. Le plus grand avantage de l'application de la loi par les machines, et son aspect le plus dépourvu d'humanité, est la même chose : elle ne se soucie pas de qui vous êtes.

Auparavant, un vieil homme traversait lentement la rue, un livreur s'arrêtait un instant, un étudiant avait un problème à la maison et rendait son devoir en retard, un vendeur de rue étendait un peu son étal, le fonctionnement de la société ne reposait pas seulement sur des règles, mais aussi sur quelque chose de difficile à écrire dans les lois ------ évaluer la situation, donner une chance, paiseh, laissez tomber.

L'IA peut bien sûr aussi apprendre les exceptions, mais une fois que les exceptions sont intégrées dans le système, elles deviendront à nouveau des règles.

Finalement, les villes pourraient être plus sûres, plus équitables, plus transparentes, et la corruption pourrait diminuer, mais l'espace pour "parler à quelqu'un" se réduira. Max Weber a dit que la société moderne tendait vers la rationalisation, les humains rendent le monde de plus en plus calculable, gérable et prévisible. L'IA pourrait pousser cette tendance à un niveau que l'on n'avait jamais pu atteindre auparavant, car ce n'était pas que la société ne voulait pas appliquer chaque règle, mais que l'application était trop coûteuse.

Une fois que les machines réduisent le coût d'application, les humains ont enfin la véritable opportunité d'appliquer sérieusement chaque règle qu'ils ont écrite.

Nous avons toujours craint que l'IA ne devienne de plus en plus humaine.

Peut-être que finalement, c'est l'inverse qui se produira.

La société humaine deviendra de plus en plus semblable à l'IA.

Douze, En 2029, Jiaming comprend enfin ces quatre cycles

En 2029, lorsque Jiaming se retourne, il réalise que les quatre horloges dessinées par le professeur n'étaient pas un jeu théorique, elles se sont vraiment manifestées dans la vie de différentes personnes. La plus courte horloge de Kitchin se retrouve dans les condos non achetés, le réfrigérateur de Yongkang qui a traîné pendant deux ans, la réduction des voyages et des dépenses au restaurant ; les cols blancs, après avoir ressenti l'impact de l'IA pour la première fois, voient d'abord une augmentation de l'épargne.

Juglar a investi dans le budget IA de l'entreprise, les serveurs des fournisseurs de cloud, les robots et les équipements d'automatisation. Les ménages hésitent à dépenser, tandis que les entreprises investissent davantage pour réduire les coûts futurs. Kuznets se concentre sur les centres de données, les usines de semi-conducteurs, le réseau électrique, la production d'énergie et les nouvelles infrastructures industrielles. L'IA semble être une révolution logicielle, mais elle pousse finalement le monde à construire davantage d'actifs lourds. Le cycle économique est le plus lent et le plus profond, modifiant les prix relatifs du travail, de l'énergie, de la cognition, de la terre, du capital et de la propriété.

À ce stade, l'avenir qui semblait incroyable commence à se concrétiser : le PIB peut continuer à augmenter, la production peut continuer à croître, mais l'économie n'a plus besoin d'augmenter le nombre de personnes participant à la production dans la même proportion. Une équipe de quelques personnes peut réaliser le travail d'une centaine ; un ingénieur peut superviser plusieurs agents pour accomplir le travail d'une équipe entière ; une personne peut gérer un groupe de robots.

La production n'a pas diminué.

Cependant, le nombre de personnes n'augmente pas à la même vitesse.

Cela aurait dû être ce que l'humanité a rêvé pendant des siècles. Nous avons inventé des machines dans l'espoir qu'elles travaillent à notre place, n'est-ce pas ?

Le problème est que nous avons mis deux cents ans à établir un autre système : la plupart des gens doivent d'abord prouver que le système de production a besoin de leur travail pour pouvoir obtenir un revenu, puis utiliser ce revenu pour acheter les biens produits par le système. L'IA commence à ébranler cette première phrase, mais la seconde n'a pas encore changé.

C'est là que réside la contradiction la plus profonde de l'ère de l'IA.

Les machines travaillant à la place des humains devraient signifier la liberté.

Dans une société où les revenus proviennent encore principalement du travail, cela signifie d'abord le chômage.

La même technologie peut être à la fois une libération et une menace, la différence ne réside pas dans la machine, mais dans le système.

La véritable valeur du point de basculement selon Perez réside ici. La capacité d'une révolution technologique à conduire à une prospérité généralisée ne dépend pas de la force de la technologie, mais de la capacité de la société à réorganiser la richesse, le travail, l'éducation et le temps.

2029 n'est pas une fin.

C'est même juste le début des véritables questions.

Treize, le jour où le réfrigérateur a été acheté

Après avoir reçu son premier bonus décent au centre de données, Yongkang n'est pas allé acheter des actions d'IA. Il a d'abord remboursé sa carte de crédit, puis est allé chez Best Denki acheter le réfrigérateur qu'il attendait depuis deux ans. Sa femme a longtemps hésité, mais a finalement choisi une marque japonaise un peu plus chère que le budget initial. Un mois plus tard, ils ont réservé à nouveau des billets pour Hokkaido.

La consommation est revenue.

Ce n'est pas parce que le rapport sur le PIB lui a dit que l'économie se redressait, mais parce qu'il a recommencé à croire qu'il aurait un revenu l'année prochaine.

Toutes les théories macroéconomiques complexes se résument finalement à cette petite chose : une personne ose-t-elle dépenser de l'argent aujourd'hui, en fonction de sa confiance dans l'avenir.

Cette année-là, pendant la fête de la mi-automne, Yongkang est allé chez Jiaming avec une boîte de gâteaux de lune. En l'ouvrant, il a découvert que les quatre gâteaux contenaient tous des jaunes d'œufs. Houzai s'est moqué de lui, lui demandant s'il avait des souvenirs douloureux. Yongkang a répondu : "Il y a eu une année où il n'y avait pas de jaune d'œuf, et j'avais peur de les voir."

Tout le monde a ri.

Le père de Jiaming était assis à côté, un appareil de santé lui rappelant qu'il ne pouvait pas manger de deuxième morceau aujourd'hui. Le vieil homme l'a traité d'intrus, mais n'a pas éteint l'appareil. Houzai discutait d'un devoir avec l'IA dans la chambre, le lendemain le professeur lui demanderait pourquoi il avait supprimé deux réponses fournies par le modèle. Dehors, une voiture autonome s'est arrêtée, un robot de livraison attendait l'ascenseur, et au loin, des lumières de drones clignotaient de temps en temps.

Personne n'a dit que l'avenir était arrivé.

Parce que le véritable avenir ne se déclare jamais ; c'est une déclaration de guerre. L'avenir s'intègre lentement et silencieusement dans la vie.

Quatorze, ce qui change vraiment le monde n'est jamais l'IA et les machines

Jiaming a lentement compris que la question la plus pertinente concernant l'avenir de l'IA n'est peut-être jamais de savoir si les machines auront des désirs. Les machines n'ont même pas besoin de désirs, car les humains en ont déjà suffisamment.

Les patrons veulent réduire les coûts parce qu'ils craignent la concurrence ; les employés commencent à épargner par peur du chômage ; les consommateurs acceptent les voitures autonomes pour économiser de l'argent et réduire le temps d'attente ; les parents utilisent des tuteurs IA par crainte que leurs enfants échouent ; les jeunes se tournent vers les puces, l'énergie et les robots par peur de la dévaluation de leurs compétences ; les personnes âgées acceptent la surveillance par peur de tomber sans que personne ne le sache ; le gouvernement augmente le nombre de caméras pour maintenir l'ordre ; le gouvernement attire des talents étrangers parce que les entreprises craignent de prendre du retard, tout en subventionnant la transformation locale par peur de perdre des voix.

Personne ne s'est assis dans une pièce fermée pour concevoir le monde de 2029.

Chacun a simplement fait un pas vers une direction qui lui semblait plus sûre et plus avantageuse.

Une fois que des millions de personnes ont fait ce chemin, il y a moins de personnes dans les bureaux, plus de machines dans les usines, plus de drones dans le ciel, moins de conducteurs sur les routes, moins de réponses standards dans les écoles, plus d'yeux dans les villes, l'énergie devient plus chère, le jugement devient plus coûteux, l'esthétique devient plus précieuse, la propriété devient plus importante, et l'espace gris des relations humaines se réduit lentement.

C'est ainsi que la technologie change vraiment le monde.

Elle ne commande pas l'humanité.

Elle change d'abord les prix.

Les prix induisent ensuite des choix.

Les choix forment des systèmes.

Les systèmes deviennent finalement la vie.

Une autre année de saison des pluies, Jiaming se tenait devant le centre de données de Tuas. Le tonnerre roulait depuis la direction du détroit, des dizaines de milliers de puces à l'intérieur travaillaient sans relâche, certaines écrivant du code, d'autres lisant des dossiers médicaux, d'autres contrôlant des robots, d'autres analysant des caméras, et certaines aidaient les humains à concevoir la prochaine génération de machines.

Dehors, un technicien d'une vingtaine d'années était accroupi pour vérifier les tuyaux de refroidissement, Yongkang parlait à un fournisseur non loin, Yining était de service au centre de contrôle de l'énergie à quelques kilomètres, et son père à la maison discutait avec une IA médicale pour savoir s'il pouvait manger un morceau de durian de plus ce soir.

Jiaming a soudain réalisé que ce monde n'avait pas été pris en charge par des robots.

Il avait simplement été revalorisé.

L'efficacité d'un programmeur au cours de la dernière heure, la mémoire organisationnelle de vingt ans d'un homme d'âge moyen, le temps passé par un conducteur derrière le volant, un kilowattheure, un terrain, un jugement, une esthétique, une faveur humaine, et la certitude d'une personne de pouvoir continuer à vivre pendant dix ans, ont tous été remis sur le marché pour être réévalués : combien vaut vraiment tout cela ?

Il se souvient de la boîte de gâteaux de lune sans jaune d'œuf d'il y a de nombreuses années. À l'époque, ils pensaient que l'entreprise avait simplement omis un jaune d'œuf. Plus tard, ils ont réalisé que c'était juste un coin du nouveau monde qui commençait à se dévoiler.

La révolution industrielle n'a jamais été que les machines changent d'abord la société, mais que les machines changent d'abord les prix. Les prix modifient les choix des gens, les choix des gens modifient les entreprises, les entreprises modifient les villes, les villes modifient la politique, et la politique revient finalement décider comment la richesse est répartie.

Ce que l'on appelle l'avenir vient probablement de cette manière. Il ne surgit pas soudainement un matin, mais se manifeste à travers une pluie, un budget, une visite immobilière annulée, un diplômé non admis, un robot qui ne sera plus photographié, un enfant découvrant pour la première fois que les réponses standards n'ont plus autant de valeur, un vieil homme acceptant que les machines sachent à quelle heure il se couche pour sa sécurité, une ville écrivant de plus en plus d'exceptions en règles pour plus d'équité.

Quand l'humanité se retournera un jour, elle réalisera qu'elle a avancé pas à pas pour éviter chaque risque immédiat et obtenir chaque avantage immédiat.

À ce moment-là, Jiaming comprendra qu'ils avaient mal posé la question dès le départ.

La véritable question n'a jamais été de savoir ce que l'IA deviendra finalement, mais plutôt ce que l'humanité est prête à laisser pour elle-même lorsque le calcul, l'exécution et les réponses deviennent de moins en moins chères.

Peut-être est-ce le jugement, la responsabilité, l'esthétique, les relations, la confiance, la propriété, la compréhension du monde réel ; ou peut-être est-ce une capacité qui devient de plus en plus importante après que les machines se sont renforcées : savoir pourquoi on fait quelque chose.

Les machines rendront le comment et le quoi de moins en moins chers.

Ainsi, l'humanité pourrait finalement devoir réapprendre le pourquoi.

La technologie, à la fin, revient à la philosophie.

Les humains sont vraiment fascinants.

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