L'IA n'efface pas l'expertise, elle l'amplifie. "Soyez vraiment bon dans un domaine particulier, et ensuite l'IA n'est qu'un turbocompresseur de votre capacité dans ce domaine." L'histoire montre que ce sont toujours les experts qui en bénéficient en premier, puis les outils se répandent et plus de gens deviennent des experts. C'est le paradoxe de Jevons encore une fois. @levie @stevesi @martin_casado

L'idée que nous allons automatiser le travail en construisant des versions artificielles de nous-mêmes pour faire exactement les choses que nous faisions auparavant, plutôt que de repenser nos anciens flux de travail pour tirer le meilleur parti de la technologie d'automatisation existante, a une saveur distincte de "cheval mécanique".

"L'IA ne remplace pas les radiologues" bon article Attente : des progrès rapides dans la reconnaissance d'images par l'IA vont supprimer des emplois en radiologie (par exemple, comme l'a prédit Geoff Hinton il y a presque une décennie). Réalité : la radiologie se porte bien et est en croissance. Il y a beaucoup de prédictions, à mon avis naïves, sur l'impact imminent de l'IA sur le marché du travail. Par exemple, il y a environ un an, on m'a demandé par quelqu'un qui devrait mieux savoir si je pense qu'il y aura encore des ingénieurs logiciels aujourd'hui. (Spoiler : je pense que nous allons y arriver). Cela se produit de manière trop large. Le post détaille pourquoi ce n'est pas si simple, en utilisant l'exemple de la radiologie : - les références ne sont pas du tout assez larges pour refléter des scénarios réels. - le travail est beaucoup plus multifacette que la simple reconnaissance d'images. - réalités de déploiement : réglementation, assurance et responsabilité, diffusion et inertie institutionnelle. - paradoxe de Jevons : si les radiologues sont accélérés par l'IA comme outil, une demande beaucoup plus importante apparaît. Je dirai que la radiologie n'était pas, à mon avis, l'un des meilleurs exemples à choisir en 2016 - c'est trop multifacette, trop risqué, trop réglementé. En cherchant des emplois qui vont beaucoup changer en raison de l'IA à court terme, je regarderais ailleurs - des emplois qui ressemblent à la répétition d'une tâche routinière, chaque tâche étant relativement indépendante, fermée (ne nécessitant pas trop de contexte), courte (dans le temps), indulgente (le coût de l'erreur est faible), et bien sûr automatisable compte tenu des capacités actuelles (et numériques). Même dans ce cas, je m'attendrais à voir l'IA adoptée comme un outil au début, où les emplois changent et se restructurent (par exemple, plus de surveillance ou de supervision que de travail manuel, etc.). Peut-être qu'à l'avenir, nous trouverons un meilleur et plus large ensemble d'exemples de la façon dont tout cela se déroule dans l'industrie. Il y a environ 6 mois, on m'a également demandé de voter si nous aurons moins ou plus d'ingénieurs logiciels dans 5 ans. Exercice laissé au lecteur. Post complet (l'ensemble de la newsletter The Works in Progress est assez bon) :