Date
décembre 2019
Type
PublicationContexte
Article publié dans la revue Cités, Paris, Puf, no 80, dossier « L’intelligence artificielle : enjeux éthiques et politiques » dirigé par Vanessa Nurock.
Résumé
Le regain d’intérêt pour l’intelligence artificielle (IA) des années 2010 engendre des programmes « auto-apprenants », ceux des techniques du deep learning, dont les logiques de fonctionnement sont structurellement inintelligibles (principe de la « boîte noire »). Ces IA investissent progressivement les capacités d’invention et d’imagination, et tendent donc à se substituer aux tâches communément attribuées aux designers. Le risque est alors que le design ne devienne qu’une puissance de production de marchandises et de motifs automatisés. Face au formatage des expériences humaines dans ce qu’elles ont de plus singulier, quelles marges de manœuvre peut-on inventer ? Des contre-pouvoirs sont-ils encore envisageables ?
Notions
Personnes citées
Objets mentionnés
Date
mars 2021
Type
ConférenceContexte
Communication au colloque « Deep City: Climate Crisis, Democracy and the Digital », Lausanne, EPFL, 25 mars 2021
Résumé
Deep learning artificial intelligence (AIs) works by comparing and aligning “raw” or “labeled” data sets. This mimetic paradigm (remix of “data sets”) makes it difficult to discern “generated” copy of original. Therefore, the question of acceptance of a world shaped by AIs arises less in terms of replacement than in terms of recovery: an environment in which one could not distinguish what is produced, or not, with AIs. Another challenge, with the demand of ecological sobriety, is the increase of algorithmic rationality with generated shapes optimized to structural constraints. What about social and aesthetic dimensions of shaping? How can AIs be open to invention and curiosity?
Notions
Personnes citées
Objets mentionnés
Médias