Le professeur Judea Pearl, le pionnier qui a inventé le raisonnement causal en IA affirme que la mise à l’échelle, le scaling, ne nous sauvera pas.

Il y a des « Des limitations mathématiques qu’il est impossible de franchir par simple passage à l’échelle. »

La dure réalité : les étudiants n’apprennent pas comment fonctionne le monde. Ils apprennent comment nous le décrivons.

Ce constat trouve un écho chez la plupart des biologistes : la découverte de médicaments se heurte au même obstacle. Nous disposons d’une quantité considérable de données génomiques, mais la plupart des modèles d’IA se contentent de repérer des schémas dans les articles publiés, et non dans les données biologiques brutes.

Ils apprennent ce que les scientifiques pensent être la cause des maladies, et non ce qui les provoque réellement.

La révolution causale de Pearl ?

C’est ainsi que l’on passe de « ce gène est corrélé au cancer » à « ce gène cause le cancer » — et que l’on conçoit enfin des médicaments efficaces.

Nous construisons des perroquets très chers, mais qui sont plébiscités car ils vont détruire les emplois des classes moyennes et stopper la tendance l’erosion de la profitabilité du capital pour quelques années… au prix externalisé de dépenses considérables de répartition pour maintenir l’ordre social!

Privatisation des gains et socialisation des couts!