Aperçu

Cet essai plaide pour fonder les bénéfices de l’IA sur le bien-être humain et sur la santé de nos institutions sociales. Il propose une voie pragmatique entre optimisme et pessimisme concernant l’IA et insiste sur le fait qu’il n’existe pas de définition universelle du bien-être. Néanmoins, il identifie des facteurs concrets qui contribuent à une vie épanouie—relations soutenantes, travail significatif, croissance et expériences émotionnelles positives—et souligne l’importance des infrastructures sociétales (éducation, État, marché et academia) pour façonner le bien-être sur le long terme. L’IA peut affecter le bien-être de manière positive ou négative et il est essentiel d’aligner le développement et le déploiement de l’IA avec ces objectifs. La conclusion centrale est qu’il faut des visions positives plausibles d’une société où l’IA est capable, ancrées dans le bien-être. Comme les technologies transformatrices passées, l’IA bouleversera fortement notre infrastructure sociale et notre vie quotidienne. Les auteurs soutiennent qu’il faut imaginer, envisager et construire activement des mondes façonnés par l’IA qui renforcent les institutions, permettent des buts qui donnent du sens et nourrissent les relations. Conscients des progrès rapides des modèles de base, ils soutiennent que les trajectoires de déploiement comptent: il faut viser à ce que les modèles comprennent le bien-être et puissent le soutenir, potentiellement via de nouveaux algorithmes et des données d’entraînement axées sur le bien-être. Les sections finales présentent des leviers concrets pour passer de la vision à la pratique.

Caractéristiques clés (puces)

Ancrer les bénéfices de l’IA dans les résultats concrets du bien-être et dans la santé de l’infrastructure sociétale (éducation, gouvernance, marchés, academia).
Adopter des mesures de bien-être opérationnelles pour guider les systèmes IA (ex. les concepts PERMA), en reconnaissant que la carte n’est pas le territoire.
Considérer le bien-être à long terme sur des horizons temporels étendus.
Traiter les modèles de base et leur déploiement comme des leviers critiques potentiellement transformateurs des vies et des institutions.
Rechercher des visions positives et plausibles d’un futur avec IA qui améliorent les relations, le sens et l’engagement.
Proposer des points de levier concrets pour la recherche et le design de produits qui intègrent les considérations de bien-être dans les modèles et les données.
Encourager le dialogue interdisciplinaire entre les sciences du bien-être et l’apprentissage automatique pour aligner les incitations et l’évaluation.

Cas d’usage courants

Des coachs IA abordables mais performants pour le développement personnel et l’auto-réflexion.
Des journaux intelligents qui aident à la réflexion et au suivi des progrès.
Des applications qui aident à trouver des amis, des partenaires ou des proches et à renforcer les relations.
Des outils qui aident à aligner les activités quotidiennes sur des valeurs personnelles et des buts de bien-être à long terme.

Setup & installation

# Récupérer l'article original pour lecture hors ligne
curl -L -o thegradient_ai_wellbeing.html "https://thegradient.pub/we-need-positive-visions-for-ai-grounded-in-wellbeing/"

# Alternative d'acquisition (sans dépendances)
wget -O thegradient_ai_wellbeing.html "https://thegradient.pub/we-need-positive-visions-for-ai-grounded-in-wellbeing/"

Quick start

Exemple minimal exécutable: calcul simple de bien-être inspiré par PERMA

# Score de bien-être PERMA-inspired simple
def wellbeing_score(positive_emotions, engagement, relationships, meaning, achievement):
return (0.2 * positive_emotions +
0.2 * engagement +
0.2 * relationships +
0.2 * meaning +
0.2 * achievement)
print(wellbeing_score(0.8, 0.6, 0.7, 0.9, 0.5))

Cet exemple illustre comment une métrique simple peut être utilisée pour évaluer les fonctionnalités IA à travers une lentille du bien-être. Le texte original indique l’usage potentiel de cadres comme PERMA comme ancrages fonctionnels, tout en reconnaissant la fragmentation théorique existante dans la recherche sur le bien-être.

Avantages et inconvénients

Avantages
Aligne l’IA sur l’épanouissement humain et l’expérience vécue.
Fournit des métriques concrètes pour la recherche et les décisions politiques.
Encourage la collaboration interdisciplinaire entre les sciences du bien-être et le ML.
Met en lumière l’importance des infrastructures sociétales à long terme.
Inconvénients
Le bien-être est un concept contesté avec plusieurs théories et proxys.
Les proxys peuvent mal représenter le bien-être réel s’ils ne sont pas choisis avec soin.
Mesurer le bien-être dans les systèmes IA nécessite une gouvernance, de la transparence et une évaluation continue.
Obtenir des visions positives demande une action coordonnée entre les institutions et les secteurs.

Alternatives (brèves comparaisons)

| Approche | Focus | Avantages | Inconvénients |---|---|---|---| | IA axée sur le bien-être | Bien-être et institutions | Correspond à l’expérience vécue; métriques actionnables | Proxies restent en débat; défis de mesure |IA axée sur l’économie | PIB/efficacité | Métriques claires; investissements évolutifs | Peut négliger le bien-être non économique |IA gouvernée | Gouvernance et sécurité | Garanties de sécurité; déploiement structuré | Déploiement potentiellement plus lent |