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Cette prévision et ce contrôle seront peut-être toujours hors de portée : les arts, la philosophie et la psychologie n'ont-ils pas montré que les humains sont mus par des émotions irrationnelles ? L'ethnologie, les sciences sociales et économiques n'ont-elles pas démontré que le comportement d'un groupe ne peut se réduire à la somme des comportements individuels ? que les agents économiques agissent en fonction des perceptions qu'ils ont de leur environnement et qu'ils modifient ce dernier en retour ?
Oui mais il faut se rendre à l'évidence : Google, Amazon, Facebook et autres réussissent bien à anticiper et modifier nos décisions et comportements. Est-ce seulement lié à leurs capacités en marketing et en communication ?
Ce séminaire vise à ce que les étudiants étudient les principes de modélisation et de prévision utilisées en Intelligence artificielle et les confrontent aux autres disciplines qui analysent les jugements, décisions et comportements humains (arts, sciences humaines et sociales, sciences cognitives, marketing...). Le but pour les étudiants est de se former une opinion sur les capacités, limitations, risques et opportunités liés aux applications de l'intelligence artificielle à la prédiction et à l'influence.
Ainsi, la question à laquelle le séminaire tente d'apporter une réponse est :
Comment maintenir notre autonomie vis-à-vis du contrôle imposé par l'intelligence artificielle ?
Outre une part de lectures et discussions indispensables à l'appropriation du thème, le séminaire comprendra des rencontres avec des chercheurs et praticiens d'une ou plusieurs disciplines (a priori une voire deux disciplines par sous-groupe). Le séminaire donnera l'occasion de pratiquer des expérimentations en laboratoire et/ou en ligne.
L'objectif du séminaire est que les étudiants et étudiantes rédigent un article d'analyse qu'elles/ils s'efforceront de publier dans la presse ou les médias en ligne.
Programme du Séminaire
intelligence artificielle :
conférence mardi matin par deux professeurs en IA de CentraleSupélec
COMPARERlectures + interviews
étudier une autre discipline au choix (sciences, humaines et sociales, management, arts...)
lectures + entretien avec expert du domaineEXPERIMENTER
faire une expérience de modélisation ou influence des comportements
comment analyser la causalitéEVALUER
bénéfices, risques et limites
comment transmettre et éduquer
Bibliographie Causalité Pearl, Glymour & Jewell, Causality: A Primer (Causal Inference in Statistics)Philosophy Zygmunt Bauman, Postmodernity & its Discontents La société de Contrôle (wiki) Foucault, Surveiller et Punir
Hannah Arendt, Les Origines du totalitarisme Anticipations Rationelles Steven M. Sheffrin, Rational Expectations. 2d ed. Cambridge: Cambridge University Press, 1996. Lucas Critique, 1976 Sociology & Economics
Cahuc P & A. Zylberberg (2016). Le négationnisme économique et comment s'en débarrasser Artificial Intelligence Nick Bostrom, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies Leçon inaugurale de Stephane Mallat au Collège de France | Marketing Lilien, Arvind Rangaswamy & De Bruyn, Principles of Marketing Engineering and Analytics, 2017 Jeff Guess Ecole des arts de Cergy
AI and Poetry (Dazed) Laboratoires & projets Centre des Humanités Digitales EPFL Oxford Future of Humanity Institute Harvard Digital Lab for the Social Sciences Harvard Insitute for the Quantitative Social Sciencees Conferences Deliberation, Belief Aggregation and Epistemic DemocracyGeneral references CNIL, Comment permettre à l’Homme de garder la main ? Rapport sur les enjeux éthiques des algorithmes et de l’intelligence artificielle Henry Kissinger, How the Enlightment ends, The Atlantic Stephen Wolfram France Culture, Décoder la pensée Maciej Kuziemski Make or Break time for AI Havard Business Review Analytics France Culture Intelligence Artificielle |