Davantage de connaissances peuvent conduire à de meilleurs choix. Dans de nombreux cas, c’est une idée solide. Découvrir des risques que nous ignorions, étudier des cas passés et comprendre les différences entre les options peut nous aider à éviter davantage d’erreurs. L’IA peut nous aider à accéder rapidement à ces connaissances. Pourtant, quelle que soit l’augmentation de nos connaissances, une condition humaine ne change pas : nous ne pouvons pas essayer plusieurs fois la même vie, puis ne conserver que le résultat qui s’est révélé le meilleur.
Imaginons une personne qui se demande si elle doit vivre dans une autre région ou rester là où elle se trouve. Elle peut recueillir de nombreuses informations sur le coût de la vie, le travail, l’éducation, les transports et le climat. Les expériences de personnes ayant fait des choix similaires peuvent également être utiles. Malgré cela, elle ne peut pas vivre simultanément la version d’elle-même qui est partie et celle qui est restée, puis les comparer plusieurs années plus tard. La connaissance éclaire un choix, mais elle ne conserve pas la vie qui n’a pas été choisie comme groupe expérimental.
Ce fait ne diminue pas la valeur de la connaissance. Il précise plutôt ce que nous devons en attendre. La connaissance ne sert pas seulement à déterminer complètement l’avenir ; elle aide aussi à distinguer ce qui est connu de ce qui ne l’est pas. Elle peut également nous aider à vérifier quelles conditions comptent pour nous et, après avoir choisi, à comprendre pourquoi nous avons pris cette décision.
Lorsque l’IA présente de nombreux cas, nous pouvons être tentés d’appliquer à nous-mêmes le choix qui a bien fonctionné en moyenne. Mais même des personnes dont les situations semblent identiques peuvent différer par les relations qu’elles veulent préserver, le temps dont elles disposent et les risques qu’elles peuvent assumer. Utiliser les connaissances du passé pour envisager des possibilités futures est différent du fait de confier sa vie aux résultats du passé. La connaissance peut fournir des éléments de jugement, mais elle ne peut pas décider automatiquement de ce qu’une personne ne veut pas perdre.
Lorsque nous utilisons l’IA et la connaissance, nous devons donc nous demander non seulement « Qu’est-ce qui est correct ? », mais aussi « À quelle condition de mon propre jugement cette connaissance se rapporte-t-elle ? » Une statistique peut compter parce qu’elle pourrait modifier notre choix. L’expérience de quelqu’un peut compter parce qu’elle nous aide à remarquer une valeur que nous avions négligée. Ce n’est pas par sa quantité que l’information se relie à notre propre choix, mais lorsque la relation entre connaissance et jugement devient visible.
Sai＊aus vise à ne pas confondre l’augmentation des connaissances avec le remplacement du jugement humain. L’IA peut organiser de grandes quantités d’informations, présenter différents points de vue et clarifier les conditions nécessaires au jugement. Elle peut ensuite laisser à l’être humain l’espace pour se demander : « Dans ces conditions, que choisirais-je ? » La connaissance ne devrait pas devenir un substitut à une réponse, mais un point d’appui pour comprendre un choix au sein d’une vie limitée.
Nous ne pouvons pas tout savoir avant de commencer à vivre. Nous choisissons tout en apprenant, nous apprenons de nouvelles choses tout en choisissant, puis nous emportons les résultats dans notre jugement suivant. Même si l’IA augmente la vitesse à laquelle nous pouvons accéder aux connaissances, cet enchaînement ne disparaît pas. Précisément parce qu’en savoir davantage ne nous permet pas d’essayer la vie encore et encore, la seule question qui compte n’est pas « Jusqu’où va mon savoir ? » Il nous faut aussi nous demander jusqu’où ces connaissances nous permettent de comprendre l’unique choix que nous avons à faire.
Pas des réponses. De la compréhension.
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