LA CONVERSATION ORIGINALE

Anton Leicht sur le déploiement de l’IA, la perturbation économique et les risques

"The Cognitive Revolution" · · 2:09:42

Dans cette conversation avec Nathan Labenz, Anton Leicht examine les agents IA autonomes, l’écart entre les capacités techniques et leur déploiement économique, les changements organisationnels, les trajectoires de développement pour les pays à faible revenu, ainsi que les scénarios de risque catastrophique.

Anton Leicht on AI deployment, economic disruption and risk

Contenu mis à jour:

Les traductions sont destinées à la lecture ; les extraits originaux restent la source evidence.

En un coup d’œil

Moments clés5

Extraits courts et attribués, avec le contexte permettant de les vérifier. La conversation complète reste chez son éditeur.

Sécurité de l'IA

Des agents autonomes sont apparus plus tôt que prévu

Extrait original

very autonomous, and potentially somewhat malicious or at least misaligned, agents have come much earlier in the capability trajectory than people expected. Relative to what the agents can actually do, they're sort of out of control earlier than people might have thought.

Traduction · Pas la formulation originale

des agents très autonomes, et potentiellement quelque peu malveillants ou du moins non alignés, sont apparus bien plus tôt dans la trajectoire des capacités que ce à quoi les gens s'attendaient. Par rapport à ce que ces agents peuvent réellement faire, ils échappent en quelque sorte au contrôle plus tôt qu'on ne l'aurait pensé.

Contexte

un cas en particulier, et je ne suis honnêtement même pas sûr, à ce stade, que les modèles actuels ne soient pas peut-être assez dangereux dans ce domaine. J'observe à travers la lucarne restreinte dont nous disposons sur l'incident OpenFace, et j'ai remarqué qu'une des tâches sur lesquelles travaillait l'un des tout premiers agents à avoir utilisé le forum de discussion était liée à une base de données protéiques. Cela m'a un peu effrayé, car je me suis dit : attendez une seconde — cela signifie qu'ils suivent une formation croisée dans le même environnement, ou du moins dans le même environnement lorsqu'ils ont accès au forum, ces spécialistes en biologie et en cybersécurité — ils exécutent ces mêmes évaluations, du moins d'une manière partiellement contaminée. Vous avez des agents qui s'échappent. Nous avons des preuves concrètes d'ingénierie sociale menée dans la nature contre de vraies personnes. Et je me dis simplement, je ne sais pas — quelqu'un devrait-il être confiant quant à leur incapacité à faire cela à ce stade ? Les experts semblent confiants, mais mon méta-observation est que les experts semblent souvent surpris en ce moment. Et c'est donc intéressant, car on répondait autrefois à l'argument biologique en disant : eh bien, il existe de nombreux goulots d'étranglement dans le monde réel — ce que je continue de penser, ce qui me rend un peu moins inquiet que vous. Et je pense, si je me souviens bien, qu'Helen vous avait apporté de bonnes réponses à ce sujet — il y a un bon échange à avoir sur le degré d'intégration des laboratoires cloud, sur ce que l'on peut réellement faire dans le monde réel. Je pense que cela s'applique aussi bien à la perte de contrôle sur les agents qu'à leur mauvais usage.

Contexte d’origine

one in particular, and I am honestly not even sure at this point that the current models aren't perhaps quite dangerous in that domain. I squint through the limited peephole we have at the OpenFace incident, and I noticed that one of the tasks one of the earliest agents to ever use the message board was working on was something related to a protein database. That kind of freaked me out, because I was like, wait a second — that means they're cross-training in the same environment, or at least in the same environment when they have the message board, these bio and cyber specialists — they're running these same evals, at least in a kind of cross-contaminated way. You've got agents breaking out. We've got existence proofs of social engineering in the wild against real people. And I'm just like, I don't know — should anyone be confident that they can't do that at this point? The experts seem to be confident, but my meta-observation is the experts seem to be surprised quite often right now. And so it's interesting, because people used to respond to the bio argument by saying, well, there are a lot of real-world bottlenecks — which I do still think exist, which makes me a little less worried than you. And I think, if I remember correctly, Helen had some good responses to you on that — there's a good back-and-forth to be had around how integrated the cloud labs are, how much you can actually do in the real world. I think that applies both to loss of control over agents and to misuse.

IA et économie

Le déploiement économique accuse un retard par rapport aux capacités actuelles des modèles

Extrait original

we have a big lag in terms of deploying even the current level of capabilities to the economy. And I think if we switched all the compute that exists in the West right now to only inference, we'd find economic, productive applications for all the models that would allow us to justify the investment on all the frontier models

Traduction · Pas la formulation originale

nous accusons un retard important dans le déploiement, même du niveau actuel de capacités, vers l'économie. Et je pense que si nous consacrions toute la puissance de calcul existant actuellement en Occident uniquement à l'inférence, nous trouverions des applications économiques et productives pour tous les modèles qui nous permettraient de justifier l'investissement consenti dans tous les modèles de pointe

Contexte

Et le marché boursier ? Je voulais revenir brièvement là-dessus. Ma théorie actuelle est qu'une pause ne serait pas vraiment néfaste pour le marché boursier, car les modèles sont suffisamment intelligents pour que la demande ne soit pas vraiment limitée par leurs capacités, mais par la capacité humaine à les déployer efficacement. Peu importe donc qu'ils réussissent 10 % ou 30 % du temps sur les problèmes du prix Millennium — c'est beaucoup plus du genre : que peut faire Bob, à la comptabilité, pour accomplir le travail de deux personnes à lui seul ? Qu'en pensez-vous ? Je pense que les valorisations des entreprises — tant celles non introduites en bourse que celles cotées publiquement et appartenant à la chaîne d'approvisionnement de l'IA — reposent probablement sur le fait que nous fassions plus que cela. Elles ne sont sans doute pas entièrement acquises à l'AGI, mais je pense qu'elles anticipent un prix d'inférence par GPU, ou quoi que ce soit d'autre, nettement supérieur à celui qui serait raisonnable pour que Bob de la comptabilité paie même pour Fable 5.1. Si vous voulez donner un sens aux valorisations, et si vous voulez donner un sens à l'ampleur du déploiement prévu, la forme des contrats et la nature de la demande attendue ressemblent davantage à des millions et des millions de dollars de contrats d'accélération de R&D avec l'industrie pharmaceutique, la science des matériaux, etc., où ils peuvent apporter des contributions majeures et vous aider à découvrir de nouveaux médicaments extrêmement rentables — ce genre de choses. Vous anticipez probablement également une amélioration interne supplémentaire et des usages automatisés de R&D par IA à des prix réellement compétitifs — des agents de programmation capables de demander des prix beaucoup, beaucoup plus élevés.

Contexte d’origine

How about the stock market? I wanted to do one follow-up on that. My theory right now is that a pause wouldn't actually be that bad for the stock market, because the models are smart enough that demand isn't really limited by their capability, but by human ability to deploy them effectively. So it doesn't really matter if they succeed 10% of the time or 30% of the time on Millennium Prize problems — it's much more like, what can Bob in accounting do to get two people's worth of work done as one person? What do you think? I think the valuations of the companies — both the non-IPO companies and the publicly listed companies that are in the AI supply chain — probably rest on us doing more than that. They're probably not entirely AGI-pilled, but I do think they expect a per-GPU inference price, or whatever that is, that's a lot higher than what would make sense for Bob from accounting to pay for even Fable 5.1. If you want to make sense of the valuations, and if you want to make sense of the scale of the build-out, the shape of contract and the shape of demand you're expecting is more like millions and millions of dollars in R&D acceleration contracts with pharma and material science and so on, where they can make major contributions and help you find extremely profitable new drugs — that kind of thing. You're probably also expecting further internal uplift and actually competitively priced automated AI R&D uses — coding agents that are able to ask for much, much higher prices.

IA et économie

L’IA avancée pourrait remettre en cause les mécanismes de rattrapage économique

Extrait original

fundamentally, a lot of the catch-up mechanisms that lower-middle-income countries, in very general terms, have used and enjoyed and been able to leverage over the last few decades are just deeply incompatible with a world that has both very advanced AI systems and, downstream of that, ultimately much more automated manufacturing capacity.

Traduction · Pas la formulation originale

fondamentalement, bon nombre des mécanismes de rattrapage que les pays à revenu intermédiaire inférieur, de manière très générale, ont utilisés, dont ils ont bénéficié et qu'ils ont pu exploiter au cours des dernières décennies sont tout simplement profondément incompatibles avec un monde doté à la fois de systèmes d'IA très avancés et, en aval, d'une capacité de fabrication finalement beaucoup plus automatisée.

Contexte

Parlons donc du reste du monde. Vous venez de publier un grand rapport sur la stratégie européenne face à l'IA transformatrice, et il y a eu quelques discussions — j'ai d'ailleurs parlé il y a quelque temps avec l'un de vos coauteurs du déficit de calcul de l'Europe et de la nécessité de faire quelque chose pour rester un acteur actif à l'avenir. Mais avant d'aborder la stratégie de ce que l'Europe devrait faire — quelle est l'inquiétude si elle ne fait rien ? Car je pense aussi que, quoi que vous pensiez qu'il pourrait arriver à l'Europe si elle maintient le cap, c'est probablement ce qui arrive, par défaut, à environ 70 %, voire 80 %, de la population mondiale. À quoi ressemble l'avenir selon vous pour l'Afrique, l'Amérique latine, l'Asie du Sud, etc. ? Le mécanisme le plus immédiat et le plus évident a toujours été de miser sur les différences démographiques — vous aviez une croissance démographique très rapide, une main-d'œuvre relativement bon marché que vous pouviez utiliser comme avantage comparatif, puis vous amorciez rapidement le processus en accueillant des entreprises étrangères et en exportant un bien de valeur vers la chaîne d'approvisionnement mondiale, en partant du principe que vous aviez cette main-d'œuvre à mobiliser d'une manière qui faisait de vous un pays comparativement avantageux pour y mener des activités commerciales. Et je ne sais tout simplement pas si cela va rester le cas. Ce ne sera certainement pas le cas pour la plupart des aspects de l'économie des services subalternes — je ne vois tout simplement pas de moyen stable pour que ce secteur de l'économie existe vraiment une fois que nous aurons des systèmes d'IA très puissants. Il y aura certainement de nouveaux emplois de services, des emplois fondés sur la préférence humaine — on peut réfléchir à tous ces effets sur le marché du travail à long terme. Mais cette idée selon laquelle on peut immédiatement être utile aux chaînes d'approvisionnement mondiales en fai

Contexte d’origine

So let's talk about the rest of the world. You have this big report that just came out on transformative AI strategy for Europe, and there's been some discussion — I actually talked to one of your coauthors a bit back about the compute deficit that Europe has and the need to do something to be a live player going forward. But before we get into the strategy for what Europe should do — what's the worry if they do nothing? Because I also think whatever you think might happen to Europe if Europe stays the course is probably what happens to, like, 70%, maybe 80%, of the world's population by default. What does the future look like in your mind for Africa, Latin America, South Asia, etcetera? So the most immediate and obvious mechanism was always just to bet on the demographic differences — you had very rapid population growth, a fairly cheap workforce you'd be able to use to your comparative advantage, and then quickly bootstrap into hosting some foreign firms and exporting some valuable good into the global supply chain, predicated on the idea that you had this workforce you could put to use in a way that made you a comparatively beneficial country to conduct business activity in. And I just don't know whether that's going to remain the case. It's definitely not going to remain the case for most aspects of the menial services economy — I just don't see a stable way that that sector of the economy really exists once we have very powerful AI systems. There are definitely going to be new services jobs, human-preference jobs — you can think about all these labor-market effects in the long run. But this idea that you can just be immediately useful to global supply chains by do

Sécurité de l'IA

Certains scénarios catastrophiques ne comportent pas d’alerte marchande progressive

Extrait original

I think there's a very reasonable doomer view that concentrates basically all of the probability mass of doom on things going well all the way until doom. If you look at a lot of the canonical doom scenarios — people who've talked seriously about existential and catastrophic risk — many of them describe a scenario where everything looks like it's going really well, strategically and economically great, until the point where the takeover happens

Traduction · Pas la formulation originale

je pense qu'il existe une vision doomer très raisonnable qui concentre pratiquement toute la masse de probabilité du désastre sur le fait que les choses se passent bien jusqu'au désastre. Si l'on examine bon nombre des scénarios canoniques de catastrophe — les personnes qui ont parlé sérieusement des risques existentiels et catastrophiques —, beaucoup d'entre eux décrivent un scénario où tout semble aller très bien, stratégiquement et économiquement formidable, jusqu'au moment où la prise de contrôle se produit

Contexte

Oui — encore une fois, pour parler de « marcher sur un fil » : cet échange a été génial. Et si nous terminions par un petit tour de questions rapides ? Vous avez mentionné la couverture, ainsi que, dans le contexte du fonds souverain norvégien, l'achat des bonnes actions pour traverser avec succès la transition vers l'IA. Un défi auquel je me heurte ces derniers temps est le défi de Tyler Cowen : si vous êtes si doomer, quelles sont vos positions courtes ? J'ai essayé de formuler une vraie réponse à cela — je ne suis pas un doomer total, mais je pense qu'il devrait le prendre plus au sérieux qu'il ne le fait. Je veux donc une réponse qui soit soit « voici mes positions courtes », soit « j'ai vraiment essayé et je ne trouve rien », et c'est un peu là où j'en suis actuellement — je n'arrive pas à trouver un moyen de m'enrichir dans le scénario du désastre. Avez-vous des suggestions pour répondre à Tyler ? Je pense aussi que beaucoup de gens ont simplement des visions du monde cohérentes sur lesquelles ils ne parient pas — ils ne prennent pas de paris financiers même lorsqu'ils y sont attachés. C'est une méta-contestation plus ennuyeuse. Mais ma position principale est que je ne pense pas qu'il s'agisse d'une distribution lisse des probabilités. Je pense que beaucoup de cela se passe soit très bien, soit très mal, et qu'il n'y a pas beaucoup de mondes où c'est volatil et où ça se passe plutôt mal pendant un certain temps, puis plutôt bien pendant un certain temps. Donc, malheureusement, je n'ai pas non plus de bonne stratégie de trading.

Contexte d’origine

Yeah — again, to talk about "threading the needle": this has been awesome. How about a little lightning round to close? You mentioned hedging, and also, in the context of Norway's sovereign wealth fund, buying the right equities to get through the AI transition successfully. A challenge I've been wrestling with lately is the Tyler Cowen challenge: if you're so doomer, what are your shorts? I've been trying to come up with an actual answer to that — I'm not a total doomer, but I think he should be taking it more seriously than he is. So I want an answer that's either "here are my shorts" or "I really tried and I can't come up with anything," and that's kind of where I'm at right now — I cannot come up with a way to get rich in the doom scenario. Do you have any suggestions to answer Tyler? I also think many people just have coherent worldviews that they don't bet on — they don't take financial bets even when they're committed to them. That's a more boring meta-contention. But my main view is that I don't think it's a smooth distribution of probabilities. I think a lot of this either goes very well or goes very badly, and there's not a lot of world where it's volatile and goes kind of badly for a while and then kind of well for a while. So, sadly, I don't have a good trading strategy either.

IA en entreprise

L’intégration de l’IA exige une reconfiguration organisationnelle

Extrait original

I think it's integrating with proprietary data, integrating with proprietary workflows. Obviously not the entire task profile of humans is currently covered by models, but on specific tasks they're better than humans, and you can drop them into specific task profiles — at least in software engineering, and also in some other general white-collar activities. I think the question is just that the labor market takes its time to rearrange around that

Traduction · Pas la formulation originale

je pense qu'il s'agit de l'intégration avec des données propriétaires, de l'intégration avec des flux de travail propriétaires. Évidemment, l'ensemble du profil des tâches humaines n'est pas actuellement couvert par les modèles, mais sur des tâches spécifiques ils sont meilleurs que les humains, et vous pouvez les intégrer dans des profils de tâches précis — du moins en ingénierie logicielle, et aussi dans certaines autres activités générales de cols blancs. Je pense que la question est simplement que le marché du travail prend son temps pour se réorganiser autour de cela

Contexte

Une préoccupation plus terre à terre. Nous avons un peu parlé des goulots d'étranglement — je ne parle pas de l'inertie humaine expliquant pourquoi l'adoption n'a pas eu lieu autant qu'elle aurait évidemment pu, en théorie, avoir lieu jusqu'à présent. Mais si l'on regarde le revers de la médaille et que l'on examine simplement les IA et leurs capacités, il manque clairement quelque chose par rapport à l'expérience d'embaucher un humain pour faire un travail, n'est-ce pas ? Cela semble de plus en plus mince tout le temps — presque au point où j'ai maintenant du mal à mettre le doigt sur ce qui, dans Fable 5.1 ou Astra, est réellement moins bien que d'embaucher un humain. Avez-vous une réponse à cela, et quel gain de capacité marginale supplémentaire attendriez-vous pour créer véritablement une perturbation du marché du travail ? Que se passerait-il dans un monde hypothétique où Tesla déciderait de concéder sous licence sa conduite entièrement autonome, et qu'en l'espace de 18 mois environ — disons que nous en faisons une priorité, donc nous sommes ici dans un scénario un peu fictif — mais soudainement, fondamentalement toutes les voitures se conduisent toutes seules, et les quelque quatre millions d'Américains qui gagnent leur vie en conduisant ne sont plus nécessaires pour conduire ? Cela semble être un scénario de déplacement assez clair qui pourrait très bien se produire. Pensez-vous que l'économie puisse absorber ces personnes ? Où vont-elles ? Cela semble vraiment difficile quand on y réfléchit — d'accord, ce type conduit un camion depuis 25 ans, il n'est pas prêt à prendre sa retraite, mais le camion se conduit désormais tout seul. Que lui arrive-t-il ?

Contexte d’origine

A more terrestrial concern. We talked a bit about bottlenecks — I don't mean the human inertia around why adoption hasn't happened as much as it obviously could, in theory, have happened so far. But if you take the flip side of that and just look at the AIs and their capabilities, clearly there's something missing relative to the experience of hiring a human to do work, right? It feels thinner and thinner all the time — almost to the point where I'm now having a hard time putting my finger on what it is about Fable 5.1 or Astra that's actually worse than hiring a human. Do you have an answer for what that is, and what additional marginal capability gain you'd expect to actually create labor market disruption? What do you think would happen in a hypothetical world where Tesla decides to license its full self-driving, and within 18 months or so — let's say we make a priority of it, so we're into a bit of a fictional scenario here — but all of a sudden basically all the cars drive themselves, and the four or so million Americans who make their living driving aren't needed to drive anymore. That seems like a pretty clear displacement story that very well could happen. Do you think the economy can absorb those people? Where do they go? It seems really tough when you get down to it — okay, this guy's driven a truck for 25 years, he's not ready to retire, but the truck now drives itself. What happens to him?

Source et méthodologie

Ces points de vue renvoient à leurs sources originales. Les reformulations sont signalées et ne sont pas des citations mot à mot.

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