L’impact de l’intelligence artificielle sur les sciences politiques et les relations internationales
Résumé
L’intelligence artificielle (IA) est sur le point de transformer les sciences politiques et les relations internationales dans les décennies à venir. Cet article fournit un aperçu de l’état actuel de la technologie de l’IA, explore les applications potentielles dans l’analyse politique et la gouvernance, et examine les implications éthiques pour la démocratie et l’ordre mondial. Après avoir passé en revue les capacités techniques, l’analyse se concentre sur (1) les sciences politiques computationnelles et l’analyse de mégadonnées, (2) l’automatisation dans l’administration publique, (3) la simulation de systèmes sociaux complexes, et (4) l’augmentation et l’autonomie de l’IA dans l’élaboration de la politique étrangère. Tout en reconnaissant les risques, l’article soutient qu’un développement responsable de l’IA peut rendre le gouvernement plus efficace, les sciences sociales empiriques plus rigoureuses et les relations internationales plus stables. Cependant, la préservation des valeurs humanistes et de la responsabilité démocratique devrait rester une préoccupation centrale alors que les sociétés naviguent dans la transition.
Introduction
Des réseaux de neurones profonds battant les humains au poker et au go, à AlphaFold déterminant les structures des protéines, l’intelligence artificielle (IA) a rapidement progressé au cours de la dernière décennie (Silver et al. 2016 ; Callaway 2020). Alors que l’IA étroite se concentre sur des tâches spécifiques, les progrès en cours laissent entrevoir la création éventuelle d’une intelligence artificielle générale (IAG) avec des capacités plus ouvertes (Kaplan et Haenlein 2019). À mesure que l’IA en vient à égaler ou dépasser les capacités intellectuelles humaines au cours des prochaines décennies, elle pourrait transformer de manière spectaculaire les sciences politiques et les relations internationales (Cave et ÓhÉigeartaigh 2018 ; Dafoe 2018). Cet article analyse l’état actuel de l’IA et les implications potentielles pour les chercheurs et les praticiens dans les domaines des sciences politiques, des relations internationales, de l’administration publique et de la politique étrangère.
L’analyse est organisée en quatre sections principales suivant cette introduction. La première section passe en revue le paysage technique de l’IA d’aujourd’hui – y compris l’apprentissage automatique, les réseaux de neurones et les capacités d’analyse de grands ensembles de données – tout en notant les progrès et les limites. La deuxième section examine les applications à la recherche en sciences politiques et à la gouvernance intérieure, comme l’utilisation de l’IA pour l’analyse computationnelle ou l’automatisation du secteur public. La troisième section traite des implications internationales, notamment la simulation de systèmes mondiaux, l’augmentation de l’élaboration des politiques étrangères et le débat sur les effets sur l’ordre mondial. La quatrième section examine les préoccupations normatives et les propositions pour un développement responsable de l’IA qui défend les valeurs démocratiques. La conclusion résume les principaux arguments et reflète un optimisme équilibré quant au potentiel de l’IA dans les sciences politiques et les relations internationales.
L’état actuel de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle désigne communément “la capacité d’une machine à effectuer des fonctions cognitives que nous associons à l’esprit humain, telles que la perception, le raisonnement, l’apprentissage, l’interaction avec l’environnement, la résolution de problèmes et même l’exercice de la créativité” (Tegmark 2017, 48). Bien que l’IA ait connu des cycles d’optimisme et de déception connus sous le nom d'”hivers de l’IA”, les capacités ont sensiblement progressé depuis les années 1980 (Markoff 2015). Ce progrès est porté par la croissance exponentielle de la puissance de calcul, l’accumulation massive de données et les progrès algorithmiques – en particulier dans l’apprentissage automatique (Brynjolfsson et McAfee 2014 ; Agrawal et al. 2018). Les systèmes d’IA ne peuvent pas encore égaler la cognition humaine généralisée, mais dépassent les performances humaines sur un nombre croissant de tâches spécifiques.
Apprentissage automatique et réseaux de neurones
Les progrès récents en IA sont largement alimentés par l’apprentissage automatique, où les algorithmes s’améliorent par l’exposition aux données sans nécessiter de programmation explicite (Jordan et Mitchell 2015). Les tâches d’apprentissage comprennent la reconnaissance de formes, l’approximation de fonctions, la prédiction et l’optimisation. Les méthodes courantes incluent l’apprentissage supervisé en reconnaissant des schémas dans des données d’entraînement étiquetées, l’apprentissage non supervisé pour trouver des structures cachées, et l’apprentissage par renforcement guidé par des récompenses ou des punitions. L’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones artificiels modélisés sur les neurones interconnectés du cerveau et les synapses. De multiples couches détectent des caractéristiques et des schémas hiérarchiques dans les données, ce qui permet des capacités comme la reconnaissance d’images et de la parole (LeCun et al. 2015). Par exemple, un modèle de reconnaissance d’objets peut connecter des pixels à des bords, des bords à des formes, des formes à des parties d’objets, et des parties à des objets holistiques. Les réseaux de neurones peuvent traiter des données non structurées comme des images, du texte et de l’audio – au-delà des informations sous forme tabulaire soignée.
Capacités et limites
Les tâches actuellement à la portée de l’IA incluent des jeux comme les échecs et le go, la conduite autonome de véhicules fonctionnant sous certaines contraintes, la transcription de la parole et la traduction entre les langues, la détection du spam et de la fraude, le placement d’annonces pertinentes, le diagnostic de conditions médicales et la génération d’articles d’actualité ou la création d’art basée sur des modèles appris (Kaplan et Haenlein 2019 ; Brynjolfsson et McAfee 2014). Cependant, malgré des capacités impressionnantes, l’IA contemporaine ne représente encore qu’une pale comparaison avec la cognition humaine généralisée. Bien que les systèmes entraînés puissent dépasser les humains sur des tâches particulières bien définies, ils restent une IA étroite ou “faible” axée sur des applications de niche plutôt que sur des contextes étendus (Searle 1980 ; Brooks 2017). Par exemple, le système AlphaGo qui a battu un champion du monde au go ne pourrait pas changer de tâche et jouer aux échecs à n’importe quel niveau sans être complètement ré-entraîné. Les agents d’IA manquent également de capacités pour un raisonnement robuste plein de bon sens, pour expliquer leurs inférences et pour transférer des connaissances entre des contextes. Les méthodes d’apprentissage automatique actuelles nécessitent de nombreuses données pour former des modèles très performants, tandis que les gens peuvent apprendre de nouveaux concepts à partir de peu d’expérience. Certains experts soutiennent que les techniques contemporaines vont bient atteindre leurs limites bientôt et que progresser davantage vers des capacités d’IA large correspondant aux humains nécessitera des avancées plus fondamentales (Gary et Russell 2021). Cependant, le domaine en est encore à ses débuts relatifs des décennies avant que les experts ne projettent la création potentielle d’une IA forte.
L’IA dans les sciences politiques et les politiques publiques
À mesure que les technologies de l’IA continueront de progresser dans les années et les décennies à venir, elles sont prêtes à transformer la recherche en science politique et la gouvernance intérieure de manière importante. Cette section examine les applications prometteuses, notamment les sciences sociales computationnelles, l’automatisation du secteur public, la modélisation des systèmes sociaux et la prise de décision algorithmique. Elle examine comment l’IA peut améliorer les connaissances et les politiques, tout en notant les risques et les défis à gérer.
Sciences politiques computationnelles
L’IA fournit de puissants nouveaux outils aux politologues pour analyser les données sur le comportement politique (Lazer et al. 2009). L’internet et les médias sociaux génèrent d’énormes quantités de données sur la société en temps réel. Le web scraping peut accumuler des informations à des échelles impossibles à rassembler manuellement. Les techniques d’apprentissage automatique sont efficaces pour la reconnaissance de formes, la classification et la prédiction sur de grands types de données plus désordonnés que les méthodes statistiques traditionnelles peuvent facilement gérer. Par exemple, le traitement automatique du langage naturel facilite l’analyse de sources textuelles comme les discours politiques, la législation, les manifestes, la couverture électorale et les médias sociaux. La vision par ordinateur peut aider à interpréter le contenu visuel comme les publicités politiques, les affiches et les images de manifestations. Les réseaux de neurones découvrent des structures et des relations latentes à travers de nombreuses variables. Les modèles basés sur des agents peuvent simuler des dynamiques macro émergeant d’interactions individuelles (Cederman 2005). Ce paradigme de “sciences sociales computationnelles” permet aux chercheurs de tester des théories avec plus de représentativité et de granularité du monde réel (Lazer et al. 2009). L’IA peut compléter les méthodes qualitatives et le jugement humain, tout en découvrant de nouvelles hypothèses pour des études plus approfondies.
Cependant, les analystes doivent être conscients des biais potentiels encodés dans les données d’entraînement ou les algorithmes lors de l’application de l’IA (O’Neil 2016). Les modèles extrapolant à partir de schémas actuels peuvent manquer des chocs politiques et des discontinuités. La surconcentration sur la prédiction risque de négliger l’explication et la théorie. Néanmoins, avec la prudence appropriée, l’IA élargit la boîte à outils des scientifiques sociaux pour découvrir de nouvelles idées à plus grande échelle. Cela crée également des opportunités pour rendre l’analyse plus cumulative, transparente et reproductible dans tout le domaine (King 1995). Dans l’ensemble, une utilisation responsable de l’IA peut rendre les sciences politiques plus rigoureuses empiriquement.
Automatisation de la gouvernance
L’IA est également prête à reprendre de nombreuses tâches administratives et analytiques au sein du gouvernement. Dans les services publics, les assistants conversationnels peuvent répondre aux questions des citoyens ou recevoir des demandes (Mehr 2017). Le traitement des documents internes peut être automatisé pour améliorer l’efficacité. L’IA peut aider à faire correspondre les politiques aux priorités des citoyens exprimées dans des sondages, les médias sociaux ou des séances de conseil (Fukuyama 2021). Elle peut optimiser la logistique comme les itinéraires de collecte des ordures ou la répartition des ambulances. Des algorithmes peuvent aider les juges dans les peines en fournissant des évaluations de risque et des analyses de précédents, bien qu’une supervision humaine appropriée soit cruciale. L’augmentation de l’IA peut permettre aux petits États de “boxer au-dessus de leur poids” avec une capacité limitée de fonction publique (Crootof 2020). Cependant, les gouvernements doivent assurer la responsabilité et la transparence lors du déploiement d’algorithmes opaques, pour défendre les valeurs procédurales (Zerilli et al. 2019).
Dans le processus d’élaboration des politiques, les systèmes d’IA peuvent synthétiser rapidement la recherche pour identifier des options fondées sur des données probantes, ou modéliser des systèmes complexes pour simuler les résultats potentiels. Cela pourrait améliorer les capacités d’analyse des politiques là où le capital humain est rare (Crootof 2020). Mais lorsque les outils deviennent des boîtes noires, la sur-dépendance risque de saper la gouvernance délibérative. La collaboration internationale partageant les meilleures pratiques, les normes et le suivi sera précieuse pour guider l’intégration de l’automatisation dans le secteur public. Dans l’ensemble, l’IA peut améliorer l’efficacité du gouvernement et l’ancrage empirique. Mais les risques de partialité, d’opacité et de déqualification doivent être gérés par le biais de cadres de gouvernance garantissant la supervision et la responsabilité humaines (Fjeld et al. 2020).
Modélisation des systèmes sociaux
L’IA crée également de nouvelles capacités pour modéliser la complexité sociale et politique. Des modèles basés sur des agents peuvent simuler des millions d’acteurs adaptatifs interagissant dans des systèmes dynamiques non linéaires (Cederman 2005). Cela peut tester comment les dynamiques macro comme les conflits ethniques peuvent émerger de comportements et de dispositions individuels. L’IA peut former des réseaux antagonistes génératifs, où deux réseaux de neurones concurrents génèrent respectivement des exemples réalistes et jugent de l’authenticité. Cette approche pourrait générer des sociétés artificielles avec un réalisme complexe, que les scientifiques sociaux peuvent perturber pour étudier des hypothèses contrefactuelles (Stachurski 2021). L’IA peut exécuter de nombreuses simulations expérimentales plus rapidement, à plus grande échelle et de manière plus empirique que les humains ne peuvent jouer des rôles. Cependant, il faut faire preuve de prudence lors de la formation de modèles, car des données ou des algorithmes biaisés pourraient reproduire des injustices sociales. La vérification des idées par rapport à la théorie et aux preuves reste vitale. Avec la prudence appropriée, la modélisation et la simulation assistées par l’IA créent de nouveaux potentiels pour que les sciences sociales étudient la complexité, la contingence et la causalité. Mais le jugement humain doit toujours interpréter quelles dynamiques, observations et interventions sont importantes.
Gouvernance et automatisation algorithmiques
Certains théoriciens proposent d’automatiser la prise de décision elle-même en transférant la politique à des algorithmes formés pour optimiser des fonctions de bien-être social prédéfinies (Russell 2019). Cependant, cela risque de supprimer les valeurs humaines, le jugement et la responsabilité du processus d’élaboration des politiques. Cela pourrait également renforcer le pouvoir des programmeurs définiss des objectifs d’optimisation soi-disant “neutres” (Hacker 2018). Les systèmes de décision automatisés peuvent négliger les nuances culturelles et ont eu du mal dans des situations nouvelles nécessitant le bon sens général qui manque dans l’IA contemporaine (Brynjolfsson et McAfee 2014). Peut-être que certaines fonctions bureaucratiques étroitement définies pourraient être transférées à des algorithmes sous supervision. Mais pour la plupart des questions de politique publique à fort enjeu, la discrétion et la responsabilité humaines devraient rester au centre, même si les systèmes d’IA informent les décisions. Une gouvernance technocratique entièrement automatisée risque de nuire aux valeurs sociales prioritaires de participation, de délibération et d’autodétermination (Frey et Gallus 2018). Plus prudemment, les politologues peuvent utiliser l’IA pour fournir des connaissances et des capacités soutenant les décideurs humains, qui restent en fin de compte responsables devant les publics démocratiques. Avec une mise en œuvre responsable, l’analyse et la modélisation par l’IA offrent des ressources précieuses pour la gouvernance tout en évitant les risques d’une automatisation excessive.
Relations internationales et politique étrangère
Dans les affaires internationales, l’IA va également transformer l’analyse empirique ainsi que la diplomatie et la stratégie. Cette section examine les applications potentielles dans la modélisation des systèmes mondiaux, les systèmes d’aide à la décision en matière de politique étrangère et les armes autonomes. Elle considère les impacts sur la dynamique interétatique et les débats sur les effets nets de l’IA sur l’ordre mondial et la stabilité.
Modélisation des systèmes internationaux
De nombreuses questions en relations internationales concernent la façon dont les structures systémiques façonnent les interactions entre États (Waltz 1979). Quelles dynamiques mondiales émergent des rivalités militaires, des liens économiques ou des réseaux d’information entre nations ? L’IA ouvre de nouvelles possibilités pour simuler ces systèmes complexes et adaptatifs. Des modèles basés sur des agents peuvent représenter divers acteurs étatiques selon de nombreuses dimensions – géographie, démographie, culture, type de régime, ressources, alliances, etc. – et tester comment les tendances d’ensemble se développent à partir de leurs interactions (Cederman 2005). L’apprentissage automatique peut découvrir des tendances et des logiques causales dans des ensembles de données riches comme les différends militarisés, les flux commerciaux, les échanges diplomatiques ou les opérations cybernétiques. Avec suffisamment de puissance de calcul et de données, l’IA pourrait potentiellement reproduire des dynamiques complexes entre États qui correspondent à des preuves du monde réel et fournissent des laboratoires pour tester des théories.
Cependant, l’incertitude inhérente, les contingences et les nouveautés dans les affaires mondiales posent des défis pour la prédiction de l’IA (Frey 2019). Les modèles extrapolant à partir de données passées peuvent manquer des valeurs aberrantes et des inconnues futures. L’IA pourrait encore aider la recherche en relations internationales avec la découverte de connaissances, la planification de scénarios et la cartographie de l’incertitude – faisant la lumière là où l’analyse humaine peine avec la causalité complexe sur de nombreuses variables. Mais le jugement humain doit contextualiser les idées pour une sage application. Pour les décideurs politiques, l’évaluation de l’IA peut compléter la délibération sans automatiser les décisions à fort enjeu sur des questions comme les sanctions, les alliances ou les usages de la force. Appliquée de manière responsable pour modéliser la complexité et les contingences, l’IA peut enrichir la compréhension en relations internationales, même si les imprévisibilités demeurent.
L’IA dans la politique étrangère et la sécurité nationale
Au sein du gouvernement, les analyses par l’IA ont des applications croissantes dans la politique étrangère et la sécurité nationale (Allen et Husain 2017). Comme dans les affaires intérieures, l’IA peut assister le traitement des documents, la récupération d’informations et les fonctions administratives. Plus ambitieusement, certains proposent des systèmes d’aide à la décision par l’IA pour aider les décideurs politiques à évaluer les options et les impacts probables. Par exemple, pendant les crises, l’IA pourrait rassembler rapidement des renseignements, modéliser des scénarios, évaluer des facteurs juridiques, prédire les réactions mondiales et recommander des réponses – automatisant la “boucle OODA” d’observation, d’orientation, de décision et d’action (Allen et Chan 2017). Cependant, le jugement en matière de politique étrangère nécessite une compréhension plus large du contexte, des valeurs et des incertitudes qualitatives au-delà des capacités de l’IA (Horowitz et al. 2018). Peut-être que des outils d’apprentissage automatique pourraient un jour obtenir suffisamment de données d’entraînement pour conseiller de manière fiable sur un spectre étroit de dilemmes récurrents et codifiables. Mais pour les nouveaux défis ambigus de la politique étrangère, les stratèges humains restent sans doute indispensables.
Armes autonomes
Les applications militaires soulèvent également des possibilités controversées de systèmes d’armes autonomes – des outils de cyberdéfense aux drones et aux robots soldats dotés de l’autorité de recourir à la force létale (Ekelhof 2019). Les partisans affirment que l’IA pourrait réagir plus rapidement au combat ou appliquer des normes juridiques de proportionnalité et de distinction. Les critiques répliquent qu’elle peut dangereusement éroder le contrôle humain, les émotions comme l’empathie et les codes d’honneur martiaux (Crootof 2016). Une automation complète risque de rompre la relation morale entre les soldats sacrifiant des vies et le public portant la responsabilité. Cependant, compte tenu des normes permissives en droit international, les capacités autonomes semblent susceptibles de s’étendre (Geiss 2015). Des limites juridiques et une supervision humaine soigneusement formulées resteront importantes pour un développement responsable. Par rapport à l’automatisation de la gouvernance intérieure, la force autonome pose des risques uniques en donnant du pouvoir aux machines sur la vie et la mort. Cela souligne les besoins de précautions éthiques et de débats publics transparents si les démocraties doivent poursuivre de telles technologies.
Effets sur l’ordre mondial
Quels pourraient être les impacts internationaux nets de l’avancement de l’IA ? Les optimistes envisagent des avantages comme la réduction des erreurs de calcul grâce à la simulation et à l’analyse, la surmon des biais chez les décideurs humains et le renforcement de l’intégration mondiale (Mueller 2018). La coordination de l’IA pourrait également améliorer la gestion des biens publics mondiaux comme l’atténuation du changement climatique. Cependant, il subsiste des risques que l’automatisation et l’autonomie alimentent l’instabilité et les courses aux armements. Une confiance excessive dans les algorithmes pourrait encourager des actions étatiques imprudentes. Des armes entièrement autonomes pourraient dangereusement accélérer la violence et brouiller la responsabilité. Les États de surveillance activés par l’IA peuvent également saper les valeurs libérales (Frey 2019). L’IA a le potentiel d’améliorer ou de compromettre l’ordre mondial. Mais comme les impacts dépendent grandement de la façon dont l’humanité applique les technologies, le maintien de la coopération et de la supervision démocratique du développement de l’IA restera un défi critique pour une diplomatie responsable dans les prochaines décennies.
Gouverner l’innovation responsable en IA
Compte tenu des profonds impacts sociaux potentiels, orienter éthiquement les technologies de l’IA pour promouvoir l’épanouissement humain est essentiel (Dafoe 2018). Les communautés techniques et politiques reconnaissent de plus en plus la nécessité de traiter de manière proactive les risques grâce à la recherche et à la gouvernance. Cette section concluante examine les propositions visant à défendre les valeurs humanistes alors que les sociétés naviguent dans la transition de l’IA.
Valeurs dans le développement de l’IA
La recherche en informatique sur la “sécurité de l’IA” et “l’éthique de l’IA” se concentre sur la conception de systèmes qui s’alignent sur les valeurs humaines, conservent une supervision significative et évitent les préjudices involontaires (Amodei et al. 2016). Les approches comprennent la conception sensible aux valeurs, les “constitutions de l’IA” codifiant les principes et les techniques pour une IA explicable et une collaboration homme-machine (Winfield et Jirotka 2018). Les juristes considèrent la réglementation du développement et des utilisations de l’IA pour la responsabilisation (Zerilli et al. 2021). Les éthiciens appliqués délibèrent également sur les principes et les cadres de gouvernance pour une innovation moralement guidée (Floridi et al. 2018). Un dialogue et une collaboration continus entre disciplines seront essentiels pour inculquer l’éthique dans la conception technique et politique. Le dialogue peut également aider à cultiver la confiance du public et la supervision démocratique pour des applications socialement acceptées de technologies puissantes.
Protéger les droits et libertés
Le droit et la réglementation ont un rôle à jouer pour défendre les libertés et les droits à mesure que l’IA progresse. Les cadres de protection de la vie privée deviendront de plus en plus cruciaux à mesure que les systèmes produisent, analysent et partagent plus d’informations personnelles. La prévention des abus de surveillance étatique peut nécessiter le renforcement de l’application régulière de la loi, de la transparence et de la supervision civile (Zerilli et al. 2021). Des règles contre la manipulation des électeurs par la désinformation micro-ciblée seront importantes pour l’intégrité électorale. Les protections pour les travailleurs déplacés par l’automatisation et les citoyens dépendant des services gouvernementaux d’IA devraient adapter les filets de sécurité sociale à la transition. Les accords internationaux peuvent aider les États à gouverner coopérativement les risques partagés comme les cybermenaces et les armes autonomes (Ekelhof 2019). Ancrer la gouvernance de l’IA dans le droit relatif aux droits de l’homme et les principes démocratiques peut aider les sociétés à naviguer dans les arbitrages et à rester orientées vers la protection des libertés.
Institutions pour un développement responsable
Des institutions spécialisées peuvent également superviser le progrès responsable de l’IA (Dafoe 2018). Les modèles proposés incluent des conseils de surveillance au sein des entreprises technologiques, des organisations non gouvernementales soutenant les meilleures pratiques et des agences gouvernementales menant des évaluations technologiques. Un audit algorithmique indépendant pourrait vérifier des propriétés comme la transparence, l’équité et la sécurité (Raji et al. 2020). Des agences de surveillance de l’IA pourraient examiner les systèmes pour détecter d’éventuels préjudices une fois déployés. Des unités “Red Team” pourraient tester expérimentalement la sécurité et la sûreté de l’IA. Les organisations internationales pourraient faciliter le partage d’expériences, l’établissement de normes et la cohérence des politiques entre les pays (Cath 2018). Une telle infrastructure institutionnelle peut renforcer les capacités sociétales à gouverner l’IA pour le bien public. Mais assurer une bonne gouvernance qui gagne en légitimité et s’adapte de manière appropriée au fil du temps restera un défi permanent.
Préserver la gouvernance humaniste
Plus fondamentalement, préserver les valeurs humanistes et la responsabilité démocratique devrait rester des priorités centrales pour la gouvernance de l’IA (Floridi et al. 2018). Automatiser les décisions sur les préoccupations publiques risque de saper la dignité, la participation et l’autodétermination. Par conséquent, les processus politiques et la supervision devraient conserver un leadership et une discrétion humains significatifs. Les systèmes d’IA peuvent donner aux citoyens et aux institutions les connaissances et les outils, mais ne devraient pas prescrire la gouvernance d’un point de vue technocratique éloigné. Même si une automatisation avancée devient techniquement faisable un jour, conserver les valeurs, l’éthique et les responsabilités humaines dans la prise de décision collective restera vital pour des sociétés moralement ancrées. Préserver les possibilités d’épanouissement du potentiel humain parallèlement au progrès technologique devrait guider les communautés politiques à travers la transition de l’IA.
Conclusion
L’intelligence artificielle transformera considérablement les sciences politiques, l’administration publique, les relations internationales et la diplomatie dans les décennies à venir. L’IA offre des capacités habilitantes pour l’analyse de données, la modélisation de la complexité, l’éclairage des décisions et l’augmentation des processus allant des services sociaux à la diplomatie. Cependant, des risques demeurent de partialité opaque, de sur-dépendance aux algorithmes, d’automatisation déshumanisante et de mauvaise utilisation dans la guerre. Éviter les résultats dystopiques tout en réalisant des avantages nécessitera un développement et une gouvernance responsables. Ancrer l’innovation dans les droits de l’homme et les valeurs démocratiques peut aider les sociétés à naviguer dans les impacts profonds de l’IA. Si elle est guidée avec prudence, l’intelligence artificielle peut devenir une ressource gouvernementale précieuse améliorant les résultats politiques et éclairant rigoureusement les sciences sociales. Mais préserver la supervision et la sagesse humaines reste impératif pour une diplomatie et une érudition moralement centrées alors que l’humanité entre dans l’ère algorithmique.
