La capacité de simuler des problèmes et des solutions pourrait aider les politiques du monde réel.
Au cours des prochains mois, vous et votre code informatique pourrez élaborer un plan pour sauver une planète. Il s’agit d’une planète artificielle fictive, certes, mais qui simule l’économie, la géopolitique et le climat de notre monde réel. Et peut-être vos idées s’avéreront-elles bientôt utiles ici, sur la Terre qui se réchauffe.
Lancé le mois dernier, AI for Global Climate Cooperation est un concours organisé par Mila (un institut d’intelligence artificielle du Québec) et Salesforce Research. Le groupe, qui travaille à l’intersection de l’IA et de l’économie, sollicite des propositions sous la forme de nouveaux accords climatiques et de protocoles de négociation.
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L’économie universitaire est généralement une entreprise conservatrice, mais l’IA commence lentement à s’y infiltrer. Au lieu d’écrire et de résoudre de fidèles modèles mathématiques formels, avec les hypothèses et les difficultés qu’ils comportent, l’IA pourrait permettre aux économistes de jeter tous leurs ingrédients dans un ragoût simulé et d’en connaître le goût.
Lorsqu’il s’agira de sauver la planète, ces ingrédients seront introduits dans « un modèle d’évaluation intégrée multirégional » appelé RICE-N, calibré en fonction des dernières données du monde réel. Chaque proposition modifiera le monde simulé d’une manière ou d’une autre, au fur et à mesure que les agents d’intelligence artificielle s’occuperont de leurs propres intérêts. La température fictive sera vérifiée et les gagnants seront déclarés. Mais ce n’est pas là que le travail s’arrêtera.
« Ce concours n’est qu’un moyen pour la communauté de tester rapidement un grand nombre de nouvelles solutions », a déclaré Stephan Zheng, chercheur chez Salesforce et organisateur du concours. Si les travaux passent l’examen éthique et l’examen par les pairs, « nous pouvons commencer à penser à communiquer ces résultats au monde politique, au climat réel. »
« Nous pouvons faire des choses qui sont difficiles à faire de manière analytique », a déclaré David Parkes, membre du jury du concours. « Les modèles économiques ont tendance à être très stylisés – peut-être qu’avec l’IA, nous pourrons nous rapprocher du vrai problème. »
En l’occurrence, le véritable problème économique est le changement climatique. Mais une approche similaire pourrait faire la lumière sur d’autres défis noueux pour les économistes – politique fiscale, conception de contrats, accords commerciaux ou chaîne d’approvisionnement.
Les avantages sont nombreux. Les agents d’IA pourraient être en mesure de faire une partie du sale boulot pour nous, en jouant nos propositions jusqu’à leurs conclusions. Ils signifient également que si nous nous trompons, nous ne provoquerons pas notre propre extinction. Laissez la simulation s’occuper des questions délicates de géoscience, de météorologie, de macroéconomie, de politique internationale et d’intérêts nationaux.
L’IA pour la coopération climatique mondiale (un algorithme pourrait peut-être inventer un nom plus accrocheur) s’appuie sur le projet précédent AI Economist, dans lequel des citoyens IA se promènent dans un monde numérique bidimensionnel simulé composé de maisons, de pièces de monnaie, de bois et de pierres. Un gouvernement d’IA veille au grain, cherchant à maximiser la productivité et l’égalité, apprenant au fur et à mesure le comportement de ses électeurs numériques et les réactions à de nouvelles politiques telles qu’une modification du taux d’imposition sur le revenu.
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Certains espèrent que l’influence croissante de l’IA en économie pourrait également permettre de résoudre trois difficultés persistantes dans ce domaine. La première est le nombre impressionnant de personnes qui existent, avec tous leurs intérêts différents. Pour des raisons de tractabilité, les économistes supposent souvent l’existence d’un « agent représentatif » platonicien, ou éludent simplement le fait que le monde réel est composé de nombreuses personnes. Avec une puissance de calcul suffisante, on peut peut-être les simuler.
Ensuite, il y a les barrières logistiques, politiques et financières qui existent lorsqu’il s’agit d’expérimenter. Il n’est pas souvent possible de tester une politique fiscale, un programme social ou un accord international dans le monde réel. Mais il est assez facile de modifier les lois et les paramètres d’une planète artificielle.
Le dernier obstacle est une énigme au cœur de la théorie des jeux. Ce n’est pas parce qu’un accord est excellent pour la collectivité, ou pour le climat, que les acteurs individuels y adhéreront – le résultat central du dilemme du prisonnier. Aucune autorité ne peut à elle seule faire respecter l’accord optimal, de sorte que les accords réussis – y compris les accords sur le climat – doivent être soutenus par un échafaudage d’incitations. Une simulation peut peut-être tester plusieurs de ces échafaudages possibles sans risquer que l’ensemble s’effondre.
Mais l’IA ne peut pas résoudre les problèmes les plus cruciaux de l’économie – ou de quoi que ce soit d’autre – à elle seule. Les problèmes les plus intéressants sont multidisciplinaires et exigent une sagesse qui va au-delà des modèles et des algorithmes. Et finalement, de vraies personnes devront serrer des mains, signer des accords et adopter des lois. À un moment donné, les humains devront s’impliquer.
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