A fascinating time capsule of human feelings toward AI | Lucy Farey-Jones

53,158 views ・ 2020-04-14

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: eric vautier
00:12
I'm here, because I've spent far too many nights lying awake,
0
12802
4571
Je suis parmi vous car j’ai passé trop de nuits sans sommeil
00:17
worrying and wondering who wins in the end.
1
17397
2486
à m’inquiéter et me demander qui gagne au final.
00:19
Is it humans or is it robots?
2
19907
2450
Les humains ou les robots ?
00:22
You see, as a technology strategist,
3
22918
1723
En tant que stratège en technologie,
00:24
my job involves behavior change:
4
24665
1904
je m’intéresse au changement comportemental :
00:26
understanding why and how people adopt new technologies.
5
26593
3096
pourquoi et comment on adopte de nouvelles technologies.
00:30
And that means I'm really frustrated
6
30101
2373
Cela veut dire que cela me frustre énormément
00:32
that I know I won't live to see how this all ends up.
7
32498
3460
de savoir que je ne vivrai pas assez longtemps
pour voir comment cela se termine.
00:36
And in fact, if the youngest person watching this is 14
8
36577
3273
De fait, si la plus jeune personne à regarder ce TED a 14 ans
00:39
and the oldest, a robust 99,
9
39874
2813
et la plus âgée a 99 ans,
00:42
then together,
10
42711
1152
ensemble,
00:43
our collective consciousnesses span just 185 years.
11
43887
4174
notre conscience collective a à peine 185 ans.
00:48
That is a myopic pinprick of time
12
48593
3366
Autant dire un instant nanoscopique
00:51
when you think of the evolution and the story of life on this planet.
13
51983
3492
par rapport à l’évolution et l’histoire de la vie sur notre planète.
00:55
Turns out we're all in the cheap seats
14
55912
1825
En fait, nous sommes tous en classe éco
00:57
and none of us will live to see how it all pans out.
15
57761
2992
et aucun de nous ne vivra pour voir comment cela se finit.
01:00
So at my company, we wanted a way around this.
16
60777
2348
C’est pourquoi mon entreprise cherche à contourner ça.
01:03
We wanted to see if there was a way to cantilever out,
17
63149
2738
Nous cherchons un axe pour créer un effet de levier
01:05
beyond our fixed temporal vantage point,
18
65911
3008
et voir plus loin que notre horizon temporellement fixe,
01:08
to get a sense of how it all shakes up.
19
68943
2270
pour avoir une impression de ce qui se trame.
01:11
And to do this, we conducted a study amongst 1,200 Americans
20
71237
3977
Pour y arriver, nous avons mené une étude auprès de 1200 Américains
01:15
representative of the US census,
21
75238
2150
représentatifs de la population des États-Unis.
01:17
in which we asked a battery of attitudinal questions
22
77412
2524
Nous leur avons posé des questions comportementales
01:19
around robotics and AI
23
79960
1801
au sujet de la robotique et de l’IA
01:21
and also captured behavioral ones around technology adoption.
24
81785
3373
ainsi que de l’adoption des technologies.
C’est une étude à grande échelle
01:26
We had a big study
25
86011
1285
01:27
so that we could analyze differences in gender and generations,
26
87320
2977
prenant en compte les différences entre genres et générations,
01:30
between religious and political beliefs,
27
90321
1968
religions et croyances politiques,
01:32
even job function and personality trait.
28
92313
2769
professions et personnalités.
01:35
It is a fascinating, time-bound time capsule
29
95106
3503
C’est une capsule temporelle fascinante
01:38
of our human frailty
30
98633
1666
de notre fragilité humaine
01:40
in this predawn of the robotic era.
31
100323
2586
à l’aube de l’ère robotique.
01:43
And I have five minutes to tell you about it.
32
103220
2278
Et j’ai cinq minutes pour vous en parler.
01:46
The first thing you should know is that we brainstormed
33
106260
2579
La première chose à retenir est que nous avons réfléchi
01:48
a list of scenarios of current and potential AI robotics.
34
108863
6227
à une liste de scénarios de l’IA robotique actuelle et potentielle.
01:55
They ran the spectrum from the mundane,
35
115693
2542
Ça couvre un spectre vaste, du banal,
01:58
so, a robot house cleaner, anyone?
36
118259
1976
le robot aspirateur, par exemple,
02:00
Through to the mischievous,
37
120259
1302
au plus facétieux,
02:01
the idea of a robot pet sitter, or maybe a robot lawyer,
38
121585
3095
l’idée d’un robot qui promène le chien, d’un robot avocat
02:04
or maybe a sex partner.
39
124704
1533
ou partenaire sexuel
02:06
Through to the downright macabre, the idea of being a cyborg,
40
126553
2921
voire le carrément macabre, l’idée de devenir cyborg,
02:09
blending human and robot,
41
129498
1293
un mélange humain et robot,
02:10
or uploading your brain so it could live on after your death.
42
130815
3881
ou de télécharger notre cerveau pour lui permettre de survivre à notre mort.
02:15
And we plotted people's comfort levels with these various scenarios.
43
135045
3897
Nous avons catégorisé le niveau d’aise des personnes avec ces scénarios.
02:18
There were actually 31 in the study,
44
138966
1730
L’étude comprend 31 scénarios
02:20
but for ease, I'm going to show you just a few of them here.
45
140720
3214
mais je vais m’en tenir à quelques-uns aujourd’hui.
02:24
The first thing you'll notice, of course, is the sea of red.
46
144355
2833
Le constat qui saute aux yeux, c’est l’océan de rouge.
02:27
America is very uncomfortable with this stuff.
47
147212
2809
L’Amérique ne se sent pas du tout à l’aise avec ces choses-là.
02:30
That's why we call it the discomfort index,
48
150901
2835
C’est pour ça que nous l’avons appelé l’index du malaise
02:33
not the comfort index.
49
153760
1420
et non l’index de l’aise.
02:35
There were only two things the majority of America is OK with.
50
155204
3691
Il n’y a que deux choses pour lesquelles la majorité est à l’aise.
02:38
And that's the idea of a robot AI house cleaner
51
158919
2874
L’idée d’une IA robotique pour faire le ménage
02:41
and a robot AI package deliverer,
52
161817
1992
et celle pour la livraison de colis.
02:43
so Dyson and Amazon, you guys should talk.
53
163833
2626
Je pense que Dyson et Amazon devraient se rencontrer.
02:46
There's an opportunity there.
54
166848
1548
Il y a une opportunité à prendre.
02:48
It seems we're ready to off-load our chores to our robot friends.
55
168420
3960
Nous sommes prêts à nous débarrasser de nos tâches ménagères
sur nos amis les robots.
02:52
We're kind of definitely on the fence when it comes to services,
56
172404
3015
Nous sommes déjà au taquet pour les services :
02:55
so robot AI lawyer or a financial adviser, maybe.
57
175443
3770
un robot avocat ou peut-être un conseiller financier.
02:59
But we're firmly closed to the idea of robot care,
58
179237
2785
Nous sommes très proches de l’idée des robots soignants,
03:02
whether it be a nurse, a doctor, child care.
59
182046
2439
infirmiers, médecins, gardes d’enfants.
03:04
So from this, you'd go,
60
184509
1353
Vous pourriez penser :
03:05
"It's OK, Lucy, you know what?
61
185886
1453
«OK, Lucy, j’ai compris.
03:07
Go back to sleep, stop worrying, the humans win in the end."
62
187363
3055
Va te rendormir, cesse de te tracasser, les humains vont gagner.»
03:10
But actually not so fast.
63
190442
1222
Mais c’est aller trop vite.
03:11
If you look at my data very closely,
64
191688
1722
En creusant les données,
on voit que nous sommes plus vulnérables qu’on ne le pense.
03:13
you can see we're more vulnerable than we think.
65
193434
2246
03:15
AI has a branding problem.
66
195704
1285
L’IA a un problème d’image.
03:17
So of those folks who said
67
197013
2157
Ceux et celles qui disaient
03:19
that they would absolutely reject the idea of a personal assistant,
68
199194
3143
qu’ils rejetaient toute idée d’assistant personnel,
03:22
45 percent of them had, in fact, one in their pockets,
69
202361
2886
eh bien, ils sont 45 % à en avoir un en poche,
03:25
in terms of a device with Alexa, Google or Siri.
70
205271
3603
en termes de machines équipées avec Alexa, Google ou Siri.
03:28
One in five of those who were against the idea of AI matchmaking
71
208898
3072
Une personne sur 5 qui se dit opposée à l’idée d’IA de rencontre
03:31
had of course, you guessed it, done online dating.
72
211994
2655
a déjà, vous l’avez deviné, utilisé un site de rencontres.
03:34
And 80 percent of those of us who refuse the idea
73
214673
2289
Et 80 % de ceux et celles qui refusent l’idée
03:36
of boarding an autonomous plane with a pilot backup
74
216986
2456
de monter à bord d’avions autonomes avec un pilote en back-up
03:39
had in fact, just like me to get here to Vancouver,
75
219466
2555
ont pris, comme moi pour venir à Vancouver,
03:42
flown commercial.
76
222045
1167
un vol commercial.
03:43
Lest you think everybody was scared, though,
77
223236
2055
On peut craindre que tout le monde ait peur,
03:45
here are the marvelous folk in the middle.
78
225315
2135
mais il y a la merveilleuse cohorte du milieu.
03:47
These are the neutrals.
79
227474
1247
Ceux qui sont neutres.
03:48
These are people for whom you say,
80
228745
1642
Ce sont ceux qui répondent à :
03:50
"OK, robot friend,"
81
230411
1269
«Nos amis les robots, »
03:51
and they're like, "Hm, robot friend. Maybe."
82
231704
2935
par : «Ami ? Hmmm. Peut-être. »
03:54
Or, "AI pet,"
83
234663
1621
Ou à «IA de compagnie »
03:56
and they go, "Never say never."
84
236308
2062
par : «Ne jamais dire jamais. »
03:58
And as any decent political operative knows,
85
238843
2666
Et comme tout enquêteur politique digne de ce nom le sait,
04:01
flipping the ambivalent middle can change the game.
86
241533
2722
faire changer le centre ambivalent peut tout changer.
04:04
Another reason I know we're vulnerable is men --
87
244644
2319
De plus, nous sommes vulnérables car les hommes
04:06
I'm sorry, but men, you are twice as likely than women
88
246987
2576
sont deux fois plus enclins que les femmes
04:09
to believe that getting into an autonomous car is a good idea,
89
249587
3411
à croire que rouler dans une voiture autonome est une bonne idée,
04:13
that uploading your brain for posterity is fun,
90
253022
2817
que télécharger son cerveau pour la postérité est cool,
04:15
and two and a half times more likely to believe that becoming a cyborg is cool,
91
255863
3722
et 2,5 fois plus enclins à croire que devenir cyborg l’est aussi,
04:19
and for this, I blame Hollywood.
92
259609
1679
et merci Hollywood pour ça.
04:21
(Laughter)
93
261312
1296
(Rires)
04:22
And this is where I want you to look around the theater
94
262632
2596
J’aimerais que vous regardiez autour de vous
04:25
and know that one in four men are OK with the idea of sex with a robot.
95
265252
3357
car sachez qu’un homme sur quatre accepte l’idée du sexe avec un robot.
04:28
That goes up to 44 percent of millennial men
96
268633
3137
On parle de 44 % des hommes de la génération Y,
04:31
compared to just one in 10 women,
97
271794
1594
mais d’une femme sur dix seulement,
04:33
which I think puts a whole new twist on the complaint of mechanical sex.
98
273412
3389
ce qui, selon moi, change notre regard sur l’ennui du sexe mécanique.
04:36
(Laughter)
99
276825
1968
(Rires)
04:38
Even more astounding than that though, to be honest,
100
278817
2429
Ce qui est encore plus étonnant, pour être sincère,
04:41
is this behavioral difference.
101
281270
1570
ce sont les différences comportementales.
04:42
So here we have people who have a device with a voice assistant in it,
102
282864
4213
Ici, on a la cohorte qui a un appareil avec un assistant vocal,
04:47
so a smart speaker, a home hub or a smart phone,
103
287101
2746
un haut-parleur ou un hub connecté, un smartphone,
04:49
versus those who don't.
104
289871
1722
et ceux qui n’en ont pas.
04:51
And you can see from this graph
105
291617
1500
On constate sur ce graphique
04:53
that the Trojan horse is already in our living room.
106
293141
3723
que le cheval de Troie est déjà dans notre salon.
04:56
And as these devices proliferate
107
296888
2087
Avec la prolifération de ces appareils,
04:58
and our collective defenses soften,
108
298999
3217
nos défenses collectives s’amenuisent.
05:02
we all see how it can end.
109
302240
1997
On voit aisément où cela nous mène.
05:04
In fact, this may be as good a time as any to admit
110
304261
2389
Ceci est le bon moment pour vous avouer
05:06
I did take my Alexa Dot on vacation with me.
111
306674
2406
que j’ai emporté mon Alexa en vacances.
05:10
Final finding I have time for is generational.
112
310192
2151
Il me reste du temps pour parler générations.
05:12
So look at the difference just three generations make.
113
312367
2555
Regardez la différence créée sur trois générations,
05:14
This is the leap from silent to boomer to millennial.
114
314946
3155
des silencieux aux milléniaux en passant par les baby boomers.
05:18
And what's more fascinating than this is if you extrapolate this out,
115
318125
3245
Quand on extrapole, c’est encore plus fascinant.
05:21
the same rate of change,
116
321394
1215
Au même taux de changement,
05:22
just the same pace,
117
322633
1190
la même vitesse,
05:23
not the accelerated one I actually believe will be the case,
118
323847
2835
sans l’accélération qui, selon moi, surviendra,
05:26
the same pace,
119
326706
1175
à la même vitesse,
05:27
then it is eight generations away
120
327905
1697
dans huit générations,
05:29
when we hear every single American
121
329626
2340
tous les Américains que nous pourrions interroger
05:31
thinking the majority of these things here are normal.
122
331990
3381
penseront que la majorité de toutes ces choses est normale.
05:35
So the year 2222 is an astounding place
123
335395
3039
L’an 2222 devrait donc être un lieu stupéfiant
05:38
where everything here is mainstream.
124
338458
2294
où tout ça est banal.
05:40
And lest you needed any more convincing,
125
340776
1945
Si vous avez encore besoin d’être convaincu,
05:42
here is the generation's "excitement level with AI."
126
342745
2808
voici la génération : «niveau d’enthousiasme pour l’IA ».
05:45
So not surprisingly, the youngest of us are more excited.
127
345577
3340
Sans surprise, les plus jeunes sont plus enthousiastes
05:49
But, and possibly the most paradoxical finding of my career,
128
349331
3976
Mais, et c’est sans doute la découverte la plus paradoxale de ma carrière,
05:53
when I asked these people my 3am question,
129
353331
3000
quand je pose la question qui me tient éveillées à 3 heures du matin,
05:56
"Who wins in the end?"
130
356355
1467
«Qui gagne au final ? »
05:58
Guess what.
131
358188
1150
Devinez...
05:59
The more excited you are about AI and robotics,
132
359736
2238
Plus on est enthousiaste pour l’IA et les robots,
06:01
the more likely you are to say it's the robots.
133
361998
2685
plus on a tendance à croire que les robots seront victorieux.
06:05
And I don't think we need a neural net running pattern-recognition software
134
365347
3532
Je ne pense pas avoir besoin d’un ordinateur quantique
06:08
to see where this is all headed.
135
368903
1705
pour discerner vers où ça nous entraîne.
06:10
We are the proverbial frogs in boiling water.
136
370632
2705
Nous sommes la grenouille dans l’eau bouillante.
06:13
So if the robots at TED2222 are watching this for posterity,
137
373361
5153
Si les robots de TED2222 nous regardent pour la postérité,
06:18
could you send a cyborg, dig me up and tell me if I was right?
138
378538
2976
envoyez un cyborg, déterrez-moi et dites-moi si j’ai eu raison.
06:21
(Laughter)
139
381538
1165
(Rires)
06:22
Thank you.
140
382727
1177
Merci.
06:23
(Applause)
141
383928
1619
(Applaudissements)
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