Libro

El remedio falso de la IA

Lo que la inteligencia artificial puede hacer, lo que no, y cómo distinguir la diferencia

Arvind Narayanan y Sayash Kapoor

Princeton UP, 2024

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Clasificación editorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Cualidades

Analítico
Científico
Revelador

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Reseña

Es hora de diferenciar entre las capacidades reales de la IA y las promesas exageradas de las grandes empresas tecnológicas, dicen el profesor de informática de la Universidad de Princeton, Arvind Narayanan, y el candidato a doctorado Sayash Kapoor. Al igual que los vendedores de antaño vendían aceite de serpiente como una “cura milagrosa” cuando, en realidad, no tenía ningún beneficio médico, hoy en día la gente exagera el potencial de la IA. Por ejemplo, la IA no puede ofrecerle a la humanidad una visión perfecta de acontecimientos futuros, pero puede conducir a una mala toma de decisiones. Narayanan y Kapoor le piden que luche por el futuro de la IA que usted desea, en lugar de aceptar el futuro que las empresas tecnológicas están tratando de venderle.

Resumen

Las capacidades de la IA predictiva son muy exageradas.

Los responsables de la toma de decisiones, gobiernos y empresas están presionando para sustituir la toma de decisiones humana por análisis predictivos de IA. Solo hay un problema: las herramientas de IA no siempre funcionan como se promete. Por ejemplo, los proveedores de Medicare en Estados Unidos han empezado a recurrir a la IA predictiva para estimar cuánto tiempo pasarán los pacientes en el hospital. Sin embargo, estas estimaciones no siempre son precisas y pueden perjudicar la calidad de la atención que reciben los pacientes. En un caso alarmante, una herramienta de IA predijo que un paciente de 85 años solo necesitaría pasar 17 días en el hospital. El seguro médico del paciente, tomando la predicción como un hecho, dejó de pagar el tratamiento después de esos días, a pesar de que el paciente todavía no podía caminar sin ayuda y seguía sufriendo un dolor extremo.

Abundan las falsas promesas sobre el potencial de la IA para hacer predicciones precisas. Por ejemplo, tanto Scientific American como Axios publicaron artículos que elogiaban un texto de 2023 que conten...