Il y a quelque chose de profondément préoccupant dans les systèmes d'IA qui internalisent des absurdités. Former des modèles sur des données défectueuses ne fait pas que reproduire des erreurs, cela les amplifie. Lorsque les machines apprennent de nos biais, elles ne se contentent pas de les refléter ; elles superchargent les pires aspects.

Pensez-y : les algorithmes nourris par des inégalités historiques amplifient la discrimination. Les systèmes formés sur des débats polarisés poussent les extrêmes encore plus loin. La boucle de rétroaction devient dangereuse lorsque l'IA manque de la capacité humaine à l'auto-correction et à la pensée critique.

Ce dont nous avons vraiment besoin, ce n'est pas d'une IA plus intelligente qui insiste sur des absurdités. Nous avons besoin de systèmes conçus avec un scepticisme intégré, des cadres qui remettent en question plutôt que de renforcer. Sinon, nous ne faisons que construire des chambres d'écho coûteuses qui rendent les mauvaises idées plus convaincantes.