Bonjour à tous. Très heureux de vous rejoindre depuis la Californie et je vois que je ne conduis pas vraiment ce robot.

Non, non, ce n'est pas un robot autonome. C'est un robot télécommandé.

Mais je vois que vous vous débrouillez plutôt bien pour monter sur scène.

Oui.

Merci beaucoup d'avoir pris le temps de nous rejoindre aujourd'hui. Nous sommes vraiment ravis d'avoir cette conversation avec vous.

D'accord, merci.

Je voulais commencer un peu par votre parcours. Vous travailliez sur des problèmes techniques vraiment intéressants et complexes à Stanford, comme le traitement du langage naturel. Ensuite, vous avez créé la plateforme pour les MOOC et avez construit Coursera avec vos partenaires. Cela semble vous placer dans une position unique pour parler de la manière dont l'intelligence artificielle peut changer et change l'éducation. Pouvons-nous commencer par là ? Pouvez-vous développer cette idée, la manière dont vous avez vu les choses évoluer ?

Bien sûr. J'enseignais à Stanford depuis presque une décennie à l'époque et j'y enseigne toujours. Comme d'autres instructeurs, j'ai remarqué qu'année après année, j'entrais dans le même amphithéâtre, je donnais les mêmes cours, je disais les mêmes mots, et je racontais même les mêmes blagues. J'ai commencé à me demander si c'était la meilleure façon de rendre service à nos étudiants. Ayant travaillé dans l'IA et l'apprentissage automatique pendant longtemps, j'ai vu l'impact de la technologie sur l'automatisation et j'ai commencé à me demander si nous pouvions mettre certains de nos cours en ligne et peut-être automatiser la correction des questionnaires plutôt que de les faire corriger par des personnes chaque année. Cela a fini par devenir Coursera, et je suis ravi que cela ait aidé des milliers d'instructeurs à mettre des cours en ligne aujourd'hui.

Il semble que lorsque vous enseignez à Stanford, vous ayez une armée d'assistants d'enseignement pour vous aider dans les corrections et l'enseignement. Mais avec Coursera, cela se passe à une échelle complètement différente. Il semble que l'intelligence artificielle ait un rôle énorme à jouer dans le passage à l'échelle des corrections et des devoirs, et peut-être même pour fournir du mentorat et guider les étudiants tout au long du cours. Pouvez-vous nous parler de ce que vous avez fait ou de ce qui vous passionne à l'interface de ces deux domaines ?

Oui, il y a beaucoup de travaux de recherche passionnants à l'intersection de l'IA et de l'éducation, allant des tuteurs personnalisés aux correcteurs automatiques plus intelligents, en passant par des recommandations personnalisées. Je dirais que beaucoup de ces travaux n'en sont qu'à leurs balbutiements. J'ai l'impression qu'il y a eu la révolution Internet de la numérisation du contenu. Nous sommes encore au milieu de ce processus de mise en ligne de contenus de qualité, ce qui génère des données. Nous pouvons analyser les données et découvrir automatiquement si un questionnaire comporte des erreurs. Il y a des avancées, mais je pense que la simple mise en ligne de contenus offre encore de nombreuses opportunités simples, franchement, encore plus que l'IA. Je pense que le plus grand problème de l'éducation aujourd'hui est la motivation. Nous savons que pour chacun de vous dans le public et pour moi-même, l'impact de l'éducation continue tout au long de la vie est profond. Mais l'éducation n'a presque aucune récompense à court terme. Si vous passez ce week-end à étudier plutôt qu'à regarder la télé, le lundi suivant vous n'êtes pas vraiment meilleur dans votre travail, votre patron ne sait pas que vous avez étudié tout le week-end et il ne va pas vous féliciter. Vous n'avez presque aucune récompense à court terme et vous avez manqué vos programmes télévisés. Le secret de l'éducation, c'est que si vous faites cela non pas pendant un week-end, mais pendant un an, vous pouvez devenir vraiment bon dans un domaine. Je pense donc que l'un des plus grands défis de l'éducation est de fournir l'encadrement, les encouragements et la motivation nécessaires pour aider les apprenants à faire cette chose qui a un impact profond sur leur vie.

Pensez-vous qu'il existe des avancées ou des directions intéressantes pour maintenir la motivation des humains impliqués ? La ludification ou des mécanismes de conception qui aideraient les gens à s'engager ?

Je ne pense pas que l'un d'entre nous ait déjà trouvé la solution. Je pense que les travaux sur la ludification, les badges, les points, les classements, sont des idées que les gens essaient et qui aident. Il y a eu des conversations intéressantes sur la conception d'un chatbot pour encourager l'étudiant s'il est en retard sur un devoir. Nous n'en sommes qu'aux tout premiers stades de la résolution de ce problème de motivation. Peut-être pas tout à fait une solution d'IA, mais une autre solution qui me passionne concerne la montée du chômage technologique. Larry Summers vient d'écrire une tribune dans le Washington Post cette semaine sur la hausse du chômage chez les hommes en âge de travailler. Avec la montée du chômage technologique, qui n'est pas récente, il y a un soutien croissant dans la Silicon Valley pour le revenu de base. Je pense qu'avec la hausse du chômage, cela sera encore plus important. Il existe une variante du revenu de base qui pourrait vraiment aider : nous ne vous payons pas pour ne rien faire, mais pour étudier. Quand un jeune de 18 ans doit aller à l'université, nous avons des systèmes comme les bourses Pell pour aider. Nous devons faire plus, mais au moins nous aidons. Mais pour le chômeur de 40 ans, fournir cette structure pour l'aider à continuer d'étudier augmente ses chances de réintégrer le marché du travail, d'acquérir les compétences nécessaires pour contribuer à nouveau à l'assiette fiscale qui paie les gens pour étudier. C'est peut-être un avenir vers lequel nous devons évoluer. Et je vois certains politiciens commencer à adopter ces idées.

Oui, cela semble être une idée incroyablement passionnante pour repenser l'éducation de manière très large. Pour changer un peu de sujet, vous avez parlé de certains défis. Je vous ai interrogé sur l'IA dans Coursera et vous avez mentionné que nous essayons simplement de mettre les données en ligne ou que l'intégration entre l'IA et ce domaine particulier en est à ses débuts. Cela reflète un défi plus large auquel beaucoup de gens sont confrontés en entreprise, par exemple, où il y a beaucoup de bonnes idées en laboratoire pour l'apprentissage automatique, mais il est difficile de combler le fossé et d'apprendre comment les appliquer concrètement. Pouvez-vous nous dire comment vous avez envisagé de combler ce fossé chez Baidu et dans votre expérience plus large ?

Oui, c'est vraiment difficile. Une chose qui me passionne dans l'IA, c'est qu'il est clair qu'elle ne transforme pas une seule industrie. J'ai utilisé cette analogie : l'IA est la nouvelle électricité. Ce que je veux dire, c'est qu'ici aux États-Unis, il y a environ 100 ans, grâce à des pionniers comme Thomas Edison et Nikola Tesla, nous avons commencé à construire des centrales électriques et l'électrification a transformé industrie après industrie. Tout, de l'agriculture, transformée par la réfrigération, aux communications, aux transports, à la fabrication, chaque industrie a été transformée par l'électricité. J'ai l'impression que nous sommes maintenant dans une position où il existe un chemin étonnamment clair pour utiliser l'IA afin de transformer de multiples industries. L'un des défis, cependant, c'est que c'est vraiment difficile. Pour reprendre l'analogie de l'électricité, quand nous avons commencé à électrifier le pays, c'était très compliqué. Il y avait des tensions variables, le choix entre courant alternatif ou continu, certaines centrales plus chères mais plus fiables... Les entreprises avaient même un rôle de Vice-Président à l'Électricité pour gérer cette chose incroyablement complexe. L'idée d'un VP de l'électricité semble folle aujourd'hui, mais elle avait du sens à l'époque. J'ai l'impression qu'aujourd'hui l'IA est si complexe que je vois des entreprises embaucher un VP de l'IA ou un Chief AI Officer pour la gérer. À mesure que l'IA mûrira, ce rôle disparaîtra peut-être, mais d'un point de vue d'entreprise, c'est une structure saine pour constituer une équipe capable d'intégrer cela dans l'organisation.

À quel point pensez-vous que ce rôle va disparaître ? Est-ce au moment où l'IA deviendra omniprésente au point d'être comme l'électricité, quelque chose d'essentiel à littéralement tout ce que vous faites quotidiennement ?

Oui, j'aimerais beaucoup que cela arrive. Aujourd'hui, je vous vois sur une télévision, je ne dis pas que je vous vois sur ma télévision électrique, ce serait bizarre, même s'il est clair qu'elle est électrique. À l'avenir, je ne veux pas monter dans ma voiture autonome à IA, je veux que ce soit ma voiture et qu'elle m'emmène là où je vais, sans que ce soit un événement exceptionnel. La meilleure technologie disparaît souvent à l'arrière-plan. Je ne vous appelle pas sur mon smartphone, c'est juste mon téléphone. Je vois l'IA disparaître de plus en plus à l'arrière-plan. Je me souviens quand les filtres anti-spam étaient une nouveauté. Il fut un temps où les caméras faisant la mise au point sur le visage de vos amis étaient exceptionnelles, et maintenant nous n'y pensons même plus. L'innovation et l'écosystème de l'IA sont extrêmement ouverts, les ingénieurs aiment partager leurs idées. Le progrès accéléré de l'IA signifie qu'il y a beaucoup de choses qui ne vont pas disparaître à l'arrière-plan parce que nous inventons encore de nouvelles choses, mais je suis aussi heureux que ce que nous avons inventé il y a quelques années soit maintenant utilisé naturellement, c'est un signe de progrès.

Alors que ces choses passent au second plan, c'est un peu l'histoire de l'IA : cet objectif mouvant, quelque chose qui semblait irréalisable, puis nous finissons par résoudre le problème avec des algorithmes et cela devient un outil et cesse d'être de l'IA. Est-ce un processus qui va finir par converger vers quelque chose ou allons-nous simplement être confrontés à une séquence de ce que nous appelons des IA faibles qui deviennent simplement des voitures ?

Oui, vous savez, pour nous, ces IA faibles ont encore un long chemin à parcourir. La plupart de l'IA aujourd'hui est relativement simple, nous sommes bons pour transformer une entrée en une sortie. Entrez un e-mail, dites-moi si c'est du spam. Entrez une image de ce qu'il y a devant une voiture, dites-moi comment conduire en toute sécurité. Mais il s'avère que cette formule d'apprentissage supervisé suffit à transformer de nombreuses industries. Entrez une demande de prêt, dites-moi si je dois l'accepter ou la refuser, cela transformera la finance grand public. Nous sommes si loin de l'intelligence de niveau humain. Ceux d'entre nous qui travaillent sur l'apprentissage profond font parfois une analogie avec le cerveau humain, mais franchement, nous n'avons presque aucune idée de la façon dont le cerveau fonctionne. Mais malgré leur simplicité et le besoin de tant de données, ces outils suffisent déjà à transformer les industries. Je vois aujourd'hui une opportunité claire de transformer de multiples industries. Suchi Saria vient de parler de la santé, je passe moi-même beaucoup de temps sur la santé et la feuille de route devient claire. L'un des défis de l'IA est d'expliquer au public que nous allons transformer industrie après industrie, mais que cela ne signifie pas que nous pouvons construire un robot capable de faire tout ce qu'un humain peut faire. C'est un message nuancé : transformer des industries entières, sans risquer de voir apparaître des robots tueurs maléfiques.

Il y a un instant, vous avez parlé de la croissance exponentielle dans ce domaine, et l'une des conséquences de cette croissance est qu'elle crée et exacerbe les inégalités. Voyez-vous un moyen pour nous de construire ces systèmes de manière à éviter ou à atténuer ces inégalités ?

Oui, je pense qu'il y a une réponse qui me tient à cœur. Cela semble simple, mais tout repose sur l'éducation. Notre société est devenue remarquablement douée pour donner des opportunités aux personnes ayant les compétences nécessaires pour accomplir un travail important. Tant que les gens ont la bonne éducation, les opportunités ne manquent pas. Le défi est de structurer la société pour faire correspondre au mieux les gens aux rôles critiques. Il y a cette peur du déplacement de la main-d'œuvre par la technologie, comme les voitures autonomes supprimant les emplois de chauffeurs routiers. Ce type de déplacement technologique se produit depuis des décennies. À l'époque, si un emploi agricole disparaissait, le fermier pouvait peut-être travailler jusqu'à la retraite, mais ses enfants devaient apprendre un autre métier. Aujourd'hui, le déplacement technologique lié à l'IA arrive si vite que les personnes vivant aujourd'hui pourraient avoir besoin d'être reformées. Je pense personnellement que les formes évolutives d'éducation, comme les cours en ligne massifs, doivent constituer une grande partie de la solution. Il manque encore quelque chose, et peut-être que le revenu de base universel où nous vous payons pour étudier pourrait être une solution majeure. Plus les dirigeants réfléchiront au véritable problème du déplacement de la main-d'œuvre et moins aux robots tueurs maléfiques, plus nous serons susceptibles de trouver les solutions nécessaires.

Andrew, merci beaucoup d'avoir pris le temps de nous parler aujourd'hui. C'était vraiment fascinant. Merci.