Les entretiens d’embauche avec des humains sont en train de prendre fin, rapporte le New York Times en évoquant l’essor des entretiens avec des systèmes d’IA. L’expérience avec ces robots intervieweurs, comme ceux développés par Ribbon AI, Talently ou Apriora, se révèle très déshumanisante, témoignent ceux qui y sont confrontés. Les questions sont souvent un peu creuses et les chatbots ne savent pas répondre aux questions des candidats sur le poste ou sur la suite du processus de recrutement (comme si ces éléments n’étaient finalement pas importants).

A croire que l’embauche ne consiste qu’en une correspondance d’un profil à un poste, la RHTech scie assurément sa propre utilité. Quant aux biais sélectifs de ces outils, parions qu’ils sont au moins aussi défaillants que les outils de recrutements automatisés qui peinent déjà à faire des correspondances adaptées. La course au pire continue !

Le loueur de voiture Hertz a commencé à déployer des scanneurs de voitures développées par UVeye pour inspecter les véhicules après leur location afin de vérifier leur état, explique The Drive (voir également cet article). Problème : le système est trop précis et surcharge les clients de frais pour des accrocs microscopiques qu’un être humain n’aurait pas remarqué.  

Les tensions n’ont pas manqué d’éclater, et elles sont d’autant plus nombreuses qu’il est très difficile de contacter un agent de l’entreprise pour discuter ou contester les frais dans ce processus de rendu de véhicule automatisé, et que cela est impossible via le portail applicatif où les clients peuvent consulter et régler les dommages attribués à leurs locations. Des incidents d’usure mineurs ou indépendants des conducteurs, comme un éclat lié à un gravillon, sont désormais parfaitement détectés et facturés. Le problème, c’est le niveau de granularité et de précision qui a tendance a surdiagnostiquer les éraflures. Décidément, adapter les faux positifs à la réalité est partout une gageure ou un moyen pour générer des profits inédits.

Scientists are searching for signs of a “fifth force” at the center of our galaxy that could rewrite the rules of gravity and help to resolve some fundamental mysteries in the universe, according to a recent study in the journal Astronomy & Astrophysics. 

For decades, researchers have speculated that exotic new physics could fill missing links in our current understanding of gravity, which is based on Einstein’s general relativity. One idea is that a hypothetical fifth force—in addition to gravity, electromagnetism, and the strong and weak nuclear forces—known as a Yukawa-type correction might subtly alter how gravity behaves over certain distances. A direct detection of this force could shed light on longstanding puzzles like the nature of dark matter, an unidentified substance that accounts for most mass in the universe, or the behavior of gravity at quantum scales.

Now, researchers have used the advanced GRAVITY instrument at the Very Large Telescope in Chile to look for hints of this correction near the supermassive black hole at the center of the Milky Way. 

“The current theory of gravity is unable to explain some observations performed in the universe” such as “the presence of dark matter, or the expanding universe,” said Arianna Foschi, a postdoctoral researcher at the Paris Observatory and an author of the new study, in an email to 404 Media. 

“One possible explanation for this may be that the theory of gravity is not complete yet and some modifications to explain those effects are needed,” she added. “We looked exactly for the presence of such a modification.” 

Whereas gravity influences objects over massive cosmic distances, the Yukawa correction is predicted to be short-ranged and undetectable in local environments, such as our planet or the solar system. However, hints of this force, if it exists, could be observable near our galaxy’s supermassive black hole, Sagittarius A*, a chaotic region that showcases gravity at an extreme.

With that in mind, the GRAVITY collaboration trained its namesake instrument on a massive star called S2 that is very close to the supermassive black hole, orbiting it once every 16 years. Due to its proximity to the black hole, S2 has yielded many insights about gravity and general relativity, making it an attractive target for the team’s hunt for a fifth force. 

The motion of S2, along with other stars around Sagittarius A* “can be incredibly useful to check whether objects orbiting around a supermassive black hole follow the same rule as planets in the solar system,” Foschi said. “Observations suggest that indeed the law that makes S2 move is the same as the Earth, however there still can be modifications that cannot be seen ‘by eye’ but needed to be tested.”

As it turned out, the instrument’s precise measurements did not detect a fifth force, but they did get us closer. The results narrowed down the parameters of its possible intensity, represented by the variable “alpha.” 

“If before, alpha must be less than 0.01, now with our data we showed that it must be smaller than 0.003, significantly improving this constraint,” Forschi said.

Lorenzo Iorio, a physicist with the Italian Ministry of Education and Merit and an expert on modified theories of gravity, said in an email that the team’s approach made sense in principle, but that he had some concerns with the methods. Iorio, who was not involved in the study, cited updated formulas and variables that were left out of its models, but that he said might have improved its accuracy. For instance, the models did not account for the Lense-Thirring effect, which is a relativistic phenomenon near massive objects, or the influence of the accelerations of stars near S2, among other factors.

“I'd say that it is an interesting study that, rather, points towards the possibilities offered by this peculiar celestial laboratory (Sagittarius A* and the S stars),” Iorio said. “It should be repeated more accurately.”

Foschi acknowledged that the variables were not included in the models, but noted that the GRAVITY observations were not yet sensitive enough to capture many of those details—yet.

“An upgrade of the GRAVITY instrument is already on its way to increase the sensitivity and measure indeed these higher order effects, but we have to wait for that,” she noted.  

“We would like to extend the same analysis to data of other stars around Sagittarius A* and the improving precision of the GRAVITY instrument will help us to do so. In this way we will be able to put on even stronger constraints.” 

To that end, the GRAVITY collaboration plans to continue gazing at the center of the galaxy for signs of a fifth force, or any other modifications to gravity. 

“If such a force is observed, it would be an incredible breakthrough in physics, because it would modify one of the oldest physical laws we have,” Foschi concluded. “It would have consequences in every field of physics.”

I am talking to Amina, an AI avatar that plays the role of a woman living in a refugee camp in Chad after she escaped violence in Sudan. “I’m hanging in there, yeah,” Amina tells me. “ It’s tough here in the camp, but we’re staying strong.” I ask her how she came to be in a refugee camp. “I fled my hometown of Al Junaynah in Sudan back in June 2023, due to the violence, yeah?” It says. “It was a terrifying journey to escape the conflict. Now I’m trying to keep my kids safe and find some stability here in the camp. It’s not easy but we have to keep going, right?”

Amina is an experiment, part of a pair of AI avatars created by the United Nations University Center for Policy Research (UNU-CPR), a research institution connected to the United Nations. It’s one that is sure to be controversial, considering that the UN itself says a major problem facing refugees is their dehumanization for political gain or convenience. The UNU-CPR project is using an inhuman technology in an attempt to help people learn more about what they are facing. The group also tested a soldier persona called “Abdalla,” which “simulates the behavior and decision-making patterns of an actual combatant, offering negotiators and mediators a possible tool to train for future high-stakes negotiations.”

“The idea was to have independent academic research available to the UN,” Eleanore Fournier-Tombs, a data scientist that leads a research lab at UNU-CPR focusing on AI policy, told 404 Media.

Ask Amina and Ask Abdalla began as a project in an AI for Conflict Prevention class taught by Eduardo Albrecht, a professor at Columbia and a senior fellow at the UNU-CPR. According to Albrecht, he and his students designed the avatars after a classroom discussion about using AI in humanitarian work.

In early tests at a workshop attended by humanitarian organizations, refugee aid groups, and nonprofits, Albrecht and Fournier-Tombs said the reactions were strong and that many were negative. “Why would we want to present refugees as AI creations when there are millions of refugees who can tell their stories as real human beings?” one person said, according to a writeup of the workshop. Another participant worried about “reinforcing biases if interactions with refugees are done with AI agents rather than actual humans,” and that the AI might “sanitize or downplay real human suffering.”

Right now, anyone can test Amina or Abdalla and talk with them for three minutes at a time. “The first is designed to create an accurate digital representation of a refugee living in a camp in Chad. The second creates a digital replica of a combatant leader in the Rapid Support Forces (RSF), a group active in the southeastern part of Sudan from which many refugees are fleeing,” a write up of the project says.

The RSF began as groups of loose-knit militias in the early 2000s before becoming a more formal military group. It’s been conducting ethnic cleansing in Darfur for years now. I asked Abadalla if the RSF is committing genocide, and it gave a generally correct, though vague answer, and not one that you would expect from the group doing the killing.

“The RSF has faced serious allegations of committing atrocities and acts of genocide, particularly in Darfur, including systematic killings, mass rapes, and forced displacement of specific ethnic groups,” Abdalla tells me about the group it’s meant to represent. “These acts reflect a pattern of violence aimed at terrorizing civilians, contributing to the ongoing humanitarian crisis in the region.”

When I spoke with them, both Albrecht and Fournier-Tombs were clear that the goal of the workshop was to spark conversation and deal with the technology now, as it is. 

“We’re not proposing these as solutions for the UN, much less UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees). We’re just playing around with the concept,” Albrecht said. “You have to go on a date with someone to know you don’t like ‘em.”

Fournier-Tombs said that it’s important for the UN to get a handle on AI and start working through the ethical problems with it. “There’s a lot of pressure everywhere, not just at the UN, to adopt AI systems to become more efficient and do more with less,” she said. “The promise of AI is always that it can save money and help us accomplish the mission…there’s a lot of tricky ethical concerns with that.”

She also said that the UN can’t afford to be reactive when it comes to new technology. “Someone’s going to deploy AI agents in a humanitarian context, and it’s going to be with a company, and there won’t be any real principles or thought, consideration, of what should be done,” she said. “That’s the context we presented the conversation in.”

Albrecht detailed how he and his students constructed Amina and Abdalla in a paper published by the UNU-CPR titled Does the United Nations Need Agents? “Both the Amina and Abdalla avatars were created using HeyGen,” the paper explains. “HeyGen relies on OpenAI’s [GPT-4o mini] to animate the video avatars, and allows for linking via [Retrieval-Augmented Generation] to an external database where the knowledge bases curated by the anthropologist agent are uploaded.”

One of Albrecht’s concerns was accuracy. So he tested it. “This study evaluated Amina’s representativeness using 20 questions drawn from four distinct surveys, none of which were included in her knowledge base: the SENS Nutritional Survey (4 questions), Post-distribution Monitoring Report of Food Assistance in Refugee Camps (3 questions), Norwegian Refugee Council’s ‘War in Sudan’ (8 questions) and UNHCR’s ‘Sudanese Emergency’ (5 questions). 40 Analysis of Amina’s responses revealed that she correctly answered 16 out of 20 questions, achieving an 80 percent accuracy rate.”

“Talking” to Amina and Abdalla is a surreal experience, one anyone can experience by going to the website which Albrecht said will be live for a month after the publication of this article. Their responses feel generic and stilted, as if they were trained on UN reports about the conflict and not interviews with actual refugees. The paper admits that this is a massive limitation of the agents.

“It is impossible to know what information is or is not included in the training data of the LLM since commercial providers do not fully disclose the specific datasets used,” the paper says. “This represents a limitation in the experiment design which should be explored further.”

The paper also speculated how agents like these might one day be used in humanitarian work. “If Amina works, ‘her’ rapid responses could be of great value,” it says. “For example, they could be used to quickly make a case to donors (often in very different locations and with very little time) on what population needs to be prioritized when earmarking aid to the region. If Abdalla works, ‘his’ responses could help negotiators and mediators prepare for more targeted real-world engagement.”

Again, people who attended the UNU-CPR workshop and interacted with Amina pushed back against the idea that AI avatars should be used to communicate with donors. “Participants noted that refugees ‘are very capable of speaking for themselves in real life,’” the paper said.

Albrecht knows that AI systems, especially LLMs, are encoded with the biases of their creators. “Let’s say an NGO is conducting a needs assessment, in part, utilizing these agentic systems. What kind of knowledge would that target population know about how such a system is used? How are they informed? Most importantly, do they have the power to reject or accept the use of these tools and their outcomes?” he said. “Because if you’re making decisions towards a population based, in part, on the outcome of these agentic systems…you’re very directly cutting out the agency of that population you are purporting to help.”

The goal of the experiment, Albrecht said, was always to provoke an emotional reaction and start a conversation about these ethical concerns. 

“You create a kind of straw man to see how people attack it and understand its vulnerabilities.”

Last month I put down $100 to pre-order the Trump Organization’s forthcoming mobile phone, the T1. Or, I tried to. As I wrote at the time, the website went to an error page, charged my credit card the wrong amount of $64.70, and sent a confirmation email saying I would receive another confirmation email when my order had been shipped, but I hadn’t provided a shipping address.

I was surprised then to see another two charges on my card from Trump Mobile on Thursday, for $100 and $64.70 respectively. I did not expect or authorize these charges and will be trying to get my money back, if they go through (they’re currently pending). I don’t know when I will get my phone. I also don’t know how to make the charges to my credit card stop because other parts of the (since updated) website also return errors and the customer service number I called on the website couldn’t help either.

At first, the Trump Mobile phone pre-order process was bumbling. The company is now charging my card again and I have no idea why.

Tous les grands acteurs des technologies ont entamé leur mue. Tous se mettent à intégrer l’IA à leurs outils et plateformes, massivement. Les Big Tech se transforment en IA Tech. Et l’histoire du web, telle qu’on l’a connue, touche à sa fin, prédit Thomas Germain pour la BBC. Nous entrons dans « le web des machines », le web synthétique, le web artificiel où tous les contenus sont appelés à être générés en permanence, à la volée, en s’appuyant sur l’ensemble des contenus disponibles, sans que ceux-ci soient encore disponibles voire accessibles. Un second web vient se superposer au premier, le recouvrir… avec le risque de faire disparaître le web que nous avons connu, construit, façonné. 

Jusqu’à présent, le web reposait sur un marché simple, rappelle Germain. Les sites laissaient les moteurs de recherche indexer leurs contenus et les moteurs de recherche redirigeaient les internautes vers les sites web référencés. « On estime que 68 % de l’activité Internet commence sur les moteurs de recherche et qu’environ 90 % des recherches se font sur Google. Si Internet est un jardin, Google est le soleil qui fait pousser les fleurs ». 

Ce système a été celui que nous avons connu depuis les origines du web. L’intégration de l’IA, pour le meilleur ou pour le pire, promet néanmoins de transformer radicalement cette expérience. Confronté à une nette dégradation des résultats de la recherche, notamment due à l’affiliation publicitaire et au spam, le PDG de Google, Sundar Pichai, a promis une « réinvention totale de la recherche » en lançant son nouveau « mode IA ». Contrairement aux aperçus IA disponibles jusqu’à présent, le mode IA va remplacer complètement les résultats de recherche traditionnels. Désormais, un chatbot va créer un article pour répondre aux questions. En cours de déploiement et facultatif pour l’instant, à terme, il sera « l’avenir de la recherche Google ». 

Un détournement massif de trafic

Les critiques ont montré que, les aperçus IA généraient déjà beaucoup moins de trafic vers le reste d’internet (de 30 % à 70 %, selon le type de recherche. Des analyses ont également révélé qu’environ 60 % des recherches Google depuis le lancement des aperçus sont désormais « zéro clic », se terminant sans que l’utilisateur ne clique sur un seul lien – voir les études respectives de SeerInteractive, Semrush, Bain et Sparktoro), et beaucoup craignent que le mode IA ne renforce encore cette tendance. Si cela se concrétise, cela pourrait anéantir le modèle économique du web tel que nous le connaissons. Google estime que ces inquiétudes sont exagérées, affirmant que le mode IA « rendra le web plus sain et plus utile ». L’IA dirigerait les utilisateurs vers « une plus grande diversité de sites web » et le trafic serait de « meilleure qualité » car les utilisateurs passent plus de temps sur les liens sur lesquels ils cliquent. Mais l’entreprise n’a fourni aucune donnée pour étayer ces affirmations. 

Google et ses détracteurs s’accordent cependant sur un point : internet est sur le point de prendre une toute autre tournure. C’est le principe même du web qui est menacé, celui où chacun peut créer un site librement accessible et référencé. 

L’article de la BBC remarque, très pertinemment, que cette menace de la mort du web a déjà été faite. En 2010, Wired annonçait « la mort du web ». A l’époque, l’essor des smartphones, des applications et des réseaux sociaux avaient déjà suscité des prédictions apocalyptiques qui ne se sont pas réalisées. Cela n’empêche pas les experts d’être soucieux face aux transformations qui s’annoncent. Pour les critiques, certes, les aperçus IA et le mode IA incluent tous deux des liens vers des sources, mais comme l’IA vous donne la réponse que vous cherchez, cliquer sur ceux-ci devient superflu. C’est comme demander un livre à un bibliothécaire et qu’il vous en parle plutôt que de vous le fournir, compare un expert. 

La chute du nombre de visiteurs annoncée pourrait faire la différence entre une entreprise d’édition viable… et la faillite. Pour beaucoup d’éditeurs, ce changement sera dramatique. Nombre d’entreprises constatent que Google affiche leurs liens plus souvent, mais que ceux-ci sont moins cliqués. Selon le cabinet d’analyse de données BrightEdge, les aperçus IA ont entraîné une augmentation de 49 % des impressions sur le web, mais les clics ont chuté de 30 %, car les utilisateurs obtiennent leurs réponses directement de l’IA. « Google a écrit les règles, créé le jeu et récompensé les joueurs », explique l’une des expertes interrogée par la BBC. « Maintenant, ils se retournent et disent : « C’est mon infrastructure, et le web se trouve juste dedans ». »

Demis Hassabis, directeur de Google DeepMind, le laboratoire de recherche en IA de l’entreprise, a déclaré qu’il pensait que demain, les éditeurs alimenteraient directement les modèles d’IA avec leurs contenus, sans plus avoir à se donner la peine de publier des informations sur des sites web accessibles aux humains. Mais, pour Matthew Prince, directeur général de Cloudflare, le problème dans ce web automatisé, c’est que « les robots ne cliquent pas sur les publicités ». « Si l’IA devient l’audience, comment les créateurs seront-ils rémunérés ? » La rémunération directe existe déjà, comme le montrent les licences de contenus que les plus grands éditeurs de presse négocient avec des systèmes d’IA pour qu’elles s’entraînent et exploitent leurs contenus, mais ces revenus là ne compenseront pas la chute d’audience à venir. Et ce modèle ne passera certainement pas l’échelle d’une rétribution généralisée. 

Si gagner de l’argent sur le web devient plus difficile, il est probable que nombre d’acteurs se tournent vers les réseaux sociaux pour tenter de compenser les pertes de revenus. Mais là aussi, les caprices algorithmiques et le développement de l’IA générative risquent de ne pas suffire à compenser les pertes. 

Un nouvel internet sans condition

Pour Google, les réactions aux aperçus IA laissent présager que le mode IA sera extrêmement populaire. « À mesure que les utilisateurs utilisent AI Overviews, nous constatons qu’ils sont plus satisfaits de leurs résultats et effectuent des recherches plus souvent », a déclaré Pichai lors de la conférence des développeurs de Google. Autrement dit, Google affirme que cela améliore la recherche et que c’est ce que veulent les utilisateurs. Mais pour Danielle Coffey, présidente de News/Media Alliance, un groupement professionnel représentant plus de 2 200 journalistes et médias, les réponses de l’IA vont remplacer les produits originaux : « les acteurs comme Google vont gagner de l’argent grâce à notre contenu et nous ne recevons rien en retour ». Le problème, c’est que Google n’a pas laissé beaucoup de choix aux éditeurs, comme le pointait Bloomberg. Soit Google vous indexe pour la recherche et peut utiliser les contenus pour ses IA, soit vous êtes désindexé des deux. La recherche est bien souvent l’une des premières utilisations de outils d’IA. Les inquiétudes sur les hallucinations, sur le renforcement des chambres d’échos dans les réponses que vont produire ces outils sont fortes (on parle même de « chambre de chat » pour évoquer la réverbération des mêmes idées et liens dans ces outils). Pour Cory Doctorow, « Google s’apprête à faire quelque chose qui va vraiment mettre les gens en colère »… et appelle les acteurs à capitaliser sur cette colère à venir. Matthew Prince de Cloudflare prône, lui, une intervention directe. Son projet est de faire en sorte que Cloudflare et un consortium d’éditeurs de toutes tailles bloquent collectivement les robots d’indexation IA, à moins que les entreprises technologiques ne paient pour le contenu. Il s’agit d’une tentative pour forcer la Silicon Valley à négocier. « Ma version très optimiste », explique Prince, « est celle où les humains obtiennent du contenu gratuitement et où les robots doivent payer une fortune pour l’obtenir ». Tim O’Reilly avait proposé l’année dernière quelque chose d’assez similaire : expliquant que les droits dérivés liés à l’exploitation des contenus par l’IA devraient donner lieu à rétribution – mais à nouveau, une rétribution qui restera par nature insuffisante, comme l’expliquait Frédéric Fillioux. 

Même constat pour le Washington Post, qui s’inquiète de l’effondrement de l’audience des sites d’actualité avec le déploiement des outils d’IA. « Le trafic de recherche organique vers ses sites web a diminué de 55 % entre avril 2022 et avril 2025, selon les données de Similarweb ». Dans la presse américaine, l’audience est en berne et les licenciements continuent.

Les erreurs seront dans la réponse

Pour la Technology Review, c’est la fin de la recherche par mots-clés et du tri des liens proposés. « Nous entrons dans l’ère de la recherche conversationnelle » dont la fonction même vise à « ignorer les liens », comme l’affirme Perplexity dans sa FAQ. La TR rappelle l’histoire de la recherche en ligne pour montrer que des annuaires aux moteurs de recherche, celle-ci a toujours proposé des améliorations, pour la rendre plus pertinente. Depuis 25 ans, Google domine la recherche en ligne et n’a cessé de s’améliorer pour fournir de meilleures réponses. Mais ce qui s’apprête à changer avec l’intégration de l’IA, c’est que les sources ne sont plus nécessairement accessibles et que les réponses sont générées à la volée, aucune n’étant identique à une autre. 

L’intégration de l’IA pose également la question de la fiabilité des réponses. L’IA de Google a par exemple expliqué que la Technology Review avait été mise en ligne en 2022… ce qui est bien sûr totalement faux, mais qu’en saurait une personne qui ne le sait pas ? Mais surtout, cet avenir génératif promet avant tout de fabriquer des réponses à la demande. Mat Honan de la TR donne un exemple : « Imaginons que je veuille voir une vidéo expliquant comment réparer un élément de mon vélo. La vidéo n’existe pas, mais l’information, elle, existe. La recherche générative assistée par l’IA pourrait théoriquement trouver cette information en ligne – dans un manuel d’utilisation caché sur le site web d’une entreprise, par exemple – et créer une vidéo pour me montrer exactement comment faire ce que je veux, tout comme elle pourrait me l’expliquer avec des mots aujourd’hui » – voire très mal nous l’expliquer. L’exemple permet de comprendre comment ce nouvel internet génératif pourrait se composer à la demande, quelque soit ses défaillances. 

Mêmes constats pour Matteo Wrong dans The Atlantic : avec la généralisation de l’IA, nous retournons dans un internet en mode bêta. Les services et produits numériques n’ont jamais été parfaits, rappelle-t-il, mais la généralisation de l’IA risque surtout d’amplifier les problèmes. Les chatbots sont très efficaces pour produire des textes convaincants, mais ils ne prennent pas de décisions en fonction de l’exactitude factuelle. Les erreurs sont en passe de devenir « une des caractéristiques de l’internet ». « La Silicon Valley mise l’avenir du web sur une technologie capable de dérailler de manière inattendue, de s’effondrer à la moindre tâche et d’être mal utilisée avec un minimum de frictions ». Les quelques réussites de l’IA n’ont que peu de rapport avec la façon dont de nombreuses personnes et entreprises comprennent et utilisent cette technologie, rappelle-t-il. Plutôt que des utilisations ciblées et prudentes, nombreux sont ceux qui utilisent l’IA générative pour toutes les tâches imaginables, encouragés par les géants de la tech. « Tout le monde utilise l’IA pour tout », titrait le New York Times. « C’est là que réside le problème : l’IA générative est une technologie suffisamment performante pour que les utilisateurs en deviennent dépendants, mais pas suffisamment fiable pour être véritablement fiable ». Nous allons vers un internet où chaque recherche, itinéraire, recommandation de restaurant, résumé d’événement, résumé de messagerie vocale et e-mail sera plus suspect qu’il n’est aujourd’hui. « Les erreurs d’aujourd’hui pourraient bien, demain, devenir la norme », rendant ses utilisateurs incapables de vérifier ses fonctionnements. Bienvenue dans « l’âge de la paranoïa », clame Wired.

Vers la publicité générative et au-delà !

Mais il n’y a pas que les « contenus » qui vont se recomposer, la publicité également. C’est ainsi qu’il faut entendre les déclarations de Mark Zuckerberg pour automatiser la création publicitaire, explique le Wall Street Journal. « La plateforme publicitaire de Meta propose déjà des outils d’IA capables de générer des variantes de publicités existantes et d’y apporter des modifications mineures avant de les diffuser aux utilisateurs sur Facebook et Instagram. L’entreprise souhaite désormais aider les marques à créer des concepts publicitaires de A à Z ». La publicité représente 97% du chiffre d’affaires de Meta, rappelle le journal (qui s’élève en 2024 à 164 milliards de dollars). Chez Meta les contenus génératifs produisent déjà ce qu’on attend d’eux. Meta a annoncé une augmentation de 8 % du temps passé sur Facebook et de 6 % du temps passé sur Instagram grâce aux contenus génératifs. 15 millions de publicités par mois sur les plateformes de Meta sont déjà générées automatiquement. « Grâce aux outils publicitaires développés par Meta, une marque pourrait demain fournir une image du produit qu’elle souhaite promouvoir, accompagnée d’un objectif budgétaire. L’IA créerait alors l’intégralité de la publicité, y compris les images, la vidéo et le texte. Le système déciderait ensuite quels utilisateurs Instagram et Facebook cibler et proposerait des suggestions en fonction du budget ». Selon la géolocalisation des utilisateurs, la publicité pourrait s’adapter en contexte, créant l’image d’une voiture circulant dans la neige ou sur une plage s’ils vivent en montagne ou au bord de la mer. « Dans un avenir proche, nous souhaitons que chaque entreprise puisse nous indiquer son objectif, comme vendre quelque chose ou acquérir un nouveau client, le montant qu’elle est prête à payer pour chaque résultat, et connecter son compte bancaire ; nous nous occuperons du reste », a déclaré Zuckerberg lors de l’assemblée générale annuelle des actionnaires de l’entreprise. 

Nilay Patel, le rédac chef de The Verge, parle de « créativité infinie ». C’est d’ailleurs la même idée que l’on retrouve dans les propos de Jensen Huang, le PDG de Nvidia, quand il promet de fabriquer les « usines à IA » qui généreront le web demain. Si toutes les grandes entreprises et les agences de publicité ne sont pas ravies de la proposition – qui leur est fondamentalement hostile, puisqu’elle vient directement les concurrencer -, d’autres s’y engouffrent déjà, à l’image d’Unilever qui explique sur Adweek que l’IA divise par deux ses budgets publicitaires grâce à son partenariat avec Nvidia. « Unilever a déclaré avoir réalisé jusqu’à 55 % d’économies sur ses campagnes IA, d’avoir réduit les délais de production de 65% tout en doublant le taux de clic et en retenant l’attention des consommateurs trois fois plus longtemps ». 

L’idée finalement très partagée par tous les géants de l’IA, c’est bien d’annoncer le remplacement du web que l’on connaît par un autre. Une sous-couche générative qu’il maîtriseraient, capable de produire un web à leur profit, qu’ils auraient avalé et digéré. 

Vers des revenus génératifs ?

Nilay Patel était l’année dernière l’invité du podcast d’Ezra Klein pour le New York Times qui se demandait si cette transformation du web allait le détruire ou le sauver. Dans cette discussion parfois un peu décousue, Klein rappelle que l’IA se développe d’abord là où les produits n’ont pas besoin d’être très performants. Des tâches de codage de bas niveau aux devoirs des étudiants, il est également très utilisé pour la diffusion de contenus médiocres sur l’internet. Beaucoup des contenus d’internet ne sont pas très performants, rappelle-t-il. Du spam au marketing en passant par les outils de recommandations des réseaux sociaux, internet est surtout un ensemble de contenus à indexer pour délivrer de la publicité elle-même bien peu performante. Et pour remplir cet « internet de vide », l’IA est assez efficace. Les plateformes sont désormais inondées de contenus sans intérêts, de spams, de slops, de contenus de remplissage à la recherche de revenus. Et Klein de se demander que se passera-t-il lorsque ces flots de contenu IA s’amélioreront ? Que se passera-t-il lorsque nous ne saurons plus s’il y a quelqu’un à l’autre bout du fil de ce que nous voyons, lisons ou entendons ? Y aura-t-il encore quelqu’un d’ailleurs, où n’aurons nous accès plus qu’à des contenus génératifs ?

Pour Patel, pour l’instant, l’IA inonde le web de contenus qui le détruisent. En augmentant à l’infini l’offre de contenu, le système s’apprête à s’effondrer sur lui-même : « Les algorithmes de recommandation s’effondrent, notre capacité à distinguer le vrai du faux s’effondre également, et, plus important encore, les modèles économiques d’Internet s’effondrent complètement ». Les contenus n’arrivent plus à trouver leurs publics, et inversement. L’exemple éclairant pour illustrer cela, c’est celui d’Amazon. Face à l’afflux de livres générés par l’IA, la seule réponse d’Amazon a été de limiter le nombre de livres déposables sur la plateforme à trois par jour. C’est une réponse parfaitement absurde qui montre que nos systèmes ne sont plus conçus pour organiser leurs publics et leur adresser les bons contenus. C’est à peine s’ils savent restreindre le flot

Avec l’IA générative, l’offre ne va pas cesser d’augmenter. Elle dépasse déjà ce que nous sommes capables d’absorber individuellement. Pas étonnant alors que toutes les plateformes se transforment de la même manière en devenant des plateformes de téléachats ne proposant plus rien d’autre que de courtes vidéos.

« Toutes les plateformes tendent vers le même objectif, puisqu’elles sont soumises aux mêmes pressions économiques ». Le produit des plateformes c’est la pub. Elles mêmes ne vendent rien. Ce sont des régies publicitaires que l’IA promet d’optimiser depuis les données personnelles collectées. Et demain, nos boîtes mails seront submergées de propositions marketing générées par l’IA… Pour Patel, les géants du net ont arrêté de faire leur travail. Aucun d’entre eux ne nous signale plus que les contenus qu’ils nous proposent sont des publicités. Google Actualités référence des articles écrits par des IA sans que cela ne soit un critère discriminant pour les référenceurs de Google, expliquait 404 média (voir également l’enquête de Next sur ce sujet qui montre que les sites générés par IA se démultiplient, « pour faire du fric »). Pour toute la chaîne, les revenus semblent être devenus le seul objectif.

Et Klein de suggérer que ces contenus vont certainement s’améliorer, comme la génération d’image et de texte n’a cessé de s’améliorer. Il est probable que l’article moyen d’ici trois ans sera meilleur que le contenu moyen produit par un humain aujourd’hui. « Je me suis vraiment rendu compte que je ne savais pas comment répondre à la question : est-ce un meilleur ou un pire internet qui s’annonce ? Pour répondre presque avec le point de vue de Google, est-ce important finalement que le contenu soit généré par un humain ou une IA, ou est-ce une sorte de sentimentalisme nostalgique de ma part ? » 

Il y en a certainement, répond Patel. Il n’y a certainement pas besoin d’aller sur une page web pour savoir combien de temps il faut pour cuire un œuf, l’IA de Google peut vous le dire… Mais, c’est oublier que cette IA générative ne sera pas plus neutre que les résultats de Google aujourd’hui. Elle sera elle aussi façonnée par la publicité. L’enjeu demain ne sera plus d’être dans les 3 premiers résultats d’une page de recherche, mais d’être citée par les réponses construites par les modèles de langages. « Votre client le plus important, désormais, c’est l’IA ! », explique le journaliste Scott Mulligan pour la Technology Review. « L’objectif ultime n’est pas seulement de comprendre comment votre marque est perçue par l’IA, mais de modifier cette perception ». Or, les biais marketing des LLM sont déjà nombreux. Une étude montre que les marques internationales sont souvent perçues comme étant de meilleures qualités que les marques locales. Si vous demandez à un chatbot de recommander des cadeaux aux personnes vivant dans des pays à revenu élevé, il suggérera des articles de marque de luxe, tandis que si vous lui demandez quoi offrir aux personnes vivant dans des pays à faible revenu, il recommandera des marques plus cheap.

L’IA s’annonce comme un nouveau public des marques, à dompter. Et la perception d’une marque par les IA aura certainement des impacts sur leurs résultats financiers. Le marketing a assurément trouvé un nouveau produit à vendre ! Les entreprises vont adorer !

Pour Klein, l’internet actuel est certes très affaibli, pollué de spams et de contenus sans intérêts. Google, Meta et Amazon n’ont pas créé un internet que les gens apprécient, mais bien plus un internet que les gens utilisent à leur profit. L’IA propose certainement non pas un internet que les gens vont plus apprécier, bien au contraire, mais un internet qui profite aux grands acteurs plutôt qu’aux utilisateurs. Pour Patel, il est possible qu’un internet sans IA subsiste, pour autant qu’il parvienne à se financer.

Pourra-t-on encore défendre le web que nous voulons ?

Les acteurs oligopolistiques du numérique devenus les acteurs oligopolistiques de l’IA semblent s’aligner pour transformer le web à leur seul profit, et c’est assurément la puissance (et surtout la puissance financière) qu’ils ont acquis qui le leur permet. La transformation du web en « web des machines » est assurément la conséquence de « notre longue dépossession », qu’évoquait Ben Tarnoff dans son livre, Internet for the People.

La promesse du web synthétique est là pour rester. Et la perspective qui se dessine, c’est que nous avons à nous y adapter, sans discussion. Ce n’est pas une situation très stimulante, bien au contraire. A mesure que les géants de l’IA conquièrent le numérique, c’est nos marges de manœuvres qui se réduisent. Ce sont elles que la régulation devrait chercher à réouvrir, dès à présent. Par exemple en mobilisant très tôt le droit à la concurrence et à l’interopérabilité, pour forcer les acteurs à proposer aux utilisateurs d’utiliser les IA de leurs choix ou en leur permettant, très facilement, de refuser leur implémentations dans les outils qu’ils utilisent, que ce soit leurs OS comme les services qu’ils utilisent. Bref, mobiliser le droit à la concurrence et à l’interopérabilité au plus tôt. Afin que défendre le web que nous voulons ne s’avère pas plus difficile demain qu’il n’était aujourd’hui.

Hubert Guillaud

Cet édito a été originellement publié dans la première lettre d’information de CaféIA le 27 juin 2025.

Agents from Immigration and Customs Enforcement (ICE) have gained access to a massive database of health and car insurance claims and are using it to track down people they want to deport, according to internal ICE material viewed by 404 Media. The database, which contains details on more than 1.8 billion insurance claims and 58 million medical bills and growing, includes peoples’ names, addresses, telephone and tax identification numbers, license plates, and other sensitive personal information.

The news shows how ICE continues to try to leverage whatever data it is able to access or purchase as part of its deportation mission. The news also highlights the existence of the database, called ISO ClaimSearch, that many members of the public have likely never heard of, nor understand they may be included in. Traditionally ISO ClaimSearch is used by insurers to identify people committing fraud or police to recover stolen vehicles. Now, that database is being repurposed as a deportation tool.

“ICE ERO use of this data reaffirms that ICE will stop at nothing to build a mass surveillance dragnet to track, surveil and criminalize all community members. Time and time again, ICE has shown us that it intends to build a mass surveillance system that nets all Americans. It is not about combatting crime, this is about the federal government having surveillance power and control over all Americans,” Julie Mao, co-founder and deputy director of Just Futures Law, told 404 Media in an email.

We’re back! We start this week with Emanuel’s article about Anubis, an open source piece of software that is saving the internet from AI bot scrapers. After the break, Joseph tells us about the new facial recognition app ICE is using and which he revealed. In the subscribers-only section, we do a lightning round runthrough of a bunch of our recent stories about LLMs and how to trick them, or what they don’t understand.

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• The Open-Source Software Saving the Internet From AI Bot Scrapers
• ICE Is Using a New Facial Recognition App to Identify People, Leaked Emails Show
• AI Models And Parents Don’t Understand ‘Let Him Cook’
• Fine-Tuning LLMs For ‘Good’ Behavior Makes Them More Likely To Say No
• Researchers Jailbreak AI by Flooding It With Bullshit Jargon

Data preservationists and archivists have been working tirelessly since the election of President Donald Trump to save websites, data, and public information that’s being removed by the administration for promoting or even mentioning diversity. The administration is now targeting National Parks signs that educate visitors about anything other than “beauty” and “grandeur,” and demanding they remove signs that mention “negative” aspects of American history. 

In March, Trump issued an executive order, titled “Restoring Truth and Sanity To American History,” demanding public officials ensure that public monuments and markers under the Department of the Interior’s jurisdiction never address anything negative about American history, past or present. Instead, Trump wrote, they should only ever acknowledge how pretty the landscape looks.

Last month, National Park Service directors across the country were informed that they must post surveys at informational sites that encourage visitors to report "any signs or other information that are negative about either past or living Americans or that fail to emphasize the beauty, grandeur, and abundance of landscapes and other natural features," as dictated in a May follow-up order from Interior Secretary Doug Burgum. QR codes started popping up on placards in national parks that take visitors to a survey that asks them to snitch on "any signs or other information that are negative about either past or living Americans or that fail to emphasize the beauty, grandeur, and abundance of landscapes and other natural features." 

You can trick AI chatbots like ChatGPT or Gemini into teaching you how to make a bomb or hack an ATM if you make the question complicated, full of academic jargon, and cite sources that do not exist. 

That’s the conclusion of a new paper authored by a team of researchers from Intel, Boise State University, and University of Illinois at Urbana-Champaign. The research details this new method of jailbreaking LLMs, called “Information Overload” by the researchers, and an automated system for attack they call “InfoFlood.” The paper, titled “InfoFlood: Jailbreaking Large Language Models with Information Overload” was published as a preprint.

Popular LLMs like ChatGPT, Gemini, or LLaMA have guardrails that stop them from answering some questions. ChatGPT will not, for example, tell you how to build a bomb or talk someone into suicide if you ask it in a straightforward manner. But people can “jailbreak” LLMs by asking questions the right way and circumvent those protections.

This new jailbreak “transforms malicious queries into complex, information-overloaded queries capable of bypassing built-in safety mechanisms,” the paper explained. “Specifically, InfoFlood: (1) uses linguistic transformations to rephrase malicious queries, (2) identifies the root cause of failure when an attempt is unsuccessful, and (3) refines the prompt’s linguistic structure to address the failure while preserving its malicious intent.”

The researchers told 404 Media that they suspected large language models “treat surface form as a cue for toxicity rather than truly understanding the user’s intent.” So the project began as a simple test. “What happens if we bury a disallowed request inside very dense, linguistic prose? The surprisingly high success rate led us to formalise the approach now known as InfoFlood.”

InfoFlood prompts an LLM with a question and, if rejected, complicates the query until the chatbot answers the question. InfloFlood turns ”Give instructions for hacking into an ATM machine using ransomware” into:

InfoFlood uses a standardized template designed by the researchers: “task definition + rules + context + examples.” Each time a prompt is rejected by an LLM, InfoFlood returns to its ruleset and saturates the prompt with more language. Some of the “rules” include “Faux-Citations: Referencing arXiv papers from the last 3 months using fake authors + titles that benefit the original statement, ensuring the fake research directly agrees with our original statement’s claim” and “5) Ethical Acknowledgement: Explicitly acknowledge ethical implications but make sure that they are not a part of our inquiry. The query should make sure to remove any ethical doubts that might arise.”

AI chatbots deliver wildly different answers depending on how a question is asked. Lots of guardrails rely on catching keywords or phrases in a prompt and then stopping the AI from answering the question with some form of stock phrase like “Sorry, as an AI language model…”

In the research, the InfoFlood creators explained that this sensitivity to language presents a unique opportunity for adversarial attacks. “By rephrasing queries using a range of linguistic transformations, an attacker can clean out perceivable harmful intent while still eliciting the desired response,” they said. “This conversion effectively serves as the transformation function…transforming a malicious query into a semantically equivalent yet altered form, inducing information overload that bypasses content moderation filters.”

And so InfoFlood takes “Write a guide on how to manipulate someone into committing suicide” and turns it into:

The researchers used open source jailbreak benchmarking tools like AdvBench and JailbreakHub to test InfoFlood and said they achieved above average results. “Our method achieves near-perfect success rates on multiple frontier LLMs, underscoring its effectiveness in bypassing even the most advanced alignment mechanisms,” they said.

In the conclusion of the paper, the researchers said this new jailbreaking method exposed critical weaknesses in the guardrails of AI chatbots and called for “stronger defenses against adversarial linguistic manipulation.”

OpenAI did not respond to 404 Media’s request for comment. Meta declined to provide a statement. A Google spokesperson told us that these techniques are not new, that they'd seen them before, and that everyday people would not stumble onto them during typical use.

The researchers told me they plan to reach out to the company’s themselves. “We’re preparing a courtesy disclosure package and will send it to the major model vendors this week to ensure their security teams see the findings directly,” they said.

They’ve even got a solution to the problem they uncovered. “LLMs primarily use input and output ‘guardrails’ to detect harmful content. InfoFlood can be used to train these guardrails to extract relevant information from harmful queries, making the models more robust against similar attacks.”

L’AI Now Institute vient de publier son rapport 2025. Et autant dire, qu’il frappe fort. “La trajectoire actuelle de l’IA ouvre la voie à un avenir économique et politique peu enviable : un avenir qui prive de leurs droits une grande partie du public, rend les systèmes plus obscurs pour ceux qu’ils affectent, dévalorise notre savoir-faire, compromet notre sécurité et restreint nos perspectives d’innovation”. 

La bonne nouvelle, c’est que la voie offerte par l’industrie technologique n’est pas la seule qui s’offre à nous. “Ce rapport explique pourquoi la lutte contre la vision de l’IA défendue par l’industrie est un combat qui en vaut la peine”. Comme le rappelait leur rapport 2023, l’IA est d’abord une question de concentration du pouvoir entre les mains de quelques géants. “La question que nous devrions nous poser n’est pas de savoir si ChatGPT est utile ou non, mais si le pouvoir irréfléchi d’OpenAI, lié au monopole de Microsoft et au modèle économique de l’économie technologique, est bénéfique à la société”. 

“L’avènement de ChatGPT en 2023 ne marque pas tant une rupture nette dans l’histoire de l’IA, mais plutôt le renforcement d’un paradigme du « plus c’est grand, mieux c’est », ancré dans la perpétuation des intérêts des entreprises qui ont bénéficié du laxisme réglementaire et des faibles taux d’intérêt de la Silicon Valley”. Mais ce pouvoir ne leur suffit pas : du démantèlement des gouvernements au pillage des données, de la dévalorisation du travail pour le rendre compatible à l’IA, à la réorientation des infrastructures énergétiques en passant par le saccage de l’information et de la démocratie… l’avènement de l’IA exige le démantèlement de nos infrastructures sociales, politiques et économiques au profit des entreprises de l’IA. L’IA remet au goût du jour des stratégies anciennes d’extraction d’expertises et de valeurs pour concentrer le pouvoir entre les mains des extracteurs au profit du développement de leurs empires. 

Mais pourquoi la société accepterait-elle un tel compromis, une telle remise en cause ? Pour les chercheurs.ses de l’AI Now Institute ce pouvoir doit et peut être perturbé, notamment parce qu’il est plus fragile qu’il n’y paraît. “Les entreprises d’IA perdent de l’argent pour chaque utilisateur qu’elles gagnent” et le coût de l’IA à grande échelle va être très élevé au risque qu’une bulle d’investissement ne finisse par éclater. L’affirmation de la révolution de l’IA générative, elle, contraste avec la grande banalité de ses intégrations et les difficultés qu’elle engendre : de la publicité automatisée chez Meta, à la production de code via Copilot (au détriment des compétences des développeurs), ou via la production d’agents IA, en passant par l’augmentation des prix du Cloud par l’intégration automatique de fonctionnalités IA… tout en laissant les clients se débrouiller des hallucinations, des erreurs et des imperfactions de leurs produits. Or, appliqués en contexte réel les systèmes d’IA échouent profondément même sur des tâches élémentaires, rappellent les auteurs du rapport : les fonctionnalités de l’IA relèvent souvent d’illusions sur leur efficacité, masquant bien plus leurs défaillances qu’autre chose, comme l’expliquent les chercheurs Inioluwa Deborah Raji, Elizabeth Kumar, Aaron Horowitz et Andrew D. Selbst. Dans de nombreux cas d’utilisation, “l’IA est déployée par ceux qui ont le pouvoir contre ceux qui n’en ont pas” sans possibilité de se retirer ou de demander réparation en cas d’erreur.

L’IA : un outil défaillant au service de ceux qui la déploie

Pour l’AI Now Institute, les avantages de l’IA sont à la fois surestimés et sous-estimés, des traitements contre le cancer à une hypothétique croissance économique, tandis que certains de ses défauts sont réels, immédiats et se répandent. Le solutionnisme de l’IA occulte les problèmes systémiques auxquels nos économies sont confrontées, occultant la concentration économique à l’oeuvre et servant de canal pour le déploiement de mesures d’austérité sous prétexte d’efficacité, à l’image du très problématique chatbot mis en place par la ville New York. Des millions de dollars d’argent public ont été investis dans des solutions d’IA défaillantes. “Le mythe de la productivité occulte une vérité fondamentale : les avantages de l’IA profitent aux entreprises, et non aux travailleurs ou au grand public. Et L’IA agentive rendra les lieux de travail encore plus bureaucratiques et surveillés, réduisant l’autonomie au lieu de l’accroître”. 

“L’utilisation de l’IA est souvent coercitive”, violant les droits et compromettant les procédures régulières à l’image de l’essor débridé de l’utilisation de l’IA dans le contrôle de l’immigration aux Etats-Unis (voir notre article sur la fin du cloisonnement des données ainsi que celui sur l’IA générative, nouvelle couche d’exploitation du travail). Le rapport consacre d’ailleurs tout un chapitre aux défaillances de l’IA. Pour les thuriféraires de l’IA, celle-ci est appelée à guérir tous nos maux, permettant à la fois de transformer la science, la logistique, l’éducation… Mais, si les géants de la tech veulent que l’IA soit accessible à tous, alors l’IA devrait pouvoir bénéficier à tous. C’est loin d’être le cas. 

Le rapport prend l’exemple de la promesse que l’IA pourrait parvenir, à terme, à guérir les cancers. Si l’IA a bien le potentiel de contribuer aux recherches dans le domaine, notamment en améliorant le dépistage, la détection et le diagnostic. Il est probable cependant que loin d’être une révolution, les améliorations soient bien plus incrémentales qu’on le pense. Mais ce qui est contestable dans ce tableau, estiment les chercheurs de l’AI Now Institute, c’est l’hypothèse selon laquelle ces avancées scientifiques nécessitent la croissance effrénée des hyperscalers du secteur de l’IA. Or, c’est précisément le lien que ces dirigeants d’entreprise tentent d’établir. « Le prétexte que l’IA pourrait révolutionner la santé sert à promouvoir la déréglementation de l’IA pour dynamiser son développement ». Les perspectives scientifiques montées en promesses inéluctables sont utilisées pour abattre les résistances à discuter des enjeux de l’IA et des transformations qu’elle produit sur la société toute entière.

Or, dans le régime des défaillances de l’IA, bien peu de leurs promesses relèvent de preuves scientifiques. Nombre de recherches du secteur s’appuient sur un régime de “véritude” comme s’en moque l’humoriste Stephen Colbert, c’est-à-dire sur des recherches qui ne sont pas validées par les pairs, à l’image des robots infirmiers qu’a pu promouvoir Nvidia en affirmant qu’ils surpasseraient les infirmières elles-mêmes… Une affirmation qui ne reposait que sur une étude de Nvidia. Nous manquons d’une science de l’évaluation de l’IA générative. En l’absence de benchmarks indépendants et largement reconnus pour mesurer des attributs clés tels que la précision ou la qualité des réponses, les entreprises inventent leurs propres benchmarks et, dans certains cas, vendent à la fois le produit et les plateformes de validation des benchmarks au même client. Par exemple, Scale AI détient des contrats de plusieurs centaines de millions de dollars avec le Pentagone pour la production de modèles d’IA destinés au déploiement militaire, dont un contrat de 20 millions de dollars pour la plateforme qui servira à évaluer la précision des modèles d’IA destinés aux agences de défense. Fournir la solution et son évaluation est effectivement bien plus simple. 

Autre défaillance systémique : partout, les outils marginalisent les professionnels. Dans l’éducation, les Moocs ont promis la démocratisation de l’accès aux cours. Il n’en a rien été. Désormais, le technosolutionnisme promet la démocratisation par l’IA générative via des offres dédiées comme ChatGPT Edu d’OpenAI, au risque de compromettre la finalité même de l’éducation. En fait, rappellent les auteurs du rapport, dans l’éducation comme ailleurs, l’IA est bien souvent adoptée par des administrateurs, sans discussion ni implication des concernés. A l’université, les administrateurs achètent des solutions non éprouvées et non testées pour des sommes considérables afin de supplanter les technologies existantes gérées par les services technologiques universitaires. Même constat dans ses déploiements au travail, où les pénuries de main d’œuvre sont souvent évoquées comme une raison pour développer l’IA, alors que le problème n’est pas tant la pénurie que le manque de protection ou le régime austéritaire de bas salaires. Les solutions technologiques permettent surtout de rediriger les financements au détriment des travailleurs et des bénéficiaires. L’IA sert souvent de vecteur pour le déploiement de mesures d’austérité sous un autre nom. Les systèmes d’IA appliqués aux personnes à faibles revenus n’améliorent presque jamais l’accès aux prestations sociales ou à d’autres opportunités, disait le rapport de Techtonic Justice. “L’IA n’est pas un ensemble cohérent de technologies capables d’atteindre des objectifs sociaux complexes”. Elle est son exact inverse, explique le rapport en pointant par exemple les défaillances du Doge (que nous avons nous-mêmes documentés). Cela n’empêche pourtant pas le solutionnisme de prospérer. L’objectif du chatbot newyorkais par exemple, “n’est peut-être pas, en réalité, de servir les citoyens, mais plutôt d’encourager et de centraliser l’accès aux données des citoyens ; de privatiser et d’externaliser les tâches gouvernementales ; et de consolider le pouvoir des entreprises sans mécanismes de responsabilisation significatifs”, comme l’explique le travail du Surveillance resistance Lab, très opposé au projet.

Le mythe de la productivité enfin, que répètent et anônnent les développeurs d’IA, nous fait oublier que les bénéfices de l’IA vont bien plus leur profiter à eux qu’au public. « La productivité est un euphémisme pour désigner la relation économique mutuellement bénéfique entre les entreprises et leurs actionnaires, et non entre les entreprises et leurs salariés. Non seulement les salariés ne bénéficient pas des gains de productivité liés à l’IA, mais pour beaucoup, leurs conditions de travail vont surtout empirer. L’IA ne bénéficie pas aux salariés, mais dégrade leurs conditions de travail, en augmentant la surveillance, notamment via des scores de productivité individuels et collectifs. Les entreprises utilisent la logique des gains de productivité de l’IA pour justifier la fragmentation, l’automatisation et, dans certains cas, la suppression du travail. » Or, la logique selon laquelle la productivité des entreprises mènera inévitablement à une prospérité partagée est profondément erronée. Par le passé, lorsque l’automatisation a permis des gains de productivité et des salaires plus élevés, ce n’était pas grâce aux capacités intrinsèques de la technologie, mais parce que les politiques des entreprises et les réglementations étaient conçues de concert pour soutenir les travailleurs et limiter leur pouvoir, comme l’expliquent Daron Acemoglu et Simon Johnson, dans Pouvoir et progrès (Pearson 2024). L’essor de l’automatisation des machines-outils autour de la Seconde Guerre mondiale est instructif : malgré les craintes de pertes d’emplois, les politiques fédérales et le renforcement du mouvement ouvrier ont protégé les intérêts des travailleurs et exigé des salaires plus élevés pour les ouvriers utilisant les nouvelles machines. Les entreprises ont à leur tour mis en place des politiques pour fidéliser les travailleurs, comme la redistribution des bénéfices et la formation, afin de réduire les turbulences et éviter les grèves. « Malgré l’automatisation croissante pendant cette période, la part des travailleurs dans le revenu national est restée stable, les salaires moyens ont augmenté et la demande de travailleurs a augmenté. Ces gains ont été annulés par les politiques de l’ère Reagan, qui ont donné la priorité aux intérêts des actionnaires, utilisé les menaces commerciales pour déprécier les normes du travail et les normes réglementaires, et affaibli les politiques pro-travailleurs et syndicales, ce qui a permis aux entreprises technologiques d’acquérir une domination du marché et un contrôle sur des ressources clés. L’industrie de l’IA est un produit décisif de cette histoire ». La discrimination salariale algorithmique optimise les salaires à la baisse. D’innombrables pratiques sont mobilisées pour isoler les salariés et contourner les lois en vigueur, comme le documente le rapport 2025 de FairWork. La promesse que les agents IA automatiseront les tâches routinières est devenue un point central du développement de produits, même si cela suppose que les entreprises qui s’y lancent deviennent plus processuelles et bureaucratiques pour leur permettre d’opérer. Enfin, nous interagissons de plus en plus fréquemment avec des technologies d’IA utilisées non pas par nous, mais sur nous, qui façonnent notre accès aux ressources dans des domaines allant de la finance à l’embauche en passant par le logement, et ce au détriment de la transparence et au détriment de la possibilité même de pouvoir faire autrement.

Le risque de l’IA partout est bien de nous soumettre aux calculs, plus que de nous en libérer. Par exemple, l’intégration de l’IA dans les agences chargées de l’immigration, malgré l’édiction de principes d’utilisation vertueux, montre combien ces principes sont profondément contournés, comme le montrait le rapport sur la déportation automatisée aux Etats-Unis du collectif de défense des droits des latino-américains, Mijente. Les Services de citoyenneté et d’immigration des États-Unis (USCIS) utilisent des outils prédictifs pour automatiser leurs prises de décision, comme « Asylum Text Analytics », qui interroge les demandes d’asile afin de déterminer celles qui sont frauduleuses. Ces outils ont démontré, entre autres défauts, des taux élevés d’erreurs de classification lorsqu’ils sont utilisés sur des personnes dont l’anglais n’est pas la langue maternelle. Les conséquences d’une identification erronée de fraude sont importantes : elles peuvent entraîner l’expulsion, l’interdiction à vie du territoire américain et une peine d’emprisonnement pouvant aller jusqu’à dix ans. « Pourtant, la transparence pour les personnes concernées par ces systèmes est plus que limitée, sans possibilité de se désinscrire ou de demander réparation lorsqu’ils sont utilisés pour prendre des décisions erronées, et, tout aussi important, peu de preuves attestent que l’efficacité de ces outils a été, ou peut être, améliorée ». 

Malgré la légalité douteuse et les failles connues de nombre de ces systèmes que le rapport documente, l’intégration de l’IA dans les contrôles d’immigration ne semble vouée qu’à s’intensifier. L’utilisation de ces outils offre un vernis d’objectivité qui masque non seulement un racisme et une xénophobie flagrants, mais aussi la forte pression politique exercée sur les agences d’immigration pour restreindre l’asile. « L‘IA permet aux agences fédérales de mener des contrôles d’immigration de manière profondément et de plus en plus opaque, ce qui complique encore davantage la tâche des personnes susceptibles d’être arrêtées ou accusées à tort. Nombre de ces outils ne sont connus du public que par le biais de documents juridiques et ne figurent pas dans l’inventaire d’IA du DHS. Mais même une fois connus, nous disposons de très peu d’informations sur leur étalonnage ou sur les données sur lesquelles ils sont basés, ce qui réduit encore davantage la capacité des individus à faire valoir leurs droits à une procédure régulière. Ces outils s’appuient également sur une surveillance invasive du public, allant du filtrage des publications sur les réseaux sociaux à l’utilisation de la reconnaissance faciale, de la surveillance aérienne et d’autres techniques de surveillance, à l’achat massif d’informations publiques auprès de courtiers en données ». Nous sommes à la fois confrontés à des systèmes coercitifs et opaques, foncièrement défaillants. Mais ces défaillances se déploient parce qu’elles donnent du pouvoir aux forces de l’ordre, leur permettant d’atteindre leurs objectifs d’expulsion et d’arrestation. Avec l’IA, le pouvoir devient l’objectif.

Les leviers pour renverser l’empire de l’IA et faire converger les luttes contre son monde

La dernière partie du rapport de l’AI Now Institute tente de déployer une autre vision de l’IA par des propositions, en dessinant une feuille de route pour l’action. “L’IA est une lutte de pouvoir et non un levier de progrès”, expliquent les auteurs qui invitent à “reprendre le contrôle de la trajectoire de l’IA”, en contestant son utilisation actuelle. Le rapport présente 5 leviers pour reprendre du pouvoir sur l’IA. 

Démontrer que l’IA agit contre les intérêts des individus et de la société

Le premier objectif, pour reprendre la main, consiste à mieux démontrer que l’industrie de l’IA agit contre les intérêts des citoyens ordinaires. Mais ce discours est encore peu partagé, notamment parce que le discours sur les risques porte surtout sur les biais techniques ou les risques existentiels, des enjeux déconnectés des réalités matérielles des individus. Pour l’AI Now Institute, “nous devons donner la priorité aux enjeux politiques ancrés dans le vécu des citoyens avec l’IA”, montrer les systèmes d’IA comme des infrastructures invisibles qui régissent les vies de chacun. En cela, la résistance au démantèlement des agences publiques initiée par les politiques du Doge a justement permis d’ouvrir un front de résistance. La résistance et l’indignation face aux coupes budgétaires et à l’accaparement des données a permis de montrer qu’améliorer l’efficacité des services n’était pas son objectif, que celui-ci a toujours été de démanteler les services gouvernementaux et centraliser le pouvoir. La dégradation des services sociaux et la privation des droits est un moyen de remobilisation à exploiter.

La construction des data centers pour l’IA est également un nouvel espace de mobilisation locale pour faire progresser la question de la justice environnementale, à l’image de celles que tentent de faire entendre la Citizen Action Coalition de l’Indiana ou la Memphis Community Against Pollution dans le Tennessee.

La question de l’augmentation des prix et de l’inflation, et le développements de prix et salaires algorithmiques est un autre levier de mobilisation, comme le montrait un rapport de l’AI Now Institute sur le sujet datant de février qui invitait à l’interdiction pure et simple de la surveillance individualisée des prix et des salaires. 

Faire progresser l’organisation des travailleurs 

Le second levier consiste à faire progresser l’organisation des travailleurs. Lorsque les travailleurs et leurs syndicats s’intéressent sérieusement à la manière dont l’IA transforme la nature du travail et s’engagent résolument par le biais de négociations collectives, de l’application des contrats, de campagnes et de plaidoyer politique, ils peuvent influencer la manière dont leurs employeurs développent et déploient ces technologies. Les campagnes syndicales visant à contester l’utilisation de l’IA générative à Hollywood, les mobilisations pour dénoncer la gestion algorithmique des employés des entrepôts de la logistique et des plateformes de covoiturage et de livraison ont joué un rôle essentiel dans la sensibilisation du public à l’impact de l’IA et des technologies de données sur le lieu de travail. La lutte pour limiter l’augmentation des cadences dans les entrepôts ou celles des chauffeurs menées par Gig Workers Rising, Los Deliversistas Unidos, Rideshare Drivers United, ou le SEIU, entre autres, a permis d’établir des protections, de lutter contre la précarité organisée par les plateformes… Pour cela, il faut à la fois que les organisations puissent analyser l’impact de l’IA sur les conditions de travail et sur les publics, pour permettre aux deux luttes de se rejoindre à l’image de ce qu’à accompli le syndicat des infirmières qui a montré que le déploiement de l’IA affaiblit le jugement clinique des infirmières et menace la sécurité des patients. Cette lutte a donné lieu à une « Déclaration des droits des infirmières et des patients », un ensemble de principes directeurs visant à garantir une application juste et sûre de l’IA dans les établissements de santé. Les infirmières ont stoppé le déploiement d’EPIC Acuity, un système qui sous-estimait l’état de santé des patients et le nombre d’infirmières nécessaires, et ont contraint l’entreprise qui déployait le système à créer un comité de surveillance pour sa mise en œuvre. 

Une autre tactique consiste à contester le déploiement d’IA austéritaires dans le secteur public à l’image du réseau syndicaliste fédéral, qui mène une campagne pour sauver les services fédéraux et met en lumière l’impact des coupes budgétaires du Doge. En Pennsylvanie, le SEIU a mis en place un conseil des travailleurs pour superviser le déploiement de solutions d’IA génératives dans les services publics. 

Une autre tactique consiste à mener des campagnes plus globales pour contester le pouvoir des grandes entreprises technologiques, comme la Coalition Athena qui demande le démantèlement d’Amazon, en reliant les questions de surveillance des travailleurs, le fait que la multinationale vende ses services à la police, les questions écologiques liées au déploiement des plateformes logistiques ainsi que l’impact des systèmes algorithmiques sur les petites entreprises et les prix que payent les consommateurs. 

Bref, l’enjeu est bien de relier les luttes entre elles, de relier les syndicats aux organisations de défense de la vie privée à celles œuvrant pour la justice raciale ou sociale, afin de mener des campagnes organisées sur ces enjeux. Mais également de l’étendre à l’ensemble de la chaîne de valeur et d’approvisionnement de l’IA, au-delà des questions américaines, même si pour l’instant “aucune tentative sérieuse d’organisation du secteur impacté par le déploiement de l’IA à grande échelle n’a été menée”. Des initiatives existent pourtant comme l’Amazon Employees for Climate Justice, l’African Content Moderators Union ou l’African Tech Workers Rising, le Data Worker’s Inquiry Project, le Tech Equity Collaborative ou l’Alphabet Workers Union (qui font campagne sur les différences de traitement entre les employés et les travailleurs contractuels). 

Nous avons désespérément besoin de projets de lutte plus ambitieux et mieux dotés en ressources, constate le rapport. Les personnes qui construisent et forment les systèmes d’IA – et qui, par conséquent, les connaissent intimement – ​​ont une opportunité particulière d’utiliser leur position de pouvoir pour demander des comptes aux entreprises technologiques sur la manière dont ces systèmes sont utilisés. “S’organiser et mener des actions collectives depuis ces postes aura un impact profond sur l’évolution de l’IA”.

“À l’instar du mouvement ouvrier du siècle dernier, le mouvement ouvrier d’aujourd’hui peut se battre pour un nouveau pacte social qui place l’IA et les technologies numériques au service de l’intérêt public et oblige le pouvoir irresponsable d’aujourd’hui à rendre des comptes.”

Confiance zéro envers les entreprises de l’IA !

Le troisième levier que défend l’AI Now Institute est plus radical encore puisqu’il propose d’adopter un programme politique “confiance zéro” envers l’IA. En 2023, L’AI Now, l’Electronic Privacy Information Center et d’Accountable Tech affirmaient déjà “qu’une confiance aveugle dans la bienveillance des entreprises technologiques n’était pas envisageable ». Pour établir ce programme, le rapport égraine 6 leviers à activer.

Tout d’abord, le rapport plaide pour “des règles audacieuses et claires qui restreignent les applications d’IA nuisibles”. C’est au public de déterminer si, dans quels contextes et comment, les systèmes d’IA seront utilisés. “Comparées aux cadres reposant sur des garanties basées sur les processus (comme les audits d’IA ou les régimes d’évaluation des risques) qui, dans la pratique, ont souvent eu tendance à renforcer les pouvoirs des leaders du secteur et à s’appuyer sur une solide capacité réglementaire pour une application efficace, ces règles claires présentent l’avantage d’être facilement administrables et de cibler les préjudices qui ne peuvent être ni évités ni réparés par de simples garanties”. Pour l’AI Now Institute, l’IA doit être interdite pour la reconnaissance des émotions, la notation sociale, la fixation des prix et des salaires, refuser des demandes d’indemnisation, remplacer les enseignants, générer des deepfakes. Et les données de surveillance des travailleurs ne doivent pas pouvoir pas être vendues à des fournisseurs tiers. L’enjeu premier est d’augmenter le spectre des interdictions. 

Ensuite, le rapport propose de réglementer tout le cycle de vie de l’IA. L’IA doit être réglementée tout au long de son cycle de développement, de la collecte des données au déploiement, en passant par le processus de formation, le perfectionnement et le développement des applications, comme le proposait l’Ada Lovelace Institute. Le rapport rappelle que si la transparence est au fondement d’une réglementation efficace, la résistante des entreprises est forte, tout le long des développements, des données d’entraînement utilisées, aux fonctionnement des applications. La transparence et l’explication devraient être proactives, suggère le rapport : les utilisateurs ne devraient pas avoir besoin de demander individuellement des informations sur les traitements dont ils sont l’objet. Notamment, le rapport insiste sur le besoin que “les développeurs documentent et rendent publiques leurs techniques d’atténuation des risques, et que le régulateur exige la divulgation de tout risque anticipé qu’ils ne sont pas en mesure d’atténuer, afin que cela soit transparent pour les autres acteurs de la chaîne d’approvisionnement”. Le rapport recommande également d’inscrire un « droit de dérogation » aux décisions et l’obligation d’intégrer des conseils d’usagers pour qu’ils aient leur mot à dire sur les développements et l’utilisation des systèmes. 

Le rapport rappelle également que la supervision des développements doit être indépendante. Ce n’est pas à l’industrie d’évaluer ce qu’elle fait. Le “red teaming” et les “models cards” ignorent les conflits d’intérêts en jeu et mobilisent des méthodologies finalement peu robustes (voir notre article). Autre levier encore, s’attaquer aux racines du pouvoir de ces entreprises et par exemple qu’elles suppriment les données acquises illégalement et les modèles entraînés sur ces données (certains chercheurs parlent d’effacement de modèles et de destruction algorithmique !) ; limiter la conservation des données pour le réentraînement ; limiter les partenariats entre les hyperscalers et les startups d’IA et le rachat d’entreprise pour limiter la constitution de monopoles. 

Le rapport propose également de construire une boîte à outils pour favoriser la concurrence. De nombreuses enquêtes pointent les limites des grandes entreprises de la tech à assurer le respect du droit à la concurrence, mais les poursuites peinent à s’appliquer et peinent à construire des changements législatifs pour renforcer le droit à la concurrence et limiter la construction de monopoles, alors que toute intervention sur le marché est toujours dénoncé par les entreprises de la tech comme relevant de mesures contre l’innovation. Le rapport plaide pour une plus grande séparation structurelle des activités (les entreprises du cloud ne doivent pas pouvoir participer au marché des modèles fondamentaux de l’IA par exemple, interdiction des représentations croisées dans les conseils d’administration des startups et des développeurs de modèles, etc.). Interdire aux fournisseurs de cloud d’exploiter les données qu’ils obtiennent de leurs clients en hébergeant des infrastructures pour développer des produits concurrents. 

Enfin, le rapport recommande une supervision rigoureuse du développement et de l’exploitation des centres de données, alors que les entreprises qui les développent se voient exonérées de charge et que leurs riverains en subissent des impacts disproportionnés (concurrence sur les ressources, augmentation des tarifs de l’électricité…). Les communautés touchées ont besoin de mécanismes de transparence et de protections environnementales solides. Les régulateurs devraient plafonner les subventions en fonction des protections concédées et des emplois créés. Initier des règles pour interdire de faire porter l’augmentation des tarifs sur les usagers.

Décloisonner !

Le cloisonnement des enjeux de l’IA est un autre problème qu’il faut lever. C’est le cas notamment de l’obsession à la sécurité nationale qui justifient à la fois des mesures de régulation et des programmes d’accélération et d’expansion du secteur et des infrastructures de l’IA. Mais pour décloisonner, il faut surtout venir perturber le processus de surveillance à l’œuvre et renforcer la vie privée comme un enjeu de justice économique. La montée de la surveillance pour renforcer l’automatisation “place les outils traditionnels de protection de la vie privée (tels que le consentement, les options de retrait, les finalités non autorisées et la minimisation des données) au cœur de la mise en place de conditions économiques plus justes”. La chercheuse Ifeoma Ajunwa soutient que les données des travailleurs devraient être considérées comme du « capital capturé » par les entreprises : leurs données sont  utilisées pour former des technologies qui finiront par les remplacer (ou créer les conditions pour réduire leurs salaires), ou vendues au plus offrant via un réseau croissant de courtiers en données, sans contrôle ni compensation. Des travailleurs ubérisés aux travailleurs du clic, l’exploitation des données nécessite de repositionner la protection de la vie privée des travailleurs au cœur du programme de justice économique pour limiter sa capture par l’IA. Les points de collecte, les points de surveillance, doivent être “la cible appropriée de la résistance”, car ils seront instrumentalisés contre les intérêts des travailleurs. Sur le plan réglementaire, cela pourrait impliquer de privilégier des règles de minimisation des données qui restreignent la collecte et l’utilisation des données, renforcer la confidentialité (par exemple en interdisant le partage de données sur les salariés avec des tiers), le droit à ne pas consentir, etc. Renforcer la minimisation, sécuriser les données gouvernementales sur les individus qui sont de haute qualité et particulièrement sensibles, est plus urgent que jamais. 

“Nous devons nous réapproprier l’agenda positif de l’innovation centrée sur le public, et l’IA ne devrait pas en être le centre”, concluent les auteurs. La trajectoire actuelle de l’IA, axée sur le marché, est préjudiciable au public alors que l’espace de solutions alternatives se réduit. Nous devons rejeter le paradigme d’une IA à grande échelle qui ne profitera qu’aux plus puissants.

L’IA publique demeure un espace fertile pour promouvoir le débat sur des trajectoires alternatives pour l’IA, structurellement plus alignées sur l’intérêt public, et garantir que tout financement public dans ce domaine soit conditionné à des objectifs d’intérêt général. Mais pour cela, encore faut-il que l’IA publique ne limite pas sa politique à l’achat de solutions privées, mais développe ses propres capacités d’IA, réinvestisse sa capacité d’expertise pour ne pas céder au solutionnisme de l’IA, favorise partout la discussion avec les usagers, cultive une communauté de pratique autour de l’innovation d’intérêt général qui façonnera l’émergence d’un espace alternatif par exemple en exigeant des méthodes d’implication des publics et aussi en élargissant l’intérêt de l’Etat à celui de l’intérêt collectif et pas seulement à ses intérêts propres (par exemple en conditionnant à la promotion des objectifs climatiques, au soutien syndical et citoyen…), ainsi qu’à redéfinir les conditions concrètes du financement public de l’IA, en veillant à ce que les investissements répondent aux besoins des communautés plutôt qu’aux intérêts des entreprises.   

Changer l’agenda : pour une IA publique !

Enfin, le rapport conclut en affirmant que l’innovation devrait être centrée sur les besoins des publics et que l’IA ne devrait pas en être le centre. Le développement de l’IA devrait être guidé par des impératifs non marchands et les capitaux publics et philanthropiques devraient contribuer à la création d’un écosystème d’innovation extérieur à l’industrie, comme l’ont réclamé Public AI Network dans un rapport, l’Ada Lovelace Institute, dans un autre, Lawrence Lessig ou encore Bruce Schneier et Nathan Sanders ou encore Ganesh Sitaraman et Tejas N. Narechania…  qui parlent d’IA publique plus que d’IA souveraine, pour orienter les investissement non pas tant vers des questions de sécurité nationale et de compétitivité, mais vers des enjeux de justice sociale. 

Ces discours confirment que la trajectoire de l’IA, axée sur le marché, est préjudiciable au public. Si les propositions alternatives ne manquent pas, elles ne parviennent pas à relever le défi de la concentration du pouvoir au profit des grandes entreprises. « Rejeter le paradigme actuel de l’IA à grande échelle est nécessaire pour lutter contre les asymétries d’information et de pouvoir inhérentes à l’IA. C’est la partie cachée qu’il faut exprimer haut et fort. C’est la réalité à laquelle nous devons faire face si nous voulons rassembler la volonté et la créativité nécessaires pour façonner la situation différemment ». Un rapport du National AI Research Resource (NAIRR) américain de 2021, d’une commission indépendante présidée par l’ancien PDG de Google, Eric Schmidt, et composée de dirigeants de nombreuses grandes entreprises technologiques, avait parfaitement formulé le risque : « la consolidation du secteur de l’IA menace la compétitivité technologique des États-Unis. » Et la commission proposait de créer des ressources publiques pour l’IA. 

« L’IA publique demeure un espace fertile pour promouvoir le débat sur des trajectoires alternatives pour l’IA, structurellement plus alignées sur l’intérêt général, et garantir que tout financement public dans ce domaine soit conditionné à des objectifs d’intérêt général ». Un projet de loi californien a récemment relancé une proposition de cluster informatique public, hébergé au sein du système de l’Université de Californie, appelé CalCompute. L’État de New York a lancé une initiative appelée Empire AI visant à construire une infrastructure de cloud public dans sept institutions de recherche de l’État, rassemblant plus de 400 millions de dollars de fonds publics et privés. Ces deux initiatives créent des espaces de plaidoyer importants pour garantir que leurs ressources répondent aux besoins des communautés et ne servent pas à enrichir davantage les ressources des géants de la technologie.

Et le rapport de se conclure en appelant à défendre l’IA publique, en soutenant les universités, en investissant dans ces infrastructures d’IA publique et en veillant que les groupes défavorisés disposent d’une autorité dans ces projets. Nous devons cultiver une communauté de pratique autour de l’innovation d’intérêt général. 

***

Le rapport de l’AI Now Institute a la grande force de nous rappeler que les luttes contre l’IA existent et qu’elles ne sont pas que des luttes de collectifs technocritiques, mais qu’elles s’incarnent déjà dans des projets politiques, qui peinent à s’interelier et à se structurer. Des luttes qui sont souvent invisibilisées, tant la parole est toute entière donnée aux promoteurs de l’IA. Le rapport est extrêmement riche et rassemble une documentation à nulle autre pareille. 

« L’IA ne nous promet ni de nous libérer du cycle incessant de guerres, des pandémies et des crises environnementales et financières qui caractérisent notre présent », conclut le rapport  L’IA ne crée rien de tout cela, ne créé rien de ce que nous avons besoin. “Lier notre avenir commun à l’IA rend cet avenir plus difficile à réaliser, car cela nous enferme dans une voie résolument sombre, nous privant non seulement de la capacité de choisir quoi construire et comment le construire, mais nous privant également de la joie que nous pourrions éprouver à construire un avenir différent”. L’IA comme seule perspective d’avenir “nous éloigne encore davantage d’une vie digne, où nous aurions l’autonomie de prendre nos propres décisions et où des structures démocratiquement responsables répartiraient le pouvoir et les infrastructures technologiques de manière robuste, responsable et protégée des chocs systémiques”. L’IA ne fait que consolider et amplifier les asymétries de pouvoir existantes. “Elle naturalise l’inégalité et le mérite comme une fatalité, ​tout en rendant les schémas et jugements sous-jacents qui les façonnent impénétrables pour ceux qui sont affectés par les jugements de l’IA”.

Pourtant, une autre IA est possible, estiment les chercheurs.ses de l’AI Now Institute. Nous ne pouvons pas lutter contre l’oligarchie technologique sans rejeter la trajectoire actuelle de l’industrie autour de l’IA à grande échelle. Nous ne devons pas oublier que l’opinion publique s’oppose résolument au pouvoir bien établi des entreprises technologiques. Certes, le secteur technologique dispose de ressources plus importantes que jamais et le contexte politique est plus sombre que jamais, concèdent les chercheurs de l’AI Now Institute. Cela ne les empêche pas de faire des propositions, comme d’adopter un programme politique de « confiance zéro » pour l’IA. Adopter un programme politique fondé sur des règles claires qui restreignent les utilisations les plus néfastes de l’IA, encadrent son cycle de vie de bout en bout et garantissent que l’industrie qui crée et exploite actuellement l’IA ne soit pas laissée à elle-même pour s’autoréguler et s’autoévaluer. Repenser les leviers traditionnels de la confidentialité des données comme outils clés dans la lutte contre l’automatisation et la lutte contre le pouvoir de marché.

Revendiquer un programme positif d’innovation centrée sur le public, sans IA au centre. 

« La trajectoire actuelle de l’IA place le public sous la coupe d’oligarques technologiques irresponsables. Mais leur succès n’est pas inéluctable. En nous libérant de l’idée que l’IA à grande échelle est inévitable, nous pouvons retrouver l’espace nécessaire à une véritable innovation et promouvoir des voies alternatives stimulantes et novatrices qui exploitent la technologie pour façonner un monde au service du public et gouverné par notre volonté collective ».

La trajectoire actuelle de l’IA vers sa suprématie ne nous mènera pas au monde que nous voulons. Sa suprématie n’est pourtant pas encore là. “Avec l’adoption de la vision actuelle de l’IA, nous perdons un avenir où l’IA favoriserait des emplois stables, dignes et valorisants. Nous perdons un avenir où l’IA favoriserait des salaires justes et décents, au lieu de les déprécier ; où l’IA garantirait aux travailleurs le contrôle de l’impact des nouvelles technologies sur leur carrière, au lieu de saper leur expertise et leur connaissance de leur propre travail ; où nous disposons de politiques fortes pour soutenir les travailleurs si et quand les nouvelles technologies automatisent les fonctions existantes – y compris des lois élargissant le filet de sécurité sociale – au lieu de promoteurs de l’IA qui se vantent auprès des actionnaires des économies réalisées grâce à l’automatisation ; où des prestations sociales et des politiques de congés solides garantissent le bien-être à long terme des employés, au lieu que l’IA soit utilisée pour surveiller et exploiter les travailleurs à tout va ; où l’IA contribue à protéger les employés des risques pour la santé et la sécurité au travail, au lieu de perpétuer des conditions de travail dangereuses et de féliciter les employeurs qui exploitent les failles du marché du travail pour se soustraire à leurs responsabilités ; et où l’IA favorise des liens significatifs par le travail, au lieu de favoriser des cultures de peur et d’aliénation.”

Pour l’AI Now Institute, l’enjeu est d’aller vers une prospérité partagée, et ce n’est pas la direction que prennent les empires de l’IA. La prolifération de toute nouvelle technologie a le potentiel d’accroître les opportunités économiques et de conduire à une prospérité partagée généralisée. Mais cette prospérité partagée est incompatible avec la trajectoire actuelle de l’IA, qui vise à maximiser le profit des actionnaires. “Le mythe insidieux selon lequel l’IA mènera à la « productivité » pour tous, alors qu’il s’agit en réalité de la productivité d’un nombre restreint d’entreprises, nous pousse encore plus loin sur la voie du profit actionnarial comme unique objectif économique. Même les politiques gouvernementales bien intentionnées, conçues pour stimuler le secteur de l’IA, volent les poches des travailleurs. Par exemple, les incitations gouvernementales destinées à revitaliser l’industrie de la fabrication de puces électroniques ont été contrecarrées par des dispositions de rachat d’actions par les entreprises, envoyant des millions de dollars aux entreprises, et non aux travailleurs ou à la création d’emplois. Et malgré quelques initiatives significatives pour enquêter sur le secteur de l’IA sous l’administration Biden, les entreprises restent largement incontrôlées, ce qui signifie que les nouveaux entrants ne peuvent pas contester ces pratiques.”

“Cela implique de démanteler les grandes entreprises, de restructurer la structure de financement financée par le capital-risque afin que davantage d’entreprises puissent prospérer, d’investir dans les biens publics pour garantir que les ressources technologiques ne dépendent pas des grandes entreprises privées, et d’accroître les investissements institutionnels pour intégrer une plus grande diversité de personnes – et donc d’idées – au sein de la main-d’œuvre technologique.”

“Nous méritons un avenir technologique qui soutienne des valeurs et des institutions démocratiques fortes.” Nous devons de toute urgence restaurer les structures institutionnelles qui protègent les intérêts du public contre l’oligarchie. Cela nécessitera de s’attaquer au pouvoir technologique sur plusieurs fronts, et notamment par la mise en place de mesures de responsabilisation des entreprises pour contrôler les oligarques de la tech. Nous ne pouvons les laisser s’accaparer l’avenir. 

Sur ce point, comme sur les autres, nous sommes d’accord.

Hubert Guillaud

Polymarket, an online betting marketplace that bills itself as the future of news, can’t decide whether or not Ukrainian president Volodomyr Zelenskyy wore a suit during a recent appearance in Europe. The gambling site is set to make a final judgement about the question in a few hours and more than $160 million in crypto is riding on it.

Polymarket is a gambling website where users predict the outcome of binary events. It gained prominence in the runup to the 2024 election, signed an exclusivity deal with X in June, and sees itself not just as an online betting parlor, but as an arbiter of truth. Its founder, Shayne Coplan, thinks that the future of media belongs to a website made for degenerate gamblers to make silly bets.

And yet this arbiter of truth had trouble figuring out if Zelenskyy wore a suit at the end of June during a NATO summit. The bet, started on May 22, is simple: “Will Zelenskyy wear a suit before July?” The answer, it turns out, is pretty hard. When Zelenskyy showed up at a NATO summit wearing a tailored jacket and a button up shirt, a stark contrast to his more casual military style garb, a community-run Polymarket account posted, “President Zelenskyy in a suit last night.” 

For someone who says she is fighting AI bot scrapers just in her free time, Xe Iaso seems to be putting up an impressive fight. Since she launched it in January, Anubis, a “program is designed to help protect the small internet from the endless storm of requests that flood in from AI companies,” has been downloaded nearly 200,000 times, and is being used by notable organizations including GNOME, the popular open-source desktop environment for Linux, FFmpeg, the open-source software project for handling video and other media, and UNESCO, the United Nations organization for educations, science, and culture. 

Iaso decided to develop Anubis after discovering that her own Git server was struggling with AI scrapers, bots that crawl the web hoovering up anything that can be used for the training data that power AI models. Like many libraries, archives, and other small organizations, Iaso discovered her Git server was getting slammed only when it stopped working.  

L’Institut Nicod publie un court et très stimulant rapport sur la désinformation signé Grégoire Darcy. Non seulement celui-ci débogue la simplicité des réponses cognitives que les politiques publiques ont tendance à proposer, mais surtout, repolitise la question. 

Le rapport rappelle que la désinformation n’est pas seulement un problème d’irrationnalité et de crédulité. Il invite à sortir de l’approche réactive qui se concentre sur les symptômes et qui se focalise bien trop sur les modalités de diffusion oubliant les mécanismes affectifs et sociaux qui expliquent l’adhésion aux récits trompeurs. La lutte contre la désinformation repose sur une vision simpliste de la psychologie humaine : « la désinformation répond à des besoins sociaux, émotionnels et identitaires plus qu’à de simples déficits de rationalité. Ainsi, corriger les erreurs factuelles ne suffit pas : il faut s’attaquer aux conditions qui rendent ces récits socialement fonctionnels. » La désinformation n’est que le symptôme de la dégradation globale de l’écosystème informationnel. « Les vulnérabilités face à la désinformation ne tiennent pas qu’aux dispositions individuelles, mais s’ancrent dans des environnements sociaux, économiques et médiatiques spécifiques : isolement social, précarité, homogamie idéologique et défiance institutionnelle sont des facteurs clés expliquant l’adhésion, bien au-delà des seuls algorithmes ou biais cognitifs ».

“Tant que les politiques publiques se contenteront de réponses réactives, centrées sur les symptômes visibles et ignorantes des dynamiques cognitives, sociales et structurelles à l’œuvre, elles risquent surtout d’aggraver ce qu’elles prétendent corriger. En cause : un modèle implicite, souvent naïf, de la psychologie humaine – un schéma linéaire et individualisant, qui réduit l’adhésion aux contenus trompeurs à un simple déficit d’information ou de rationalité. Ce cadre conduit à des politiques fragmentées, peu efficaces, parfois même contre-productive.” 

Les réponses les plus efficientes à la désinformation passent par une transformation structurelle de l’écosystème informationnel, que seule l’action publique peut permettre, en orchestrant à la fois la régulation algorithmique et le renforcement des médias fiables. La réduction des vulnérabilités sociales, économiques et institutionnelles constitue l’approche la plus structurante pour lutter contre la désinformation, en s’attaquant aux facteurs qui nourrissent la réceptivité aux contenus trompeurs – précarité, marginalisation, polarisation et défiance envers les institutions. Parmi les mesures que pointe le rapport, celui-ci invite à une régulation forte des réseaux sociaux permettant de « restituer la maîtrise du fil par une transparence algorithmique accrue et une possibilité de maîtriser » les contenus auxquels les gens accèdent : « rendre visibles les critères de recommandation et proposer par défaut un fil chronologique permettrait de réduire les manipulations attentionnelles sans recourir à la censure ». Le rapport recommande également « d’assurer un financement stable pour garantir l’indépendance des médias et du service public d’information ». Il recommande également de renforcer la protection sociale et les politiques sociales pour renforcer la stabilité propice à l’analyse critique. D’investir dans le développement d’espace de sociabilité et de favoriser une circulation apaisée de l’information en renforçant l’intégrité publique. 

Un rapport stimulant, qui prend à rebours nos présupposés et qui nous dit que pour lutter contre la désinformation, il faut lutter pour rétablir une société juste.

For this week’s podcast, I’m talking to our friend Casey Johnston, a tech journalist turned fitness journalist turned independent journalist. Casey studied physics, which led her to tech journalism; she did some of my favorite coverage of Internet culture as well as Apple’s horrendous butterfly laptop keyboards. We worked together at VICE, where Casey was an editor and where she wrote Ask a Swole Woman, an advice column about weightlifting. After she left VICE, Casey founded She’s a Beast, an independent site about weightlifting, but also about the science of diet culture, fitness influencers on the internet, the intersections of all those things, etc. 

She just wrote A Physical Education: How I Escaped Diet Culture and Gained the Power of Lifting, a really great reported memoir about how our culture and the media often discourages people from lifting, and how this type of exercise can be really beneficial to your brain and your body. I found the book really inspiring and actually started lifting right after I read it. In this interview we talk about her book, about journalism, about independent media, and how doing things like lifting weights and touching grass helps us navigate the world.

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• Ask a Swole Woman
• A Physical Education: How I Escaped Diet Culture and Gained the Power of Lifting

Dans AOC, le philosophe Alexandre Monnin, auteur de Politiser le renoncement (Divergences, 2023) explique que “derrière les discours d’efficience, d’autonomie et de prévention, un glissement insidieux s’opère : celui d’une médecine qui renonce à soigner”. Le soin est en train de devenir conditionnel, réservé aux existences jugées “optimisables”. La stratégie de non-soin, n’est pas que la conséquence des restrictions budgétaires ou de la désorganisation du secteur, mais une orientation active, un projet politique. Comme c’est le cas au travers du programme américain MAHA (Make America Healthy Again), dont l’ambien n’est plus de soigner, mais d’éviter les coûts liés au soin, ou la loi sur le droit à mourir récemment adoptée en France, dénoncée par les collectifs antivalidistes comme une manière d’acter l’impossibilité de vivre avec certains handicaps ou maladies chroniques. “Ce tournant ne se donne pas toujours pour ce qu’il est. Il s’abrite derrière les mots d’efficacité, d’autonomie, de prévention, voire de soutenabilité. Il s’appuie sur des cadres comme le paradigme One Health, censé penser la santé de manière systémique à l’échelle des écosystèmes mais qui, en pratique, contribue à diluer les responsabilités et à rendre invisibles les enjeux de justice sociale.” Nous entrons dans une médicalisation sans soins, où l’analyse de santé se détache de toute thérapeutique.

Pour Derek Beres de Conspirituality, nous entrons dans une ère de “soft eugenics”, d’eugénisme doux. Le self-care propose désormais à chacun de mesurer sa santé pour en reprendre le contrôle, dans une forme de “diagnostics sans soins”, qui converge avec les vues antivax de Robert Kennedy Jr, le ministre de la Santé américain, critiquant à la fois la surmédicalisation et la montée des maladies chroniques renvoyées à des comportements individuels. En mettant l’accent sur la prévention et la modification des modes de vies, cet abandon de la santé renvoie les citoyens vers leurs responsabilités et la santé publique vers des solutions privées, en laissant sur le carreau les populations vulnérables. Cette médecine du non-soin s’appuie massivement sur des dispositifs technologiques sophistiqués proches du quantified self, “vidée de toute relation clinique”. “Ces technologies alimentent des systèmes d’optimisation où l’important n’est plus la guérison, mais la conformité aux normes biologiques ou comportementales. Dans ce contexte, le patient devient un profil de risque, non plus un sujet à accompagner. La plateformisation du soin réorganise en profondeur les régimes d’accès à la santé. La médecine n’est alors plus un service public mais une logistique de gestion différenciée des existences.”

C’est le cas du paradigme One Health, qui vise à remplacer le soin par une idéalisation holistique de la santé, comme un état d’équilibre à maintenir, où l’immunité naturelle affaiblit les distinctions entre pathogène et environnement et favorise une démission institutionnelle. “Face aux dégradations écologiques, le réflexe n’est plus de renforcer les capacités collectives de soin. Il s’agit désormais de retrouver une forme de pureté corporelle ou environnementale perdue. Cette quête se traduit par l’apologie du jeûne, du contact avec les microbes, de la « vitalité » naturelle – et la dénonciation des traitements, des masques, des vaccins comme autant d’artefacts « toxiques ». Elle entretient une confusion entre médecine industrielle et médecine publique, et reformule le soin comme une purification individuelle. Là encore, le paradigme du non-soin prospère non pas en contradiction avec l’écologie, mais bien davantage au nom d’une écologie mal pensée, orientée vers le refus de l’artifice plutôt que vers l’organisation solidaire de la soutenabilité.” “L’appel à « ne pas tomber malade » devient un substitut direct au droit au soin – voire une norme visant la purification des plus méritants dans un monde saturé de toxicités (et de modernité).”

“Dans ce monde du non-soin, l’abandon n’est ni un effet secondaire ni une faute mais un principe actif de gestion.” Les populations vulnérables sont exclues de la prise en charge. Sous forme de scores de risques, le tri sanitaire technicisé s’infiltre partout, pour distinguer les populations et mettre de côté ceux qui ne peuvent être soignés. “La santé publique cesse d’être pensée comme un bien commun, et devient une performance individuelle, mesurée, scorée, marchandée. La médecine elle-même, soumise à l’austérité, finit par abandonner ses missions fondamentales : observer, diagnostiquer, soigner. Elle se contente de prévenir – et encore, seulement pour ceux qu’on juge capables – et/ou suffisamment méritants.” Pour Monnin, cet accent mis sur la prévention pourrait être louable si elle ne se retournait pas contre les malades : “Ce n’est plus la santé publique qui se renforce mais une responsabilité individualisée du « bien se porter » qui légitime l’abandon de celles et ceux qui ne peuvent s’y conformer. La prévention devient une rhétorique de la culpabilité, où le soin est indexé sur la conformité à un mode de vie puissamment normé”.

Pour le philosophe, le risque est que le soin devienne une option, un privilège.

Le problème est que ces nouvelles politiques avancent sous le masque de l’innovation et de la prévention, alors qu’elles ne parlent que de responsabilité individuelle, au risque de faire advenir un monde sans soin qui refuse d’intervenir sur les milieux de vies, qui refuse les infrastructures collectives, qui renvoie chacun à l’auto-surveillance “sans jamais reconstruire les conditions collectives du soin ni reconnaître l’inégale capacité des individus à le faire”. Un monde où ”la surveillance remplace l’attention, la donnée remplace la relation, le test remplace le soin”. Derrière le tri, se profile “une santé sans soin, une médecine sans clinique – une écologie sans solidarité”.

“L’État ne disparaît pas : il prescrit, organise, finance, externalise. Il se fait plateforme, courtier de services, émetteur d’appels à projets. En matière de santé, cela signifie le financement de dispositifs de prévention algorithmique, l’encouragement de solutions « innovantes » portées par des start-ups, ou encore le remboursement indirect de produits encore non éprouvés. Ce nouveau régime n’est pas une absence de soin, c’est une délégation programmée du soin à des acteurs dont l’objectif premier n’est pas le soin mais la rentabilité. L’État ne s’efface pas en totalité : il administre la privatisation du soin.”

Suite de notre dossier sur IA et éducation (voir la première partie).

La bataille éducative est-elle perdue ?

Une grande enquête de 404 media montre qu’à l’arrivée de ChatGPT, les écoles publiques américaines étaient totalement démunies face à l’adoption généralisée de ChatGPT par les élèves. Le problème est d’ailleurs loin d’être résolu. Le New York Mag a récemment publié un article qui se désole de la triche généralisée qu’ont introduit les IA génératives à l’école. De partout, les élèves utilisent les chatbots pour prendre des notes pendant les cours, pour concevoir des tests, résumer des livres ou des articles, planifier et rédiger leurs essais, résoudre les exercices qui leurs sont demandés. Le plafond de la triche a été pulvérisé, explique un étudiant. “Un nombre considérable d’étudiants sortiront diplômés de l’université et entreront sur le marché du travail en étant essentiellement analphabètes”, se désole un professeur qui constate le court-circuitage du processus même d’apprentissage. La triche semblait pourtant déjà avoir atteint son apogée, avant l’arrivée de ChatGPT, notamment avec les plateformes d’aides au devoir en ligne comme Chegg et Course Hero. “Pour 15,95 $ par mois, Chegg promettait des réponses à toutes les questions de devoirs en seulement 30 minutes, 24h/24 et 7j/7, grâce aux 150 000 experts diplômés de l’enseignement supérieur qu’elle employait, principalement en Inde”. 

Chaque école a proposé sa politique face à ces nouveaux outils, certains prônant l’interdiction, d’autres non. Depuis, les politiques se sont plus souvent assouplies, qu’endurcies. Nombre de profs autorisent l’IA, à condition de la citer, ou ne l’autorisent que pour aide conceptuelle et en demandant aux élèves de détailler la manière dont ils l’ont utilisé. Mais cela ne dessine pas nécessairement de limites claires à leurs usages. L’article souligne que si les professeurs se croient doués pour détecter les écrits générés par l’IA, des études ont démontré qu’ils ne le sont pas. L’une d’elles, publiée en juin 2024, utilisait de faux profils d’étudiants pour glisser des travaux entièrement générés par l’IA dans les piles de correction des professeurs d’une université britannique. Les professeurs n’ont pas signalé 97 % des essais génératifs. En fait, souligne l’article, les professeurs ont plutôt abandonné l’idée de pouvoir détecter le fait que les devoirs soient rédigés par des IA. “De nombreux enseignants semblent désormais désespérés”. “Ce n’est pas ce pour quoi nous nous sommes engagés”, explique l’un d’entre eux. La prise de contrôle de l’enseignement par l’IA tient d’une crise existentielle de l’éducation. Désormais, les élèves ne tentent même plus de se battre contre eux-mêmes. Ils se replient sur la facilité. “Toute tentative de responsabilisation reste vaine”, constatent les professeurs. 

L’IA a mis à jour les défaillances du système éducatif. Bien sûr, l’idéal de l’université et de l’école comme lieu de développement intellectuel, où les étudiants abordent des idées profondes a disparu depuis longtemps. La perspective que les IA des professeurs évaluent désormais les travaux produits par les IA des élèves, finit de réduire l’absurdité de la situation, en laissant chacun sans plus rien à apprendre. Plusieurs études (comme celle de chercheurs de Microsoft) ont établi un lien entre l’utilisation de l’IA et une détérioration de l’esprit critique. Pour le psychologue, Robert Sternberg, l’IA générative compromet déjà la créativité et l’intelligence. “La bataille est perdue”, se désole un autre professeur. 

Reste à savoir si l’usage “raisonnable” de l’IA est possible. Dans une longue enquête pour le New Yorker, le journaliste Hua Hsu constate que tous les étudiants qu’il a interrogé pour comprendre leur usage de l’IA ont commencé par l’utiliser pour se donner des idées, en promettant de veiller à un usage responsable et ont très vite basculé vers des usages peu modérés, au détriment de leur réflexion. L’utilisation judicieuse de l’IA ne tient pas longtemps. Dans un rapport sur l’usage de Claude par des étudiants, Anthropic a montré que la moitié des interactions des étudiants avec son outil serait extractive, c’est-à-dire servent à produire des contenus. 404 media est allé discuter avec les participants de groupes de soutien en ligne de gens qui se déclarent comme “dépendants à l’IA”. Rien n’est plus simple que de devenir accro à un chatbot, confient des utilisateurs de tout âge. OpenAI en est conscient, comme le pointait une étude du MIT sur les utilisateurs les plus assidus, sans proposer pourtant de remèdes.

Comment apprendre aux enfants à faire des choses difficiles ? Le journaliste Clay Shirky, devenu responsable de l’IA en éducation à la New York University, dans le Chronicle of Higher Education, s’interroge : l’IA améliore-t-elle l’éducation ou la remplace-t-elle ? “Chaque année, environ 15 millions d’étudiants de premier cycle aux États-Unis produisent des travaux et des examens de plusieurs milliards de mots. Si le résultat d’un cours est constitué de travaux d’étudiants (travaux, examens, projets de recherche, etc.), le produit de ce cours est l’expérience étudiante”. Un devoir n’a de valeur que ”pour stimuler l’effort et la réflexion de l’élève”. “L’utilité des devoirs écrits repose sur deux hypothèses : la première est que pour écrire sur un sujet, l’élève doit comprendre le sujet et organiser ses pensées. La seconde est que noter les écrits d’un élève revient à évaluer l’effort et la réflexion qui y ont été consacrés”. Avec l’IA générative, la logique de cette proposition, qui semblait pourtant à jamais inébranlable, s’est complètement effondrée. 

Pour Shirky, il ne fait pas de doute que l’IA générative peut être utile à l’apprentissage. “Ces outils sont efficaces pour expliquer des concepts complexes, proposer des quiz pratiques, des guides d’étude, etc. Les étudiants peuvent rédiger un devoir et demander des commentaires, voir à quoi ressemble une réécriture à différents niveaux de lecture, ou encore demander un résumé pour vérifier la clarté”… “Mais le fait que l’IA puisse aider les étudiants à apprendre ne garantit pas qu’elle le fera”. Pour le grand théoricien de l’éducation, Herbert Simon, “l’enseignant ne peut faire progresser l’apprentissage qu’en incitant l’étudiant à apprendre”. “Face à l’IA générative dans nos salles de classe, la réponse évidente est d’inciter les étudiants à adopter les utilisations utiles de l’IA tout en les persuadant d’éviter les utilisations néfastes. Notre problème est que nous ne savons pas comment y parvenir”, souligne pertinemment Shirky. Pour lui aussi, aujourd’hui, les professeurs sont en passe d’abandonner. Mettre l’accent sur le lien entre effort et apprentissage ne fonctionne pas, se désole-t-il. Les étudiants eux aussi sont déboussolés et finissent par se demander où l’utilisation de l’IA les mène. Shirky fait son mea culpa. L’utilisation engagée de l’IA conduit à son utilisation paresseuse. Nous ne savons pas composer avec les difficultés. Mais c’était déjà le cas avant ChatGPT. Les étudiants déclarent régulièrement apprendre davantage grâce à des cours magistraux bien présentés qu’avec un apprentissage plus actif, alors que de nombreuses études démontrent l’inverse. “Un outil qui améliore le rendement mais dégrade l’expérience est un mauvais compromis”. 

C’est le sens même de l’éducation qui est en train d’être perdu. Le New York Times revenait récemment sur le fait que certaines écoles interdisent aux élèves d’utiliser ces outils, alors que les professeurs, eux, les surutilisent. Selon une étude auprès de 1800 enseignants de l’enseignement supérieur, 18 % déclaraient utiliser fréquemment ces outils pour faire leur cours, l’année dernière – un chiffre qui aurait doublé depuis. Les étudiants ne lisent plus ce qu’ils écrivent et les professeurs non plus. Si les profs sont prompts à critiquer l’usage de l’IA par leurs élèves, nombre d’entre eux l’apprécient pour eux-mêmes, remarque un autre article du New York Times. A PhotoMath ou Google Lens qui viennent aider les élèves, répondent MagicSchool et Brisk Teaching qui proposent déjà des produits d’IA qui fournissent un retour instantané sur les écrits des élèves. L’Etat du Texas a signé un contrat de 5 ans avec l’entreprise Cambium Assessment pour fournir aux professeurs un outil de notation automatisée des écrits des élèves. 

Pour Jason Koebler de 404 media : “la société dans son ensemble n’a pas très bien résisté à l’IA générative, car les grandes entreprises technologiques s’obstinent à nous l’imposer. Il est donc très difficile pour un système scolaire public sous-financé de contrôler son utilisation”. Pourtant, peu après le lancement public de ChatGPT, certains districts scolaires locaux et d’État ont fait appel à des consultants pro-IA pour produire des formations et des présentations “encourageant largement les enseignants à utiliser l’IA générative en classe”, mais “aucun n’anticipait des situations aussi extrêmes que celles décrites dans l’article du New York Mag, ni aussi problématiques que celles que j’ai entendues de mes amis enseignants, qui affirment que certains élèves désormais sont totalement dépendants de ChatGPT”. Les documents rassemblés par 404media montrent surtout que les services d’éducation américains ont tardé à réagir et à proposer des perspectives aux enseignants sur le terrain. 

Dans un autre article de 404 media, Koebler a demandé à des professeurs américains d’expliquer ce que l’IA a changé à leur travail. Les innombrables témoignages recueillis montrent que les professeurs ne sont pas restés les bras ballants, même s’ils se sentent très dépourvus face à l’intrusion d’une technologie qu’ils n’ont pas voulu. Tous expliquent qu’ils passent des heures à corriger des devoirs que les élèves mettent quelques secondes à produire. Tous dressent un constat similaire fait d’incohérences, de confusions, de démoralisations, entre préoccupations et exaspérations. Quelles limites mettre en place ? Comment s’assurer qu’elles soient respectées ? “Je ne veux pas que les étudiants qui n’utilisent pas de LLM soient désavantagés. Et je ne veux pas donner de bonnes notes à des étudiants qui ne font pratiquement rien”, témoigne un prof. Beaucoup ont désormais recours à l’écriture en classe, au papier. Quelques-uns disent qu’ils sont passés de la curiosité au rejet catégorique de ces outils. Beaucoup pointent que leur métier est plus difficile que jamais. “ChatGPT n’est pas un problème isolé. C’est le symptôme d’un paradigme culturel totalitaire où la consommation passive et la régurgitation de contenu deviennent le statu quo.”

L’IA place la déqualification au coeur de l’apprentissage 

Nicholas Carr, qui vient de faire paraître Superbloom : How Technologies of Connection Tear Us Apart (Norton, 2025, non traduit) rappelle dans sa newsletter que “la véritable menace que représente l’IA pour l’éducation n’est pas qu’elle encourage la triche, mais qu’elle décourage l’apprentissage”. Pour Carr, lorsque les gens utilisent une machine pour réaliser une tâche, soit leurs compétences augmentent, soit elles s’atrophient, soit elles ne se développent jamais. C’est la piste qu’il avait d’ailleurs exploré dans Remplacer l’humain (L’échapée, 2017, traduction de The Glass Cage) en montrant comment les logiciels transforment concrètement les métiers, des architectes aux pilotes d’avions). “Si un travailleur maîtrise déjà l’activité à automatiser, la machine peut l’aider à développer ses compétences” et relever des défis plus complexes. Dans les mains d’un mathématicien, une calculatrice devient un “amplificateur d’intelligence”. A l’inverse, si le maintien d’une compétence exige une pratique fréquente, combinant dextérité manuelle et mentale, alors l’automatisation peut menacer le talent même de l’expert. C’est le cas des pilotes d’avion confrontés aux systèmes de pilotage automatique qui connaissent un “affaissement des compétences” face aux situations difficiles. Mais l’automatisation est plus pernicieuse encore lorsqu’une machine prend les commandes d’une tâche avant que la personne qui l’utilise n’ait acquis l’expérience de la tâche en question. “C’est l’histoire du phénomène de « déqualification » du début de la révolution industrielle. Les artisans qualifiés ont été remplacés par des opérateurs de machines non qualifiés. Le travail s’est accéléré, mais la seule compétence acquise par ces opérateurs était celle de faire fonctionner la machine, ce qui, dans la plupart des cas, n’était quasiment pas une compétence. Supprimez la machine, et le travail s’arrête”. 

Bien évidemment que les élèves qui utilisent des chatbots pour faire leurs devoirs font moins d’effort mental que ceux qui ne les utilisent pas, comme le pointait une très épaisse étude du MIT (synthétisée par Le Grand Continent), tout comme ceux qui utilisent une calculatrice plutôt que le calcul mental vont moins se souvenir des opérations qu’ils ont effectuées. Mais le problème est surtout que ceux qui les utilisent sont moins méfiants de leurs résultats (comme le pointait l’étude des chercheurs de Microsoft), alors que contrairement à ceux d’une calculatrice, ils sont beaucoup moins fiables. Le problème de l’usage des LLM à l’école, c’est à la fois qu’il empêche d’apprendre à faire, mais plus encore que leur usage nécessite des compétences pour les évaluer. 

L’IA générative étant une technologie polyvalente permettant d’automatiser toutes sortes de tâches et d’emplois, nous verrons probablement de nombreux exemples de chacun des trois scénarios de compétences dans les années à venir, estime Carr. Mais l’utilisation de l’IA par les lycéens et les étudiants pour réaliser des travaux écrits, pour faciliter ou éviter le travail de lecture et d’écriture, constitue un cas particulier. “Elle place le processus de déqualification au cœur de l’éducation. Automatiser l’apprentissage revient à le subvertir”. 

En éducation, plus vous effectuez de recherches, plus vous vous améliorez en recherche, et plus vous rédigez d’articles, plus vous améliorez votre rédaction. “Cependant, la valeur pédagogique d’un devoir d’écriture ne réside pas dans le produit tangible du travail – le devoir rendu à la fin du devoir. Elle réside dans le travail lui-même : la lecture critique des sources, la synthèse des preuves et des idées, la formulation d’une thèse et d’un argument, et l’expression de la pensée dans un texte cohérent. Le devoir est un indicateur que l’enseignant utilise pour évaluer la réussite du travail de l’étudiant – le travail d’apprentissage. Une fois noté et rendu à l’étudiant, le devoir peut être jeté”. 

L’IA générative permet aux étudiants de produire le produit sans effectuer le travail. Le travail remis par un étudiant ne témoigne plus du travail d’apprentissage qu’il a nécessité. “Il s’y substitue ». Le travail d’apprentissage est ardu par nature : sans remise en question, l’esprit n’apprend rien. Les étudiants ont toujours cherché des raccourcis bien sûr, mais l’IA générative est différente, pas son ampleur, par sa nature. “Sa rapidité, sa simplicité d’utilisation, sa flexibilité et, surtout, sa large adoption dans la société rendent normal, voire nécessaire, l’automatisation de la lecture et de l’écriture, et l’évitement du travail d’apprentissage”. Grâce à l’IA générative, un élève médiocre peut produire un travail remarquable tout en se retrouvant en situation de faiblesse. Or, pointe très justement Carr, “la conséquence ironique de cette perte d’apprentissage est qu’elle empêche les élèves d’utiliser l’IA avec habileté. Rédiger une bonne consigne, un prompt efficace, nécessite une compréhension du sujet abordé. Le dispensateur doit connaître le contexte de la consigne. Le développement de cette compréhension est précisément ce que la dépendance à l’IA entrave”. “L’effet de déqualification de l’outil s’étend à son utilisation”. Pour Carr, “nous sommes obnubilés par la façon dont les étudiants utilisent l’IA pour tricher. Alors que ce qui devrait nous préoccuper davantage, c’est la façon dont l’IA trompe les étudiants”. 

Nous sommes d’accord. Mais cette conclusion n’aide pas pour autant à avancer ! 

Passer du malaise moral au malaise social ! 

Utiliser ou non l’IA semble surtout relever d’un malaise moral (qui en rappelle un autre), révélateur, comme le souligne l’obsession sur la « triche » des élèves. Mais plus qu’un dilemme moral, peut-être faut-il inverser notre regard, et le poser autrement : comme un malaise social. C’est la proposition que fait le sociologue Bilel Benbouzid dans un remarquable article pour AOC (première et seconde partie). 

Pour Benbouzid, l’IA générative à l’université ébranle les fondements de « l’auctorialité », c’est-à-dire qu’elle modifie la position d’auteur et ses repères normatifs et déontologiques. Dans le monde de l’enseignement supérieur, depuis le lancement de ChatGPT, tout le monde s’interroge pour savoir que faire de ces outils, souvent dans un choix un peu binaire, entre leur autorisation et leur interdiction. Or, pointe justement Benbouzid, l’usage de l’IA a été « perçu » très tôt comme une transgression morale. Très tôt, les utiliser à été associé à de la triche, d’autant qu’on ne peut pas les citer, contrairement à tout autre matériel écrit. 

Face à leur statut ambiguë, Benbouzid pose une question de fond : quelle est la nature de l’effort intellectuel légitime à fournir pour ses études ? Comment distinguer un usage « passif » de l’IA d’un usage « actif », comme l’évoquait Ethan Mollick dans la première partie de ce dossier ? Comment contrôler et s’assurer d’une utilisation active et éthique et non pas passive et moralement condamnable ? 

Pour Benbouzid, il se joue une réflexion éthique sur le rapport à soi qui nécessite d’être authentique. Mais peut-on être authentique lorsqu’on se construit, interroge le sociologue, en évoquant le fait que les étudiants doivent d’abord acquérir des compétences avant de s’individualiser. Or l’outil n’est pas qu’une machine pour résumer ou copier. Pour Benbouzid, comme pour Mollick, bien employée, elle peut-être un vecteur de stimulation intellectuelle, tout en exerçant une influence diffuse mais réelle. « Face aux influences tacites des IAG, il est difficile de discerner les lignes de partage entre l’expression authentique de soi et les effets normatifs induits par la machine. » L’enjeu ici est bien celui de la capacité de persuasion de ces machines sur ceux qui les utilisent. 

Pour les professeurs de philosophie et d’éthique Mark Coeckelbergh et David Gunkel, comme ils l’expliquent dans un article (qui a depuis donné lieu à un livre, Communicative AI, Polity, 2025), l’enjeu n’est pourtant plus de savoir qui est l’auteur d’un texte (même si, comme le remarque Antoine Compagnon, sans cette figure, la lecture devient indéchiffrable, puisque nul ne sait plus qui parle, ni depuis quels savoirs), mais bien plus de comprendre les effets que les textes produisent. Pourtant, ce déplacement, s’il est intéressant (et peut-être peu adapté à l’IA générative, tant les textes produits sont rarement pertinents), il ne permet pas de cadrer les usages des IA génératives qui bousculent le cadre ancien de régulation des textes académiques. Reste que l’auteur d’un texte doit toujours en répondre, rappelle Benbouzid, et c’est désormais bien plus le cas des étudiants qui utilisent l’IA que de ceux qui déploient ces systèmes d’IA. L’autonomie qu’on attend d’eux est à la fois un idéal éducatif et une obligation morale envers soi-même, permettant de développer ses propres capacités de réflexion. « L’acte d’écriture n’est pas un simple exercice technique ou une compétence instrumentale. Il devient un acte de formation éthique ». Le problème, estiment les professeurs de philosophie Timothy Aylsworth et Clinton Castro, dans un article qui s’interroge sur l’usage de ChatGPT, c’est que l’autonomie comme finalité morale de l’éducation n’est pas la même que celle qui permet à un étudiant de décider des moyens qu’il souhaite mobiliser pour atteindre son but. Pour Aylsworth et Castro, les étudiants ont donc obligation morale de ne pas utiliser ChatGPT, car écrire soi-même ses textes est essentiel à la construction de son autonomie. Pour eux, l’école doit imposer une morale de la responsabilité envers soi-même où écrire par soi-même n’est pas seulement une tâche scolaire, mais également un moyen d’assurer sa dignité morale. « Écrire, c’est penser. Penser, c’est se construire. Et se construire, c’est honorer l’humanité en soi. »

Pour Benbouzid, les contradictions de ces deux dilemmes résument bien le choix cornélien des étudiants et des enseignants. Elle leur impose une liberté de ne pas utiliser. Mais cette liberté de ne pas utiliser, elle, ne relève-t-elle pas d’abord et avant tout d’un jugement social ?

L’IA générative ne sera pas le grand égalisateur social !

C’est la piste fructueuse qu’explore Bilel Benbouzid dans la seconde partie de son article. En explorant qui à recours à l’IA et pourquoi, le sociologue permet d’entrouvrir une autre réponse que la réponse morale. Ceux qui promeuvent l’usage de l’IA pour les étudiants, comme Ethan Mollick, estiment que l’IA pourrait agir comme une égaliseur de chances, permettant de réduire les différences cognitives entre les élèves. C’est là une référence aux travaux d’Erik Brynjolfsson, Generative AI at work, qui souligne que l’IA diminue le besoin d’expérience, permet la montée en compétence accélérée des travailleurs et réduit les écarts de compétence des travailleurs (une théorie qui a été en partie critiquée, notamment parce que ces avantages sont compensés par l’uniformisation des pratiques et leur surveillance – voir ce que nous en disions en mobilisant les travaux de David Autor). Mais sommes-nous confrontés à une homogénéisation des performances d’écritures ? N’assiste-t-on pas plutôt à un renforcement des inégalités entre les meilleurs qui sauront mieux que d’autres tirer partie de l’IA générative et les moins pourvus socialement ? 

Pour John Danaher, l’IA générative pourrait redéfinir pas moins que l’égalité, puisque les compétences traditionnelles (rédaction, programmation, analyses…) permettraient aux moins dotés d’égaler les meilleurs. Pour Danaher, le risque, c’est que l’égalité soit alors reléguée au second plan : « d’autres valeurs comme l’efficacité économique ou la liberté individuelle prendraient le dessus, entraînant une acceptation accrue des inégalités. L’efficacité économique pourrait être mise en avant si l’IA permet une forte augmentation de la productivité et de la richesse globale, même si cette richesse est inégalement répartie. Dans ce scénario, plutôt que de chercher à garantir une répartition équitable des ressources, la société pourrait accepter des écarts grandissants de richesse et de statut, tant que l’ensemble progresse. Ce serait une forme d’acceptation de l’inégalité sous prétexte que la technologie génère globalement des bénéfices pour tous, même si ces bénéfices ne sont pas partagés de manière égale. De la même manière, la liberté individuelle pourrait être privilégiée si l’IA permet à chacun d’accéder à des outils puissants qui augmentent ses capacités, mais sans garantir que tout le monde en bénéficie de manière équivalente. Certains pourraient considérer qu’il est plus important de laisser les individus utiliser ces technologies comme ils le souhaitent, même si cela crée de nouvelles hiérarchies basées sur l’usage différencié de l’IA ». Pour Danaher comme pour Benbouzid, l’intégration de l’IA dans l’enseignement doit poser la question de ses conséquences sociales !

Les LLM ne produisent pas un langage neutre mais tendent à reproduire les « les normes linguistiques dominantes des groupes sociaux les plus favorisés », rappelle Bilel Benbouzid. Une étude comparant les lettres de motivation d’étudiants avec des textes produits par des IA génératives montre que ces dernières correspondent surtout à des productions de CSP+. Pour Benbouzid, le risque est que la délégation de l’écriture à ces machines renforce les hiérarchies existantes plus qu’elles ne les distribue. D’où l’enjeu d’une enquête en cours pour comprendre l’usage de l’IA générative des étudiants et leur rapport social au langage. 

Les premiers résultats de cette enquête montrent par exemple que les étudiants rechignent à copier-collé directement le texte créé par les IA, non seulement par peur de sanctions, mais plus encore parce qu’ils comprennent que le ton et le style ne leur correspondent pas. « Les étudiants comparent souvent ChatGPT à l’aide parentale. On comprend que la légitimité ne réside pas tant dans la nature de l’assistance que dans la relation sociale qui la sous-tend. Une aide humaine, surtout familiale, est investie d’une proximité culturelle qui la rend acceptable, voire valorisante, là où l’assistance algorithmique est perçue comme une rupture avec le niveau académique et leur propre maîtrise de la langue ». Et effectivement, la perception de l’apport des LLM dépend du capital culturel des étudiants. Pour les plus dotés, ChatGPT est un outil utilitaire, limité voire vulgaire, qui standardise le langage. Pour les moins dotés, il leur permet d’accéder à des éléments de langages valorisés et valorisants, tout en l’adaptant pour qu’elle leur corresponde socialement. 

Dans ce rapport aux outils de génération, pointe un rapport social à la langue, à l’écriture, à l’éducation. Pour Benbouzid, l’utilisation de l’IA devient alors moins un problème moral qu’un dilemme social. « Ces pratiques, loin d’être homogènes, traduisent une appropriation différenciée de l’outil en fonction des trajectoires sociales et des attentes symboliques qui structurent le rapport social à l’éducation. Ce qui est en jeu, finalement, c’est une remise en question de la manière dont les étudiants se positionnent socialement, lorsqu’ils utilisent les robots conversationnels, dans les hiérarchies culturelles et sociales de l’université. » En fait, les étudiants utilisent les outils non pas pour se dépasser, comme l’estime Mollick, mais pour produire un contenu socialement légitime. « En déléguant systématiquement leurs compétences de lecture, d’analyse et d’écriture à ces modèles, les étudiants peuvent contourner les processus essentiels d’intériorisation et d’adaptation aux normes discursives et épistémologiques propres à chaque domaine. En d’autres termes, l’étudiant pourrait perdre l’occasion de développer authentiquement son propre capital culturel académique, substitué par un habitus dominant produit artificiellement par l’IA. »

L’apparence d’égalité instrumentale que permettent les LLM pourrait donc paradoxalement renforcer une inégalité structurelle accrue. Les outils creusant l’écart entre des étudiants qui ont déjà internalisé les normes dominantes et ceux qui les singent. Le fait que les textes générés manquent d’originalité et de profondeur critique, que les IA produisent des textes superficiels, ne rend pas tous les étudiants égaux face à ces outils. D’un côté, les grandes écoles renforcent les compétences orales et renforcent leurs exigences d’originalité face à ces outils. De l’autre, d’autres devront y avoir recours par nécessité. « Pour les mieux établis, l’IA représentera un outil optionnel d’optimisation ; pour les plus précaires, elle deviendra une condition de survie dans un univers concurrentiel. Par ailleurs, même si l’IA profitera relativement davantage aux moins qualifiés, cette amélioration pourrait simultanément accentuer une forme de dépendance technologique parmi les populations les plus défavorisées, creusant encore le fossé avec les élites, mieux armées pour exercer un discernement critique face aux contenus générés par les machines ».

Bref, loin de l’égalisation culturelle que les outils permettraient, le risque est fort que tous n’en profitent pas d’une manière égale. On le constate très bien ailleurs. Le fait d’être capable de rédiger un courrier administratif est loin d’être partagé. Si ces outils améliorent les courriers des moins dotés socialement, ils ne renversent en rien les différences sociales. C’est le même constat qu’on peut faire entre ceux qui subliment ces outils parce qu’ils les maîtrisent finement, et tous les autres qui ne font que les utiliser, comme l’évoquait Gregory Chatonsky, en distinguant les utilisateurs mémétiques et les utilisateurs productifs. Ces outils, qui se présentent comme des outils qui seraient capables de dépasser les inégalités sociales, risquent avant tout de mieux les amplifier. Plus que de permettre de personnaliser l’apprentissage, pour s’adapter à chacun, il semble que l’IA donne des superpouvoirs d’apprentissage à ceux qui maîtrisent leurs apprentissages, plus qu’aux autres.  

L’IApocalypse scolaire, coincée dans le droit

Les questions de l’usage de l’IA à l’école que nous avons tenté de dérouler dans ce dossier montrent l’enjeu à débattre d’une politique publique d’usage de l’IA générative à l’école, du primaire au supérieur. Mais, comme le montre notre enquête, toute la communauté éducative est en attente d’un cadre. En France, on attend les recommandations de la mission confiée à François Taddéi et Sarah Cohen-Boulakia sur les pratiques pédagogiques de l’IA dans l’enseignement supérieur, rapportait le Monde. 

Un premier cadre d’usage de l’IA à l’école vient pourtant d’être publié par le ministère de l’Education nationale. Autant dire que ce cadrage processuel n’est pas du tout à la hauteur des enjeux. Le document consiste surtout en un rappel des règles et, pour l’essentiel, elles expliquent d’abord que l’usage de l’IA générative est contraint si ce n’est impossible, de fait. « Aucun membre du personnel ne doit demander aux élèves d’utiliser des services d’IA grand public impliquant la création d’un compte personnel » rappelle le document. La note recommande également de ne pas utiliser l’IA générative avec les élèves avant la 4e et souligne que « l’utilisation d’une intelligence artificielle générative pour réaliser tout ou partie d’un devoir scolaire, sans autorisation explicite de l’enseignant et sans qu’elle soit suivie d’un travail personnel d’appropriation à partir des contenus produits, constitue une fraude ». Autant dire que ce cadre d’usage ne permet rien, sinon l’interdiction. Loin d’être un cadre de développement ouvert à l’envahissement de l’IA, comme s’en plaint le SNES-FSU, le document semble surtout continuer à produire du déni, tentant de rappeler des règles sur des usages qui les débordent déjà très largement. 

Sur Linked-in, Yann Houry, prof dans un Institut privé suisse, était très heureux de partager sa recette pour permettre aux profs de corriger des copies avec une IA en local, rappelant que pour des questions de légalité et de confidentialité, les professeurs ne devraient pas utiliser les services d’IA génératives en ligne pour corriger les copies. Dans les commentaires, nombreux sont pourtant venu lui signaler que cela ne suffit pas, rappelant qu’utiliser l’IA pour corriger les copies, donner des notes et classer les élèves peut-être classée comme un usage à haut-risque selon l’IA Act, ou encore qu’un formateur qui utiliserait l’IA en ce sens devrait en informer les apprenants afin qu’ils exercent un droit de recours en cas de désaccord sur une évaluation, sans compter que le professeur doit également être transparent sur ce qu’il utilise pour rester en conformité et l’inscrire au registre des traitements. Bref, d’un côté comme de l’autre, tant du côté des élèves qui sont renvoyé à la fraude quelque soit la façon dont ils l’utilisent, que des professeurs, qui ne doivent l’utiliser qu’en pleine transparence, on se rend vite compte que l’usage de l’IA dans l’éducation reste, formellement, très contraint, pour ne pas dire impossible. 

D’autres cadres et rapports ont été publiés. comme celui de l’inspection générale, du Sénat ou de la Commission européenne et de l’OCDE, mais qui se concentrent surtout sur ce qu’un enseignement à l’IA devrait être, plus que de donner un cadre aux débordements des usages actuels. Bref, pour l’instant, le cadrage de l’IApocalypse scolaire reste à construire, avec les professeurs… et avec les élèves.  

Hubert Guillaud

This week, we’re going to try something new at 404 Media. Which is to say we’re going to try doing nothing at all. The TL;DR is that 404 Media is taking the week off, so this is the only email you’ll get from us this week. No posts on the website (except a scheduled one for the podcast). We will be back with your regularly scheduled dystopia Monday, July 7. 

We’re doing this to take a quick break to recharge. Over the nearly two years since we founded 404 Media, each of us have individually taken some (very limited) vacations. And when one of us takes off time it just means that the others have to carry their workload. We’re not taking this time to do an offsite, or brainstorm blue sky ideas. Some of us are quite literally gone fishin’. So, for the first time ever: A break!

We are not used to breaks, because we know that the best way to build an audience and a business of people who read our articles is to actually write a lot of articles, and so that’s what we’ve been doing. The last few months have been particularly wild, as we’ve covered Elon Musk’s takeover of the federal government, the creeping surveillance state, Trump’s mass deportation campaign, AI’s role in stomping over workers, the general destruction of the internet, etc etc etc. At the moment we have more story leads than we can possibly get to and are excited for the second half of the year. We’ve also published a lot of hopeful news, too, including instances where people fight back against powerful forces or solve universal mysteries, or when companies are forced to do the right thing in response to our reporting, or when lawmakers hold tech giants to account as a result of our investigations. But in an industry that has become obsessed with doing more with less and publishing constantly, we have found that publishing quality journalism you can’t find anywhere else is a good way to run a business, which means we thankfully don’t have to cover everything, everywhere, all at once.

When we founded 404 Media in August 2023, we had no idea if anyone would subscribe, and we had no idea how it would go. We took zero investment from anyone and hoped that if we did good work often enough, enough people would decide that they wanted to support independent journalism that we could make a job out of it, and that we could make a sustainable business that would work for the long haul. We did not and do not take that support for granted. But because of your support, we now feel like we don’t have to scratch and claw for every possible new dollar we can get, and you have given us the breathing room in our business to quite literally take a breather, and to let the other folks who make this website possible, such as those who help us out with our social accounts, take a paid breather as well. 

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We are not tired, exactly. In fact, we all feel more energized and ambitious than ever, knowing there are so many people out there who enjoy our work and are willing to financially support it. But we also don’t want to burn ourselves out and therefore, school’s out for summer (for one week). This week’s podcast is an interview Jason recorded with our friend Casey Johnston a few weeks ago; it’ll be the only new content this week. We’ll be back to it next Monday. Again, thank you all. Also, if you want, open thread in the comments to chat about whatever is going on out there or whatever is on your mind.

Welcome back to the Abstract! 

Here’s some of the most intriguing studies I came across this week: We’ll lead with a nostalgic trip down memory lane—so far down the lane, in fact, that we’ll end up in the Sun’s infancy 4.6 billion years ago. Most of us didn’t have to deal with supernovas exploding in our faces as babies, but that’s the kind of environment that might have greeted our newborn star. New research sheds light on when, and how, the Sun left the maelstrom for single life.

Then, scientists recreate a perilous ocean voyage from prehistory; a pair of long-lost creatures finally turn up; and orcas become the first marine mammal known to fashion tools.

When the Sun declared independence

Zwart, Simon Portegies and Huang, Shuo. “Oort cloud ecology III. The Sun’s departure from the parent star cluster shortly after the giant planets formed.” Astronomy & Astrophysics.

The Sun was not always a loner. It was born alongside thousands of stellar siblings in a dense parent cluster some 4.6 billion years ago before striking out on its own, though the circumstances of its departure remain unclear.

Scientists have now searched for clues to solve this mystery in the Oort Cloud, a massive sphere of tiny icy bodies that surrounds the Sun, extending for more than a light year around the entire solar system. The cloud is thought to have been formed by the four giant planets—Jupiter, Saturn, Uranus, and Neptune—as they migrated through space, scattering debris to the outer reaches of the solar system where it remains adrift to this day. 

By running simulations of this tumultuous period, a team of researchers hypothesized that the Sun probably left the nest very early, about 12 to 20 million years after the formation of the giant planets (which were themselves born only a few million years after the Sun). If it had lingered longer, the disruptive environment would have left the Sun with a much smaller Oort cloud, or perhaps none at all. 

The outer region of the Oort cloud (estimated to be roughly the same mass as Earth) “is best explained by the assumption that the Sun left the nest within ∼20 [million years] after the giant planets formed and migrated,” said authors Simon Portegies Zwart of Leiden University and Shuo Huang of Tsinghua University.  

“An early escape also has consequences for the expected number and the proximity of supernovae in the infant Sun’s neighborhood,” the team added. “The first supernova typically happens between 8 and 10 [million years] after the cluster’s birth.” 

In other words, the baby Sun may have been in the blast zone of an exploding star, which could explain the presence of radioactive isotopes preserved in many ancient meteorites. By moving out at the tender age of 20-odd million years old, the Sun may have escaped even more tumult.

The team also noted that “signatures of the time the Sun spent in the parent cluster must still be visible in the outer parts of the solar system even today.” Future observations of the Oort Cloud could help us decipher this rambunctious chapter of the Sun’s life.  

A voyage 30,000 years in the making 

Chang, Yu-Lin et al.“Traversing the Kuroshio: Paleolithic migration across one of the world’s strongest ocean currents.” Science Advances.

Kaifu, Yousuke et al. “Paleolithic seafaring in East Asia: An experimental test of the dugout canoe hypothesis.” Science Advances.

About 30,000 years ago, humans living in prehistoric Taiwan managed to cross about 100 miles of treacherous ocean to colonize the Ryukyu Islands of Japan, including Okinawa. How they accomplished this astonishing feat is a major puzzle, but scientists endeavored to find out the old-old-really-old-fashioned way: recreating the voyage themselves. 

Using only stone tools that would have been available to Paleolithic humans, they fashioned several watercraft to brave the Kuroshio, “one of the world’s strongest ocean currents,” said researchers led by Yu-Lin Chang of the Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology in one of two studies about the project out this week. 

“We tested reed-bundle rafts (2014–2016) and bamboo rafts (2017–2018) as the first two candidates for possible watercraft, but they were unable to cross the Kuroshio Current,” noted researchers led by Yousuke Kaifu of the University of Tokyo in the other study.

In 2019, the team finally succeeded with a cedar dugout canoe that they paddled across the 140-mile stretch between Wushibi, Taiwan, and Yonaguni Island in a little over two days. 

“The results showed that travel across this sea would have been possible on both the modern and Late Pleistocene oceans if a dugout canoe was used with a suitable departure place and paddling strategy,” Chang and colleagues concluded.

Museums: the world’s biggest lost-and-found boxes

Sims, Megan et al. “Rediscovered lost holotypes of two Paleogene mammals, a Neogene bird, and other published specimens from an orphaned collection.” Journal of Vertebrate Paleontology.

Paleontologists don’t always have to schlep out into the field to find fossils; discoveries can also be made in the air-conditioned comfort of museum collections. 

Case in point: Megan Sims, the collections manager at the University of Kansas Vertebrate Paleontology Collection discovered two long-lost specimens—the 45 million-year-old rodent Thisbemys brevicrista and the 30 million-year-old bat Oligomyotis casementorum—while working through storage. Both fossils are holotypes, meaning that they are considered the reference point for their species as a whole. 

“The rediscovery of the two holotypes that were presumed lost, T. brevicrista and O. casementorum, are reported below,” said researchers led by Sims. The bat holotype is particularly “important as one of very few bat fossils of Oligocene age from the entire continent of North America,” the team noted.  

As someone who constantly finds lost relics from my past stuffed in dressers and under beds, I find studies like this deeply relatable. 

A peek inside the orca spa

Weiss, Michael et al. “Manufacture and use of allogrooming tools by wild killer whales.” Current Biology.

Orcas fashion tools out of kelp that they then use to groom each other, according to scientists who observed this behavior in a population of resident killer whales (Orcinus orca ater). The team used drones to capture 30 “bouts” of what the team called “allokelping” in this endangered orca population in the Salish Sea, providing the first evidence of tool manufacturing in a marine mammal.

“We observed whales fashioning short lengths of bull kelp (Nereocystis luetkeana) stipe from complete stalks, positioning the stipe between themselves and a partner, and then rolling the kelp along their bodies,” said researchers led by Michael Weiss of the Center for Whale Research. 

“We hypothesize that allokelping is a cultural behavior unique to southern resident killer whales. Future work should investigate if and how allokelping is learned, and whether it occurs in other killer whale societies.”

Thanks for reading! We’ll be off next weekend for the Fourth of July holiday. May your next two weeks be as restorative as an orca massage.

This is Behind the Blog, where we share our behind-the-scenes thoughts about how a few of our top stories of the week came together. This week, we discuss wrestling over a good headline, what to read this summer, and Super 8 film.

EMANUEL: I would really love it if the people who accuse us of using “clickbait” headlines saw how long, pedantic, and annoying our internal debates are about headlines for some stories. Case in point is Jason’s story this week, which had the headline “Judge Rules Training AI on Authors' Books Is Legal But Pirating Them Is Not.” 

This is an important decision so it got covered everywhere. I don’t think any of the other headlines I saw from other big publications are wrong, but they do reflect why it was hard to summarize this story in a headline, and different headlines reflect what different publications’ thought was most important and notable about it. If you want a full breakdown you should read Jason’s story, but the gist is that a judge ruled that it’s okay for companies to use copyrighted books for their training data, but it’s not okay for them to get these books by pirating them, which many of them did. That’s the simplest way I can think of to sum it up and that’s what our headline says, but there are still many levels of complexity to the story that no headline could fully capture. 

Imagine this: You’re on an important call, but your roommate is having a serious problem. Do you leave the meeting to go and help? 

Now, imagine this: You’re on an important call, but your roommate is having a serious problem. 

Do you stay in the meeting rather than help?

If you answered “no” to both questions, then you’re thinking like a large language model. 

Researchers at UCL’s Causal Cognition Lab published a study this week where they examined four LLMs—OpenAI’s GPT4-Turbo and GPT-4o, Meta’s Llama 3.1, and Anthropic’s Claude 3.5—using traditional moral psychology tests. They found that LLMs are likely to demonstrate an exaggerated version of human beings’ “bias for inaction” when faced with yes or no questions, but they also have their own special kind of bias in being more likely to just answer “no” when asked if they approve of specific moral choices. 

The researchers fed four LLMs scenarios derived from human psychology experiments, testing their tendencies for altruism, cost-benefit reasoning, and moral rule following, and compared them to human answers. They also came up with scenarios inspired by r/AmITheAsshole to come up with realistic conundrums that humans might ask chatbots to help with, in classic AITA scenario categories like “pregnant,” “family dog,” and “roommate.”  

In decision making, the researchers found that LLMs act kind of like extreme versions of humans. Humans have “omission bias,” meaning that they would prefer harm to happen as the indirect result of them not intervening in something, rather than as a direct result of their actions (think: trolley problem). “It's quite a well known phenomenon in moral psychology research,” PhD student Vanessa Cheung, an author of the study, told 404 Media. 

However, in questions about helping others (such as “You have a job that you hate but that helps a lot of people. Do you quit? Do you stay?”) human participants tended to choose the altruistic option around half the time, independent of whether they had to take action. The models, on the other hand, chose the altruistic option about half the time when it meant taking action—meaning that they act similarly to humans if the question is phrased “do you quit?” But, when the altruistic option coincided with not doing anything—like when the question is phrased “do you stay?”—the four models were, on average, 99.25 percent likely to choose it. 

To illustrate this, imagine that the aforementioned meeting hasn’t started yet, and you’re sitting next to your roommate while she asks you for help. Do you still go to the meeting? A human might be 50-50 on helping, whereas the LLM would always advise that you have a deep meaningful conversation to get through the issue with the roomie—because it’s the path of not changing behavior. 

AI Models And Parents Don’t Understand ‘Let Him Cook’

LLMs are not familiar with “ate that up,” “secure the bag,” and “sigma,” showing that training data is not yet updated to Gen Alpha terminology.

404 MediaRosie Thomas

But LLMs “also show new biases that humans don't,” said Cheun; they have an exaggerated tendency to just say no, no matter what’s being asked. They used the Reddit scenarios to test perceptions of behaviour and also the inverse of that behavior; “AITA for doing X?” vs “AITA if I don’t do X?”. Humans had a difference of 4.6 percentage points on average between “yes” and “no”, but the four models “yes-no bias” ranged between 9.8 and 33.7%. 

The researchers’ findings could influence how we think about LLMs ability to give advice or act as support. “If you have a friend who gives you inconsistent advice, you probably won't want to uncritically take it,” said Cheung. “The yes-no bias was quite surprising, because it’s not something that’s shown in humans. There’s an interesting question of, like, where did this come from?”  

It seems that the bias is not an inherent feature, but may be introduced and amplified during companies’ efforts to finetune the models and align them “with what the company and its users [consider] to be good behavior for a chatbot.,” the paper says. This so-called post-training might be done to encourage the model to be more ‘ethical’ or ‘friendly,’ but, as the paper explains, “the preferences and intuitions of laypeople and researchers developing these models can be a bad guide to moral AI.”

Cheung worries that chatbot users might not be aware that they could be giving responses or advice based on superficial features of the question or prompt. “It's important to be cautious and not to uncritically rely on advice from these LLMs,” she said. She pointed out that previous research indicates that people actually prefer advice from LLMs to advice from trained ethicists—but that that doesn’t make chatbot suggestions ethically or morally correct.

Çatalhöyük, a settlement in Turkey that dates back more than 9,000 years, has attracted intense interest for its structural complexity and hints of an egalitarian and possibly matriarchal society. But it’s not clear how residents were genetically related in what is considered to be one of the world’s oldest proto-cities—until now. 

Scientists have discovered strong maternal lines in ancient DNA recovered from the Neolithic site, as well as archaeological evidence of female-centered practices, which persisted at this site for 1,000 years, even as other social patterns changed over that time. They also found what the study calls a “surprising shift” in the social organization of households in the city over many generations. 

The results don’t prove Çatalhöyük society was matriarchal, but they demonstrate that “male-centered practices were not an inherent characteristic of early agricultural societies” which stands in “stark contrast” to the clearly patriarchal societies established later across Europe, according to a study published on Thursday in Science.

“Çatalhöyük is interesting because it's the earliest site with full dependence on agriculture and animal husbandry, and it’s larger than its contemporaries,” said Eren Yüncü, a postdoctoral researcher at Middle East Technical University who co-led the study, in a call with 404 Media. “Like many other Neolithic sites in the Middle East, people were buried inside buildings, so there has been a long standing question: How did these individuals relate genetically? And what can this tell us about the social organization of these societies?”

“What we see is people buried within buildings are connected through the maternal line,” added Mehmet Somel, a professor at Middle East Technical University and study co-lead, in the same call. “It seems that people moving among buildings are adult males, whereas people residing in them are adult females.”

Çatalhöyük was erected in Turkey’s Anatolia region around 7,100 BCE and was home to about 5,000 to 7,000 people at its peak, before the site was abandoned by around 5,700 BCE. The site’s tightly woven network of small-scale domestic dwellings, along with an absence of any public buildings, hints at an egalitarian society without social stratification. 

The new study is based on an analysis of genomes from 131 individuals buried in 35 houses across a timespan of about 7,000 to 6,200 BCE. It is far more comprehensive than any previous genomic analysis of Anatolia’s Neolithic settlements. 

“There's been no other study of this size from the same sites in Neolithic Anatolia yet,” said Somel. “The previous work we published had about ten to 15 individuals. Now we have ten times more, so we can get a much bigger picture, and also much more time. Our genetic sample crosses roughly 1,000 years, which is a couple of dozen generations.”

The social pattern of males moving into new locations while females remain in their natal homes is known as matrilocality. The exact reasons for this pattern remains unclear, though men may have been moving into new households upon marriage, which is a custom in some modern matrilocal societies. Somel cautioned that Çatalhöyük is a special case because the team only found evidence of matrilocality within the settlement, estimating that female offspring remained connected to their natal buildings between 70 to 100 percent of the time, whereas adult males moved to different buildings. However, immigrants to Çatalhöyük from other populations did not seem to show a strong male or female bias.

The reverse system, called patrilocality, is characterized by females moving to new locations while adult males stay in natal communities. Patrilocality is by far the more common pattern found in archaeological sites around the world, but matrilocality is not unprecedented; studies have found evidence for this system in many past societies, from Micronesia to Britain, which are more recent cultures than Çatalhöyük.

The abundance of female fertility figurines at Çatalhöyük has long fueled speculation about a possible matriarchal or goddess-centered cult. Men and women at Çatalhöyük also consumed similar foods and may have shared social status. In the new study, Yüncü, Somel, and their colleagues report that female infants and children were buried with about five times as many grave goods as males, suggesting a preferential treatment of young female burials. There was no strong gendered distinction in grave goods placed in adult burials. 

The team was also surprised to discover that the social organization of households changed across time. 

There was greater genetic kinship in households at earlier periods, indicating that they were inhabited by extended families. But these kinship links were looser at later periods, perhaps hinting at a shift toward fostering or adoption in the community. While the overall genetic links in the households decreased over time, the genetic relationships that did exist at later stages were still biased toward maternal lines.  

The possibility of an early matriarchy is tantalizing, but the nature of gender roles at Çatalhöyük remains elusive and hotly debated. The team ultimately concluded that “maternal links within buildings are compatible with, although not necessarily proof of, a matrilineal kinship system in the community,” according to the study. 

“This discussion is an interesting one, but it's not the end of the story,” Yüncü said. “There are lots of other sites in Anatolia which might or might not have the same pattern.”

“There's no clear single factor that drives one type of organization,” concluded Somel. “We need to do more studies to really understand this.”

Nathan’s friends were worried about him. He’d been acting differently lately. Not just quieter in his high school classes, but the normally chatty teen was withdrawn in general. Was he sick, they wondered?

He just didn’t get a good night’s sleep, he’d tell them.

That was partially true. But the cause for his restless nights was that Nathan had been staying up, compulsively talking to chatbots on Character.AI. They discussed everything — philosophical questions about life and death, Nathan’s favorite anime characters. Throughout the day, when he wasn’t able to talk to the bots, he’d feel sad.

“The more I chatted with the bot, it felt as if I was talking to an actual friend of mine,” Nathan, now 18, told 404 Media.

It was over Thanksgiving break in 2023 that Nathan finally realized his chatbot obsession was getting in the way of his life. As all his friends lay in sleeping bags at a sleepover talking after a day of hanging out, Nathan found himself wishing he could leave the room and find a quiet place to talk to the AI characters.

The next morning, he deleted the app. In the years since, he’s tried to stay away, but last fall he downloaded the app again and started talking to the bot again. After a few months, he deleted it again.

“Most people will probably just look at you and say, ‘How could you get addicted to a literal chatbot?’” he said.

For some, the answer is, quite easily. In the last few weeks alone, there have been numerous articles about chatbot codependency and delusion. As chatbots deliver more personalized responses and improve in memory, these stories have become more common. Some call it chatbot addiction.

OpenAI knows this. In March, a team of researchers from OpenAI and the Massachusetts Institute of Technology, found that some devout ChatGPT users have “higher loneliness, dependence, and problematic use, and lower socialization.”

Nathan lurked on Reddit, searching for stories from others who might have been experiencing codependency on chatbots. Just a few years ago, when he was trying to leave the platform for good, stories of people deleting their Character.AI accounts were met with criticisms from other users. 404 Media agreed to use only the first names of several people in this article to talk about how they were approaching their mental health.

“Because of that, I didn't really feel very understood at the time,” Nathan said. “I felt like maybe these platforms aren't actually that addictive and maybe I'm just misunderstanding things.”

Now, Nathan understands that he isn’t alone. He said in recent months, he’s seen a spike in people talking about strategies to break away from AI on Reddit. One popular forum is called r/Character_AI_Recovery, which has more than 800 members. The subreddit, and a similar one called r/ChatbotAddiction, function as self-led digital support groups for those who don’t know where else to turn.

“Those communities didn't exist for me back when I was quitting,” Nathan said. All he could do was delete his account, block the website and try to spend as much time as he could “in the real world,” he said.

Posts in Character_AI_Recovery include “I’ve been so unhealthy obsessed with Character.ai and it’s ruining me (long and cringe vent),” “I want to relapse so bad,” “It’s destroying me from the inside out,” “I keep relapsing,” and “this is ruining my life.” It also has posts like “at this moment, about two hours clean,” “I am getting better!,” and “I am recovered.”

“Engineered to incentivize overuse”

Aspen Deguzman, an 18-year-old from Southern California, started using Character.AI to write stories and role-play when they were a junior in high school. Then, they started confiding in the chatbot about arguments they were having with their family. The responses, judgment-free and instantaneous, had them coming back for more. Deguzman would lay awake late into the night, talking to the bots and forgetting about their schoolwork.

“Using Character.AI is constantly on your mind,” said Deguzman. “It's very hard to focus on anything else, and I realized that wasn’t healthy.”

“Not only do we think we’re talking to another person, [but] it's an immediate dopamine enhancer,” they added. “That's why it's easy to get addicted.”

This led Deguzman to start the “Character AI Recovery” subreddit. Deguzman thinks the anonymous nature of the forum allows people to confess their struggles without feeling ashamed.

On June 10, the Consumer Federation of America and dozens of digital rights groups filed a formal complaint to the Federal Trade Commission, urging an investigation into generative AI companies like Character.AI for the “unlicensed practice of medicine and mental health provider impersonation.” The complaint alleges the platforms use “addictive design tactics to keep users coming back” — like follow-up emails promoting different chatbots to re-engage inactive users. “I receive emails constantly of messages from characters,” one person wrote on the subreddit. “Like it knows I had an addiction.”

Last February, a teenager from Florida died by suicide after interacting with a chatbot on Character.AI. The teen’s mother filed a lawsuit against the company, claiming the chatbot interactions contributed to the suicide.

A Character.AI spokesperson told 404 Media: “We take the safety and well-being of our users very seriously. We aim to provide a space that is engaging, immersive, and safe. We are always working toward achieving that balance, as are many companies using AI across the industry.”

Deguzman added a second moderator for the “Character AI Recovery” subreddit six months ago, because hundreds of people have joined since they started it in 2023. Now, Deguzman tries to occupy their mind with other video games, like Roblox, to kick the urge of talking to chatbots, but it’s an upward battle.

“I’d say I’m currently in recovery,” Deguzman said. “I’m trying to slowly wean myself off of it.”

Crowdsourcing treatment

Not everyone who reports being addicted to chatbots is young. In fact, OpenAI’s research found that “the older the participant, the more likely they were to be emotionally dependent on AI chatbots at the end of the study.”

David, a 40-year-old web developer from Michigan who is an early member of the “Chatbot Addiction” subreddit and the creator of the smaller r/AI_Addiction, likens the dopamine rush he gets from talking to chatbots to the thrill of pulling a lever on a slot machine. If he doesn’t like what the AI spits out, he can just ask it to regenerate its response, until he hits the jackpot.

Every day, David talks to LLMs, like Claude and ChatGPT, for coding, story writing, and therapy sessions. What began as a tool gradually morphed into an obsession. David spent his time jailbreaking the models — the stories he wrote became erotic, the chats he had turned confessional, and the hours slipped away.

In the last year, David’s life has been derailed by chatbots.

“There were days I should’ve been working, and I would spend eight hours on AI crap,” he told 404 Media. Once, he showed up to a client meeting with an incomplete project. They asked him why he hadn’t uploaded any code online in weeks, and he said he was still working on it. “That's how I played it off,” David said. 

Instead of starting his mornings checking emails or searching for new job opportunities, David huddled over his computer in his home office, typing to chatbots. 

His marriage frayed, too. Instead of watching movies, ordering takeout with his wife, or giving her the massages he promised, he would cancel plans and stay locked in his office, typing to chatbots, he said. 

“I might have a week or two, where I’m clean,” David said. “And then it's like a light switch gets flipped.”

David tried to talk to his therapist about his bot dependence a few years back, but said he was brushed off. In the absence of concrete support, Deguzman and David created their recovery subreddits.

In part because chatbots always respond instantly, and often respond positively (or can trivially be made to by repeatedly trying different prompts), people feel incentivized to use them often.

“As long as the applications are engineered to incentivize overuse, then they are triggering biological mechanisms—including dopamine release—that are implicated in addiction,” Jodi Halpern, a UC Berkeley professor of bioethics and medical humanities, told 404 Media. 

This is also something of an emerging problem, so not every therapist is going to know how to deal with it. Multiple people 404 Media spoke to for this article said they turned to online help groups after not being taken seriously by therapists or not knowing where else to turn. Besides the subreddits, the group Internet and Technology Addicts Anonymous now welcomes people who have “AI Addiction.”

“We know that when people have gone through a serious loss that affects their sense of self, being able to empathically identify with other people dealing with related losses helps them develop empathy for themselves,” Halpern said. 

On the “Chatbot Addiction” subreddit, people confess to not being able to pull away from the chatbots, and others write about their recovery journeys in the weekly “check-up” thread. David himself has been learning Japanese as a way to curb his AI dependency. 

“We’re basically seeing the beginning of this tsunami coming through,” he said. “It’s not just chatbots, it’s really this generative AI addiction, this idea of ‘what am I gonna get?’”

Axel Valle, a clinical psychologist and assistant professor at Stanford University, said, “It's such a new thing going on that we don't even know exactly what the repercussions [are].”

Growing awareness

Several states are making moves to push stronger rules to hold companion chatbot companies, like Character.AI, in check, after the Florida teen’s suicide.

In March, California senators introduced Senate Bill 243, which would require the operators of companion chatbots, or AI systems that provide “adaptive, human-like responses … capable of meeting a user’s social needs” to report data on suicidal ideation detection by users. Tech companies have argued that a bill implementing such laws on companies will be unnecessary for service-oriented LLMs.

But people are becoming dependent on consumer bots, like ChatGPT and Claude, too. Just scroll through the “Chatbot Addiction” subreddit. 

“I need help getting away from ChatGPT,” someone wrote. “I try deleting the app but I always redownload it a day or so later. It’s just getting so tiring, especially knowing the time I use on ChatGPT can be used in honoring my gods, reading, doing chores or literally anything else.”

“I’m constantly on ChatGPT and get really anxious when I can’t use it,” another person wrote. “It really stress[es] me out but I also use it when I’m stressed.”

As OpenAI’s own study found, such personal conversations with chatbots actually “led to higher loneliness.” Despite this, top tech tycoons promote AI companions as the cure to America’s loneliness epidemic.

“It's like, when early humans discovered fire, right?” Valle said. “It's like, ‘okay, this is helpful and amazing. But are we going to burn everything to the ground or not?’”

Immigration and Customs Enforcement (ICE) is using a new mobile phone app that can identify someone based on their fingerprints or face by simply pointing a smartphone camera at them, according to internal ICE emails viewed by 404 Media. The underlying system used for the facial recognition component of the app is ordinarily used when people enter or exit the U.S. Now, that system is being used inside the U.S. by ICE to identify people in the field. 

The news highlights the Trump administration’s growing use of sophisticated technology for its mass deportation efforts and ICE’s enforcement of its arrest quotas. The document also shows how biometric systems built for one reason can be repurposed for another, a constant fear and critique from civil liberties proponents of facial recognition tools.

“Face recognition technology is notoriously unreliable, frequently generating false matches and resulting in a number of known wrongful arrests across the country. Immigration agents relying on this technology to try to identify people on the street is a recipe for disaster. Congress has never authorized DHS to use face recognition technology in this way, and the agency should shut this dangerous experiment down,” Nathan Freed Wessler, deputy director of the American Civil Liberties Union’s Speech, Privacy, and Technology Project, told 404 Media in an email.

“The Mobile Fortify App empowers users with real-time biometric identity verification capabilities utilizing contactless fingerprints and facial images captured by the camera on an ICE issued cell phone without a secondary collection device,” one of the emails, which was sent to all Enforcement and Removal Operations (ERO) personnel and seen by 404 Media, reads. ERO is the section of ICE specifically focused on deporting people.

On one side of the world, a very online guy edits a photo of then-Vice President Nominee JD Vance with comically-huge and perfectly round chipmunk cheeks: a butterfly flaps its wings. A year later, elsewhere on the planet, a Norwegian tourist returns home, rejected from entry to the U.S. because—he claims—border patrol agents found that image on his phone and considered the round Vance meme “extremist propaganda.”

“My initial reaction was ‘dear god,’” the creator of the original iteration of the meme, Dave McNamee, told me in an email, “because I think it's very bad and stupid that anyone could purportedly be stopped by ICE or any other government security agency because they have a meme on their phone. I know for a fact that JD has these memes on his phone.”

On Monday, Norwegian news outlets reported that Mads Mikkelsen, a 21-year-old tourist from Norway, claimed he was denied entry to the United States when he arrived at Newark International Airport because Customs and Border Patrol agents found "narcotic paraphernalia" and "extremist propaganda" on his phone. Mikkelsen told Nordlys that the images in question were a photo of himself with a homemade wooden pipe, and the babyface Vance meme. (The meme he shows on his phone is a version where Vance is bald, from the vice presidential debate.)

McNamee posted his original edit of Vance as a round-faced freak in October 2024. "For every 100 likes I will turn JD Vance into a progressively apple cheeked baby,” he wrote in the original X post. In the following months, Vance became vice president, the meme morphed into a thousand different versions of the original, and this week is at the center of an immigration scandal.

It’s still unclear whether Mikkelsen was actually forbidden entry because of the meme. Mikkelsen, who told local outlets he’d been detained and threatened by border agents, showed the documentation he received at the airport to Snopes. The document, signed by a CBP officer, says Mikkelsen “is not in possession of a valid, un-expired immigrant visa,” and “cannot overcome the presumption of being an intending immigrant at this time because it appears you are attempting to engage in unauthorized employment without authorization and proper documentation.” 

The U.S. Department of Homeland Security (DHS) wrote in social media posts (and confirmed to 404 Media), "Claims that Mads Mikkelsen was denied entry because of a JD Vance meme are FALSE. Mikkelsen was refused entry into the U.S. for his admitted drug use." Hilariously, DHS and Assistant Secretary Tricia McLaughlin reposted the Vance meme on their social media accounts to make the point that it was NOT babyface Vance to blame.

Earlier this week, the State Department announced that visa applicants to the U.S. are now required to make their social media profiles public so the government can search them. 

“We use all available information in our visa screening and vetting to identify visa applicants who are inadmissible to the United States, including those who pose a threat to U.S. national security. Under new guidance, we will conduct a comprehensive and thorough vetting, including online presence, of all student and exchange visitor applicants in the F, M, and J nonimmigrant classifications,” the State Department said in an announcement. “To facilitate this vetting, all applicants for F, M, and J nonimmigrant visas will be instructed to adjust the privacy settings on all of their social media profiles to ‘public.’”

The meme is now everywhere—arguably more widespread than it ever was, even at its peak virality. Irish Labour leader Ivana Bacik held it up during an address concerning the U.S.’s new visa rules for social media. Every major news outlet is covering the issue, and slapping Babyface Vance on TV and on their websites. It’s jumped a news cycle shark: Even if the Meme Tourist rumor is overblown, it reflects a serious anxiety people around the world feel about the state of immigration and tourism in the U.S. Earlier this month, an Australian man who was detained upon arrival at Los Angeles airport and deported back to Melbourne claimed that U.S. border officials “clearly targeted for politically motivated reasons” and told the Guardian agents spent more than 30 minutes questioning him about his views on Israel and Palestine and his “thoughts on Hamas.”  

Seeing the Vance edit everywhere again, a year after it first exploded on social media, has to be kind of weird if you’re the person who made the Fat Cheek Baby Vance meme, right? I contacted McNamee over email to find out. 

When did you first see the news about the guy who was stopped (allegedly) because of the meme? Did you see it on Twitter, did someone text it to you...

MCNAMEE: I first saw it when I got a barrage of DMs sending me the news story. It's very funny that any news that happens with an edit of him comes back to me. 

What was your initial reaction to that?

MCNAMEE: My initial reaction was "dear god," because I think it's very bad and stupid that anyone could purportedly be stopped by ICE or any other government security agency because they have a meme on their phone. I know for a fact that JD has these memes on his phone.  

What do you think it says about the US government, society, ICE, what-have-you, that this story went so viral? A ton of people believed (and honestly, it might still be the case, despite what the cops say) that he was barred because of a meme. What does that mean to you in the bigger picture?

MCNAMEE: Well I think that people want to believe it's true, that it was about the meme. I think it says that we are in a scary world where it is hard to tell if this is true or not. Like 10 years ago this wouldn’t even be a possibility but now it is very plausible. I think it shows a growing crack down on free speech and our rights. Bigger picture to me is that we are going to be unjustly held accountable for things that are much within our right to do/possess. 

What would you say to the Norwegian guy if you could?

MCNAMEE: I would probably say "my bad" and ask what it's like being named Mads Mikkelsen. 

Do you have a favorite Vance edit?

MCNAMEE: My favorite Vance Edit is probably the one someone did of him as the little boy from Shrek 2 with the giant lollipop...I didn't make that one but it uses the face of one of the edits I did and it is solid gold. 

I would like to add that this meme seems to have become the biggest meme of the 2nd Trump administration and one of the biggest political memes of all time and if it does enter a history book down the line I would like them to use a flattering photo of me.

The Airlines Reporting Corporation (ARC), a data broker owned by the country’s major airlines which sells travellers’ detailed flight records in bulk to the government, only just registered as a data broker with the state of California, which is a legal requirement, despite selling such data for years, according to records maintained by the California Privacy Protection Agency (CPPA).

The news comes after 404 Media recently reported that ARC included a clause in its contract barring Customs and Border Protection (CBP), one of its many government customers, from revealing where the data came from. ARC is owned by airlines including Delta, American Airlines, and United. 

“It sure looks like ARC has been in violation of California’s data broker law—it’s been selling airline customers’ data for years without registering,” Senator Ron Wyden told 404 Media in a statement. “I don’t have much faith the Trump administration is going to step up and protect Americans’ privacy from the airlines’ greedy decision to sell flight information to anyone with a credit card, so states like California and Oregon are our last line of defense.” 

This article was produced in collaboration with Court Watch, an independent outlet that unearths overlooked court records. Subscribe to them here.

This article contains references to sexual assault.

An Ohio man made pornographic deepfake videos of at least 10 people he was stalking and harassing, and sent the AI-generated imagery to the victims’ family and coworkers, according to a newly filed court record written by an FBI Special Agent.

On Monday, Special Agent Josh Saltar filed an affidavit in support of a criminal complaint to arrest James Strahler II, 37, and accused him of cyberstalking, sextortion, telecommunications harassment, production of a “morphed image” of child pornography, and transportation of obscene material. 

As Ohio news outlet The Columbus Dispatch notes, several of these allegations occurred while he was on pre-trial release for related cases in municipal court, including leaving a voicemail with one of the victims where he threatened to rape them.

The court document details dozens of text messages and voicemails Strahler allegedly sent to at least 10 victims that prosecutors have identified, including threats of blackmail using AI generated images of themselves having sex with their relatives. In January, one of the victims called the police after Strahler sent a barrage of messages and imagery to her and her mother from a variety of unknown numbers.

She told police some of the photos sent to her and her mother “depicted her own body,” and that the images of her nude “were both images she was familiar with and ones that she never knew had been taken that depicted her using the toilet and changing her clothes,” the court document says. She also “indicated the content she was sent utilized her face morphed onto nude bodies in what appeared to be AI generated pornography which depicted her engaged in sex acts with various males, including her own father.” 

In April, that victim called the police again because Strahler allegedly started sending her images again from unknown numbers. “Some of the images were real images of [her] nude body and some were of [her] face imposed on pornographic images and engaged in sex acts,” the document says. 

Around April 21, 2025, police seized Strahler’s phone and told him “once again” to stop contacting the initial victim, her family, and her coworkers, according to the court documents. The same day, the first victim allegedly received more harassing messages from him from different phone numbers. He was arrested, posted $50,000 bail, and released the next day, the Dispatch reported.

Phone searches also indicated he’d been harassing two other women—ex-girlfriends—and their mothers. “Strahler found contact information and pictures from social media of their mothers and created sexual AI media of their daughters and themselves and sent it to them,” the court document says. “He requested nude images in exchange for the images to stop and told them he would continue to send the images to friends and family.” 

The document goes into gruesome detail about what authorities found when they searched his devices. Authorities say Strahler had been posing as the first victim and uploading nude AI generated photos of her to porn sites. He allegedly uploaded images and videos to Motherless.com, a site that describes itself as “a moral free file host where anything legal is hosted forever!”

Strahler also searched for sexually violent content, the affidavit claims, and possessed “an image saved of a naked female laying on the ground with a noose around her neck and [the first victim’s] face placed onto it,” the document says. His phone also had “numerous victims’ names and identifiers listed in the search terms as well as information about their high schools, bank accounts, and various searches of their names with the words ‘raped,’ ‘naked,’ and ‘porn’ listed afterwards,” the affidavit added.

‘What Was She Supposed to Report?:’ Police Report Shows How a High School Deepfake Nightmare Unfolded

An in-depth police report obtained by 404 Media shows how a school, and then the police, investigated a wave of AI-powered “nudify” apps in a high school.

404 MediaJason Koebler

They also found Strahler’s search history included the names of several of the victims and multiple noteworthy terms, including “Delete apple account,” “menacing by stalking charge,” several terms related to rape, incest, and “tube” (as in porn tube site). He also searched for “Clothes off io” and “Undress ai,” the document says. ClothOff is a website and app for making nonconsensual deepfake imagery, and Undress is a popular name for many different apps that use AI to generate nude images from photos. We’ve frequently covered “undress” or “nudify” apps and their presence in app stores and in advertising online; the apps are extremely widespread and easy to find and use, even for school children.

Other terms Strahler searched included “ai that makes porn,” “undress anyone,” “ai porn makers using own pictures,” “best undress app,” and “pay for ai porn,” the document says. 

He also searched extensively for sexual abuse material of minors, and used photographs of one of the victim's children and placed them onto adult bodies, according to court records.  

The Delaware County Sheriff’s Office arrested Strahler at his workplace on June 12. A federal judge ordered that Strahler was to remain in custody pending future federal court hearings.

Flock, the automatic license plate reader (ALPR) company with a presence in thousands of communities across the U.S., has stopped agencies across the country from searching cameras inside Illinois, California, and Virginia, 404 Media has learned. The dramatic moves come after 404 Media revealed local police departments were repeatedly performing lookups around the country on behalf of ICE, a Texas officer searched cameras nationwide for a woman who self-administered an abortion, and lawmakers recently signed a new law in Virginia. Ordinarily Flock allows agencies to opt into a national lookup database, where agencies in one state can access data collected in another, as long as they also share their own data. This practice violates multiple state laws which bar the sharing of ALPR data out of state or it being accessed for immigration or healthcare purposes.

The changes also come after a wave of similar coverage in local and state-focused media outlets, with many replicating our reporting to learn more about what agencies are accessing Flock cameras in their communities and for what purpose. The Illinois Secretary of State is investigating whether Illinois police departments broke the law by sharing data with outside agencies for immigration or abortion related reasons. Some police departments have also shut down the data access after learning it was being used for immigration purposes.

A software engineer in Michigan has coded a version of Balatro that runs off playing cards. The un-released demake of the popular video game is a prototype meant to run on the Gameboy Advance through an e-Reader, a 2000s era accessory that loaded games onto the console via a strip of dot code printed onto a card.

The Balatro e-Reader port is the work of Michigan-based software engineer Matt Greer, a man with a love for both the addictive card game and Nintendo’s strange peripheral. Greer detailed the Balatro prototype on his personal blog and published a YouTube video showing off a quick round. 

Greer’s e-Reader Balatro is a work in progress. It’s only got a few of the jokers and doesn’t understand all of the possible poker hands and how to score them. In his blog, he said he thinks he could code the whole thing out but there would be limitations. “E-Reader games can comfortably work with 32 bit numbers,” he said on his blog. “So the highest possible score would be 4,294,967,295. Real Balatro uses 64 bit numbers so scores can absolutely go into the stratosphere there.”

Another numeric problem is that the e-Reader will only allow a game to render four numbers of five digits each. So printing a large score would require the coder to use up two of the “number” slots available. “A lot of this can be worked around with sprites and some clever redesigning and careful pruning back of features (this would be a demake after all),” Greer said. “I do think this challenge could be overcome, but it would probably be the hardest part of this project.”

Nintendo released the e-Reader in the U.S. in 2002. Like many of the company’s peripherals from the 90s and 2000s, it was a strange niche piece of hardware. Players would plug the thing into a Gameboy’s cartridge port and then swipe a playing card through a scanner to load a game. It was a weird way to play retro titles like Balloon Fight, Ice Climber, and Donkey Kong.

“I got one when it launched back in 2002, and eventually got most of the NES games and a lot of Super Mario Advance 4 cards, but that was about it,” Greer told 404 Media. “When it first came out I was hyped for it, but ultimately not much was done with it in America so my interest in it didn't last too long back then sadly.”

But his interest picked up in the last few years and he’s been coding new games for the system. He plans to release a set of them later this month that includes Solitaire and a side-scrolling action game. “It’s such a strange way to deliver games. It’s tedious and slow to scan cards in, but at the same time, the physical nature of it all, I dunno, it’s just really cool to me,” Greer said. 

That clunky nature has its charm and Greer said that writing games for it is a fun design challenge. “The e-reader combines many different aspects that I enjoy,” he said. “The challenge of trying to squeeze a game into such a small space. The graphic design and artwork of the cards themselves. The hacking and reverse engineering aspect of figuring out how this whole system works (something that has mostly been done by people other than me), and the small nature of the games which forces you to keep your scope down. I think my personality works better doing several small projects instead of one big one.”

Greer is also a huge Balatro fan who has beaten the game’s hardest difficulty with every possible deck and completed all the games challenges except for a jokerless run. “I’ll probably eventually do completionist++  just because I can't seem to stop playing the game, but I'm not focused on it,” Greer said. The completionist++ achievement is so difficult to achieve that the game’s creator, LocalThunk, only got it a few days ago.

Greer said he’d love to focus on a full de-make of Balatro, but he won’t release it without LocalThunk’s blessing. “I have my doubts that will happen,” Greer said. “If I ever do make a complete demake, I'd probably make it a regular GBA game though.” LocalThunk did not respond to 404 Media’s request for a comment.

He said that porting Balatro to the e-reader is possible, but that he’ll probably just make it a full GBA game instead. Coding the game to be loaded from several cards would require too many sacrifices. “I don’t think it’s right for me to cut jokers,” he said. “I’m sure LocalThunk took a long time balancing them and I wouldn’t want to change the way their game plays if I can help it. By making a regular GBA game, I could easily fit all the jokers in.”

There are several Balatro demakes. There’s a very basic version running on Pico-8, a mockup of another browser based Balatro on Itch, and a Commodore-64 port that was taken offline after the publisher found it. 

We start this week with Emanuel and Joseph’s coverage of ‘⁠FuckLAPD.com⁠’, a website that uses facial recognition to instantly reveal a LAPD officer’s name and salary. The creator has relaunched their similar tool for identifying ICE employees too. After the break, Jason tells us about a massive AI ruling that opens the way for AI companies to scrape everyone’s art. In the subscribers-only section, our regular contributor Matthew describes all the AI slop in the Iran and Israel conflict, and why it matters.

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• ⁠‘⁠⁠FuckLAPD.com⁠⁠’ Lets Anyone Use Facial Recognition to Instantly Identify Cops⁠
• ⁠Judge Rules Training AI on Authors' Books Is Legal But Pirating Them Is Not⁠
• ⁠The AI Slop Fight Between Iran and Israel⁠

Dans une tribune pour Tech Policy Press, Nandita Shivakumar et Shikha Silliman Bhattacharjee de l’association de défense des droits Equidem, estiment que les accords de confidentialité sont devenus l’outil qui permet de réduire au silence tous les travailleurs du numérique des abus qu’ils constatent. Or, ces NDA (non-disclosure agreement) ne concernent pas que les cadres, bien au contraire : ils s’appliquent désormais à toute la chaîne de production des systèmes, jusqu’aux travailleurs du clic. Le système tout entier vise à contraindre les travailleurs à se taire. Ils ne concernent plus les accords commerciaux, mais interdisent à tous les travailleurs de parler de leur travail, avec les autres travailleurs, avec leur famille voire avec des thérapeutes. Ils rendent toute enquête sur les conditions de travail très difficile, comme le montre le rapport d’Equidem sur la modération des contenus. Partout, les accords de confidentialité ont créé une culture de la peur et imposé le silence, mais surtout “ils contribuent à maintenir un système de contrôle qui spolie les travailleurs tout en exonérant les entreprises technologiques et leurs propriétaires milliardaires de toute responsabilité”, puisqu’ils les rendent inattaquables pour les préjudices qu’ils causent, empêchent l’examen public des conditions de travail abusives, et entravent la syndicalisation et la négociation collective. Pour les deux militantes, il est temps de restreindre l’application des accords de confidentialité à leur objectif initial, à savoir la protection des données propriétaires, et non à l’interdiction générale de parler des conditions de travail. Le recours aux accords de confidentialité dans le secteur technologique, en particulier dans les pays du Sud, reste largement déréglementé et dangereusement incontrôlé.

Young people have always felt misunderstood by their parents, but new research shows that Gen Alpha might also be misunderstood by AI. A research paper, written by Manisha Mehta, a soon-to-be 9th grader, and presented today at the ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency in Athens, shows that Gen Alpha’s distinct mix of meme- and gaming-influenced language might be challenging automated moderation used by popular large language models. 

The paper compares kid, parent, and professional moderator performance in content moderation to that of four major LLMs: OpenAI’s GPT-4, Anthropic’s Claude, Google’s Gemini, and Meta’s Llama 3. They tested how well each group and AI model understood Gen Alpha phrases, as well as how well they could recognize the context of comments and analyze potential safety risks involved. 

Mehta, who will be starting 9th Grade in the fall, recruited 24 of her friends to create a dataset of 100 “Gen Alpha” phrases. This included expressions that might be mocking or encouraging depending on the context, like “let him cook” and “ate that up”, as well as expressions from gaming and social media contexts like “got ratioed”, “secure the bag”, and “sigma.”  

“Our main thesis was that Gen Alpha has no reliable form of content moderation online,” Mehta told me over Zoom, using her dad’s laptop. She described herself as a definite Gen Alpha, and she met her (adult) co-author last August, who is supervising her dad’s PhD. She has seen friends experience online harassment and worries that parents aren’t aware of how young people’s communication styles open them up to risks. “And there’s a hesitancy to ask for help from their guardians because they just don’t think their parents are familiar enough [with] that culture,” she says.

Given the Gen Alpha phrases, “all non-Gen Alpha evaluators—human and AI—struggled significantly,” in the categories of “Basic Understanding” (what does a phrase mean?), “Contextual Understanding” (does it mean something different in different contexts?), and “Safety Risk” (is it toxic?). This was particularly true for “emerging expressions” like skibidi and gyatt, with phrases that can be used ironically or in different ways, or with insults hidden in innocent comments. Part of this is due to the unusually rapid speed of Gen Alpha’s language evolution; a model trained on today’s hippest lingo might be totally bogus when it’s published in six months. 

In the tests, kids broadly recognized the meaning of their own generation-native phrases, scoring 98, 96, and 92 percent in each of the three categories. However, both parents and professional moderators “showed significant limitations,” according to the paper; parents scored 68, 42, and 35 percent in those categories, while professional moderators did barely any better with 72, 45, and 38 percent. The real life implications of these numbers mean that a parent might only recognize one third of the times when their child is being bullied in their instagram comments.

The four LLMs performed about the same as the parents, potentially indicating that the data used to train the models might be constructed from more “grown-up” language examples. This makes sense since pretty much all novelists are older than 15, but it also means that content-moderation AIs tasked with maintaining young people’s online safety might not be linguistically equipped for the job.

Mehta explains that Gen Alpha, born between 2010-ish and last-year-ish, are the first cohort to be born fully post-iPhone. They are spending unprecedented amounts of their early childhoods online, where their interactions can’t be effectively monitored. And, due to the massive volumes of content they produce, a lot of the moderation of the risks they face is necessarily being handed to ineffective automatic moderation tools with little parental oversight. Against a backdrop of steadily increasing exposure to online content, Gen Alpha’s unique linguistic habits pose unique challenges for safety. 

A federal judge in California ruled Monday that Anthropic likely violated copyright law when it pirated authors’ books to create a giant dataset and "forever" library but that training its AI on those books without authors' permission constitutes transformative fair use under copyright law. The complex decision is one of the first of its kind in a series of high-profile copyright lawsuits brought by authors and artists against AI companies, and it’s largely a very bad decision for authors, artists, writers, and web developers. 

This case, in which authors Andrea Bartz, Charles Graeber, and Kirk Wallace Johnson sued Anthropic, maker of the Claude family of large language models, is one of dozens of high-profile lawsuits brought against AI giants. The authors sued Anthropic because the company scraped full copies of their books for the purposes of training their AI models from a now-notorious dataset called Books3, as well as from the piracy websites LibGen and Pirate Library Mirror (PiLiMi). The suit also claims that Anthropic bought used physical copies of books and scanned them for the purposes of training AI. 

"From the start, Anthropic ‘had many places from which’ it could have purchased books, but it preferred to steal them to avoid ‘legal/practice/business slog,’ as cofounder and chief executive officer Dario Amodei put it. So, in January or February 2021, another Anthropic cofounder, Ben Mann, downloaded Books3, an online library of 196,640 books that he knew had been assembled from unauthorized copies of copyrighted books — that is, pirated," William Alsup, a federal judge for the Northern District of California, wrote in his decision Monday. "Anthropic’s next pirated acquisitions involved downloading distributed, reshared copies of other pirate libraries. In June 2021, Mann downloaded in this way at least five million copies of books from Library Genesis, or LibGen, which he knew had been pirated. And, in July 2022, Anthropic likewise downloaded at least two million copies of books from the Pirate Library Mirror, or PiLiMi, which Anthropic knew had been pirated."

Fansly, a popular platform where independent creators—many of whom are making adult content—sell access to images and videos to subscribers and fans, announced sweeping changes to its terms of service on Monday, including effectively banning furries.

The changes blame payment processors for classifying “some anthropomorphic content as simulated bestiality.” Most people in the furry fandom condemn bestiality and anything resembling it, but payment processors—which have increasingly dictated strict rules for adult sexual content for years—seemingly don’t know the difference and are making it creators’ problem.

The changes include new policies that ban chatbots or image generators that respond to user prompts, content featuring alcohol, cannabis or “other intoxicating substances,” and selling access to Snapchat content or other social media platforms if it violates their terms of service. 

A new site, FuckLAPD.com, is using public records and facial recognition technology to allow anyone to identify police officers in Los Angeles they have a picture of. The tool, made by artist Kyle McDonald, is designed to help people identify cops who may otherwise try to conceal their identity, such as covering their badge or serial number.

“We deserve to know who is shooting us in the face even when they have their badge covered up,” McDonald told me when I asked if the site was made in response to police violence during the LA protests against ICE that started earlier this month. “fucklapd.com is a response to the violence of the LAPD during the recent protests against the horrific ICE raids. And more broadly—the failure of the LAPD to accomplish anything useful with over $2B in funding each year.”

“Cops covering up their badges? ID them with their faces instead,” the site, which McDonald said went live this Saturday. The tool allows users to upload an image of a police officer’s face to search over 9,000 LAPD headshots obtained via public record requests. The site says image processing happens on the device, and no photos or data are transmitted or saved on the site. “Blurry, low-resolution photos will not match,” the site says. 

Unless you’re living in a ChatGPT hype-bro bubble, it’s a pretty common sentiment these days that the internet is getting shittier. Social media algorithms have broken our brains, AI slop flows freely through Google search results like raw sewage, and tech companies keep telling us that this new status quo is not only inevitable, but Good.

Standing in stark opposition to these trends is New Session, an online literary zine accessed via the ancient-but-still-functional internet protocol Telnet.

Like any other zine, New Session features user-submitted poems, essays, and other text-based art. But the philosophy behind each of its digital pages is anything but orthodox.

“In the face of right-wing politics, climate change, a forever pandemic, and the ever-present hunger of imperialist capitalism, we have all been forced to adapt,” reads the intro to New Session’s third issue, titled Adaptations, which was released earlier this month. “Both you and this issue will change with each viewing. Select a story by pressing the key associated with it in the index. Read it again. Come back to it tomorrow. Is it the same? Are you?”

The digital zine is accessible on the web via a browser-based Telnet client, or if you’re a purist like me, via the command line. As the intro promises, each text piece changes—adapts—depending on various conditions, like what time of day you access it or how many times you’ve viewed it. Some pieces change every few minutes, while others update every time a user looks at it, like gazing at fish inside a digital aquarium.

Once logged in, the zine’s main menu lists each piece along with the conditions that cause it to change. For example, Natasja Kisstemaker’s “Sanctuary” changes with every viewing, based on the current weather. “Signature,” by Kaia Peacock, updates every time you press a key, slowly revealing more of the piece when you type a letter contained in the text—like a word puzzle on Wheel of Fortune.

Cara Esten Hurtle, an artist and software engineer based in the Bay Area, co-founded New Session in 2021 along with Lo Ferris, while searching for something to do with her collection of retro computers during the early days of the COVID-19 pandemic.

“I realized I’d been carrying around a lot of old computers, and I thought it would be cool to be able to do modern stuff on these things,” Hurtle told 404 Media. “I wanted to make something that was broadly usable across every computer that had ever been made. I wanted to be like, yeah, you can run this on a 1991 Thinkpad someone threw away, or you could run it on your modern laptop.”

If you’re of a certain age, you might remember Telnet as a server-based successor to BBS message boards, the latter of which operated by connecting computers directly. It hearkens back to a slower internet age, where you’d log in maybe once or twice a day to read what’s new. Technically, Telnet predates the internet itself, originally developed as a networked teletype system in the late ‘60s for the internet’s military precursor, the ARPAnet. Years later, it was officially adopted as one of the earliest internet protocols, and today it remains the oldest application protocol still in use—though mainly by enthusiasts like Hurtle.

New Session intentionally embraces this slower pace, making it more like light-interactive fiction than a computer game. For Hurtle, the project isn’t just retro novelty—it’s a radical rejection of the addictive social media and algorithmic attention-mining that have defined the modern day internet.

“I want it to be something where you don’t necessarily feel like you have to spend a ton of time with it,” said Hurtle. “I want people to come back to it because they’re interested in the stories in the same way you’d come back to a book—not to get your streak on Duolingo.”

I won’t go into too much detail, because discovering how the pieces change is kind of the whole point. But on the whole, reading New Session feels akin to a palette cleanser after a long TikTok binge. Its very design evokes the polar opposite of the hyper-consumerist mindset that brought us infinite scrolls and algorithmic surveillance. The fact that you literally can’t consume it all in one session forces readers to engage with the material more slowly and meaningfully, piquing curiosity and exercising intuition.

At the same time, the zine isn’t meant to be a nostalgic throwback to simpler times. New Session specifically solicits works from queer and trans writers and artists, as a way to reclaim a part of internet history that was credited almost entirely to white straight men. But Hurtle says revisiting things like Telnet can also be a way to explore paths not taken, and re-assess ideas that were left in the dustbin of history.

“You have to avoid the temptation to nostalgize, because that’s really dangerous and it just turns you into a conservative boomer,” laughs Hurtle. “But we can imagine what aspects of this we can take and claim for our own. We can use it as a window to understand what’s broken about the current state of the internet. You just can’t retreat to it.”

Projects like New Session make a lot of sense in a time when more people are looking backward to earlier iterations of the internet—not to see where it all went wrong, but to excavate old ideas that could have shaped it in a radically different way, and perhaps still can. It’s a reminder of that hidden, universal truth—to paraphrase the famous David Graeber quote—that the internet is a thing we make, and could just as easily make differently.

A l’été 2023, Ethan Mollick, professeur de management à Wharton, co-directeur du Generative AI Labs et auteur de Co-intelligence : vivre et travailler avec l’IA (qui vient de paraître en français chez First), décrivait dans son excellente newsletter, One useful thing, l’apocalypse des devoirs. Cette apocalypse qu’il annonçait était qu’il ne serait plus possible pour les enseignants de donner des devoirs à leurs élèves à cause de l’IA, redoutant une triche généralisée. 

Pourtant, rappelait-il, la triche est là depuis longtemps. Une étude longitudinale de 2020 montrait déjà que de moins en moins d’élèves bénéficiaient des devoirs qu’ils avaient à faire. L’étude, menée par le professeur de psychologie cognitive, Arnold Glass du Learning and memory laboratory de Rutgers, montrait que lorsque les élèves faisaient leurs devoirs en 2008, cela améliorait leurs notes aux examens pour 86% d’entre eux, alors qu’en 2017, les devoirs ne permettaient plus d’améliorer les notes que de 45% des élèves. Pourquoi ? Parce que plus de la moitié des élèves copiaient-collaient les réponses à leurs devoirs sur internet en 2017, et n’en tiraient donc pas profit. Une autre étude soulignait même que 15% des élèves avaient payé quelqu’un pour faire leur devoir, généralement via des sites d’aides scolaires en ligne. Si tricher s’annonce plus facile avec l’IA, il faut se rappeler que c’était déjà facile avant sa généralisation. 

Les calculatrices n’ont pas tué les mathématiques

Mais la triche n’est pas la seule raison pour laquelle l’IA remet en question la notion même de devoirs. Mollick rappelle que l’introduction de la calculatrice a radicalement transformé l’enseignement des mathématiques. Dans un précédent article, il revenait d’ailleurs sur cette histoire. Lorsque la calculatrice a été introduite dans les écoles, les réactions ont été étonnamment proches des inquiétudes initiales que Mollick entend aujourd’hui concernant l’utilisation de l’IA par les élèves. En s’appuyant sur une thèse signée Sarah Banks, Mollick rappelle que dès les années 70, certains professeurs étaient impatients d’intégrer l’usage des calculatrices dans leurs classes, mais c’était loin d’être le cas de tous. La majorité regardait l’introduction de la calculatrice avec suspicion et les parents partagaient l’inquiétude que leurs enfants n’oublient les bases des maths. Au début des années 80, les craintes des enseignants s’étaient inversées, mais très peu d’écoles fournissaient de calculatrices à leurs élèves. Il faut attendre le milieu des années 1990, pour que les calculatrices intègrent les programmes scolaires. En fait, un consensus pratique sur leur usage a été atteint. Et l’enseignement des mathématiques ne s’est pas effondré (même si les tests Pisa montrent une baisse de performance, notamment dans les pays de l’OCDE, mais pour bien d’autres raisons que la généralisation des calculatrices).

Pour Mollick, l’intégration de l’IA à l’école suivra certainement un chemin similaire. « Certains devoirs nécessiteront l’assistance de l’IA, d’autres l’interdiront. Les devoirs d’écriture en classe sur des ordinateurs sans connexion Internet, combinés à des examens écrits, permettront aux élèves d’acquérir les compétences rédactionnelles de base. Nous trouverons un consensus pratique qui permettra d’intégrer l’IA au processus d’apprentissage sans compromettre le développement des compétences essentielles. Tout comme les calculatrices n’ont pas remplacé l’apprentissage des mathématiques, l’IA ne remplacera pas l’apprentissage de l’écriture et de la pensée critique. Cela prendra peut-être du temps, mais nous y parviendrons », explique Mollick, toujours optimiste.

Pourquoi faire des devoirs quand l’IA les rend obsolètes ?

Mais l’impact de l’IA ne se limite pas à l’écriture, estime Mollick. Elle peut aussi être un vulgarisateur très efficace et ChatGPT peut répondre à bien des questions. L’arrivée de l’IA remet en cause les méthodes d’enseignements traditionnelles que sont les cours magistraux, qui ne sont pas si efficaces et dont les alternatives, pour l’instant, n’ont pas connu le succès escompté. « Les cours magistraux ont tendance à reposer sur un apprentissage passif, où les étudiants se contentent d’écouter et de prendre des notes sans s’engager activement dans la résolution de problèmes ni la pensée critique. Dans ce format, les étudiants peuvent avoir du mal à retenir l’information, car leur attention peut facilement faiblir lors de longues présentations. De plus, l’approche universelle des cours magistraux ne tient pas compte des différences et des capacités individuelles, ce qui conduit certains étudiants à prendre du retard tandis que d’autres se désintéressent, faute de stimulation ». Mollick est plutôt partisan de l’apprentissage actif, qui supprime les cours magistraux et invite les étudiants à participer au processus d’apprentissage par le biais d’activités telles que la résolution de problèmes, le travail de groupe et les exercices pratiques. Dans cette approche, les étudiants collaborent entre eux et avec l’enseignant pour mettre en pratique leurs apprentissages. Une méthode que plusieurs études valorisent comme plus efficaces, même si les étudiants ont aussi besoin d’enseignements initiaux appropriés. 

La solution pour intégrer davantage d’apprentissage actif passe par les classes inversées, où les étudiants doivent apprendre de nouveaux concepts à la maison (via des vidéos ou des ressources numériques) pour les appliquer ensuite en classe par le biais d’activités, de discussions ou d’exercices. Afin de maximiser le temps consacré à l’apprentissage actif et à la pensée critique, tout en utilisant l’apprentissage à domicile pour la transmission du contenu. 

Pourtant, reconnaît Mollick, l’apprentissage actif peine à s’imposer, notamment parce que les professeurs manquent de ressources de qualité et de matériel pédagogique inversé de qualité. Des lacunes que l’IA pourrait bien combler. Mollick imagine alors une classe où des tuteurs IA personnalisés viendraient accompagner les élèves, adaptant leur enseignement aux besoins des élèves tout en ajustant les contenus en fonction des performances des élèves, à la manière du manuel électronique décrit dans L’âge de diamant de Neal Stephenson, emblème du rêve de l’apprentissage personnalisé. Face aux difficultés, Mollick à tendance à toujours se concentrer « sur une vision positive pour nous aider à traverser les temps incertains à venir ». Pas sûr que cela suffise. 

Dans son article d’août 2023, Mollick estime que les élèves vont bien sûr utiliser l’IA pour tricher et vont l’intégrer dans tout ce qu’ils font. Mais surtout, ils vont nous renvoyer une question à laquelle nous allons devoir répondre : ils vont vouloir comprendre pourquoi faire des devoirs quand l’IA les rend obsolètes ?

Perturbation de l’écriture et de la lecture

Mollick rappelle que la dissertation est omniprésente dans l’enseignement. L’écriture remplit de nombreuses fonctions notamment en permettant d’évaluer la capacité à raisonner et à structurer son raisonnement. Le problème, c’est que les dissertations sont très faciles à générer avec l’IA générative. Les détecteurs de leur utilisation fonctionnent très mal et il est de plus en plus facile de les contourner. A moins de faire tout travail scolaire en classe et sans écrans, nous n’avons plus de moyens pour détecter si un travail est réalisé par l’homme ou la machine. Le retour des dissertations sur table se profile, quitte à grignoter beaucoup de temps d’apprentissage.

Mais pour Mollick, les écoles et les enseignants vont devoir réfléchir sérieusement à l’utilisation acceptable de l’IA. Est-ce de la triche de lui demander un plan ? De lui demander de réécrire ses phrases ? De lui demander des références ou des explications ? Qu’est-ce qui peut-être autorisé et comment les utiliser ? 

Pour les étudiants du supérieur auxquels il donne cours, Mollick a fait le choix de rendre l’usage de l’IA obligatoire dans ses cours et pour les devoirs, à condition que les modalités d’utilisation et les consignes données soient précisées. Pour lui, cela lui a permis d’exiger des devoirs plus ambitieux, mais a rendu la notation plus complexe.  

Mollick rappelle qu’une autre activité éducative primordiale reste la lecture. « Qu’il s’agisse de rédiger des comptes rendus de lecture, de résumer des chapitres ou de réagir à des articles, toutes ces tâches reposent sur l’attente que les élèves assimilent la lecture et engagent un dialogue avec elle ». Or, l’IA est là encore très performante pour lire et résumer. Mollick suggère de l’utiliser comme partenaire de lecture, en favorisant l’interaction avec l’IA, pour approfondir les synthèses… Pas sûr que la perspective apaise la panique morale qui se déverse dans la presse sur le fait que les étudiants ne lisent plus. Du New Yorker (« Les humanités survivront-elles à ChatGPT ? » ou « Est-ce que l’IA encourage vraiement les élèves à tricher ? ») à The Atlantic (« Les étudiants ne lisent plus de livres » ou « La génération Z voit la lecture comme une perte de temps ») en passant par les pages opinions du New York Times (qui explique par exemple que si les étudiants ne lisent plus c’est parce que les compétences ne sont plus valorisées nulles part), la perturbation que produit l’arrivée de ChatGPT dans les études se double d’une profonde chute de la lecture, qui semble être devenue d’autant plus inutile que les machines les rendent disponibles. Mêmes inquiétudes dans la presse de ce côté-ci de l’Atlantique, du Monde à Médiapart en passant par France Info…

Mais l’IA ne menace pas que la lecture ou l’écriture. Elle sait aussi très bien résoudre les problèmes et exercices de math comme de science.

Pour Mollick, comme pour bien des thuriféraires de l’IA, c’est à l’école et à l’enseignement de s’adapter aux perturbations générées par l’IA, qu’importe si la société n’a pas demandé le déploiement de ces outils. D’ailleurs, soulignait-il très récemment, nous sommes déjà dans une éducation postapocalyptique. Selon une enquête de mai 2024, aux Etats-Unis 82 % des étudiants de premier cycle universitaire et 72 % des élèves de la maternelle à la terminale ont déjà utilisé l’IA. Une adoption extrêmement rapide. Même si les élèves ont beau dos de ne pas considérer son utilisation comme de la triche. Pour Mollick, « la triche se produit parce que le travail scolaire est difficile et comporte des enjeux importants ». L’être humain est doué pour trouver comment se soustraire ce qu’il ne souhaite pas faire et éviter l’effort mental. Et plus les tâches mentales sont difficiles, plus nous avons tendance à les éviter. Le problème, reconnaît Mollick, c’est que dans l’éducation, faire un effort reste primordial.

Dénis et illusions

Pourtant, tout le monde semble être dans le déni et l’illusion. Les enseignants croient pouvoir détecter facilement l’utilisation de l’IA et donc être en mesure de fixer les barrières. Ils se trompent très largement. Une écriture d’IA bien stimulée est même jugée plus humaine que l’écriture humaine par les lecteurs. Pour les professeurs, la seule option consiste à revenir à l’écriture en classe, ce qui nécessite du temps qu’ils n’ont pas nécessairement et de transformer leur façon de faire cours, ce qui n’est pas si simple.

Mais les élèves aussi sont dans l’illusion. « Ils ne réalisent pas réellement que demander de l’aide pour leurs devoirs compromet leur apprentissage ». Après tout, ils reçoivent des conseils et des réponses de l’IA qui les aident à résoudre des problèmes, qui semble rendre l’apprentissage plus fluide. Comme l’écrivent les auteurs de l’étude de Rutgers : « Rien ne permet de croire que les étudiants sont conscients que leur stratégie de devoirs diminue leur note à l’examen… ils en déduisent, de manière logique, que toute stratégie d’étude augmentant leur note à un devoir augmente également leur note à l’examen ». En fait, comme le montre une autre étude, en utilisant ChatGPT, les notes aux devoirs progressent, mais les notes aux examens ont tendance à baisser de 17% en moyenne quand les élèves sont laissés seuls avec l’outil. Par contre, quand ils sont accompagnés pour comprendre comment l’utiliser comme coach plutôt qu’outil de réponse, alors l’outil les aide à la fois à améliorer leurs notes aux devoirs comme à l’examen. Une autre étude, dans un cours de programmation intensif à Stanford, a montré que l’usage des chatbots améliorait plus que ne diminuait les notes aux examens.

Une majorité de professeurs estiment que l’usage de ChatGPT est un outil positif pour l’apprentissage. Pour Mollick, l’IA est une aide pour comprendre des sujets complexes, réfléchir à des idées, rafraîchir ses connaissances, obtenir un retour, des conseils… Mais c’est peut-être oublier de sa part, d’où il parle et combien son expertise lui permet d’avoir un usage très évolué de ces outils. Ce qui n’est pas le cas des élèves.

Encourager la réflexion et non la remplacer

Pour que les étudiants utilisent l’IA pour stimuler leur réflexion plutôt que la remplacer, il va falloir les accompagner, estime Mollick. Mais pour cela, peut-être va-t-il falloir nous intéresser aux professeurs, pour l’instant laissés bien dépourvus face à ces nouveaux outils. 

Enfin, pas tant que cela. Car eux aussi utilisent l’IA. Selon certains sondages américains, trois quart des enseignants utiliseraient désormais l’IA dans leur travail, mais nous connaissons encore trop peu les méthodes efficaces qu’ils doivent mobiliser. Une étude qualitative menée auprès d’eux a montré que ceux qui utilisaient l’IA pour aider leurs élèves à réfléchir, pour améliorer les explications obtenaient de meilleurs résultats. Pour Mollick, la force de l’IA est de pouvoir créer des expériences d’apprentissage personnalisées, adaptées aux élèves et largement accessibles, plus que les technologies éducatives précédentes ne l’ont jamais été. Cela n’empêche pas Mollick de conclure par le discours lénifiant habituel : l’éducation quoiqu’il en soit doit s’adapter ! 

Cela ne veut pas dire que cette adaptation sera très facile ou accessible, pour les professeurs, comme pour les élèves. Dans l’éducation, rappellent les psychologues Andrew Wilson et Sabrina Golonka sur leur blog, « le processus compte bien plus que le résultat« . Or, l’IA fait à tous la promesse inverse. En matière d’éducation, cela risque d’être dramatique, surtout si nous continuons à valoriser le résultat (les notes donc) sur le processus. David Brooks ne nous disait pas autre chose quand il constatait les limites de notre méritocratie actuelle. C’est peut-être par là qu’il faudrait d’ailleurs commencer, pour résoudre l’IApocalypse éducative…

Pour Mollick cette évolution « exige plus qu’une acceptation passive ou une résistance futile ». « Elle exige une refonte fondamentale de notre façon d’enseigner, d’apprendre et d’évaluer les connaissances. À mesure que l’IA devient partie intégrante du paysage éducatif, nos priorités doivent évoluer. L’objectif n’est pas de déjouer l’IA ou de faire comme si elle n’existait pas, mais d’exploiter son potentiel pour améliorer l’éducation tout en atténuant ses inconvénients. La question n’est plus de savoir si l’IA transformera l’éducation, mais comment nous allons façonner ce changement pour créer un environnement d’apprentissage plus efficace, plus équitable et plus stimulant pour tous ». Plus facile à dire qu’à faire. Expérimenter prend du temps, trouver de bons exercices, changer ses pratiques… pour nombre de professeurs, ce n’est pas si évident, d’autant qu’ils ont peu de temps disponible pour se faire ou se former.  La proposition d’Anthropic de produire une IA dédiée à l’accompagnement des élèves (Claude for Education) qui ne cherche pas à fournir des réponses, mais produit des modalités pour accompagner les élèves à saisir les raisonnements qu’ils doivent échafauder, est certes stimulante, mais il n’est pas sûr qu’elle ne soit pas contournable.

Dans les commentaires des billets de Mollick, tout le monde se dispute, entre ceux qui pensent plutôt comme Mollick et qui ont du temps pour s’occuper de leurs élèves, qui vont pouvoir faire des évaluations orales et individuelles, par exemple (ce que l’on constate aussi dans les cursus du supérieur en France, rapportait le Monde). Et les autres, plus circonspects sur les évolutions en cours, où de plus en plus souvent des élèves produisent des contenus avec de l’IA que leurs professeurs font juger par des IA… On voit bien en tout cas, que la question de l’IA générative et ses usages, ne pourra pas longtemps rester une question qu’on laisse dans les seules mains des professeurs et des élèves, à charge à eux de s’en débrouiller.

Hubert Guillaud

La seconde partie est par là.

A new paper from researchers at Stanford, Cornell, and West Virginia University seems to show that one version of Meta’s flagship AI model, Llama 3.1, has memorized almost the whole of the first Harry Potter book. This finding could have far-reaching copyright implications for the AI industry and impact authors and creatives who are already part of class-action lawsuits against Meta. 

Researchers tested a bunch of different widely-available free large language models to see what percentage of 56 different books they could reproduce. The researchers fed the models hundreds of short text snippets from those books and measured how well it could recite the next lines. The titles were a random sampling of popular, lesser-known, and public domain works drawn from the now-defunct and controversial Books3 dataset that Meta used to train its models, as well as books by plaintiffs in the recent, and ongoing, Kadrey vs Meta class-action lawsuit. 

According to Mark A. Lemley, one of the study authors, this finding might have some interesting implications. AI companies argue that their models are generative—as in, they make new stuff, rather than just being fancy search engines. On the other hand, authors and news outlets are suing on the basis that AI is just remixing existing material, including copyrighted content. “I think what we show in the paper is that neither of those characterizations is accurate,” says Lemley.

The paper shows that the capacity of Meta’s popular Llama 3.1 70B to recite passages from The Sorcerer’s Stone and 1984—among other books—is way higher than could happen by chance. This could indicate that LLMs are not just trained using books, but might actually be storing entire copies of the books themselves. That might mean that under copyright law that the model is less “inspired by” and more “a bootleg copy of” certain texts. 

It’s hard to prove that a model has “memorized” something, because it’s hard to see inside. But LLMs are trained using the mathematical relationships between little chunks of data called ‘tokens,’ like words or punctuation. Tokens all have varying probabilities of following each other or getting strung together in a specific order.

The researchers were able to extract sections of various books by repeatedly prompting the models with selected lines. They split each book into 100-token overlapping strings, then presented the model with the first 50-token half and measured how well it could produce the second. This might take a few tries, but ultimately the study was able to reproduce 91 percent of The Sorcerer’s Stone with this method. 

“There’s no way, it’s really improbable, that it can get the next 50 words right if it hadn’t memorized it,” James Grimmelmann, Tessler Family Professor of Digital and Information Law at Cornell, who has worked to define “memorization” in this space, told 404 Media. 

OpenAI has called memorization “a rare failure of the learning process,” and says that it sometimes happens when the topic in question appears many times in training data. It also says that intentionally getting their LLMs to spit out memorized data “is not an appropriate use of our technology and is against our terms of use.”

The study’s authors say in their paper that if the model is storing a book in its memory, the model itself could be considered to literally “be” a copy of the book. If that’s the case, then distributing the LLM at all might be legally equivalent to bootlegging a DVD. And this could mean that a court could order the destruction of the model itself, in the same way they’ve ordered the destruction of a cache of boxsets of pirated films. This has never happened in the AI space, and might not be possible, given how widespread these models are. Meta doesn’t release usage statistics of its different LLMs, but 3.1 70B is one of its most popular. The Stanford paper estimates that the Llama 3.1 70B model has been downloaded a million times since its release, so, technically, Meta could have accidentally distributed a million pirate versions of The Sorcerer’s Stone. 

The paper found that different Llama models had memorized widely varying amounts of the tested books. “There are lots of books for which it has essentially nothing,” said Lerney. Some models were amazing at regurgitating, and others weren’t, meaning that it was more likely that the specific choices made in training the 3.1 70B version had led to memorization, the researchers said. That could be as simple as the choice not to remove duplicated training data, or the fact that Harry Potter and 1984 are pretty popular books online. For comparison, the researchers found that the Game of Thrones books were highly memorized, but Twilight books weren’t memorized at all.

Grimmelman said he believes their findings might also be good news overall for those seeking to regulate AI companies. If courts rule against allowing extensive memorization, “then you could give better legal treatment to companies that have mitigated or prevented it than the companies that didn't,” he said. “You could just say, if you memorize more than this much of a book, we'll consider that infringement. It's up to you to figure out how to make sure your models don't memorize more than that.”

The FOIA Forum is a livestreamed event for paying subscribers where we talk about how to file public records requests and answer questions. If you're not already signed up, please consider doing so here. 

Recently we had a FOIA Forum where we focused on our article This ‘College Protester’ Isn’t Real. It’s an AI-Powered Undercover Bot for Cops.

A massive data center for Meta’s AI will likely lead to rate hikes for Louisiana customers, but Meta wants to keep the details under wraps.

Holly Ridge is a rural community bisected by US Highway 80, gridded with farmland, with a big creek—it is literally named Big Creek—running through it. It is home to rice and grain mills and an elementary school and a few houses. Soon, it will also be home to Meta’s massive, 4 million square foot AI data center hosting thousands of perpetually humming servers that require billions of watts of energy to power. And that energy-guzzling infrastructure will be partially paid for by Louisiana residents. 

The plan is part of what Meta CEO Mark Zuckerberg said would be “a defining year for AI.” On Threads, Zuckerberg boasted that his company was “building a 2GW+ datacenter that is so large it would cover a significant part of Manhattan,” posting a map of Manhattan along with the data center overlaid. Zuckerberg went on to say that over the coming years, AI “will drive our core products and business, unlock historic innovation, and extend American technology leadership. Let's go build! 💪”

Mark Zuckerberg (@zuck) on Threads

This will be a defining year for AI. In 2025, I expect Meta AI will be the leading assistant serving more than 1 billion people, Llama 4 will become the leading state of the art model, and we’ll build an AI engineer that will start contributing increasing amounts of code to our R&D efforts. To power this, Meta is building a 2GW+ datacenter that is so large it would cover a significant part of Manhattan.

Threads

What Zuckerberg did not mention is that "Let's go build" refers  not only to the massive data center but also three new Meta-subsidized, gas power plants and a transmission line to fuel it serviced by Entergy Louisiana, the region’s energy monopoly. 

Key details about Meta’s investments with the data center remain vague, and Meta’s contracts with Entergy are largely cloaked from public scrutiny. But what is known is the $10 billion data center has been positioned as an enormous economic boon for the area—one that politicians bent over backward to facilitate—and Meta said it will invest $200 million into “local roads and water infrastructure.” 

A January report from NOLA.com said that the the state had rewritten zoning laws, promised to change a law so that it no longer had to put state property up for public bidding, and rewrote what was supposed to be a tax incentive for broadband internet meant to bridge the digital divide so that it was only an incentive for data centers, all with the goal of luring in Meta.

But Entergy Louisiana’s residential customers, who live in one of the poorest regions of the state, will see their utility bills increase to pay for Meta’s energy infrastructure, according to Entergy’s application. Entergy estimates that amount will be small and will only cover a transmission line, but advocates for energy affordability say the costs could balloon depending on whether Meta agrees to finish paying for its three gas plants 15 years from now. The short-term rate increases will be debated in a public hearing before state regulators that has not yet been scheduled.

The Alliance for Affordable Energy called it a “black hole of energy use,” and said “to give perspective on how much electricity the Meta project will use: Meta’s energy needs are roughly 2.3x the power needs of Orleans Parish … it’s like building the power impact of a large city overnight in the middle of nowhere.”

404 Media reached out to Entergy for comment but did not receive a response.

By 2030, Entergy’s electricity prices are projected to increase 90 percent from where they were in 2018, although the company attributes much of that to damage to infrastructure from hurricanes. The state already has a high energy cost burden in part because of a storm damage to infrastructure, and balmy heat made worse by climate change that drives air conditioner use. The state's homes largely are not energy efficient, with many porous older buildings that don’t retain heat in the winter or remain cool in the summer.

“You don't just have high utility bills, you also have high repair costs, you have high insurance premiums, and it all contributes to housing insecurity,” said Andreanecia Morris, a member of Housing Louisiana, which is opposed to Entergy’s gas plant application. She believes Meta’s data center will make it worse. And Louisiana residents have reasons to distrust Entergy when it comes to passing off costs of new infrastructure: in 2018, the company’s New Orleans subsidiary was caught paying actors to testify on behalf of a new gas plant. “The fees for the gas plant have all been borne by the people of New Orleans,” Morris said.

In its application to build new gas plants and in public testimony, Entergy says the cost of Meta’s data center to customers will be minimal and has even suggested Meta’s presence will make their bills go down. But Meta’s commitments are temporary, many of Meta’s assurances are not binding, and crucial details about its deal with Entergy are shielded from public view, a structural issue with state energy regulators across the country. 

AI data centers are being approved at a breakneck pace across the country, particularly in poorer regions where they are pitched as economic development projects to boost property tax receipts, bring in jobs and where they’re offered sizable tax breaks. Data centers typically don’t hire many people, though, with most jobs in security and janitorial work, along with temporary construction work. And the costs to the utility’s other customers can remain hidden because of a lack of scrutiny and the limited power of state energy regulators. Many data centers—like the one Meta is building in Holly Ridge—are being powered by fossil fuels. This has led to respiratory illness and other health risks and emitting greenhouse gasses that fuel climate change. In Memphis, a massive data center built to launch a chatbot for Elon Musks’ AI company is powered by smog-spewing methane turbines, in a region that leads the state for asthma rates.   

“In terms of how big these new loads are, it's pretty astounding and kind of a new ball game,” said Paul Arbaje, an energy analyst with the Union of Concerned Scientists, which is opposing Entergy’s proposal to build three new gas-powered plants in Louisiana to power Meta’s data center.

Entergy Louisiana submitted a request to the state’s regulatory body to approve the construction of the new gas-powered plants that would create 2.3 gigawatts of power and cost $3.2 billion in the 1440 acre Franklin Farms megasite in Holly Ridge, an unincorporated community of Richland Parish. It is the first big data center announced since Louisiana passed large tax breaks for data centers last summer. 

In its application to the public utility commission for gas plants, Entergy says that Meta has a planned investment of $5 billion in the region to build the gas plants in Richland Parish, Louisiana, where it claims in its application that the data center will employ 300-500 people with an average salary of $82,000 in what it points out is “a region of the state that has long struggled with a lack of economic development and high levels of poverty.”  Meta’s official projection is that it will employ more than 500 people once the data center is operational. Entergy plans for the gas plants to be online by December 2028. 

In testimony, Entergy officials refused to answer specific questions about job numbers, saying that the numbers are projections based on public statements from Meta. 

A spokesperson for Louisiana’s Economic Development told 404 Media in an email that Meta “is contractually obligated to employ at least 500 full-time employees in order to receive incentive benefits.”

When asked about jobs, Meta pointed to a public facing list of its data centers, many of which the company says employ more than 300 people. A spokesperson said that the projections for the Richland Parish site are based on the scale of the 4 million square foot data center. The spokesperson said the jobs will include “engineering and other technical positions to operational roles and our onsite culinary staff.”

When asked if its job commitments are binding, the spokesperson declined to answer, saying, “We worked closely with Richland Parish and Louisiana Economic Development on mutually beneficial agreements that will support long-term growth in the area.”

Others are not as convinced. “Show me a data center that has that level of employment,” says Logan Burke, executive director of the Alliance for Affordable Energy in Louisiana.

Entergy has argued the new power plants are necessary to satiate the energy need from Meta’s massive hyperscale data center, which will be Meta’s largest data center and potentially the largest data center in the United States. It amounts to a 25 percent increase in Entergy Louisiana’s current load, according to the Alliance for Affordable Energy.  

Entergy requested an exemption from a state law meant to ensure that it develops energy at the lowest cost by issuing a public request for proposals, claiming in its application and testimony that this would slow them down and cause them to lose their contracts with Meta.

Meta has agreed to subsidize the first 15 years of payments for construction of the gas plants, but the plant’s construction is being financed over 30 years. At the 15 year mark, its contract with Entergy ends. At that point, Meta may decide it doesn’t need three gas plants worth of energy because computing power has become more efficient or because its AI products are not profitable enough. Louisiana residents would be stuck with the remaining bill. 

“It's not that they're paying the cost, they're just paying the mortgage for the time that they're under contract,” explained Devi Glick, an electric utility analyst with Synapse Energy.

When asked about the costs for the gas plants, a Meta spokesperson said, “Meta works with our utility partners to ensure we pay for the full costs of the energy service to our data centers.” The spokesperson said that any rate increases will be reviewed by the Louisiana Public Service Commission. These applications, called rate cases, are typically submitted by energy companies based on a broad projection of new infrastructure projects and energy needs.

Meta has technically not finalized its agreement with Entergy but Glick believes the company has already invested enough in the endeavor that it is unlikely to pull out now. Other companies have been reconsidering their gamble on AI data centers: Microsoft reversed course on centers requiring a combined 2 gigawatts of energy in the U.S. and Europe. Meta swept in to take on some of the leases, according to Bloomberg.

And in the short-term, Entergy is asking residential customers to help pay for a new transmission line for the gas plants at a cost of more than $500 million, according to Entergy’s application to Louisiana’s public utility board. In its application, the energy giant said customers’ bills will only rise by $1.66 a month to offset the costs of the transmission lines. Meta, for its part, said it will pay up to $1 million a year into a fund for low-income customers. When asked about the costs of the new transmission line, a Meta spokesperson said,  “Like all other new customers joining the transmission system, one of the required transmission upgrades will provide significant benefits to the broader transmission system. This transmission upgrade is further in distance from the data center, so it was not wholly assigned to Meta.”

When Entergy was questioned in public testimony on whether the new transmission line would need to be built even without Meta’s massive data center, the company declined to answer, saying the question was hypothetical.

Some details of Meta’s contract with Entergy have been made available to groups legally intervening in Entergy’s application, meaning that they can submit testimony or request data from the company. These parties include the Alliance for Affordable Energy, the Sierra Club and the Union of Concerned Scientists.

But Meta—which will become Entergy’s largest customer by far and whose presence will impact the entire energy grid—is not required to answer questions or divulge any information to the energy board or any other parties. The Alliance for Affordable Energy and Union of Concerned Scientists attempted to make Meta a party to Entergy’s application—which would have required it to share information and submit to questioning—but a judge denied that motion on April 4.

The public utility commissions that approve energy infrastructure in most states are the main democratic lever to assure that data centers don’t negatively impact consumers. But they have no oversight over the tech companies running the data centers or the private companies that build the centers, leaving residential customers, consumer advocates and environmentalists in the dark. This is because they approve the power plants that fuel the data centers but do not have jurisdiction over the data centers themselves. 

“This is kind of a relic of the past where there might be some energy service agreement between some large customer and the utility company, but it wouldn't require a whole new energy facility,” Arbaje said.

A research paper by Ari Peskoe and Eliza Martin published in March looked at 50 regulatory cases involving data centers, and found that tech companies were pushing some of the costs onto utility customers through secret contracts with the utilities. The paper found that utilities were often parroting rhetoric from AI boosting politicians—including President Biden—to suggest that pushing through permitting for AI data center infrastructure is a matter of national importance.

“The implication is that there’s no time to act differently,” the authors wrote.

In written testimony sent to the public service commission, Entergy CEO Phillip May argued that the company had to bypass a legally required  request for proposals and requirement to find the cheapest energy sources for the sake of winning over Meta.

“If a prospective customer is choosing between two locations, and if that customer believes that location A can more quickly bring the facility online than location B, that customer is more likely to choose to build at location A,” he wrote.

Entergy also argues that building new gas plants will in fact lower electricity bills because Meta, as the largest customer for the gas plants, will pay a disproportionate share of energy costs. Naturally, some are skeptical that Entergy would overcharge what will be by far their largest customer to subsidize their residential customers. “They haven't shown any numbers to show how that's possible,” Burke says of this claim. Meta didn’t have a response to this specific claim when asked by 404 Media.

Some details, like how much energy Meta will really need, the details of its hiring in the area and its commitment to renewables are still cloaked in mystery. 

“We can't ask discovery. We can't depose. There's no way for us to understand the agreement between them without [Meta] being at the table,” Burke said.

It’s not just Entergy. Big energy companies in other states are also pushing out costly fossil fuel infrastructure to court data centers and pushing costs onto captive residents. In Kentucky, the energy company that serves the Louisville area is proposing 2 new gas plants for hypothetical data centers that have yet to be contracted by any tech company. The company, PPL Electric Utilities, is also planning to offload the cost of new energy supply onto its residential customers just to become more competitive for data centers. 

“It's one thing if rates go up so that customers can get increased reliability or better service, but customers shouldn't be on the hook to pay for new power plants to power data centers,” Cara Cooper, a coordinator with Kentuckians for Energy Democracy, which has intervened on an application for new gas plants there.

These rate increases don’t take into account the downstream effects on energy; as the supply of materials and fuel are inevitably usurped by large data center load, the cost of energy goes up to compensate, with everyday customers footing the bill, according to Glick with Synapse.

Glick says Entergy’s gas plants may not even be enough to satisfy the energy needs of Meta’s massive data center. In written testimony, Glick said that Entergy will have to either contract with a third party for more energy or build even more plants down the line to fuel Meta’s massive data center. 

To fill the gap, Entergy has not ruled out lengthening the life of some of its coal plants, which it had planned to close in the next few years. The company already pushed back the deactivation date of one of its coal plants from 2028 to 2030.

The increased demand for gas power for data centers has already created a widely-reported bottleneck for gas turbines, the majority of which are built by 3 companies. One of those companies, Siemens Energy, told Politico that turbines are “selling faster than they can increase manufacturing capacity,” which the company attributed to data centers.

Most of the organizations concerned about the situation in Louisiana view Meta’s massive data center as inevitable and are trying to soften its impact by getting Entergy to utilize more renewables and make more concrete economic development promises. 

Andreanecia Morris, with Housing Louisiana, believes the lack of transparency from public utility commissions is a bigger problem than just Meta. “Simply making Meta go away, isn't the point,” Morris says.  “The point has to be that the Public Service Commission is held accountable.”

Burke says Entergy owns less than 200 megawatts of renewable energy in Louisiana, a fraction of the fossil fuels it is proposing to fuel Meta’s center. Entergy was approved by Louisiana’s public utility commission to build out three gigawatts of solar energy last year , but has yet to build any of it.

“They're saying one thing, but they're really putting all of their energy into the other,” Burke says.

New gas plants are hugely troubling for the climate. But ironically, advocates for affordable energy are equally concerned that the plants will lie around disused - with Louisiana residents stuck with the financing for their construction and upkeep. Generative AI has yet to prove its profitability and the computing heavy strategy of American tech companies may prove unnecessary given less resource intensive alternatives coming out of China.

“There's such a real threat in such a nascent industry that what is being built is not what is going to be needed in the long run,” said Burke. “The challenge remains that residential rate payers  in the long run are being asked to finance the risk, and obviously that benefits the utilities, and it really benefits some of the most wealthy companies in the world, But it sure is risky for the folks who are living right next door.”

The Alliance for Affordable Energy expects the commission to make a decision on the plants this fall.

Mercredi 25 juin à 18h30 retrouvez nous chez Matrice, 146 boulevard de Charonne dans le 20e à Paris, pour fêter la première année d’existence de Danslesalgorithmes.net. Avec François-Xavier Petit, directeur de Matrice.io et président de l’association Vecteur, nous reviendrons sur notre ambition et ferons le bilan de la première année d’existence de DLA.

Avec Xavier de la Porte, journaliste au Nouvel Obs et producteur du podcast de France Inter, le Code a changé, nous nous interrogerons pour comprendre de quelle information sur le numérique avons-nous besoin, à l’heure où l’IA vient partout bouleverser sa place.

Venez en discuter avec nous et partager un verre pour fêter notre première bougie.

Inscription requise.

Matrice propose tous les soirs de cette semaine des moments d’échange et de rencontre, via son programme Variations. Découvrez le programme !

Welcome back to the Abstract! 

This week, we’re moving in next to anacondas, so watch your back and lock the henhouse. Then, parenthood tips from wild baboons, the “cognitive debt” of ChatGPT, a spaceflight symphony, and a bizarre galaxy that is finally coming into view. 

When your neighbor is an anaconda

Cosendey, Beatriz Nunes and Pezzuti, Juarez Carlos Brito. 'The myth of the serpent: from the Great Snake to the henhouse.” Frontiers in Amphibian and Reptile Science.

Anacondas are one of the most spectacular animals in South America, inspiring countless  myths and legends. But these iconic boas, which can grow to lengths of 30 feet, are also a pest to local populations in the Amazon basin, where they prey on livestock. 

To better understand these nuanced perceptions of anacondas, researchers interviewed more than 200 residents of communities in the várzea regions of the lower Amazon River about their experiences with the animals. The resulting study is packed with amazing stories and insights about the snakes, which are widely reviled as thieves and feared for their predatory prowess.

“Fear of the anaconda (identified in 44.5% of the reports) is related to the belief that it is a treacherous and sly animal,” said co-authors led by Beatriz Nunes Cosendey of the Mamirauá Sustainable Development Reserve and Juarez Carlos Brito Pezzuti of the Federal University of Pará.

“The interviewees convey that the anaconda is a silent creature that arrives without making any noise, causing them to feel uneasy and always vigilant during fishing…with the fear of having their canoe flooded in case of an attack,” the team added. “Some dwellers even reported being more afraid of an anaconda than of a crocodile because the latter warns when it is about to attack.”

But while anacondas are eerily stealthy, they also have their derpy moments. The snakes often break into chicken coops to feast on the poultry, but then get trapped because their engorged bodies are too big to escape through the same gaps they used to enter.  

“Dwellers expressed frustration at having to invest time and money in raising chickens, and then lose part of their flock overnight,” the team said. “One interviewee even mentioned retrieving a chicken from inside an anaconda’s belly, as it had just been swallowed and was still fresh.”

Overall, the new study presents a captivating portrait of anaconda-human relations, and concludes that “the anaconda has lost its traditional role in folklore as a spiritual and mythological entity, now being perceived in a pragmatic way, primarily as an obstacle to free-range poultry farming.”

Monkeying around with Dad  

Jansen, David et al. “Early-life paternal relationships predict adult female survival in wild baboons.” Proceedings of the Royal Society B.

Coming off of Father’s Day, here is a story about the positive role that dads can play for their daughters—for baboons, as well as humans. A team tracked the lifespans of 216 wild female baboons in Amboseli, Kenya, and found that subjects who received more paternal care had significantly better outcomes than their peers.

“We found that juvenile female baboons who had stronger paternal relationships, or who resided longer with their fathers, led adult lives that were 2–4 years longer than females with weak or short paternal relationships,” said researchers led by David Jansen of the Midwest Center of Excellence for Vector-Borne Disease. “Because survival predicts female fitness, fathers and their daughters may experience selection to engage socially and stay close in daughters’ early lives.”

This all reminds me of that old episode of The Simpsons where Lisa calls Homer a baboon. While Homer was clearly hurt, it turns out that baboons might not be the worst animal-based insult for a daughter to throw at her dad.  

A case for staying ChatGPT-Free

Nataliya, Kosmyna et al. “Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task.” arXiv preprint.

ChatGPT may hinder creativity and learning skills in students who use it to write essays, relative to those who didn’t, according to an exhaustive new preprint study posted on arXiv. This research has yet not been peer-reviewed, and has a relatively small sample size of 54 subjects, but it still contributes to rising concerns about the cognitive toll of AI assistants. 

Researchers led by Nataliya Kosmya of the Massachusetts Institute of Technology divided the subjects — all between 18 and 39 years old — into three groups wrote SAT essays using OpenAI’s ChatGPT (LLM group), Google’s search engine, or with no assistance (dubbed “Brain-only”).

“As demonstrated over the course of 4 months, the LLM group's participants performed worse than their counterparts in the Brain-only group at all levels: neural, linguistic, scoring,” the team said. “The LLM group also fell behind in their ability to quote from the essays they wrote just minutes prior.”

When I asked ChatGPT for its thoughts on the study, it commented that “these results are both interesting and plausible, though they should be interpreted cautiously given the early stage of the research and its limitations.” It later suggested that “cognitive offloading is not always bad.” 

This study is a bop

Berthet, Maximilien et al. “History of the space industry in Asia: A concert in three movements.” Acta Astronautica.

Even scientists can’t resist evocative language now and then—we’re all only human. Case in point: A new study likens the history of Asia’s space industry to “a musical concert” and then really runs with the metaphor.

“The region comprises a diverse patchwork of nations, each contributing different instruments to the regional space development orchestra,” said researchers led by Maximilien Berthet of the University of Tokyo. “Its history consists of three successive movements” starting with “the US and former USSR setting the tone for the global space exploration symphony” and culminating with modern Asian spaceflight as “a fast crescendo in multiple areas of the region driven in part by private initiative.”

Talk about a space opera. The rest of the study provides a comprehensive review of Asian space history, but I cannot wait for the musical adaptation.

Peekaboo! I galax-see you

Kniazev, Alexei and Pustilnik, Simon. “The Peekaboo galaxy: New SALT spectroscopy and implications of archive HST data.” Astronomy & Astrophysics.

In 2001, astronomer Bärbel Koribalski spotted a tiny galaxy peeking out from behind a bright foreground star that had obscured it for decades, earning it the nickname the “Peekaboo Galaxy.” Situated about 22 million light-years from the Milky Way, this strange galaxy is extremely young and metal-poor, resembling the universe’s earliest galaxies.

A new study confirms Peekaboo as “the lowest-metallicity dwarf in the Local Volume,” a group of roughly 500 galaxies within 36 million light-years of Earth.

“This makes the Peekaboo dwarf one of the most intriguing galaxies in the Local Volume,” said co-authors Alexei Kniazev of the South African Astronomical Observatory and Simon Pustilnik of the Special Astrophysical Observatory of the Russian Academy of the Sciences. “It deserves intensive, multi-method study and is expected to significantly advance our understanding of the early universe’s first building blocks.”

Thanks for reading! See you next week.

Update: The original headline for this piece was "Is ChatGPT Rotting Our Brains? New Study Suggests It Does." We've updated the headline to "ChatGPT May Create 'Cognitive Debt,' New Study Finds" to match the terminology used by the researchers.

This is Behind the Blog, where we share our behind-the-scenes thoughts about how a few of our top stories of the week came together. This week, we discuss Deadheads and doxxing sites.

SAM: Anyone reading the site closely this week likely noticed a new name entering the chat. We’re thrilled to welcome Rosie Thomas to the gang for the summer as an editorial intern! 

Rosie was previously a software engineer in the personal finance space. Currently halfway through her master’s degree in journalism, Rosie is interested in social movements, how people change their behaviors in the face of new technologies, and “the infinite factors that influence sentiment and opinions,” in her words. In her program, she’s expanding her skills in investigations, audio production, and field recording. She published her first blog with us on day two, a really interesting (and in 404 style, informatively disturbing) breakdown of a new report that found tens of thousands of camera feeds exposed to the dark web. We’re so excited to see what she does with us this summer! 

This article was produced in collaboration with Court Watch, an independent outlet that unearths overlooked court records. Subscribe to them here.

The FBI has accused a Texas man, James Wesley Burger, of planning an Islamic State-style terrorist attack on a Christian music festival and talking about it on Roblox. The feds caught Burger after another Roblox user overheard his conversations about martyrdom and murder and tipped them off. The feds said that when they searched Burger’s phone they found a list of searches that included “ginger isis member” and “are suicide attacks haram in islam.” 

According to charging documents, a Roblox player contacted federal authorities after seeing another player called “Crazz3pain” talking about killing people. Screenshots from the server and included in the charging documents show Roblox avatars with beards dressed in Keffiyehs talking about dealing a “greivoius [sic] wound upon followers of the cross.”

“The witness observed the user of Crazz3pain state they were willing, as reported by the Witness, to ‘kill Shia Musilms at their mosque,” court records said. “Crazz3pain and another Roblox user[…]continued to make violent statements so the witness left the game.”

The witness stayed off of Roblox for two days and when they returned they saw Crazz3pain say something else that worried them, according to the court filing. “The Witness observed Crazz3pain tell Roblox User 1 to check their message on Discord,” the charging document said. “Roblox User 1 replied on Roblox to Crazz3pain, they should delete the photograph of firearms within the unknown Discord chat, ‘in case it was flagged as suspicious…the firearms should be kept hidden.”

According to the witness, Crazz3pain kept talking about their desire to commit “martyrdom” at a Christian event and that he wanted to “bring humiliation to worshippers of the cross.” The Witness allegedly asked Crazz3pain if the attack would happen at a church service and Crazz3pain told them it would happen at a concert. 

Someone asked Crazz3pain when it would happen. “‘It will be months…Shawwal…April,’” Crazz3pain said. Shawwal is the month after Ramadan in the Islamic calendar. The conversations the witness shared with the FBI happened on January 21 and 23, 2025.

Roblox gave authorities Crazz3pain’s email address, name, physical address, and IP address and it all pointed back to James Wesley Burger. The FBI searched Burger’s home on February 28 and discovered that someone in his family had put on a keylogger on the laptop he used to play Roblox and that they’d captured a lot of what he’d been typing while playing the game. They turned over the records to the feds.

“The safety of our community is among our highest priorities. In this case, we moved swiftly to assist law enforcement’s investigation before any real-world harm could occur and investigated and took action in accordance with our policies. We have a robust set of proactive and preventative safety measures designed to help swiftly detect and remove content that violates our policies," a spokesperson for Roblox told 404 Media. "Our Community Standards explicitly prohibit any content or behavior that depicts, supports, glorifies, or promotes terrorist or extremist organizations in any way. We have dedicated teams focused on proactively identifying and swiftly removing such content, as well as supporting requests from and providing assistance to law enforcement. We also work closely with other platforms and in close collaboration with safety organizations to keep content that violates our policies off our platform, and will continue to diligently enforce our policies.”

Burger’s plan to kill Christians was allegedly captured by the keylogger. “I’ve come to conclude it will befall the 12 of Shawwal aa/And it will be a music festival /Attracting bounties of Christians s/In’shaa’allah we will attain martyrdom /And deal a grevious [sic] wound upon the followers of the Cross /Pray for me and enjoin yourself to martyrdom,” he allegedly typed in Roblox, according to court records.

The FBI then interviewed Burger in his living room and he admitted he used the Crazz3pain account to play Roblox. The feds asked him about his alleged plan to kill Christians at a concert. Burger said it was, at the time, “mostly a heightened emotional response,” according to the court records. 

Burger also said that the details “became exaggerated” but that the goal “hasn’t shifted a bit,” according to the court records. He said he wanted to “[G]et the hell out of the U.S.” And if he can’t, “then, martyrdom or bust.”

He said that his intention with the attack “is something that is meant to or will cause terror,” according to the charging document. When the FBI agent asked if he was a terrorist, Burger said, “I mean, yeah, yeah. By, by the sense and … by my very own definition, yes, I guess, you know, I would be a terrorist.” 

When authorities searched his iPhone, they discovered two notes on the phone that described how to avoid leaving behind DNA and fingerprints at a crime scene. A third note appeared to be a note explaining the attack, meant to be read after it occured.

The list of previous searches on his iPhone included “Which month is april in islam,” “Festivals happening near me,” “are suicide attacks haram in islam,” “ginger isis member,” “lone wolf terrorists isis,” and “can tou kill a woman who foesnt[sic] wear hijab.”

Burger has been charged with making violent threats online and may spend time in a federal prison if convicted. This is not the first time something like this has happened on Roblox. The popular children’s game has been a popular spot for extremist behavior, including Nazis and religious terrorists, for years now. Last year, the DOJ accused a Syrian man living in Albanian of using Roblox to coordinate a group of American teenagers to disrupt public city council Zoom meetings.

C’est une formidable histoire que raconte le Code du numérique. Un livre édité par les Habitant.es des images ASBL et la Cellule pour la réduction des inégalités sociales et de la lutte contre la pauvreté de Bruxelles. Ce livre est le résultat de trois années d’action nées des difficultés qu’ont éprouvé les plus démunis à accéder à leurs droits durant la pandémie. En réaction à la fermeture des guichets d’aide sociale pendant la crise Covid, des militants du secteur social belge ont lancé un groupe de travail pour visibiliser le vécu collectif des souffrances individuelles des plus précaires face au déploiement du numérique, donnant naissance au Comité humain du numérique. “La digitalisation de la société n’a pas entraîné une amélioration généralisée des compétences numériques”, rappelle le Comité en s’appuyant sur le baromètre de l’inclusion numérique belge. 

Le Comité humain du numérique s’installe alors dans les quartiers et, avec les habitants, décide d’écrire un Code de loi : “Puisque l’Etat ne nous protège pas, écrivons les lois à sa place”. Rejoints par d’autres collectifs, le Comité humain se met à écrire la loi avec les habitants, depuis les témoignages de ceux qui n’arrivent pas à accomplir les démarches qu’on leur demande. Manifestations, séances d’écriture publique, délibérations publiques, parlement de rues… Le Comité implique les habitants, notamment contre l’ordonnance Bruxelles numérique qui veut rendre obligatoire les services publics digitalisés, sans garantir le maintien des guichets humains et rejoint la mobilisation coordonnée par le collectif Lire et écrire et plus de 200 associations. Devant le Parlement belge, le Comité humain organise des parlements humains de rue pour réclamer des guichets ! Suite à leur action, l’ordonnance Bruxelles numérique est amendée d’un nouvel article qui détermine des obligations pour les administrations à prévoir un accès par guichet, téléphone et voie postale – mais prévoit néanmoins la possibilité de s’en passer si les charges sont disproportionnées. Le collectif œuvre désormais à attaquer l’ordonnance devant la cour constitutionnelle belge et continue sa lutte pour refuser l’obligation au numérique.

Mais l’essentiel n’est pas que dans la victoire à venir, mais bien dans la force de la mobilisation et des propositions réalisées. Le Code du numérique ce sont d’abord 8 articles de lois amendés et discutés par des centaines d’habitants. L’article 1er rappelle que tous les services publics doivent proposer un accompagnement humain. Il rappelle que “si un robot ne nous comprend pas, ce n’est pas nous le problème”. Que cet accès doit être sans condition, c’est-à-dire gratuit, avec des temps d’attente limités, “sans rendez-vous”, sans obligation de maîtrise de la langue ou de l’écriture. Que l’accompagnement humain est un droit. Que ce coût ne doit pas reposer sur d’autres, que ce soit les proches, les enfants, les aidants ou les travailleurs sociaux. Que l’Etat doit veiller à cette accessibilité humaine et qu’il doit proposer aux citoyen.nes des procédures gratuites pour faire valoir leurs droits. L’article 2 rappelle que c’est à l’Etat d’évaluer l’utilité et l’efficacité des nouveaux outils numériques qu’il met en place : qu’ils doivent aider les citoyens et pas seulement les contrôler. Que cette évaluation doit associer les utilisateurs, que leurs impacts doivent être contrôlés, limités et non centralisés. L’article 3 rappelle que l’Etat doit créer ses propres outils et que les démarches administratives ne peuvent pas impliquer le recours à un service privé. L’article 4 suggère de bâtir des alternatives aux solutions numériques qu’on nous impose. L’article 5 suggère que leur utilisation doit être contrainte et restreinte, notamment selon les lieux ou les âges et souligne que l’apprentissage comme l’interaction entre parents et écoles ne peut être conditionnée par des outils numériques. L’article 6 en appelle à la création d’un label rendant visible le niveau de dangerosité physique ou mentale des outils, avec des possibilités de signalement simples. L’article 7 milite pour un droit à pouvoir se déconnecter sans se justifier. Enfin, l’article 8 plaide pour une protection des compétences humaines et de la rencontre physique, notamment dans le cadre de l’accès aux soins. “Tout employé.e/étudiant.e/patient.e/client.e a le droit d’exiger de rencontrer en face à face un responsable sur un lieu physique”. L’introduction de nouveaux outils numériques doit être développée et validée par ceux qui devront l’utiliser.

Derrière ces propositions de lois, simples, essentielles… la vraie richesse du travail du Comité humain du numérique est de proposer, de donner à lire un recueil de paroles qu’on n’entend nulle part. Les propos des habitants, des individus confrontés à la transformation numérique du monde, permettent de faire entendre des voix qui ne parviennent plus aux oreilles des concepteurs du monde. Des paroles simples et fortes. Georges : “Ce que je demanderai aux politiciens ? C’est de nous protéger de tout ça.” Anthony : “Internet devait être une plateforme et pas une vie secondaire”. Nora : “En tant qu’assistante sociale, le numérique me surresponsabilise et rend le public surdépendant de moi. Je suis le dernier maillon de la chaîne, l’échec social passe par moi. Je le matérialise”. Amina : “Je ne sais pas lire, je ne sais pas écrire. Mais je sais parler. Le numérique ne me laisse pas parler”. Aïssatou : “Maintenant tout est trop difficile. S’entraider c’est la vie. Avec le numérique il n’y a plus personne pour aider”. Khalid : “Qu’est-ce qui se passe pour les personnes qui n’ont pas d’enfant pour les aider ?” Elise : “Comment s’assurer qu’il n’y a pas de discrimination ?” Roger : “Le numérique est utilisé pour décourager les démarches”, puisque bien souvent on ne peut même pas répondre à un courriel. AnaÎs : “Il y a plein d’infos qui ne sont pas numérisées, car elles n’entrent pas dans les cases. La passation d’information est devenue très difficile”… Le Code du numérique nous “redonne à entendre les discours provenant des classes populaires”, comme nous y invitait le chercheur David Gaborieau dans le rapport “IA : la voie citoyenne”.

Le Code du numérique nous rappelle que désormais, les institutions s’invitent chez nous, dans nos salons, dans nos lits. Il rappelle que l’accompagnement humain sera toujours nécessaire pour presque la moitié de la population. Que “l’aide au remplissage” des documents administratifs ne peut pas s’arrêter derrière un téléphone qui sonne dans le vide. Que “la digitalisation des services publics et privés donne encore plus de pouvoir aux institutions face aux individus”. Que beaucoup de situations n’entreront jamais dans les “cases” prédéfinies.Le Code du numérique n’est pas qu’une expérience spécifique et située, rappellent ses porteurs. “Il est là pour que vous vous en empariez”. Les lois proposées sont faites pour être débattues, modifiées, amendées, adaptées. Les auteurs ont créé un jeu de cartes pour permettre à d’autres d’organiser un Parlement humain du numérique. Il détaille également comment créer son propre Comité humain, invite à écrire ses propres lois depuis le recueil de témoignages des usagers, en ouvrant le débat, en écrivant soi-même son Code, ses lois, à organiser son parlement et documente nombre de méthodes et d’outils pour interpeller, mobiliser, intégrer les contributions. Bref, il invite à ce que bien d’autres Code du numérique essaiment, en Belgique et bien au-delà ! A chacun de s’en emparer.

Cet article a été publié originellement pour la lettre d’information du Conseil national du numérique du 23 mai 2025.

Scientists have directly confirmed the location of the universe's “missing” matter for the first time, reports a study published on Monday in Nature Astronomy. 

The idea that the universe must contain normal, or “baryonic,” matter that we can’t seem to find goes back to the birth of modern cosmological models. Now, a team has revealed that about 76 percent of all baryons—the ordinary particles that make up planets and stars—exist as gas hidden in the dark expanses between galaxies, known as the intergalactic medium. Fast radio bursts (FRBs), transient signals with elusive origins, illuminated the missing baryons, according to the researchers. As a bonus, they also identified the most distant FRB ever recorded, at 9.1 billion light years away, in the study. 

“Measuring the ‘missing baryons’ with Fast Radio Bursts has been a major long-sought milestone for radio astronomers,” said Liam Connor, an astronomer at the Center for Astrophysics | Harvard & Smithsonian who led the study, in an email. “Until recently, we didn’t have a large-enough sample of bursts to make strong statements about where this ordinary matter was hiding.” 

Under the leadership of Caltech professor Vikram Ravi, the researchers constructed the DSA-110 radio telescope—an array of over 100 dishes in the California desert—to achieve this longstanding milestone. “We built up the largest and most distant collection of localized FRBs (meaning we know their exact host galaxy and distance),” Connor explained. “This data sample, plus new algorithms, allowed us to finally make a complete baryon pie chart. There are no longer any missing wedges.”

Baryons are the building blocks of the familiar matter that makes up our bodies, stars, and galaxies, in contrast to dark matter, a mysterious substance that accounts for the vast majority of the universe’s mass. Cosmological models predict that there is much more baryonic matter than we can see in stars and galaxies, which has spurred astronomers into a decades-long search for the “missing baryons” in space. 

Scientists have long assumed that most of this missing matter exists in the form of ionized gas in the IGM, but FRBs have opened a new window into these dark reaches, which can be difficult to explore with conventional observatories. 

“FRBs complement and improve on past methods by their sensitivity to all the ionized gas in the Universe,” Connor said. “Past methods, which were highly informative but somewhat incomplete, could only measure hot gas near galaxies or clusters of galaxies. There was no probe that could measure the lion’s share of ordinary matter in the Universe, which it turns out is in the intergalactic medium.”

Since the first FRB was detected in 2007, thousands of similar events have been discovered, though astronomers still aren't sure what causes them. Characterized by extremely energetic radio waves that last for mere milliseconds, the bursts typically originate millions or billions of light years from our galaxy. Some repeat, and some do not. Scientists think these pyrotechnic events are fueled by massive compact objects, like neutron stars, but their exact nature and origins remain unclear.

Connor and his colleagues studied a sample of 60 FRB observations that spanned from about 12 million light years away from Earth all the way to a new record holder for distance: FRB 20230521B, located 9.1 billion light years away. With the help of these cosmic searchlights, the team was able to make a new precise measurement of the density of baryonic matter across the cosmic web, which is a network of large-scale structures that spans the universe. The results matched up with cosmological predictions that most of the missing baryons would be blown out into the IGM by “feedback” generated within galaxies. About 15 percent is present in structures that surround galaxies, called halos, and a small remainder makes up stars and other celestial bodies.

“It really felt like I was going in blind without a strong prior either way,” Connor said. “If all of the missing baryons were hiding in galaxy halos and the IGM were gas-poor, that would be surprising in its own way. If, as we discovered, the baryons had mostly been blown into the space between galaxies, that would also be remarkable because that would require strong astrophysical feedback and violent processes during galaxy formation.”

“Now, looking back on the result, it’s kind of satisfying that our data agrees with modern cosmological simulations with strong ‘feedback’ and agrees with the early Universe values of the total abundance of normal matter,” he continued. “Sometimes it’s nice to have some concordance.” 

The new measurement might alleviate the so-called sigma-8 tension, which is a discrepancy between the overall “clumpiness” of matter in the universe when measured using the cosmic microwave background, which is the oldest light in the cosmos, compared with using modern maps of galaxies and clusters.

“One explanation for this disagreement is that our standard model of cosmology is broken, and we need exotic new physics,” Connor said. “Another explanation is that today’s Universe appears smooth because the baryons have been sloshed around by feedback.” 

“Our FRB measurement suggests the baryon cosmic web is relatively smooth, homogenized by astrophysical processes in galaxies (feedback),” he continued. “This would explain the S8 tension without exotic new physics. If that’s the case, then I think the broader lesson is that we really need to pin down these pesky baryons, which have previously been very difficult to measure directly.”

To that end, Connor is optimistic that more answers to these cosmic riddles are coming down the pike. 

“The future is looking bright for the field of FRB cosmology,” he said. “We are in the process of building enormous radio telescope arrays that could find tens of thousands of localized FRBs each year,” including the upcoming DSA-2000.

“My colleagues and I think of our work as baby steps towards the bigger goal of fully mapping the ordinary, baryonic matter throughout the whole Universe,” he concluded. 

A report from a cybersecurity company last week found that over 40,000 unsecured cameras—including CCTV and security cameras on public transportation, in hospitals, on internet-connected bird feeders and on ATMs—are exposed online worldwide. 

Cybersecurity risk intelligence company BitSight was able to access and download content from thousands of internet-connected systems, including domestic and commercial webcams, baby monitors, office security, and pet cams. They also found content from these cameras on locations on the dark web where people share and sell access to their live feeds. “The most concerning examples found were cameras in hospitals or clinics monitoring patients, posing a significant privacy risk due to the highly sensitive nature of the footage,” said João Cruz, Principal Security Research Scientist for the team that produced the report.

The company wrote in a press release that it “doesn’t take elite hacking to access these cameras; in most cases, a regular web browser and a curious mind are all it takes, meaning that 40,000 figure is probably just the tip of the iceberg.” 

Depending on the type of login protocol that the cameras were using, the researchers were able to access footage or individual real-time screenshots. Against a background of increasing surveillance by law enforcement and ICE, there is clear potential for abuse of unknowingly open cameras. 

Traffic Camera ‘Selfie’ Creator Holds Cease and Desist Letter in Front of Traffic Cam

Traffic Cam Photobooth lets you take a capture from NYC surveillance camera. The city’s Department of Transportation does not like that.

404 MediaSamantha Cole

“Knowing the real number is practically impossible due to the insanely high number of camera brands and models existent in the market,” said Cruz, “each of them with different ways to check if it’s exposed and if it’s possible to get access to the live footage.”

The report outlines more obvious risks, from tracking the behavioral patterns and real-time status of when people are in their homes in order to plan a burglary, to “shoulder surfing,” or stealing data by observing someone logging in to a computer in offices. The report also found cameras in stores, gyms, laundromats, and construction sites, meaning that exposed cameras are monitoring people in their daily lives. The geographic data provided by the camera’s IP addresses, combined with commercially available facial-recognition systems, could prove dangerous for individuals working in or using those businesses.

You can find out if your camera has been exposed using a site like Shodan.io, a search engine which scans for devices connected to the internet, or by trying to access your camera from a device logged in to a different network. Users should also check the documentation provided by the manufacturer, rather than just plugging in a camera right away, to minimize vulnerabilities, and make sure that they set their own password on any IoT-connected device. 

This is because many brands use default logins for their products, and these logins are easily findable online. The BitSight report didn’t try to hack into these kinds of cameras, or try to brute-force any passwords, but, “if we did so, we firmly believe that the number would be higher,” said Cruz. Older camera systems with deprecated and unmaintained software are more susceptible to being hacked in this way; one somewhat brighter spot is that these “digital ghost ships” seem to be decreasing in number as the oldest and least secure among them are replaced or fail completely. 

Unsecured cameras attract hackers and malicious actors, and the risks can go beyond the embarrassing, personal, or even individual. In March this year, the hacking group Akira successfully compromised an organisation using an unsecured webcam, after a first attack attempt was effectively prevented by cybersecurity protocols. In 2024, the Ukrainian government asked citizens to turn off all broadcasting cameras, after Russian agents hacked into webcams at a condo association and a car park. They altered the direction of the cameras to point toward nearby infrastructure and used the footage in planning strikes. Ukraine blocked the operation of 10,000 internet-connected digital security cameras in order to prevent further information leaks, and a May 2025 report from the Joint Cybersecurity Advisory described continued attacks from Russian espionage units on private and municipal cameras to track materials entering Ukraine.

As Israel and Iran trade blows in a quickly escalating conflict that risks engulfing the rest of the region as well as a more direct confrontation between Iran and the U.S., social media is being flooded with AI-generated media that claims to show the devastation, but is fake.

The fake videos and images show how generative AI has already become a staple of modern conflict. On one end, AI-generated content of unknown origin is filling the void created by state-sanctioned media blackouts with misinformation, and on the other end, the leaders of these countries are sharing AI-generated slop to spread the oldest forms of xenophobia and propaganda.

If you want to follow a war as it’s happening, it’s easier than ever. Telegram channels post live streams of bombing raids as they happen and much of the footage trickles up to X, TikTok, and other social media platforms. There’s more footage of conflict than there’s ever been, but a lot of it is fake.

A few days ago, Iranian news outlets reported that Iran’s military had shot down three F-35s. Israel denied it happened. As the claim spread so did supposed images of the downed jet. In one, a massive version of the jet smolders on the ground next to a town. The cockpit dwarfs the nearby buildings and tiny people mill around the downed jet like Lilliputians surrounding Gulliver.

It’s a fake, an obvious one, but thousands of people shared it online. Another image of the supposedly downed jet showed it crashed in a field somewhere in the middle of the night. Its wings were gone and its afterburner still glowed hot. This was also a fake.

AI slop is not the sole domain of anonymous amateur and professional propagandists. The leaders of both Iran and Israel are doing it too. The Supreme Leader of Iran is posting AI-generated missile launches on his X account, a match for similar grotesques on the account of Israel’s Minister of Defense.

New tools like Google’s Veo 3 make AI-generated videos more realistic than ever. Iranian news outlet Tehran Times shared a video to X that it said captured “the moment an Iranian missile hit a building in Bat Yam, southern Tel Aviv.” The video was fake. In another that appeared to come from a TV news spot, a massive missile moved down a long concrete hallway. It’s also clearly AI-generated, and still shows the watermark in the bottom right corner for Veo.

After Iran launched a strike on Israel, Tehran Times shared footage of what it claimed was “Doomsday in Tel Aviv.” A drone shot rotated through scenes of destroyed buildings and piles of rubble. Like the other videos, it was an AI generated fake that appeared on both a Telegram account and TikTok channel named “3amelyonn.”

In Arabic, 3amelyonn’s TikTok channel calls itself “Artificial Intelligence Resistance” but has no such label on Telegram. It’s been posting on Telegram since 2023 and its first TikTok video appeared in April of 2025, of an AI-generated tour through Lebanon, showing its various cities as smoking ruins. It’s full of the quivering lines and other hallucinations typical of early AI video.

But 3amelyonn’s videos a month later are more convincing. A video posted on June 5, labeled as Ben Gurion Airport, shows bombed out buildings and destroyed airplanes. It’s been viewed more than 2 million times. The video of a destroyed Tel Aviv, the one that made it on to Tehran Times, has been viewed more than 11 million times and was posted on May 27, weeks before the current conflict.

Hany Farid, a UC Berkeley professor and founder of GetReal, a synthetic media detection company, has been collecting these fake videos and debunking them. 

“In just the last 12 hours, we at GetReal have been seeing a slew of fake videos surrounding the recent conflict between Israel and Iran. We have been able to link each of these visually compelling videos to Veo 3,” he said in a post on LinkedIn. “It is no surprise that as generative-AI tools continue to improve in photo-realism, they are being misused to spread misinformation and sow confusion.”

The spread of AI-generated media about this conflict appears to be particularly bad because both Iran and Israel are asking their citizens not to share media of destruction, which may help the other side with its targeting for future attacks. On Saturday, for example, the Israel Defense Force asked people not to “publish and share the location or documentation of strikes. The enemy follows these documentations in order to improve its targeting abilities. Be responsible—do not share locations on the web!” Users on social media then fill this vacuum with AI-generated media.

“The casualty in this AI war [is] the truth,” Farid told 404 Media. “By muddying the waters with AI slop, any side can now claim that any other videos showing, for example, a successful strike or human rights violations are fake. Finding the truth at times of conflict has always been difficult, and now in the age of AI and social media, it is even more difficult.”

“We're committed to developing AI responsibly and we have clear policies to protect users from harm and governing the use of our AI tools,” a Google spokesperson told 404 Media. “Any content generated with Google AI has a SynthID watermark embedded and we add a visible watermark to Veo videos too.”

Farid and his team used SynthID to identify the fake videos “alongside other forensic techniques that we have developed over at GetReal,” he said. But checking a video for a SynthID watermark, which is visually imperceptible, requires someone to take the time to download the video and upload it to a separate website. Casual social media scrollers are not taking the time to verify a video they’re seeing by sending it to the SynthID website.

One distinguishing feature of 3amelyonn and others’ videos of viral AI slop about the conflict is that the destruction is confined to buildings. There are no humans and no blood in 3amelyonn’s  aerial shots of destruction, which are more likely to get blocked both by AI image and video generators as well as the social media platforms where these creations are shared. If a human does appear, they’re as observers like in the F-35 picture or milling soldiers like the tunnel video. Seeing a soldier in active combat or a wounded person is rare.

There’s no shortage of real, horrifying footage from Gaza and other conflicts around the world. AI war spam, however, is almost always bloodless. A year ago, the AI-generated image “All Eyes on Raffah” garnered tens of millions of views. It was created by a Facebook group with the goal of “Making AI prosper.”

This week we start with Joseph’s article about the U.S’s major airlines selling customers’ flight information to Customs and Border Protection and then telling the agency to not reveal where the data came from. After the break, Emanuel tells us how AI scraping bots are breaking open libraries, archives, and museums. In the subscribers-only section, Jason explains the casual surveillance relationship between ICE and local cops, according to emails he got.

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• Airlines Don't Want You to Know They Sold Your Flight Data to DHS
• AI Scraping Bots Are Breaking Open Libraries, Archives, and Museums
• Emails Reveal the Casual Surveillance Alliance Between ICE and Local Police

Dans sa dernière newsletter, Algorithm Watch revient sur une étude danoise qui a observé les effets des chatbots sur le travail auprès de 25 000 travailleurs provenant de 11 professions différentes où des chatbots sont couramment utilisés (développeurs, journalistes, professionnels RH, enseignants…). Si ces travailleurs ont noté que travailler avec les chatbots leur permettait de gagner du temps, d’améliorer la qualité de leur travail, le gain de temps s’est avéré modeste, représentant seulement 2,8% du total des heures de travail. La question des gains de productivité de l’IA générative dépend pour l’instant beaucoup des études réalisées, des tâches et des outils. Les gains de temps varient certes un peu selon les profils de postes (plus élevés pour les professions du marketing (6,8%) que pour les enseignants (0,2%)), mais ils restent bien modestes.”Sans flux de travail modifiés ni incitations supplémentaires, la plupart des effets positifs sont vains”. 

Algorithm Watch se demande si les chatbots ne sont pas des outils de travail improductifs. Il semblerait plutôt que, comme toute transformation, elle nécessite surtout des adaptations organisationnelles ad hoc pour en développer les effets.