Question 1
Jeremy Howard
x.com/jeremyphowardAI researcher and educator behind fast.ai who works to make AI accessible to more people and argues that openness protects against concentrated power.
Comment l’IA changera-t-elle le monde ?
Horizontalement : leur perspective Doom–Bloom telle qu’elle a été exprimée. Verticalement : ampleur de la transformation.
Doom–Bloom : 71 sur 100. Ampleur de la transformation : 51 sur 100. Plages d’interprétation : de 66 à 76 horizontalement, de 35 à 90 verticalement. Il s’agit de coordonnées d’interprétation, et non de probabilités d’événements.
≈4%
Déduit de leurs réponses simulées, et non d’un chiffre donné par ces personnes. Plage plausible : 2–8%.
Une hypothèse centrale
I think AI can be genuinely transformative, but its social impact will depend less on abstract capability forecasts than on who can understand, build, and control it.Réponse 1
Si cette hypothèse s’avérait différente, comment leur perspective changerait-elle ?
Une question non résolue
So my expectation is conditional rather than a numerical forecast: AI has enormous positive potential, but its actual impact will depend on openness, education, democratic participation, and practical safeguards against misuse and concentrated power.Réponse 2
Qu’est-ce qui les aiderait à distinguer les résultats plausibles ici ?
Ce qui pourrait faire changer d’avis
The biggest change would be compelling evidence that broadly accessible AI itself creates severe harms that cannot be mitigated through education, transparency, technical safeguards, or democratic governance.Réponse 3
Quels éléments probants seraient suffisants, et dans quelle direction feraient-ils évoluer leur point de vue ?
Plus de détails
Des bénéfices substantiels sont attendus, sous réserve de conditions importantes ou de limites dans leur répartition.
69 / 100
Plage d’interprétation de 67 à 67 sur l’échelle qualitative.
Des dommages gérables ou localisés sont attendus.
39 / 100
Plage d’interprétation de 33 à 67 sur l’échelle qualitative.
Les choix humains peuvent réorienter considérablement la trajectoire de l’IA.
76 / 100
Plage d’interprétation de 49 à 100 sur l’échelle qualitative.
Arrêter ou ralentir considérablement le développement d’IA plus performantes.
Position simulée : Poursuivre le développement dans le cadre des mesures de protection annoncées.
Accélérer le développement d’IA plus performantes.
Restreindre les usages de l’IA évoqués jusqu’à la mise en place préalable de mesures de protection ou d’une autorisation.
Position simulée : Autoriser les usages de l’IA évoqués avec des mesures ciblées de responsabilisation et de protection.
Réduire au minimum les restrictions sur les usages de l’IA évoqués.
Restreindre l’accès aux IA puissantes.
Autoriser l’accès sous réserve de restrictions liées aux capacités ou aux usages.
Position simulée : Privilégier un accès large ou ouvert aux IA puissantes.
Ces interprétations conservent les conditions énoncées. Les bénéfices et les dommages peuvent tous deux être substantiels. Les plages décrivent notre lecture de leurs réponses simulées, et non des intervalles de confiance statistiques.
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Évaluation simulée
Sources
Articles, entretiens et écrits utilisés pour ancrer cet utilisateur simulé dans les faits.
Author argues licensing and surveillance can concentrate power and calls for openness and consultation. Page displays July 10 despite the different date in its URL.

Coauthored library paper documents reducing practical barriers to deep learning.

Coauthored argument that misuse, inequality and concentrated power are more urgent than speculative rogue-AI extinction; favors concrete precaution and democratic participation rather than allowing industry to define the agenda.

Advocates incremental human–AI dialog and understanding over generating large programs blindly; explains democratization as both empowering users and resisting elite concentration.

Howard’s own introduction and remarks warn that excessive agent delegation erodes understanding and craftsmanship; he favors AI-assisted software mastery rather than measuring productivity by generated lines.

Explains applied R&D that iteratively converts AI breakthroughs into useful affordable products, with development needs shaping research and long-term social benefit.

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