Ethan Mollick sur les quatre règles de la co-intelligence avec l’IA

Ethan Mollick est professeur agrégé à la Wharton School de l’Université de Pennsylvanie, où il étudie et enseigne l’innovation en entrepreneuriat et examine les effets de l’intelligence artificielle sur le travail et l’éducation. En plus de ses recherches et de son enseignement, Ethan dirige également Wharton Interactive, un effort visant à démocratiser l’éducation à l’aide de jeux, de simulations et d’IA. Avant de rejoindre le monde universitaire, Ethan a cofondé une start-up et conseille les entrepreneurs et autres dirigeants. Le dernier livre d’Ethan s’intitule Co-Intelligence : Living and Working with AI. Il est également l’auteur d’un blog populaire, OneUsefulThing, qui compte plus de 134 000 abonnés.

Dans une récente interview, Mollick a discuté de son expérience en entrepreneuriat et de sa transition vers le monde universitaire, des concepts les plus importants qui doivent être enseignés aux entrepreneurs et des quatre règles de co-intelligence de son nouveau livre Co-Intelligence : vivre et travailler avec l’IA. (Cette interview a été éditée pour des raisons de longueur et de clarté.)

Peter High: Vous enseignez l’entrepreneuriat, et êtes un ancien entrepreneur. Pourriez-vous parler de votre parcours entrepreneurial et de votre retour dans le monde universitaire par la suite ?

Ethan Mollick: Je suis devenu entrepreneur lors du premier boom d’Internet à la fin des années 90, début des années 2000. J’avais un brillant colocataire à l’université qui était un génie technologique et qui connaissait très bien une industrie, et il m’a amené à le rejoindre dans une startup, et nous avons créé le premier paywall au monde. Je me sens encore mal à ce sujet, j’ai l’impression que c’est ce que j’essaie de gagner en étant dans le milieu universitaire. Désolé, nous avons créé le paywall. J’étais la personne commerciale/marketing tournée vers l’extérieur et essayant de convaincre des entreprises vieilles de 500 ans qu’elles possédaient littéralement la presse originale de Gutenberg, qu’elles devraient aller en ligne et vendre leurs produits. C’était plutôt réussi, mais nous avons commis toutes les erreurs possibles.

Toutes les erreurs d’embauche que vous pouvez imaginer, toutes les erreurs de gestion que vous pouvez imaginer, l’équité, toutes sortes de choses, comme si nous avions réussi malgré nous. J’ai pensé, je dois trouver comment faire ça correctement. J’ai décidé d’aller faire un MBA au MIT, j’ai réalisé que personne ne savait vraiment grand-chose sur la façon de réussir en entrepreneuriat, puis j’ai décidé d’obtenir un doctorat et d’étudier ce genre de choses. C’est là que j’en suis et pourquoi j’étais intéressé.

Haut: Quelles sont les choses les plus importantes qui doivent être enseignées ou qui sont les plus utiles à apprendre dans un cadre comme le vôtre pour ceux qui aspirent à créer une entreprise ?

Mollick : Si nous partons simplement de là où les données soutiennent les choses, il y a trois ou quatre éléments clés qui peuvent définitivement être enseignés. Une chose clé qui peut être enseignée est d’apprendre aux gens à expérimenter de manière disciplinée en entrepreneuriat. C’est l’hypothèse. Vous émettez une hypothèse pertinente sur votre entreprise et vous effectuez des tests et soit vous pivotez, soit vous continuez. Cela s’avère vraiment important. Les personnes qui disciplinent les tests basés sur des hypothèses ont des revenus exponentiellement plus élevés que celles qui ne s’engagent pas dans ce processus.

La deuxième chose importante est qu’il y a beaucoup de choses qui font réellement une différence dans la façon dont vous présentez, comment vous expliquez, comment vous collectez des financements. Il y a là une complication. Beaucoup de gens considèrent l’augmentation du capital-risque comme une récompense, mais ce n’est pas le cas, c’est une méthode pour arriver à quelque chose avec un avantage et un désavantage.

Le troisième concerne les questions de gestion. L’embauche est extrêmement importante et beaucoup de gens ne savent pas comment embaucher ou comment faire fonctionner l’embauche, construisant une structure organisationnelle juste pour que vous puissiez dépasser 20 personnes là où votre niveau d’énergie individuel n’est plus suffisant pour couvrir une organisation entière. . Il y a tout un tas de choses autour du mentorat et du réseautage qui semblent toutes faire une grande différence. Enseigner des compétences relationnelles aide beaucoup.

Haut: Je souhaite entrer dans certains détails du livre Co-Intelligence : Living and Working with AI. Vous parlez de quatre règles de co-intelligence, et je voulais aborder chacune des quatre avec vous. La première est de toujours inviter l’intelligence artificielle à la table. Que veux-tu dire par là?

Mollick : L’IA a ce que nous appelons une frontière irrégulière. Cela signifie qu’il est bon pour certaines tâches et mauvais pour d’autres. Si vous demandez à l’IA de vous donner un résumé de 25 mots d’une page, vous pourriez obtenir 22 mots ou 28 mots ou un autre nombre parce que l’IA ne voit pas les mots comme nous, elle voit les jetons, qui sont des mots ou des mots. parties de mots. Un espace fait partie d’un jeton. L’IA pourrait mal interpréter les mots. Si vous lui demandez d’écrire un sonnet résumant l’œuvre, il vous fera un superbe sonnet. Comment pouvons-nous gérer un système qui peut écrire un sonnet incroyable, mais qui ne peut pas écrire 25 mots ?

L’idée est que si vous utilisez suffisamment l’IA, vous comprenez en quoi elle est bonne ou mauvaise, et cela vous permet de franchir cette frontière. Cela vous permet également de savoir quelle différence cela fait. Personne ne sait dans quelle mesure l’IA sera appliquée à l’auteur de Implementing World Class IT Strategy: How IT Can Drive Organizational Innovation. Personne ne le sait. Vous pouvez comprendre cela. Que sait-il que vous ne savez pas ? Que sais-tu que ce n’est pas le cas ? La seule façon de le faire est de l’apporter au podcast auquel vous venez et de voir comment il résume notre conversation, et de lui demander également de faire un travail de préparation pour le podcast et de le comparer à votre travail de préparation que vous feriez, et puis vous aider à rédiger votre prochain article ou information et vous aider dans la prochaine entreprise de conseil ou votre prochain discours. C’est ainsi que vous déterminez à quoi cela est bon ou mauvais.

Haut: Cela nous amène alors bien à la prochaine de vos règles pour la Co-Intelligence : être l’humain dans la boucle. Je pense que cela découle bien de ce que vous avez décrit, mais veuillez fournir quelques détails sur la meilleure façon d’être l’humain dans la boucle.

Mollick : C’est une idée pour les systèmes de contrôle que vous souhaitez qu’une personne impliquée dans le travail avec l’IA. C’est un problème car l’IA est assez solide. Dans nos études au Boston Consulting Group, nous avons constaté que l’IA opérait à bien des égards au huitième centile des consultants du BCG. Pas dans toutes les dimensions, mais dans de nombreuses dimensions. C’est dur. Ce sont des consultants d’élite. Lorsqu’ils venaient d’un endroit comme Wharton, nous étions hautement qualifiés. Vous devez réfléchir, en tant que personne, à ce que vous voulez faire ? À l’heure actuelle, la bonne nouvelle est que l’IA se situe au huitième centile des hautes performances, mais pas au centième.

Quel que soit le domaine dans lequel vous êtes probablement le meilleur au monde, vous faites probablement partie des 1 %, 5 %, 10 % des meilleurs, et c’est ce que vous aimez faire. L’IA ne sera pas meilleure que vous dans ce domaine, du moins pas pour le moment. Ce que cela vous donne, c’est cette opportunité de vous concentrer sur ce que vous faites bien et de laisser de côté ce que vous ne voulez pas faire. Être l’humain impliqué, c’est aussi savoir comment intégrer l’IA à votre prise de décision, mais comment vous concentrer sur ce que vous faites le mieux ?

Haut: Votre prochaine règle pour la Co-Intelligence est de traiter l’intelligence artificielle comme une personne, mais de lui dire de quel genre de personne il s’agit. Expliquez-le si vous le souhaitez.

Mollick : Vous faites faire des choses à l’IA en lui demandant, essentiellement en lui donnant une phrase, et elle complète automatiquement tout le reste par la suite. Les gens rendent cela très difficile. Il existe toutes sortes d’astuces et d’incitations. Je suis un très bon prompteur, comme vous faites toutes sortes de choses bizarres, mais la façon la plus simple de travailler avec l’IA est simplement de lui parler comme si c’était un être humain.

Traitez-le comme une personne. Même si ce n’est pas une personne. C’est pourquoi les managers sont souvent si doués pour travailler avec l’IA. Donnez-lui des instructions comme vous le feriez avec une personne, corrigez-le comme vous le feriez avec une personne, mais dites-lui également de quel genre de personne il s’agit. Vous êtes responsable marketing dans une entreprise informatique. Vous êtes un éditeur qui privilégie une écriture claire. Vous obtiendrez ainsi de meilleurs résultats.

Haut: La quatrième des quatre règles de la Co-Intelligence est de supposer qu’il s’agit de la pire IA que vous ayez jamais utilisée. Encore une fois, décrivez cela.

Mollick : Tout ce que vous utilisez actuellement est obsolète. Il y a de meilleures choses à former. L’une des choses fascinantes à propos de l’IA est que tous ces modèles sont publiés et ce sont toutes des sortes de chatbots. Leurs interfaces sont toutes légèrement cassées. Ils ne sont pas optimisés pour un travail particulier d’une manière ou d’une autre. Les gens pensent que l’histoire pourrait être : « Oh, peut-être que nous devons lancer une startup qui améliore les choses pour notre entreprise », ou quelque chose comme ça.

La raison pour laquelle cela se produit est que chaque laboratoire d’IA passe tout son temps à construire la prochaine génération d’IA, et dès que cela se sera stabilisé, ils y retourneront et trouveront comment la commercialiser davantage. Ils construisent tous de nouvelles choses. Quelles que soient, à votre avis, les limites des capacités de l’IA aujourd’hui, elles ne le seront pas dans un avenir proche. Tout ce que vous utilisez aujourd’hui est obsolète.

Peter High est président de Stratégie métisse, un cabinet de conseil en affaires et en informatique. Il a écrit trois livres à succès, dont son dernier Arriver à Nimble. Il modère également le Technovation série de podcasts et prend la parole lors de conférences à travers le monde. Suivez-le sur Twitter @PeterAHigh.