Le modèle de langage à court terme qui m'excite le plus est l'utilisation d'interfaces spécialisées pour réaliser des simulations d'impact des politiques, avec de belles façons de visualiser les effets de second et de troisième ordre. J'imagine que les décideurs politiques auront bien sûr de mauvaises incitations à utiliser ces outils : "quelle est la politique la plus populaire qui m'enrichira le plus sans que cela soit trop évident ?" Mais c'est pourquoi ces mêmes outils devront être disponibles et utilisés par les citoyens/la société civile : "quels sont les impacts de cette politique proposée, existe-t-il de meilleures permutations ?" Ce qui va être intéressant, c'est que les gens ne seront pas d'accord avec les hypothèses sous-jacentes à certains raisonnements. Ainsi, les invites du système et le réglage fin seront une partie importante de l'équation, tout comme le débat à travers des agents. Et beaucoup de cela reflète déjà notre façon de faire (dans les démocraties) ; la différence est que le niveau de qualité est relevé, et le contrôle des motivations (instructions) peut être beaucoup plus transparent. En ce moment, l'analyse des politiques par des think tanks ou des cabinets de conseil est souvent une boîte noire : vous obtenez des conclusions, peut-être quelques données, mais la chaîne complète de raisonnement et les valeurs intégrées sont obscurcies. De plus, elles sont souvent de faible qualité. Avec les systèmes d'IA, vous pourriez obtenir quelque chose de plus proche de "montrez votre travail" au niveau fondamental. Cela ne résout pas les conflits et les désaccords, mais je pense que cela améliore considérablement nos mécanismes de résolution.