For its right wing adherents, the absence of humans is a feature, not a bug, of AI art. Where mechanically-produced art used to draw attention to its artificiality – think the mass-produced modernism of the Bauhaus (which the Nazis repressed and the AfD have condemned), or the music of Kraftwerk – AI art pretends to realism. It can produce art the way right wingers like it: Thomas Kinkade paintings, soulless Dreamworks 3D cartoons, depthless imagery that yields only the reading that its creator intended. And, vitally, it can do so without the need for artists.

Javier Milei, a prodigious user of AI-generated art, wants Argentinians to know that any of them could join the 265,000, mostly young people who have lost jobs as a result of the recession that he induced, to the rapturous praise of economic elites. He wants to signal that anyone can find themselves at the wrong end of his chainsaw, even if doing so means producing laughably bad graphics for the consumption of his 5.9 million deeply uncritical Instagram followers.

Quoi de plus neutre, dit-on, qu’un ordinateur ? Erreur : derrière leurs verdicts froids, algorithmes et automates encapsulent tous les biais des humains qui les conçoivent. Basée sur le modèle de l’individu calculateur, héritière d’une histoire tissée de choix idéologiques, l’intelligence artificielle est une machine politique. La mettre au service du bien commun implique d’abord de la déconstruire.

Imaginez un monde dans lequel, au moment même où une régulation du tabac était débattue au parlement européen, les plateaux télé, les radios et les journaux invitaient systématiquement le directeur de la recherche de Philip Morris, en le présentant comme un pionnier scientifique de la chimie des nouvelles générations de cigarettes. Omettant d’évoquer sa casquette industrielle et ses conflits d’intérêts, les journalistes le questionneraient sur l’avenir de la cigarette, les enjeux sur la compétitivité économique du pays et les régulations adéquates.

The MP3 format, once the gold standard for digital audio files, is now free. The licensing and patents on MP3 encoders have expired, meaning you can now include them in your applications without paying royalties. For software developers and audio enthusiasts, this might seem like a big deal. But, surprisingly, almost no one noticed. Why? Because the world of technology has changed so drastically that MP3's significance has faded into the background.

Meta's Llama fails this standard by withholding critical components like training data and methodology, and by limiting transparency and community modification. 

Meta's Llama models also impose licensing restrictions on its users. For example, if you have an extremely successful AI program that uses Llama code, you'll have to pay Meta to use it. That's not open source. Period.

« Comme l’a noté la linguiste Emily M. Bender, les enseignants ne demandent pas aux étudiants d’écrire des essais parce que le monde a besoin de plus d’essais d’étudiants. Le but de la rédaction d’essais est de renforcer les capacités de réflexion critique des étudiants. De la même manière que soulever des poids est utile quel que soit le sport pratiqué par un athlète, écrire des essais développe les compétences nécessaires pour tout emploi qu’un étudiant obtiendra probablement. Utiliser ChatGPT pour terminer ses devoirs, c’est comme amener un chariot élévateur dans la salle de musculation : vous n’améliorerez jamais votre forme cognitive de cette façon. Toute écriture n’a pas besoin d’être créative, sincère ou même particulièrement bonne ; parfois, elle doit simplement exister. Une telle écriture peut soutenir d’autres objectifs, comme attirer des vues pour la publicité ou satisfaire aux exigences bureaucratiques. Lorsque des personnes sont obligées de produire un tel texte, nous pouvons difficilement leur reprocher d’utiliser tous les outils disponibles pour accélérer le processus. Mais le monde se porte-t-il mieux avec plus de documents sur lesquels un effort minimal a été consacré ? Il serait irréaliste de prétendre que si nous refusons d’utiliser de grands modèles de langage, les exigences de création de textes de mauvaise qualité disparaîtront. Cependant, je pense qu’il est inévitable que plus nous utiliserons de grands modèles de langage pour répondre à ces exigences, plus ces exigences finiront par devenir importantes. Nous entrons dans une ère où quelqu’un pourrait utiliser un modèle de langage volumineux pour générer un document à partir d’une liste à puces, et l’envoyer à une personne qui utilisera un modèle de langage volumineux pour condenser ce document en une liste à puces. Quelqu’un peut-il sérieusement affirmer qu’il s’agit d’une amélioration ? »

[...] hallucination refers to the mysterious capacity of the human brain to perceive phenomena that are not present, at least not in conventional, materialist terms. By appropriating a word commonly used in psychology, psychedelics and various forms of mysticism, AI’s boosters, while acknowledging the fallibility of their machines, are simultaneously feeding the sector’s most cherished mythology: that by building these large language models, and training them on everything that we humans have written, said and represented visually, they are in the process of birthing an animate intelligence on the cusp of sparking an evolutionary leap for our species.

À l’inverse des plateformes centralisées telles que Facebook ou X, qui reposent sur des infrastructures et des algorithmes contrôlés par des entreprises privées, le fédiverse fonctionne grâce à une multitude de serveurs indépendants (également appelés instances), gérés par des individus ou des collectifs. Ces instances communiquent via des protocoles ouverts, comme ActivityPub, le plus utilisé. Standardisé par le World Wide Web Consortium (W3C), il permet aux usagers d’interagir tout en conservant la liberté de choisir leur serveur et d’en changer.

“The observed ideological shifts raise important ethical concerns, particularly regarding the potential for algorithmic biases to disproportionately affect certain user groups,” the study authors wrote. “These biases could lead to skewed information delivery, further exacerbating social divisions, or creating echo chambers that reinforce existing beliefs.”