En Europe on ne connait pas très bien Clear Secure, l’entreprise américaine de gestion d’identité, qui permet à ses 27 millions de clients de ne pas faire la queue à l’aéroport pour les contrôles d’identité, pas plus qu’à l’entrée des stades. Mais la plateforme d’identification sans friction veut désormais s’étendre bien au-delà, rapporte la Technology Review. Sa PDG, Caryn Seidman Becker a déclaré que Clear avait pour objectif de n’être rien de moins que la « plateforme d’identité universelle » du monde physique, une sorte de compte Google pour la vie réelle. Pour elle, « la biométrie n’est pas le produit… c’est une fonctionnalité ». Mais cette désintermédiation de l’identité par une entreprise privée pose d’innombrables problèmes. D’abord, l’entreprise n’est pas sans avoir connu des défaillances. Une enquête de l’autorité des transports suite à plusieurs incidents a montré par exemple « près de 50 000 photos utilisées par Clear pour inscrire des clients ont été signalées comme non concordantes par le logiciel de reconnaissance faciale de l’entreprise ». Ensuite, Clear a plusieurs fois exploité ses données sans le consentement de ses clients. Enfin, l’entreprise a connu plein de problèmes de vérification d’identité défaillante. Reste que Clear fait partie des entreprises qui pousse à l’intégration de la biométrie partout où elle est possible, comme une commodité, alors que les contrôle d’identité ont tendance à s’étendre à de plus en plus de lieux. Clear participe activement à la normalisation et à l’extension de la surveillance. Enfin, le risque est grand que Clear devienne un système de reconnaissance VIP, une surveillance de luxe, pour ceux qui peuvent se payer l’abonnement. D’ailleurs ses clients commencent à se plaindre d’être parfois trop nombreux et de devoir attendre dans les coupe-files.

TechTonic Justice est une nouvelle initiative américaine pour combattre l’injustice algorithmique. Leur premier rapport explique que les personnes à faible revenu subissent plus que les autres des décisions basées sur l’IA et voient un aspect fondamental de leur vie décidée par l’IA. Pour eux, l’IA est déjà inéluctable. Elle restreint les opportunités des personnes à faible revenu dans tous les aspects fondamentaux de la vie : à la maison, au travail, à l’école, dans les bureaux gouvernementaux et au sein des familles… Aux Etats-Unis, ce sont « 92 millions de personnes à faible revenus qui ont un aspect fondamental de leur vie déterminé par l’IA ».

L’association, a été fondée par Kevin De Liban, qui l’a créé après avoir travaillé pendant 12 ans à l’assistance légale de l’Arkansas, où il a représenté des clients handicapés qui ont poursuivi le Département des services sociaux de l’État pour avoir réduit leurs services de soins à domicile en raison d’un système informatisé défectueux. « Le problème n’est pas que l’automatisation soit intrinsèquement mauvaise, a déclaré De Liban. Le problème est que les systèmes sont trop souvent conçus pour privilégier la réduction des prestations sociales plutôt que de garantir que les personnes puissent y accéder. Et ils sont utilisés comme un substitut moins coûteux à un examen plus minutieux et mené par des humains », rapporte le Washington Post. « Tous ces outils de prise de décision basés sur l’IA, finissent par éliminer des personnes qui devraient être éligibles aux programmes d’aides sociales ».

A quoi sert l’innovation si elle ne fonctionne pas pour tout le monde ? interrogent, dans un essai provocateur, Rachel Coldicutt et Matt Dowse. La politique d’innovation au Royaume-Uni (mais c’est également le cas bien au-delà) se concentre sur deux priorités que sont la croissance des entreprises et l’amélioration de la recherche. Des perspectives qui négligent le monde réel de l’innovation, celle qui se déploie au quotidien, alimentée par l’ingéniosité, l’expérimentation et l’adaptation des technologies existantes. Pourtant, l’innovation communautaire a un impact plus local, une application plus disparate et une intention plus régénératrice que de nombreuses grandes technologies et percées primées – ce qui signifie qu’elle est également plus difficile à classer dans des tableaux ou à traduire en gros titres accrocheurs. En tant que telle, elle est moins visible pour les décideurs politiques. 

« Pourtant, l’innovation communautaire – qui permet la résolution de problèmes contextuels, le développement d’infrastructures sociales et la création de biens communs de la connaissance – se produit partout au Royaume-Uni, souvent avec peu ou pas de soutien. Nous pensons que soutenir et encourager l’innovation locale et indépendante est essentiel pour relancer l’économie de l’innovation au Royaume-Uni de manière à ce qu’elle profite à davantage de personnes à travers le pays. Cela permettra de développer des compétences, des capacités et des équipements locaux qui ne dépendent pas d’un petit nombre d’entreprises de la Silicon Valley, de construire une infrastructure sociale solide et de créer de nouvelles opportunités pour davantage de personnes, dans davantage d’endroits – en fin de compte, de construire une économie de l’innovation plus diversifiée avec des niveaux plus élevés d’avantages publics et de participation ».

Changer d’échelle

Les technologies à plus petite échelle sont pourtant un élément essentiel de la résilience à long terme, en particulier dans le contexte de l’urgence climatique.

« Plutôt que de faire profiter un petit groupe d’innovateurs appartenant à l’élite sociale, une économie de l’innovation véritablement moderne doit chercher à créer des opportunités plus plurielles et équitables, accessibles au-delà des grandes institutions de recherche et des grandes entreprises technologiques, qui privilégient la régénération plutôt que l’extraction, et qui élèvent et autonomisent les personnes et les communautés dans leur diversité ». 

Petite dans ce cas ne signifie pas un manque d’ambition. Des technologies à plus petites échelles signifient des technologies peu concentrées et plurielles, c’est-à-dire des technologies qui puissent apporter une alternative à la nature intensive en ressources des technologies modernes à grande échelle. La question écologique rend ce changement d’échelle urgent, et il est probable qu’un passage à des approches informatiques à plus petite échelle et plus distribuées deviendra un impératif au cours de la prochaine décennie. C’est particulièrement vrai des technologies d’IA, comme le rappelaient récemment Gael Varoquaux, Alexandra Sasha Luccioni et Meredith Whittaker dans un article, soulignant que l’IA a développé un « goût malsain pour l’échelle », excluant structurellement les petits acteurs. Nous devons œuvrer à ce que le passage à grande échelle ne soit pas la solution universelle à tous les problèmes et nous concentrer plutôt sur des modèles qui peuvent être exécutés sur du matériel largement disponible, à des coûts modérés. « Cela permettra à davantage d’acteurs de façonner la manière dont les systèmes d’IA sont créés et utilisés, offrant une valeur plus immédiate dans des applications allant de la santé aux services aux entreprises, tout en permettant une pratique plus démocratique de l’IA ».  

Pour y parvenir, estiment Coldicutt et Dowse, il est nécessaire d’opter pour un changement de culture et un changement de discours, afin que l’innovation à petite échelle et à long terme qui construit l’infrastructure sociale, cultive les compétences et autonomise les personnes et les communautés puisse être célébrée, recevoir des investissements et jouer un rôle actif. Les deux auteurs estiment que pour cela, il faut modifier l’investissement technologique, pour donner la priorité aux rendements sociaux à long terme plutôt qu’aux profits à court terme. Qu’il faut produire des infrastructures pour favoriser les investissements à long terme en faveur de sociétés équitables, plutôt que de soutenir les rendements d’un petit nombre d’entreprises et d’investisseurs de la Silicon Valley. Cela nécessite également de réfléchir à adapter nos modalités d’organisation pour faciliter cette autre économie de l’innovation. « Faisons en sorte que la technologie fonctionne pour 8 milliards de personnes et non pour 8 milliardaires ». 

Des technologies pour tous dans une économie du soin

L’enjeu est de favoriser des technologies qui améliorent la qualité de vie, la santé, le bien être, le travail, les loisirs, les relations sociales et les opportunités économiques pour tous, partout. Nous devons passer d’une innovation top-down à une innovation communautaire, comme le propose Careful Trouble, l’initiative que Coldicutt a lancé, à la fois cabinet de conseil et entreprise sociale communautaire – rappelons que Rachel Coldicutt a été longtemps l’animatrice de DotEveryone, le think tank britannique dédié au développement de technologies responsables, dont les activités ont été continuées par l’Ada Lovelace Institute et l’Open Data institute. Carfeul Trouble vient soutenir des personnes et des communautés qui gèrent des coopératives d’énergie responsables, des collectifs de soins sociaux, des pubs et des bibliothèques communautaires, des studios de technologie et des centres artistiques, des programmes de rénovation de logements et des entreprises de médias locaux. Autant d’exemples et d’initiatives qui servent à renforcer le réseau technologique communautaire et qui montrent que les technologies peuvent être utilisées pour renforcer les liens sociaux, la résilience et créer de la valeur économique de proximité, s’ils ne manquaient pas de soutiens et d’investissements (à New York également, Community Tech propose de reconstruire la technologie pour bâtir des communautés, en développant également une autre approche et un autre rapport à la technologie). 

Coldicutt et Dowse rappellent que la population reste pessimiste quant à l’impact actuel des technologies. Et elle a raison : les opportunités créées par l’innovation technologique, telle qu’on la pratique, ne sont pas réparties équitablement, bien au contraire. Pour résoudre ce problème, il est nécessaire de repenser les normes d’innovation, ce qui ne se fera pas simplement par des investissements accrus dans les grandes entreprises ou dans l’innovation de pointe. « Si l’on ne peut pas compter sur un petit nombre d’entreprises pour créer la prospérité pour tous, il faut alors promouvoir un autre modèle d’innovation », plus inclusif, défendent-ils. 

Bien sûr, il reste difficile de traduire la nécessité d’un pluralisme d’innovation en politique. Dans le domaine technologique, on considère que l’innovation ne se déroule que dans un contexte capitaliste, déconnecté des contextes sociaux, économiques et politiques où les technologies opèrent. Le passage à l’échelle et le rendement financier sont partout les principaux indicateurs de réussite et ne bénéficient qu’à un petit nombre d’initiatives. A l’inverse, les approches sociotechniques plus complexes reçoivent relativement peu de soutien, ce qui signifie qu’elles sont plus susceptibles de rester au stade pilote ou de démonstrateur, ou d’être reclassées comme des initiatives « Tech for Good » à faibles enjeux qui dépendent du financement caritatif. Mis en concurrence avec des investissements technologiques de plusieurs milliards visant à fournir des solutions universelles à grande échelle, l’innovation communautaire peut sembler pittoresque et quelque peu amateur, avec peu de portée ou d’impact ; cependant, cela est simplement dû au cadrage que nous portons sur l’innovation – « une grande partie de la vie réelle, en ligne et hors ligne, se déroule dans le plurivers des relations plutôt que dans des transactions ou des bilans d’entreprises, et les technologies que nous développons et utilisons devraient refléter et améliorer cela ».

Il n’existe pas de solution miracle, de modèle, de pilote ou d’innovation qui puisse résoudre les défis systémiques qui sont devant nous, rappellent les auteurs. Le changement de système nécessite de multiples innovations transformatrices à différents moments et niveaux.

Mais, fondamentalement, soutenir un modèle mixte d’innovation signifie s’éloigner d’une tendance à faire de gros paris sur une seule technologie ou un seul mécanisme réglementaire et s’engager à gérer une variété d’interventions à des vitesses et des rythmes différents, comme le disent l’ethnographe Vanessa Lefton et la designer Alex Fleming du Policy Lab. Pour Hilary Cottam, auteure de Radical Help (Virago, 2018), une société florissante ne peut pas être atteinte en maintenant une vision économique du monde figée et unique, expliquait-elle dans une tribune : « Nous avons besoin d’un code de conception – les valeurs et les paramètres qui permettent aux petites solutions à échelle humaine de se développer dans un cadre national. Il s’agit d’un processus d’élaboration des politiques qui repose sur une vision claire, des réseaux et des relations humaines. Il est à l’opposé du processus actuel d’élaboration des politiques de commandement et de contrôle industriel. Les paramètres définiront de nouvelles formes de mesures et de réglementation, au sein d’une culture dans laquelle nos relations les uns avec les autres sont ce qui compte le plus. Cela nécessite à son tour un nouveau cadre économique : une économie du soin.« 

Les technologies et l’innovation n’existent pas seulement comme des intensificateurs économiques. « Les interventions communautaires sont essentielles pour concevoir et créer des infrastructures qui reflètent notre vie réelle au-delà des exigences de la croissance économique ; pour réaliser le plein potentiel des initiatives existantes et cultiver les conditions nécessaires à un changement plus axé sur la communauté, l’innovation communautaire doit être visible, avec une place à la table des grandes entreprises, avec un investissement proportionnel et un soutien politique ».

Pour y parvenir, Coldicutt et Dowse proposent de rediriger une partie significative de l’investissement et du soutien politique vers ces autres formes d’innovation. « Une bonne croissance nécessite les bonnes conditions pour prendre racine. L’innovation communautaire est un excellent compost, mais elle a besoin de la lumière du soleil des investissements et d’une bonne politique pour s’épanouir et se développer. »

L’IA transforme la façon dont les robots apprennent à se déplacer et à naviguer dans les environnements. Ils acquièrent des compétences plus rapidement que jamais et s’adaptent d’une manière que l’on pensait auparavant impossible. Le Financial Times fait le point sur les progrès de l’IA robotique, celle qui comprend les lois de la physique pour travailler avec nous. Des robots qui tournent les pages d’un livre ou qui mettent des tee-shirts sur un cintre. L’article explique, très graphiquement, que la méthode utilisée pour que l’IA génère des images ou du texte, est désormais utilisée pour produire des actions. « Cela signifie que les robots peuvent apprendre une nouvelle tâche, comme utiliser un marteau ou tourner une vis, puis l’appliquer dans différents contextes ». Le problème pour l’instant reste encore de passer d’une tâche à l’autre, mais pour cela l’espoir consiste à construire des Large Action Models, c’est-à-dire de très grands modèles d’actions et de produire les données pour y parvenir.

De là à avoir des robots domestiques capables d’évoluer dans nos environnements complexes, il y a encore quelques progrès à faire. Mais l’idée d’un robot capable de faire le ménage dans nos intérieurs semble plus près de se réaliser qu’hier.

L’effondrement de l’information a-t-il eu lieu ? En tout cas, la submersion des contenus par l’IA générative qu’annonçaient de nombreux médias au début de la campagne électorale américaine n’a semble-t-il pas eu lieu, ou pas comme on l’a escompté, explique Matteo Wong pour The Atlantic. C’est ce qu’explique un trio de chercheurs de l’université de Purdue, Christina Walker, Daniel Schiff et Kaylyn Jackson Schiff, qui ont collecté les images et vidéos politiques générées par l’IA depuis juin 2023. Les contenus générés par l’IA durant la campagne électorale ont été nombreux, mais ils ont surtout été utilisés sous forme de satire ou de divertissement que comme outils de désinformation. Leur usage a été bien plus transparent qu’attendue. Les images étaient fausses mais ne faisaient pas semblant d’être vraies.

Reste qu’on mesure mal l’impact de ces partages, modèrent les chercheurs. « Ces images et vidéos générées par l’IA sont instantanément lisibles et ciblent explicitement le partage d’émotions plutôt que les informations (…). » Ces images ont peut-être finalement très bien accompagné la disparition des faits, du consensus et de la rationalité. Elles ont d’abord permis de faire primer l’émotion sur la rationalité dans un moment où la vérité était particulièrement malmenée… mais d’abord par les discours politiques eux-mêmes.

MAJ du 21/11/2024 : « L’IA semble avoir moins contribué à façonner la façon dont les gens ont voté et bien plus à éroder leur foi dans la réalité », rapporte le Washington Post. Elle a été plus utilisée pour consolider les croyances partisanes que pour influencer les mentalités, brouillant la réalité. Des chercheurs de l’Institute for Strategic Dialogue ont constaté que les utilisateurs croyaient plus souvent que le contenu authentique était généré par l’IA que l’inverse. Nous sommes bien plus dans une crise de la réalité que dans une crise de désinformation.

Le philosophe Rob Horning rapporte que des chercheurs de Google ont publié un article décrivant un projet de « Machines d’Habermas » – hommage au philosophe et à sa théorie de l’espace public – décrivant des machines permettant de faciliter la délibération démocratique. L’idée consiste à utiliser des IA génératives pour générer des déclarations de groupes à partir d’opinions individuelles, en maximisant l’approbation collective par itération successive. Le but : trouver des terrains d’entente sur des sujets clivants, avec une IA qui fonctionne comme un médiateur. 

Vers des machines pour délibérer à notre place

Dans leur expérimentation, les chercheurs rapportent que les participants ont préféré les déclarations générées par les IA à celle des humains. Pour Horning, cela signifie peut-être que les gens « sont plus susceptibles d’être d’accord avec une position lorsqu’il semble que personne ne la défende vraiment qu’avec une position articulée par une autre personne ». Effectivement, peut-être que le fait qu’elles soient artificielles et désincarnées peut aider, mais peut-être parce que formulées par la puissance des LLM, ces propositions peuvent sembler plus claires et neutres, comme le sont souvent les productions de l’IA générative, donc plus compréhensibles et séduisantes. Les chercheurs mettent en avant l’efficacité et la rapidité de leur solution, par rapport aux délibérations humaines, lentes et inefficaces – mais reconnaissent que les propositions et les synthèses faites par les outils nécessiteraient d’être vérifiées. 404 media rapportait il y a peu le développement d’une IA pour manipuler les réseaux sociaux permettant de cibler les messages selon les discours politiques des publics. Pas sûr effectivement qu’il y ait beaucoup de différence entre les machines d’Habermas de Google et ces outils de manipulation de l’opinion. 

Ces efforts à automatiser la sphère publique rappellent à Horning le livre de Hiroki Azuma, General Will 2.0 (2011) qui défendait justement l’utilisation de la surveillance à grande échelle pour calculer mathématiquement la volonté générale de la population et se passer de délibération. « Nous vivons à une époque où tout le monde est constamment dérangé par des « autres » avec lesquels il est impossible de trouver un compromis », expliquait Azuma, en boomer avant l’heure. Il suffit donc d’abandonner la présomption d’Habermas et d’Arendt selon laquelle la politique nécessite la construction d’un consensus par le biais de discussions… pour évacuer à la fois le compromis et les autres. D’où l’idée d’automatiser la politique en agrégeant les données, les comportements et en les transformant directement en décisions politiques. 

Rob Horning voit dans cette expérimentation un moyen de limiter la conflictualité et de lisser les opinions divergentes. Comme on le constate déjà avec les réseaux sociaux, l’idée est de remplacer une sphère publique par une architecture logicielle, et la communication interpersonnelle par un traitement de l’information déguisé en langage naturel, explique-t-il avec acuité. « Libérer l’homme de l’ordre des hommes (la communication) afin de lui permettre de vivre sur la base de l’ordre des choses (la volonté générale) seule », comme le prophétise Azuma, correspond parfaitement à l’idéologie ultra rationaliste de nombre de projets d’IA qui voient la communication comme un inconvénient et les rencontres interpersonnelles comme autant de désagréments à éviter. « Le fantasme est d’éliminer l’ordre des humains et de le remplacer par un ordre des choses » permettant de produire la gouvernance directement depuis les données. Les intentions doivent être extraites et les LLM – qui n’auraient aucune intentionnalité (ce qui n’est pas si sûr) – serviraient de format ou de langage permettant d’éviter l’intersubjectivité, de transformer et consolider les volontés, plus que de recueillir la volonté de chacun. Pour Horning, le risque est grand de ne considérer la conscience de chacun que comme un épiphénomène au profit de celle de la machine qui à terme pourrait seule produire la conscience de tous. Dans cette vision du monde, les données ne visent qu’à produire le contrôle social, qu’à produire une illusion d’action collective pour des personnes de plus en plus isolées les unes des autres, dépossédées de la conflictualité et de l’action collective. 

Mais les données ne parlent pas pour elles-mêmes, nous disait déjà danah boyd, qui dénonçait déjà le risque de leur politisation. La perspective que dessinent les ingénieurs de Google consiste à court-circuiter le processus démocratique lui-même. Leur proposition vise à réduire la politique en un simple processus d’optimisation et de résolution de problèmes. La médiation par la machine vise clairement à évacuer la conflictualité, au cœur de la politique. Elle permet d’améliorer le contrôle social, au détriment de l’action collective ou de l’engagement, puisque ceux-ci sont de fait évacués par le rejet du conflit. Une politique sans passion ni conviction, où les citoyens eux-mêmes sont finalement évacués. Seule la rétroaction attentionnelle vient forger les communautés politiques, consistant à soumettre ceux qui sont en désaccord aux opinions validées par les autres. La démocratie est réduite à une simple mécanique de décisions, sans plus aucune participation active. Pour les ingénieurs de Google, la délibération politique pourrait devenir une question où chacun prêche ses opinions dans une application et attend qu’un calculateur d’opinion décide de l’état de la sphère publique. Et le téléphone, à son tour, pourrait bombarder les utilisateurs de déclarations optimisées pour modérer et normaliser leurs opinions afin de lisser les dissensions à grande échelle. Bref, une sorte de délibération démocratique sous tutelle algorithmique. Un peu comme si notre avenir politique consistait à produire un Twitter sous LLM qui vous exposerait à ce que vous devez penser, sans même s’interroger sur toutes les défaillances et manipulations des amplifications qui y auraient cours. Une vision de la politique parfaitement glaçante et qui minimise toutes les manipulations possibles, comme nous ne cessons de les minimiser sur la façon dont les réseaux sociaux organisent le débat public. 

Dans le New Yorker, l’historienne Jill Lepore dresse un constat similaire sur la manière dont nos communications sont déjà façonnées par des procédures qui nous échappent. Depuis les années 60, la confiance dans les autorités n’a cessé de s’effondrer, explique-t-elle en se demandant en quoi cette chute de la confiance a été accélérée par les recommandations automatisées qui ont produit à la fois un électorat aliéné, polarisé et méfiant et des élus paralysés. Les campagnes politiques sont désormais entièrement produites depuis des éléments de marketing politique numérique. 

En septembre, le Stanford Digital Economy Lab a publié les Digitalist papers, une collection d’essais d’universitaires et surtout de dirigeants de la Tech qui avancent que l’IA pourrait sauver la démocratie américaine, rien de moins ! Heureusement, d’autres auteurs soutiennent l’exact inverse. Dans son livre Algorithms and the End of Politics (Bristol University Press, 2021), l’économiste Scott Timcke explique que la datafication favorise le néolibéralisme et renforce les inégalités. Dans Théorie politique de l’ère numérique (Cambridge University Press, 2023), le philosophe Mathias Risse explique que la démocratie nécessitera de faire des choix difficiles en matière de technologie. Or, pour l’instant, ces choix sont uniquement ceux d’entreprises. Pour Lepore, nous vivons désormais dans un « État artificiel », c’est-à-dire « une infrastructure de communication numérique utilisée par les stratèges politiques et les entreprises privées pour organiser et automatiser le discours politique ». 

Une société vulnérable à la subversion

La politique se réduit à la manipulation numérique d’algorithmes d’exploration de l’attention, la confiance dans le gouvernement à une architecture numérique appartenant aux entreprises et la citoyenneté à des engagements en ligne soigneusement testés et ciblés. « Au sein de l’État artificiel, presque tous les éléments de la vie démocratique américaine – la société civile, le gouvernement représentatif, la presse libre, la liberté d’expression et la foi dans les élections – sont vulnérables à la subversion », prévient Lepore. Au lieu de prendre des décisions par délibération démocratique, l’État artificiel propose des prédictions par le calcul, la capture de la sphère publique par le commerce basé sur les données et le remplacement des décisions des humains par celles des machines. Le problème, c’est qu’alors que les États démocratiques créent des citoyens, l’État artificiel crée des trolls, formule, cinglante, l’historienne en décrivant la lente montée des techniques de marketing numérique dans la politique comme dans le journalisme. 

À chaque étape de l’émergence de l’État artificiel, les leaders technologiques ont promis que les derniers outils seraient bons pour la démocratie… mais ce n’est pas ce qui s’est passé, notamment parce qu’aucun de ces outils ne sont démocratiques. Au contraire, le principal pouvoir de ces outils, de Facebook à X, est d’abord d’offrir aux entreprises un contrôle sans précédent de la parole, leur permettant de moduler tout ce à quoi l’usager accède. Dans l’État artificiel, l’essentiel des discours politiques sont le fait de bots. Et X semble notamment en avoir plus que jamais, malgré la promesse de Musk d’en débarrasser la plateforme. « L’État artificiel est l’élevage industriel de la vie publique, le tri et la segmentation, l’isolement et l’aliénation, la destruction de la communauté humaine. » Dans sa Théorie politique de l’ère numérique, Risse décrit et dénonce une démocratie qui fonctionnerait à l’échelle de la machine : les juges seraient remplacés par des algorithmes sophistiqués, les législateurs par des « systèmes de choix collectifs pilotés par l’IA ». Autant de perspectives qui répandent une forme de grande utopie démocratique de l’IA portée par des technoprophètes, complètement déconnectée des réalités démocratiques. Les Digitalist Papers reproduisent la même utopie, en prônant une démocratie des machines plutôt que le financement de l’éducation publique ou des instances de représentations. Dans les Digitalists Papers, seul le juriste Lawrence Lessig semble émettre une mise en garde, en annonçant que l’IA risque surtout d’aggraver un système politique déjà défaillant. 
La grande difficulté devant nous va consister à démanteler ces croyances conclut Lepore. D’autant que, comme le montre plusieurs années de problèmes politiques liés au numérique, le risque n’est pas que nous soyons submergés par le faux et la désinformation, mais que nous soyons rendus toujours plus impuissants. « L’objectif principal de la désinformation n’est pas de nous persuader que des choses fausses sont vraies. Elle vise à nous faire nous sentir impuissants », disait déjà Ethan Zuckerman. Dans une vie civique artificielle, la politique devient la seule affaire de ceux qui produisent l’artifice.