L’IA vous rend ennuyeux

• Avec la montée du développement assisté par l’IA, on constate une baisse de la créativité et de la profondeur des projets
• Autrefois, les publications « Show HN » étaient un espace d’échange intellectuel avec des développeurs ayant longuement réfléchi à un problème, mais récemment, les projets générés par l’IA se multiplient et la densité des discussions diminue
• Les LLM (grands modèles de langage) gèrent très bien les entrées, mais manquent de capacité de pensée originale ; plus on s’y fie, plus les résultats deviennent superficiels
• Même le concept de « human-in-the-loop », selon lequel l’humain prend en charge la pensée de haut niveau, a ses limites ; au contraire, la pensée humaine devient plate comme une sortie d’IA
• Si le processus consistant à s’immerger dans un problème et à affiner soi-même sa pensée disparaît, la capacité même de pensée créative s’affaiblit, menant à une structure où l’IA rend les gens ennuyeux

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IA et affaiblissement de la créativité

• Depuis l’introduction de l’IA, sur les projets « Show HN », la quantité a augmenté mais la qualité a baissé
  • Beaucoup de projets sont créés sans réflexion approfondie sur l’espace du problème
  • Au final, ils offrent moins de matière à discussion et l’environnement devient moins propice à l’apprentissage ou à la découverte de nouvelles perspectives
• L’IA peut être utile comme outil, mais les problèmes apparaissent lorsqu’elle remplace la pensée créative
  • Les résultats générés par l’IA restent à un niveau d’idées superficielles
  • Le processus par lequel l’humain réfléchit et s’exprime par lui-même se réduit

Les problèmes structurels de la dépendance à l’IA

• Les LLM sont très faibles en pensée originale
  • Ils traitent très bien les entrées, mais ne créent pas de nouveaux concepts
  • Ainsi, confier sa réflexion à un LLM conduit à des résultats peu originaux
• L’approche consistant à dire que « l’humain se charge de la pensée de haut niveau » est elle aussi fondamentalement erronée
  • Les idées originales naissent précisément dans ce processus de pensée délégué
  • Plus l’humain travaille avec l’IA, plus sa pensée finit par ressembler aux sorties de l’IA

L’absence de pensée profonde

• L’être humain obtient des idées originales lorsqu’il s’immerge durablement dans un problème
  • Si l’IA pense à sa place, cette immersion n’a pas lieu
  • Au final, il ne reste que des idées peu profondes et superficielles
• Les idées s’affinent dans le processus d’expression
  • L’écriture ou l’enseignement sont un entraînement qui structure et clarifie la pensée
  • À l’inverse, un prompt d’IA est une pratique dépourvue de ce processus d’affinage de la pensée

Déclin des capacités de réflexion et de la créativité

• Saisir un prompt dans un modèle d’IA n’est pas un acte d’expression des idées
  • La sortie est temporaire et n’entraîne pas les muscles de la pensée
  • Comme « soulever des haltères avec une pelleteuse », un résultat obtenu sans effort ne développe pas la capacité de réflexion
• Remplacer la pensée par des GPU affaiblit la pensée humaine et constitue
  la cause profonde du fait que l’IA rend les gens ennuyeux

[mammal]

> La valeur de l’art réside non pas dans le résultat, mais dans l’intention
Même un simple dessin au crayon peut être plus émouvant qu’une image spectaculaire créée par IA s’il est sincère
Dire « c’est moi qui l’ai dessiné » contient une volonté et une histoire

Quand nous regardons une création, nous en formons naturellement une image mentale. En même temps, nous essayons aussi d’en déduire : « Avec quel état d’esprit et quelles pensées cette personne a-t-elle créé cela ? »

Les interminables exercices scolaires consistant à « identifier l’intention de l’auteur » servent au fond à développer ce genre de sensibilité.

Mais face à une œuvre produite par IA, ce n’est pas l’image d’une personne qui s’attaque longuement à un problème, réfléchit en profondeur ou traverse des tâtonnements qui nous vient d’abord à l’esprit ; on imagine plutôt quelqu’un devant son écran, lançant des prompts comme sur une machine à sous : « améliore ceci », « corrige cela », « ajoute X ».

C’est peut-être pour cela que, face à des créations issues de l’IA, le récit et la tension apportés par le processus sont plus faibles, et que cela paraît moins intéressant.

[GN⁺]

Avis sur Hacker News

• Les gens disent parfois : « Je n’ai pas envie de lire quelque chose que son auteur n’avait même pas envie d’écrire lui-même », et je trouve que ça vise juste.
  L’écriture et la programmation sont toutes deux des façons de résoudre des problèmes avec du texte, et quand c’est bien fait, d’autres experts peuvent en apprécier la structure et l’orientation.
  L’IA produit rapidement des résultats fonctionnels, mais elle manque d’élégance et de créativité.
  Elle est utile pour réduire le boilerplate répétitif, mais n’aide pas sur les aspects vraiment innovants.

  • La différence entre le code et le texte, c’est que le code a une capacité d’exécution.
    Peu importe qui l’a écrit : si ça fonctionne bien, j’utiliserai volontiers même du code généré par l’IA.
    Il existe aussi beaucoup d’outils qui ne sont pas open source, et sans voir leur code, on ne sait pas s’il est élégant ou non ; au final, ce qui compte, c’est qu’il fonctionne.
  • J’ai aussi vu des gens, dans des fils d’e-mails, s’échanger de longs messages générés par des LLM.
    On dirait qu’à ce stade, plus personne ne lit ni ne réfléchit vraiment au contenu.
  • Une version courte de « Je n’ai pas envie de lire quelque chose que son auteur n’avait même pas envie d’écrire lui-même » serait : « ai;dr ».
  • J’ai l’impression que l’IA n’a pas créé un nouveau problème, mais qu’elle a surtout aggravé un problème existant.
    Il y a toujours eu beaucoup de contenu superficiel, mais les textes écrits avec sincérité et profondeur restent rares.
    Pour la musique aussi, celle générée par l’IA risque de tomber dans une vallée de l’étrange : « bizarrement meilleure, mais moins humaine ».
    Comme avec les DJ, ce qui compte plus que la technique, c’est le goût et la sensibilité.
  • En ce moment, il y a beaucoup de publications dont on dirait que même leur auteur ne les a pas relues.
    Le minimum serait au moins de relire ce qu’on a soi-même écrit.

• Autrefois, Show HN était un endroit où l’on pouvait discuter avec quelqu’un qui avait réfléchi longtemps à un problème.
  Aujourd’hui, c’est saturé de « solutions faites avec l’IA en une journée », et voir des experts répondre « personne n’a besoin de ça » me procure à la fois un peu de satisfaction et de culpabilité.

  • En pratique, au lieu de réagir directement au produit, les experts laissent souvent surtout des commentaires méta sur le fait que Show HN est envahi par les projets IA.
  • À l’inverse, j’ai aussi l’impression que grâce à l’IA, on peut sauter le travail d’infrastructure initial et se concentrer sur des problèmes plus intéressants.

• Je suis moi-même en train de faire un projet de « vibe coding », et paradoxalement, je réfléchis plus en profondeur qu’avant pendant le développement.
  Comme l’IA prend en charge les problèmes répétitifs, je peux me concentrer sur la vision d’ensemble, comme les objectifs ou l’UX.

  • Grâce à l’IA, j’ai la liberté d’explorer de nouvelles idées aussi bien dans l’implémentation que dans le design.
  • Cela dit, l’essence de « Show HN », c’était de montrer quelque chose qu’on avait soi-même construit.
    Avec l’IA, la barrière à l’entrée a disparu, et le signal d’effort n’est plus visible.
    Du coup, Show HN risque de devenir une sorte de Product Hunt.
  • Moi aussi, j’ai pu automatiser avec l’IA des tâches de build répétitives pour me concentrer sur de vrais projets.
    Ça m’a permis de ressentir la satisfaction d’avoir terminé.
  • Certaines personnes projettent un sens éthique excessif dans le fait d’écrire du code.
    L’ambiance anti-LLM sur HN ressemble parfois à une affaire d’ego.
  • Mais la valeur de Show HN n’a jamais été « ce que l’IA peut faire à votre place » ; elle résidait dans les traces visibles d’un effort réellement fourni.

• Grâce à l’IA, ma vie est devenue bien plus libre, et je peux me concentrer sur les choses vraiment importantes, comme la famille.

• Dans l’art aussi, l’automatisation a toujours existé.
  On n’a pas besoin de contrôler chaque poil du pinceau pour faire apparaître une texture d’ensemble : le hasard et l’intention coexistent.
  Pourtant, aujourd’hui, même quand le résultat est bon, il y a une tendance à le dévaluer simplement parce que « c’est fait par l’IA ».
  Au final, les créateurs finissent par cacher leur processus, et le public, sans connaître la vérité, se met à vénérer un « art mystérieux ».

  • La valeur de l’art réside dans l’intention, pas dans le résultat brut.
    Même un simple dessin au crayon, s’il est sincère, peut émouvoir davantage qu’une image spectaculaire générée par l’IA.
    Dire « c’est moi qui l’ai dessiné » contient une volonté et une histoire.
  • Mais certaines œuvres portent en elles des récits humains de souffrance et de perte qu’un LLM ne pourra jamais remplacer.
    Une IA sans expérience humaine réelle ne peut pas transmettre ce type d’émotion.
  • L’art consiste à transmettre des émotions et des expériences humaines.
    Une image produite par l’IA n’est qu’un résultat où du bruit a été rempli.
    À choisir, je préférerais encore voir le prompt.
  • L’art comporte beaucoup de reproduction et de hasard, mais ce qui compte, ce sont les traces d’une expérience vécue.
    Une photo prise après être allé soi-même jusqu’à un arbre porte en elle ce trajet.
    En revanche, le résultat d’un simple « fais-moi du free jazz » n’a rien de cette charge émotionnelle.
  • Le débat sur le « gatekeeping » brouille le fond du sujet.
    Si les gens critiquent, c’est parce que le résultat n’est pas bon.
    Si un LLM produisait vraiment quelque chose de précieux, tout le monde le reconnaîtrait.

• D’après mon expérience, une documentation générée par un LLM est pire que pas de documentation du tout.
  On voit de plus en plus de boucles absurdes où la personne A étire deux phrases en dix paragraphes, puis la personne B les résume à nouveau.

  • Ce qui relevait autrefois de la blague est maintenant devenu réel.
    C’est comme compresser des données, les regonfler, puis les recompresser : le comble de l’inefficacité.
  • En réalité, les humains lisent déjà mal les documents.
    Du coup, les documents générés par des LLM deviennent des documents écrits pour être lus par des LLM.
  • Dans notre équipe aussi, on en est arrivés à la conclusion suivante : « Si l’IA produit la documentation et que les autres la lisent aussi avec de l’IA, à quoi bon ? »
  • Un manager a même envoyé du code généré par un LLM, et moi, je n’ai lu que le résumé de Claude.
    Sauf que ce code mettait des identifiants MFA sur le serveur, donc l’approche était complètement erronée.

• Ce qui rendait Show HN intéressant, ce n’était pas seulement l’idée, mais aussi la compétence technique démontrée par une implémentation réelle.
  En raccourcissant ce processus, l’IA donne l’impression de faire disparaître une sorte de rite de passage.
  En écriture, je ne laisse jamais tel quel un texte généré par un LLM.

  • Le « gatekeeping » n’est pas forcément mauvais ; c’est un mécanisme qui protège les standards d’une communauté.
    Si n’importe qui peut entrer et publier n’importe quoi, une communauté devient très vite une décharge.
  • Les LLM ont fait sauter les anciens filtres, mais au final, de nouveaux systèmes de signalement émergent.
    C’est aussi pour ça qu’on voit se multiplier les communautés fermées ou payantes.
  • La plupart des idées ne sont pas intéressantes.
    Ce qui compte, c’est la nouveauté et l’efficacité de l’implémentation, et l’IA reste faible sur ce point.
  • Traverser un processus difficile est un signal de sincérité.
    Il est naturel d’être davantage attiré par un résultat qui porte les traces d’un vrai effort.
  • Les expériences apprises dans la douleur ne sont pas qu’une souffrance gratuite, ce sont aussi des apprentissages précieux.

• La question la plus intéressante est peut-être : « Est-ce que l’IA rend les gens superficiels, ou est-ce que les gens déjà superficiels se mettent juste à utiliser l’IA plus vite ? »

  • L’IA transforme soudain les gens qui n’ont “que des idées” en “builders”.
    Mais ils se rendent vite compte que les idées étaient en fait la partie facile.
  • Comme l’argent peut rendre les riches stupides, l’IA peut aussi rendre les gens stupides encore plus stupides.

• Ce n’est pas l’IA qui rend les gens ennuyeux, ce sont les gens ennuyeux qui utilisent l’IA de façon ennuyeuse.
  Les gens intéressants font des choses intéressantes avec l’IA.
  L’IA n’est qu’un outil.
  Dire qu’« une voiture pousse les gens à écraser les autres » n’a pas de sens : le problème n’est pas l’outil.

  • Mais utiliser le mauvais outil peut tourner à la catastrophe.
    Comme construire une maison avec des pierres, utiliser l’IA à contresens peut être dangereux.

• J’entretiens moi aussi une relation d’amour-haine avec l’IA, mais je continue à la trouver utile.
  J’utilise Perplexity AI à la place d’un moteur de recherche, parce que la recherche classique est devenue vraiment médiocre.
  Grâce à l’IA, mon hobby de homelab est devenu plus amusant, et je continue à apprendre de nouveaux sujets.
  L’IA est comme l’argent : c’est un outil qui amplifie la nature profonde des gens.
  En fin de compte, ce qui rend les choses ennuyeuses, ce n’est pas l’IA, mais l’attitude de l’utilisateur.