Po-Shen Loh : Pourquoi les enfants doivent apprendre à évaluer, pas seulement à faire

Pourquoi apprendre à penser surpasse apprendre à exécuter

Po-Shen Loh n'est pas le prophète de malheur typique de l'IA. En tant que professeur de mathématiques à l'université Carnegie Mellon et ancien entraîneur national de l'équipe olympiade mathématique américaine (2013-2023), il a passé des décennies à observer des étudiants brillants réussir — et plus récemment, à regarder les systèmes d'IA les surpasser. Quand l'IA de Google a résolu 4 problèmes sur 6 à l'Olympiade mathématique internationale, des problèmes spécifiquement conçus pour être novateurs, Loh a pris note. "The International Math Olympiad has six questions and all six are very, very original... the artificial intelligence was able to come up with solutions to four out of six, which is more than I can do." (L'Olympiade mathématique internationale a six questions et toutes les six sont très, très originales... l'intelligence artificielle a pu trouver des solutions à quatre sur six, ce qui dépasse ma capacité.)

Sur le problème des devoirs : "Using AI to do your writing homework in school is like saying, 'I'm not going to run a mile for exercise. I'm going to drive my car one mile for exercise.' How much exercise you get? You get none." (Utiliser l'IA pour faire ses devoirs de rédaction à l'école, c'est comme dire : « Je ne vais pas courir un mile pour faire de l'exercice. Je vais conduire ma voiture un mile pour faire de l'exercice. » Combien d'exercice tu fais ? Zéro.) Loh soutient que la compétence fondamentale qui est perdue n'est pas la rédaction elle-même — c'est le raisonnement logique que la rédaction développe. L'IA s'appelle un Grand Modèle de Langage pour une raison. Si les enfants externalisent le langage aux machines, ils perdent le substrat pour une pensée claire.

Sur le changement de paradigme : "People used to go to school to learn how to do the homework and do the exams. Today, everyone needs to learn how to grade the homework." (Les gens avaient l'habitude d'aller à l'école pour apprendre à faire les devoirs et les examens. Aujourd'hui, tout le monde doit apprendre à évaluer les devoirs.) Ce cadre va au cœur de ce qui change quand l'IA peut exécuter la plupart des tâches. La compétence précieuse n'est pas de produire des réponses — c'est de les évaluer. Toute la philosophie éducative de Loh se concentre maintenant sur ceci : enseigner aux étudiants à générer des approches originales, puis à évaluer de manière critique ce qu'ils ont créé.

Sur pourquoi les humains doivent s'associer : "Soon, you're going to have to work together to survive. The only way to get other people to want to team up with you is for you to authentically and deeply be a person who is motivated by creating value in the other. If you are not that way, you are a bad partner and people will not want to go and team with you." (Bientôt, vous devrez travailler ensemble pour survivre. Le seul moyen de faire en sorte que les autres veuillent s'associer avec vous est d'être authentiquement et profondément une personne motivée par la création de valeur pour les autres. Si ce n'est pas le cas, vous êtes un mauvais partenaire et les gens ne voudront pas s'associer à vous.) Dans un monde où l'IA gère l'exécution, la valeur humaine provient de la collaboration, de l'empathie et de la capacité à enchanter les autres. L'archétype du « génie solitaire » devient obsolète.

Sur le piège de la préparation aux examens : Loh décrit l'« énorme industrie autour de la préparation aux tests et du bachotage » comme étant activement nuisible — non seulement inefficace, mais contre-productive pour développer la pensée flexible que l'IA ne peut pas reproduire. Quand les étudiants sont entraînés à reconnaître tous les types de problèmes possibles, ils perdent la chance de pratiquer l'invention. "But even worse, it takes away the student's chance to invent." (Mais pire encore, cela enlève à l'étudiant la chance d'inventer.)

Sur l'IA en tant qu'amplificateur de pensée : Loh lui-même utilise l'IA de manière extensive — mais d'une manière spécifique. Lors d'une visite à Nashville, il a utilisé l'IA pour rechercher la scène musicale locale, non pour un rapport, mais pour construire son propre modèle mental. "I wasn't using the AI to write the report for me. I was using AI to make myself better at that particular goal." (Je n'utilisais pas l'IA pour écrire le rapport à ma place. J'utilisais l'IA pour me rendre meilleur à cet objectif particulier.) C'est la relation saine : l'IA comme fournisseur de contexte, l'humain comme synthétiseur.

5 idées clés pour les parents et éducateurs à l'ère de l'IA

• La forme mentale nécessite un effort — Tout comme la forme physique exige un effort physique, les capacités cognitives exigent un effort cognitif ; externaliser la pensée à l'IA atrophie l'esprit
• La nouvelle compétence est l'évaluation — Le succès passe de la capacité à produire du travail à la capacité à évaluer la qualité du travail, à détecter les erreurs et à identifier quand les résultats de l'IA sont subtilement faux
• L'immunité à la tromperie exige du raisonnement — Les personnes qui ne peuvent pas penser indépendamment deviennent vulnérables à la manipulation ; l'IA aggrave cela en produisant un contenu « très convaincant, raisonnable » qui peut être biaisé ou incomplet
• L'empathie est une compétence de survie — Dans un monde d'automatisation de l'IA, la seule raison pour laquelle quelqu'un voudrait vous avoir dans son équipe est que vous créez de la valeur authentique pour les autres
• Les perspectives multiples sont essentielles — Loh regarde CNN et Fox News, accorde ses flux de réseaux sociaux aux points de vue opposés ; avec l'IA qui semble faisant autorité sur n'importe quel sujet, la triangulation des sources devient une infrastructure de pensée critique

Ce que cela signifie pour les organisations qui adoptent l'IA

Le message de Loh n'est pas anti-IA — il s'agit d'utiliser l'IA correctement. Les travailleurs qui prospèrent ne seront pas ceux qui externalisent toute la pensée à l'IA, mais ceux qui utilisent l'IA pour devenir de meilleurs penseurs. Cela a des implications pour la façon dont les entreprises devraient aborder la formation en IA : enseigner aux employés à évaluer la production de l'IA, pas seulement à la générer. L'avantage concurrentiel n'est pas d'avoir des outils d'IA — tout le monde en aura. C'est d'avoir des humains qui peuvent penser indépendamment assez pour attraper les erreurs de l'IA, synthétiser des idées nouvelles et collaborer authentiquement avec d'autres humains. Dans le cadre de Loh, les organisations qui gagnent sont celles qui cultivent des employés « réfléchis » qui considèrent l'IA comme une infrastructure cognitive, pas un remplacement cognitif.