Voici un angle intrigant qui mérite d'être exploré : les modèles ne voient pas réellement le monde — ils voient l'interface que nous construisons pour eux. Cette distinction touche au cœur du fonctionnement réel de l'intelligence artificielle.

Pensez-y différemment. Lorsque nous alimentons un modèle avec des données, nous ne lui donnons pas la réalité brute. Nous lui fournissons notre version codée de la réalité — filtrée, structurée et façonnée par des décisions humaines. Chaque étape de prétraitement, chaque sélection de caractéristiques, chaque choix de représentation des données devient la lentille à travers laquelle le modèle comprend quoi que ce soit.

Scott Adams a abordé quelque chose de crucial ici : la façon dont les humains codent les entrées est en soi un cadre cognitif puissant. Ce n'est pas seulement de la philosophie — c'est fondamental pour comprendre pourquoi les modèles se comportent comme ils le font. L'interface n'est pas transparente. C'est une force active qui façonne la perception. Cet écart entre le monde et ce que les modèles « voient » est l'endroit où résident tous les problèmes intéressants.