Rethinking learning for the AI era

Jovan Kurbalija soutient que l'humanité a toujours appris selon deux méthodes fondamentales : le compagnonnage (apprendre en observant un maître) et la narration (transmettre le savoir par le récit). Il affirme que tout, de la Grande Muraille de Chine aux pyramides, a été construit par compagnonnage, tandis que la narration englobe tout, des contes au coin du feu aux dissertations académiques. L'IA menace désormais la méthode narrative en facilitant la génération de textes et de récits sans véritable engagement.

Kurbalija a illustré le compagnonnage en évoquant la manière dont de grandes réalisations historiques, telles que la Grande Muraille de Chine et les pyramides, ont été construites par des personnes observant leurs maîtres , et a noté que Diplo pratique le « compagnonnage par l'IA », où les participants apprennent l'IA en développant des outils d'IA . Il a décrit la narration comme allant du récit autour d'un feu à la rédaction d'un mémoire de master ou d'un article académique , et a observé que des outils d'IA comme DeepSeek et ChatGPT permettent désormais aux étudiants de rédiger des dissertations en une nuit sans effort réel .

Kurbalija soutient que les systèmes éducatifs doivent reconnaître la réalité selon laquelle les étudiants utiliseront tous les outils à leur disposition, y compris l'IA, plutôt que de faire semblant que ces outils n'existent pas. Il affirme qu'une pédagogie déconnectée du comportement humain naturel est inefficace. Cela signifie que les éducateurs doivent repenser l'apprentissage plutôt que de simplement interdire l'usage de l'IA.

Il a pris l'exemple d'un étudiant qui a fait la fête jusqu'à minuit et doit rendre un devoir le lendemain - bien sûr, il utilisera DeepSeek ou ChatGPT pour rédiger sa dissertation . Il a déclaré sans détour que « si la pédagogie n'est pas associée au comportement de bon sens des gens, elle n'est pas bonne » .

Kurbalija exprime sa préoccupation face au fait que les universités, à l'image de Stanford, sont de plus en plus dominées par une culture startup axée sur les chatbots d'IA et les projets commerciaux, au détriment de la réflexion profonde et du questionnement intellectuel. Il soutient que la véritable vocation de l'université est d'offrir du temps libre et une communauté de personnes partageant les mêmes idées pour penser et remettre en question ses propres pensées. Ce glissement culturel représente un éloignement préoccupant de la mission fondatrice de l'enseignement supérieur.

En réponse au témoignage de Student 2 sur Stanford, Kurbalija a déclaré que « l'université est un endroit où l'on passe du temps libre... pour penser, réfléchir, prendre du recul, côtoyer des personnes partageant les mêmes idées, s'engager, questionner ses propres pensées » . Il a noté qu'il était « très préoccupant que Stanford University soit animée par cette obsession des startups, plutôt que par la réflexion des individus » , et a reconnu que ce problème n'est « pas uniquement... un exemple propre à Stanford, mais qu'il est généralisé » .

Kurbalija soutient que l'une des contributions les plus précieuses de l'IA est qu'elle tend un miroir à l'humanité, nous forçant à nous confronter à ce que nous sommes véritablement. S'appuyant sur l'encyclique Laudate Deum (Humanitas) du pape François, il affirme que les êtres humains ont le droit d'être imparfaits et ne devraient pas être optimisés par la technologie. Notre imperfection, suggère-t-il, est la source de notre finalité ultime et de la beauté de la vie.

Kurbalija a cité l'encyclique du pape François, en paraphrasant son message comme une invitation à « redescendre sur terre, nous avons réfléchi pendant 20 siècles, ne soyons pas trop enthousiastes face à la technologie » , et a mis en avant l'argument du pape selon lequel « nous avons le droit d'être imparfaits et c'est dans notre imperfection que résident notre finalité ultime et la beauté de la vie » . Il a noté que ce message résonne dans toutes les traditions de pensée et religieuses, de l'Asie à l'Afrique en passant par l'Amérique latine .

Kurbalija soutient que chaque civilisation a développé sa propre tradition philosophique pour réfléchir à la condition humaine, et que ces traditions restent profondément pertinentes à l'ère de l'IA. Il évoque le concept d'« Esprit Tech » — l'esprit intellectuel d'un lieu — comme quelque chose qui peut être puisé dans n'importe quelle culture, qu'il s'agisse des penseurs des Lumières de Genève, de Confucius et Lao Tseu en Chine, ou de la philosophie Ubuntu en Afrique. Ces traditions offrent des cadres durables pour comprendre le sens, la dignité et une vie épanouie.

Kurbalija a décrit le concept d'« Esprit Tech de Genève », en faisant référence à des philosophes tels que Borges, Calvin, Rousseau, Voltaire, Piaget et Bonnet , et a noté que la Chine possède son propre équivalent en la personne de Confucius et Lao Tseu, en évoquant une visite philosophique en Chine au cours de laquelle des collègues ont discuté de leur héritage . Il a également cité la civilisation africaine Ubuntu comme exemple d'une tradition où les gens « réfléchissaient et méditaient sur la société » .

Hao Liu soutient que la narration est une capacité d'une importance capitale tout au long de l'histoire humaine, car tous les dirigeants qui ont réussi y ont eu recours pour construire des visions partagées et motiver les gens à œuvrer vers des objectifs communs. Il affirme que la narration produit cet effet motivationnel sans aucune incitation matérielle — ni médailles, ni or, ni soie — ce qui en fait un outil humain d'une puissance unique. Cette capacité, selon lui, ne peut être reproduite par des outils d'IA tels que GPT ou DeepSeek.

Liu a observé que « toutes les personnes qui ont réussi sont de bons conteurs » tout au long de l'histoire , expliquant qu'elles construisent un grand rêve puis partagent des récits pour amener les gens à croire que ce rêve deviendra réalité et les motiver à y travailler . Il a souligné que cette motivation fonctionne « sans leur verser quoi que ce soit. Ni médaille, ni or, ni soie » , et a conclu que « vous ne pouvez pas obtenir cela de GPT, vous ne pouvez pas l'obtenir de DeepSeek » .

Hong Guan présente un cadre de cinq méta-compétences que son institution, la School of Global Governance du BIT, a identifiées comme essentielles pour les étudiants à l'ère de l'IA. Ces compétences — l'agilité d'apprentissage, la capacité d'exécution, les compétences en communication, le potentiel de leadership et le jugement critique — visent à combler le fossé entre les modèles éducatifs existants et les exigences de l'ère de l'IA. Ce cadre repose sur la reconnaissance que chaque pays dispose déjà de modèles d'apprentissage performants, mais que ceux-ci pourraient ne pas être adaptés au nouveau contexte.

Hong Guan a expliqué que l'agilité d'apprentissage consiste à savoir comment apprendre et s'adapter rapidement à de nouvelles situations , que la capacité d'exécution implique de fixer des objectifs, d'utiliser les ressources disponibles, de prendre des décisions et d'obtenir des résultats à travers des projets concrets , que les compétences en communication englobent la capacité à travailler avec des personnes d'horizons et de cultures différents , que le potentiel de leadership suppose de prendre ses responsabilités et de soutenir les équipes , et que le jugement critique consiste à développer la capacité de penser de manière critique sur tout ce qui relève du monde de l'IA .

Hong Guan soutient que le rôle des universités à l'ère de l'IA devrait évoluer : il ne s'agit plus de fournir des réponses, mais d'aider les étudiants à formuler de meilleures questions, à exercer un jugement éclairé et à agir de manière responsable. Elle affirme que l'IA doit être perçue comme un catalyseur d'amélioration de l'éducation plutôt que comme un substitut à celle-ci. Cette reformulation positionne l'université comme un facilitateur de la pensée critique et responsable, plutôt que comme un simple réservoir de connaissances.

Elle a déclaré clairement que « l'IA ne devrait pas remplacer l'éducation. L'IA devrait nous pousser à améliorer l'éducation » , et a décrit le nouveau rôle des universités comme celui d'aider les étudiants à « poser de meilleures questions, porter de meilleurs jugements et agir avec responsabilité » .

Hong Guan soutient que le BIT contourne le problème de la triche assistée par l'IA en recourant aux examens oraux plutôt qu'aux dissertations écrites, rendant ainsi impossible pour les étudiants de s'appuyer sur des contenus générés par l'IA au moment de l'évaluation. Elle affirme que les examens oraux, organisés en plusieurs tours de questions, permettent aux enseignants d'évaluer la compréhension réelle des étudiants et de distinguer les véritables apprenants de ceux qui ont utilisé l'IA pour tricher. Cette approche est présentée comme une solution institutionnelle concrète au défi que l'IA pose à l'intégrité académique.

Elle a expliqué que le BIT utilise des examens oraux au cours desquels les étudiants sont interrogés en plusieurs tours et évalués sur leurs performances en temps réel , affirmant « nous savons comment vous mettre à l'épreuve, nous savons comment vous challenger » . Elle a soutenu que dans ce modèle, « ce sont les personnes qui ont vraiment lu ces 500 pages » qui peuvent être distinguées de celles « qui utilisent uniquement le modèle de langage pour tricher » .

Student 2, étudiante en première année à l'Université de Stanford, soutient que l'IA compromet la qualité de l'éducation en permettant aux étudiants de réussir leurs examens sans véritablement apprendre. Elle décrit des camarades qui téléchargent des manuels entiers et des supports de cours dans des outils d'IA la veille des examens, obtiennent d'excellentes notes, puis oublient tout le lendemain. Cela soulève une question fondamentale sur l'utilité de fréquenter l'université si les étudiants n'acquièrent pas réellement des connaissances.

Elle a décrit des camarades de son cours d'algèbre linéaire (Math 51) qui, au lieu de lire le manuel de 500 pages, le téléchargeaient dans Claude ou ChatGPT et le consultaient la veille des cours . Elle a fait remarquer que « la veille des examens, mes camarades téléchargeaient tout le manuel, l'intégralité des supports de cours et toutes les vidéos de cours dans Claude, puis ils réussissaient l'examen haut la main. Mais le lendemain de l'examen, ils avaient tout oublié » .

Student 2 soulève une préoccupation systémique : si tous les étudiants des universités d'élite s'appuient sur l'IA pour produire des connaissances, il ne restera plus personne pour générer de véritables nouvelles recherches, découvertes ou idées pour l'avenir de l'humanité. Elle souligne que l'IA elle-même ne sait que ce que les humains y ont introduit, ce qui signifie qu'elle ne peut pas produire de connaissances véritablement nouvelles. La préoccupation croissante pour les startups d'IA aggrave encore ce problème en détournant des étudiants talentueux de toute contribution intellectuelle substantielle.

Elle a soutenu que « l'IA ne comprend pas ce qu'elle dit » et qu'elle est « simplement un grand modèle de langage qui synthétise tout ce qu'on lui soumet » , s'interrogeant sur le fait que « si chaque personne à Stanford et dans chaque autre université utilise l'IA, alors qui va générer ces nouvelles connaissances pour l'avenir de l'humanité ? » . Elle a également exprimé sa préoccupation quant à « qui va rédiger tous ces nouveaux articles de recherche, qui va faire de nouvelles découvertes » si tout le monde se concentre sur les startups d'IA .

Student 1 soutient que si l'IA a rendu la génération d'idées et de solutions extrêmement facile, le véritable défi — et donc la compétence la plus précieuse — réside dans la capacité à traduire ces résultats générés par l'IA en pratique concrète. Autrefois, la rareté portait sur les idées et les connaissances ; aujourd'hui, elle porte sur la mise en œuvre. Cela fait de la capacité d'exécution le facteur différenciant essentiel à l'ère de l'IA.

Elle a souligné qu'« autrefois, nous manquions peut-être de connaissances, d'idées, de solutions, mais aujourd'hui tout le monde peut utiliser l'IA pour générer de nombreuses solutions et idées en cinq minutes ou moins » , et a posé la question centrale : « comment transformer les contenus générés par l'IA en pratique réelle ? » .

Student 1 décrit comment l'approche de son école pour développer la capacité d'exécution repose sur un apprentissage pratique par projet, à travers des visites d'organisations internationales, combiné à des exercices rigoureux de planification avant le départ. Les étudiants sont régulièrement mis au défi par leurs professeurs de définir leurs objectifs, d'évaluer les ressources disponibles et de préciser les résultats qu'ils entendent produire. Cette approche structurée de l'engagement dans le monde réel développe de véritables compétences d'exécution.

Elle a décrit les semestres d'hiver et d'été de son école, au cours desquels les étudiants se rendent à Genève, Vienne, en Égypte et dans des organisations internationales telles que l'UIT et l'ONUDI pour des études pratiques . Elle a expliqué qu'avant chaque départ, les professeurs interrogent constamment les étudiants sur leurs objectifs, leurs ressources et les résultats souhaités , et qu'il est exigé de disposer d'« un plan d'exécution complet et clair », ce qu'elle a qualifié de « vraiment difficile » mais générateur d'« une véritable croissance » .

Student 4 soutient que l'émergence de l'IA a élargi le champ de la compétence communicationnelle au-delà de l'interaction humain-humain traditionnelle, pour inclure la capacité à communiquer efficacement avec les systèmes d'IA. Formuler des instructions précises à l'IA — concevoir des requêtes qui produisent des résultats utiles — constitue en soi une forme de communication qui exige habileté et clarté. Loin d'affaiblir l'importance de la communication, l'IA l'a en réalité renforcée et élargie.

Elle a observé qu'avant l'IA, communiquer signifiait s'exprimer clairement et écouter attentivement les autres, mais qu'il faut désormais également « réfléchir aux mots que nous saisissons dans la fenêtre de dialogue et aux instructions précises que nous donnons » à l'IA afin qu'elle produise des résultats conformes aux attentes . Elle a conclu que « l'IA n'a pas affaibli l'importance de la compétence communicationnelle, mais l'a au contraire renforcée » .

Catalin Radu soutient que l'IA est fondamentalement un outil — certes puissant — mais qu'il doit être utilisé par les humains de manière appropriée pour améliorer les résultats plutôt que de remplacer la réflexion et la vision humaines. Il souligne que si l'IA peut prendre en charge de nombreuses tâches administratives et informationnelles, la vision stratégique, la pensée critique et les interactions humaines en face à face nécessaires à la prise de décisions complexes demeurent des contributions humaines irremplaçables. L'essentiel est d'apprendre à utiliser cet outil efficacement.

Il a déclaré que l'IA « est effectivement un outil à utiliser par l'humain de manière appropriée pour obtenir de meilleurs résultats, plus efficaces, plus productifs » , et a donné l'exemple personnel qu'il n'a plus besoin d'engager deux ou trois assistants pour la comptabilité et les tâches administratives . Il a toutefois insisté sur le fait que « dans la pensée critique, dans la façon dont vous envisagez la vision de votre entreprise ou de vos défis futurs... vous devez penser clairement » , et a noté que l'interaction en face à face reste « extrêmement importante » pour les affaires commerciales sensibles .

Radu soutient que les organisations ne peuvent pas se permettre de retarder l'adoption de l'IA et doivent la mettre en œuvre de manière globale dans l'ensemble de leurs processus et départements, sans se contenter de désigner une seule « personne chargée de l'IA ». Il affirme qu'il est déjà trop tard pour les organisations qui n'ont pas encore entamé cette transformation, et que la préparation à l'IA est désormais indispensable à la survie dans l'ère à venir. Le changement doit être systémique, touchant les processus et les modèles à l'échelle de toute l'organisation.

Il a averti que « beaucoup de gens ne réalisent pas aujourd'hui que c'est le moment d'implémenter l'IA dans votre entreprise, dans votre activité, dans votre organisation, et pas seulement d'avoir un gars qui se dit être le spécialiste IA de l'organisation » . Il a déclaré que les organisations doivent « faire évoluer l'ensemble du système » et que « cela doit se passer maintenant, aujourd'hui. Il est donc déjà tard » , ajoutant que « c'est obligatoire, vous savez. Vous ne pouvez pas survivre à la prochaine ère sans commencer à mettre en œuvre et à modifier les processus au sein de votre organisation » .

Nabil Naoumi soutient que l'une des contributions pratiques les plus importantes de l'IA en milieu professionnel est sa capacité à produire rapidement des ébauches de documents et à compiler des informations, tâches qui nécessitaient auparavant un effort humain et un temps considérables. Dans le cadre de groupes d'experts tels que les réunions de l'ICAO, quelqu'un doit toujours préparer une ébauche avant que la discussion de fond puisse commencer ; l'IA peut désormais produire celle-ci en quelques secondes. Cela permet aux experts humains de concentrer leur énergie sur l'affinement, la délibération et la prise de décision plutôt que sur la collecte d'informations.

Il a décrit le processus des réunions de l'ICAO, au cours desquelles un groupe d'experts de différentes nations doit disposer d'une ébauche avant de pouvoir commencer à travailler, en soulignant que « quelqu'un doit d'abord rédiger une ébauche, collecter toutes les informations possibles et vous les présenter, et ensuite vous commencez à travailler dessus » . Il a observé qu'« avec l'IA, vous pouvez avoir l'ébauche en quelques minutes, en quelques secondes, et ensuite vous commencez à travailler dessus » .

Naoumi illustre la profondeur de l'intégration de l'IA dans les domaines professionnels en citant l'exemple de l'aviation, où des systèmes d'IA sont déjà capables de gérer de manière autonome des situations d'urgence, notamment d'atterrir sans intervention du pilote. Cet exemple démontre que l'IA n'est pas simplement une perspective d'avenir, mais une réalité opérationnelle dans des secteurs où la sécurité est critique. Il soulève également des questions profondes sur le rôle futur des professionnels humains dans des domaines où l'IA peut assurer des fonctions essentielles.

Il a décrit des systèmes d'urgence déjà disponibles sur le marché, capables d'atterrir un aéronef de manière autonome si le pilote est incapacité - l'aéronef détecte une potentielle urgence médicale, prend en charge les communications, modifie le cap et l'altitude, et atterrit en toute sécurité . Il a également noté que les aéronefs modernes peuvent refuser les commandes du pilote si l'IA juge l'instruction dangereuse, déclarant que « vous donnerez l'ordre à l'avion de monter ou de descendre, mais l'avion peut refuser » . Il a mentionné que le secteur de l'aviation envisage de remplacer les deux pilotes dans le cockpit par de l'intelligence artificielle .

Ana Paula soutient que, à mesure que l'IA rend l'information bon marché, abondante et facilement accessible, la capacité à penser de manière critique — à évaluer, synthétiser et formuler des jugements éclairés à partir d'une masse d'informations — devient de plus en plus rare et donc de plus en plus précieuse. Le pouvoir traditionnel de l'expert, fondé sur l'accès exclusif à l'information, a déjà été bouleversé. La pensée critique est désormais la compétence de premier plan qui distingue les professionnels efficaces.

Elle a déclaré que « la pensée critique est désormais une denrée rare, car l'information est devenue bon marché. Elle vient de partout. L'IA en sait plus que vous ne pourrez jamais en savoir » , et a observé que « la notion de détenir le pouvoir, le pouvoir de l'expert par l'information, oui, cela a déjà changé » . Elle a souligné que « vous devez savoir ce qui est correct, vous devez savoir comment prendre une décision dans un océan d'informations et d'informations contradictoires, alors que tout le monde se proclame expert » .

Ana Paula soutient que l'adaptabilité n'est pas un trait de personnalité inné, mais une compétence qui peut être délibérément apprise et améliorée au fil du temps. Elle s'appuie sur sa propre trajectoire professionnelle — de l'ingénierie électronique à la science des données et à la politique en matière d'IA — pour illustrer que les connaissances spécifiques acquises deviennent souvent obsolètes, faisant de la capacité à s'adapter et à continuer à apprendre l'atout professionnel le plus durable. L'apprentissage continu et la résilience sont ce qui permet aux professionnels d'avancer face aux changements technologiques.

Elle a réfléchi à sa propre carrière, notant que ce qu'elle avait étudié en premier « n'existe pratiquement plus » - elle a débuté comme ingénieure en électronique travaillant avec des composants discrets et programmant en assembleur - et que « ce que vous pensez faire dans 10 ans, vous avez probablement tort » . Elle a affirmé que « l'adaptabilité est en réalité une compétence. Elle peut être apprise. Elle peut être améliorée. Ce n'est pas inné, ce n'est pas quelque chose avec lequel on naît » , et a précisé qu'elle en est actuellement à son troisième diplôme et qu'elle apprend encore .

Ana Paula soutient que la chose la plus importante qu'un jeune puisse cultiver n'est pas un ensemble de connaissances spécifiques, mais un engagement profond envers l'apprentissage continu, car le contenu précis de tout diplôme est susceptible de devenir obsolète. Elle s'appuie sur sa propre expérience, ayant pris cet engagement à l'âge de 13 ou 14 ans, qu'elle considère comme le fondement qui l'a soutenue à travers de multiples transitions de carrière et évolutions technologiques. C'est l'engagement envers l'apprentissage lui-même, plutôt qu'une expertise particulière, qui perdure.

Elle a décrit avoir pris un engagement vers l'âge de 13 ou 14 ans - « j'adore étudier, je vais étudier et apprendre pour le reste de ma vie » - et a attribué à cet engagement le mérite de l'avoir « portée, car ce que j'ai étudié en premier n'existe pratiquement plus » . Elle a noté qu'elle poursuit actuellement son troisième diplôme et qu'elle « étudie encore » , et a affirmé que « l'apprentissage continu » fait partie des « compétences qui propulseront vers l'avenir, quel qu'il soit » .

Student 3 soutient qu'un danger subtil mais significatif de l'IA est qu'elle produit des réponses qui donnent aux étudiants une fausse impression de compréhension, les amenant à interrompre prématurément leur démarche d'apprentissage. Comme les étudiants manquent des connaissances de base nécessaires pour évaluer si la réponse d'une IA est exacte ou fiable, ils l'acceptent sans esprit critique et comblent leurs lacunes avec du contenu généré par l'IA qu'ils ne comprennent pas véritablement. Cela empêche le développement d'une compréhension authentique et d'un jugement personnel.

Elle a décrit le phénomène dans lequel les étudiants posent à l'IA une question sur laquelle ils ne sont pas sûrs, et « ce qu'elle nous donne nous fait souvent penser : ah, je connais peut-être les réponses. Et donc on arrête de poser d'autres questions » . Elle a expliqué que « lorsqu'on pose des questions, on ne connaît pas les connaissances relatives au sujet. On n'a donc pas la capacité ou les compétences suffisantes pour s'assurer que cette réponse est fiable et exacte » , ce qui amène les étudiants à « combler leurs lacunes, sans pouvoir pleinement comprendre le sens ou formuler un jugement personnel » .

Student 3 propose une stratégie pratique pour préserver la pensée critique à l'ère de l'IA : les étudiants devraient s'engager dans une démarche de questionnement réflexif avant de recourir à l'IA, en clarifiant précisément ce qui les perturbe et ce qu'ils savent déjà. Cette réflexion préalable à l'utilisation de l'IA dote les étudiants d'un contexte suffisant pour évaluer la réponse de l'IA de manière critique plutôt que de l'accepter passivement. Elle soutient que la pratique critique doit s'étendre au moment précédant l'utilisation de l'IA, et pas seulement s'appliquer après réception d'une réponse.

Elle a proposé que « nous devions prolonger la pratique critique, ce qui signifie ne pas seulement la pratiquer après avoir utilisé l'IA, mais aussi avant » . Elle a suggéré qu'« avant d'utiliser l'IA, nous pouvons nous poser des questions : qu'est-ce qui nous perturbe exactement ? Lorsque nous le savons, nous pouvons peut-être mieux juger la réponse et développer une pensée critique » .

Maricela Munoz soutient que les qualités qui rendent les êtres humains uniques — la compassion, la curiosité, l'ingéniosité et la pensée critique — ne peuvent être reproduites par aucune machine, aussi sophistiquée soit-elle. Elle affirme que dans un monde de plus en plus saturé par l'IA, rester authentiquement humain et naturel constitue en soi un avantage concurrentiel, notamment dans les contextes professionnels où elle évalue des candidats. Elle encourage les jeunes à faire confiance à leurs qualités humaines intrinsèques plutôt que de devenir dépendants de l'IA.

Elle a déclaré que « notre humanité et notre curiosité seront toujours au-dessus de toute machine capable d'imiter, par exemple, la pensée critique » , et a noté que lors des recrutements, elle se sent « découragée » lorsque les candidats « dépendent trop de l'intelligence artificielle », préférant « des personnes qui restent très humaines et très naturelles et qui utilisent la technologie comme un outil » . Elle a cité le chanteur John Legend, qui a déclaré qu'il utilise rarement la technologie car « il ne pense pas que la technologie sache ce qu'est l'amour, ce qu'est la douleur, et tant d'autres caractéristiques humaines » .

Maricela Munoz soutient que le rôle approprié de la technologie, y compris de l'IA, est de servir d'assistant en prenant en charge les tâches routinières et fastidieuses, libérant ainsi les êtres humains pour qu'ils se consacrent à des activités d'ordre supérieur telles que la réflexion, l'imagination et la pensée visionnaire. Plutôt que de remplacer la créativité et la sagesse humaines, la technologie devrait créer les conditions pour les développer davantage. Elle encourage les gens à utiliser ce temps libéré pour être plus visionnaires et à penser au-delà des frontières conventionnelles.

Elle a encouragé le public à « continuer à utiliser la technologie pour mieux accomplir notre travail, peut-être pour faire moins de choses ennuyeuses et utiliser ce temps pour réfléchir, faire une pause, imaginer des choses en dehors des sentiers battus et être visionnaire » . Elle a également affirmé que « créer des connaissances, être sage et être unique reste une qualité, un projet et une vision propres à l'être humain » .

Maricela Munoz soutient que malgré les impressionnantes capacités de l'IA, la création de véritables connaissances, de sagesse et d'une vision unique est et restera une entreprise essentiellement humaine. Elle affirme qu'il existe des dimensions de l'expérience humaine — l'amour, la douleur et d'autres qualités émotionnelles et existentielles — que la technologie ne peut ni comprendre ni reproduire, et que celles-ci constituent le fondement d'une création de connaissances véritablement significative. Cela rend irremplaçable le projet humain d'apprentissage et de connaissance.

Elle a déclaré que « créer des connaissances, être sage et être unique reste une qualité, un projet et une vision propres à l'être humain » , et a cité le point de vue de John Legend selon lequel la technologie ne peut pas savoir « ce qu'est l'amour, ce qu'est la douleur, et tant d'autres caractéristiques humaines » . Elle a également affirmé qu'« il y a des choses qui ne peuvent pas être reproduites, même avec les meilleures technologies, même avec les technologies que nous ne connaissons pas encore aujourd'hui » .

Boris Engelson observe que le format scolaire traditionnel s'est révélé extraordinairement résistant au changement, persistant malgré des siècles de critiques, de mouvements de réforme pédagogique, et désormais l'avènement de l'IA. Il note que même les discussions sur l'IA et l'éducation tendent à se dérouler selon le format scolaire traditionnel — un panel ou une conférence — ce qu'il trouve remarquable. Il ne prétend pas comprendre pleinement pourquoi il en est ainsi, mais suggère qu'il doit exister de profondes raisons structurelles à la persistance de ce modèle.

Il a noté que « de tout temps, les élèves détestent l'école » et que « l'un des premiers textes de l'histoire de l'écriture, remontant à Sumer, était la plainte d'un élève » . Il a observé qu'il a « entendu au cours de sa vie des dizaines de discussions, d'analyses, avec ou sans Piaget, avec ou sans enseignants, affirmant qu'il faudrait changer le système scolaire » , et que « même ici, en écoutant des débats ou des conférences sur l'IA, c'est toujours le format scolaire traditionnel » . Il a conclu qu'« il doit exister de profondes raisons pour lesquelles ce modèle ne peut pas changer » .

Boris Engelson identifie un paradoxe fondamental dans la manière dont les sociétés abordent la connaissance : il existe une tension inhérente entre l'idéal d'un savoir exhaustif et encyclopédique (incarné par des figures de la Renaissance comme Pic de la Mirandole) et l'idéal d'une pensée disruptive et innovante (incarné par Einstein). Les deux modèles sont nécessaires au fonctionnement et au progrès de la société, et pourtant ils sont fondamentalement en tension l'un avec l'autre. Le sens commun peut favoriser la pensée critique, mais peut aussi en être l'ennemi, car les idées véritablement disruptives remettent souvent en cause le sens commun dans son ensemble.

Il a mis en contraste Pic de la Mirandole, l'homme de la Renaissance qui « savait tout », avec Einstein, le héros de la disruption et de l'innovation, notant que « ces deux modèles ne s'accordent pas vraiment, et pourtant nous avons besoin des deux dans notre vie » . Il a observé que « le sens commun peut être très utile pour l'esprit critique, et en même temps, la théorie de la relativité remettait en cause toute forme de sens commun » .