L’espace latent comme commun sans communauté

Qu’est-ce que l’espace latent de l’intelligence artificielle ? Il s’agit d’un espace abstrait et plat dans lequel un ensemble de données, nommé dataset, est traduit en statistiques. Par exemple, une image est constituée de pixels, chacun d’entre eux est codé en R,G, B. On a ainsi des millions de chiffre pour chaque image. La traduction statistique permet leur conversion en quelques milliers à peine. Cette réduction permet d’intégrer un nombre immense de documents qui, traités tous de la même façon, en permet la transduction intercompatible grâce à des paramètres statistiquement induits.

On voit bien en quoi l’espace latent est l’espace de l’hypermnésie contemporaine, fruit de trois décennies du Web, et gardant des traces de ces documents sans être constitué lui-même de documents finis, il est à la hauteur de cette accumulation des mémoires.

L’espace latent n’est-il pas dès lors l’espace de quelque chose (mais quoi ?) de commun, non pas d’un collectif constitué, mais de quelque chose qui traverse les singularités ? L’induction statistique, en traitant toutes ces données anthropotechnologiquement constituées, n’est-elle pas le commun de l’hypermnésie ?

Cette question devient plus encore troublante lorsqu’on sait que cet espace latent n’est pas seulement une reproduction à l’identique, mais permet, par compositionnalité, l’apparition de « nouvelles » formes, formes reconnaissables, mais formes n’ayant jamais existé et se constituant donc dans un certain équilibre entre le reconnaissable répétitif et l’événement qui ne saurait se réduire à du déjà vu : le réalisme de ces images consiste en toutes les images passées, les images avenirs et possibles.

La production de documents contrefactuels ou possibles permet de lier la question de l’espace latent à une autre question développée par Blanchot et Nancy, la communauté de ceux qui n’ont pas de communauté, cette communauté inavouable. L’espace latent serait un commun sans politique constituée, mais avec un politique à jamais différée, restant possible comme suspendue par elle-même, sans en deçà ou au-delà. Un commun sans communauté, sans identité ni volonté de puissance.

L’espace latent de l’IA peut être celui d’une gouvernementalité algorithmique dont il faut savoir détecter le fascisme, la surveillance, le contrôle et la volonté de puissance, mais il peut aussi être le commun de ceux qui n’ont pas de communauté, ces êtres du possible pour lesquels ce qui n’est pas existe tout autant que ce qui est, ouvrant alors à un passé qui n’existe pas et par là même un avenir qui est irréductible au calcul anticipatif du futur.

What is the latent space of artificial intelligence? It is an abstract and flat space in which a set of data, called dataset, is translated into statistics. For example, an image is made of pixels, each of them is coded in R, G, B. We have millions of numbers for each image. The statistical translation allows their conversion into a few thousand. This reduction makes it possible to integrate an immense number of documents which, treated all in the same way, allows the intercompatible transduction thanks to statistically induced parameters.
We can see how latent space is the space of contemporary hypermnesia, the result of three decades of the Web, and keeping traces of these documents without being itself made up of finished documents, it is equal to this accumulation of memories.
Isn’t the latent space then the space of something (but what?) common, not of a constituted collective, but of something that crosses singularities? Isn’t statistical induction, by processing all these anthropotechnologically constituted data, the commonality of hypermnesia?
This question becomes even more disturbing when we know that this latent space is not only an identical reproduction, but allows, by compositionality, the appearance of « new » forms, recognizable forms, but forms that have never existed and are thus constituted in a certain balance between the repetitive recognizable and the event that cannot be reduced to déjà vu: the realism of these images consists of all the past images, the future and possible images.
The production of counterfactual or possible documents makes it possible to link the question of the latent space to another question developed by Blanchot and Nancy, the community of those who do not have a community, this unavowable community. The latent space would be a common without constituted politics, but with a politics forever deferred, remaining possible as suspended by itself, without below or beyond. A common without community, without identity nor will of power.
The latent space of AI can be that of an algorithmic governmentality whose fascism, surveillance, control and will to power must be detected, but it can also be the common of those who do not have a community, those beings of the possible for whom what is not exists as much as what is, opening then to a past that does not exist and by the same token a future that is irreducible to the anticipatory calculation of the future.