Pourquoi le domaine correspond
Les systèmes juridiques gèrent et redistribuent l'incertitude, stabilisent les attentes, et coordonnent l'action entre les agents ayant des intérêts conflictuels et des informations incomplètes — le même problème que l'inférence active formalise en minimisant l'énergie variationnelle libre sur un modèle génératif. Les normes et les lois fonctionnent comme des a priori qui encodent un comportement acceptable et attendu, tandis que l'application, l'arbitrage et la révision législative mettent en œuvre l'assimilation de preuves et le mise à jour des croyances concernant les états sociaux, les risques et les engagements normatifs. Des exemples concrets tirés du rapport incluent le droit des torts qui façonnent les attentes quant au préjudice et à la responsabilité, et la réglementation financière ou environnementale qui encode des hypothèses sur les risques systémiques qui sont continuellement mises à jour grâce au suivi et à l'application.
État de la littérature
La littérature fondamentale est ancrée dans le compte théorique de la neuroscience du cerveau visant à minimiser l'énergie libre par le biais de la perception, de l'action et de l'apprentissage, plus tard étendu à la cognition sociale, à la coopération et à l'émergence des normes dans les contextes multi-agents. Des études spécifiques sur les « régimes d'attentes » modélisent la conformité sociale et la réglementation normative lorsque les agents s'alignent sur leurs attentes internes, tandis qu'une autre étude multi-agents montre que des normes et règles sociales coopératives émergent lorsque les agents minimisent leur surprise face au comportement des autres dans le cadre de contraintes de justice et de réciprocité. Le travail sur l’histoire comme inférence active et sur le principe d'énergie libre en tant que théorie formelle du langage étendent ces idées vers la narration juridique et l'interprétation linguistique juridique, bien que le rapport soit explicite sur le fait qu'il ne constitue pas encore une littérature juridique dédiée.
Projets et outils clés
Le pont le plus concret vers le droit est une prépublication intitulée « Normative active inference : Preuve de principe numérique pour une approche analytique computationnelle et économique du droit à l'égard de l'IA », qui intègre des statuts juridiques (conformité, responsabilité, catégorie de risque) et considérations économiques comme des a priori dans les modèles génératifs des agents d’IA, de sorte que la sélection des politiques minimise l’énergie libre attendue par rapport à la conformité juridique et économique. Les discussions sur « Active Inference AI » non évaluées par des pairs soutiennent que ces architectures sont plus susceptibles de favoriser un comportement conforme au droit que les grands modèles linguistiques et suggèrent que des protocoles de réseau spatial pourraient aider les systèmes à maintenir la conformité aux réglementations du type GDPR en mettant à jour continuellement les modèles génératifs à mesure que les lois changent. L’Active Inference Institute lui-même est nommé comme infrastructure institutionnelle — son conseil comprend des personnes ayant une expertise en gouvernance et en inférence active — soutenant des ateliers et un travail collaboratif à cet intersection, bien que le rapport note qu’aucun système juridique ou réglementaire à grande échelle n’a encore été déployé.
Problèmes non résolus
Le rapport met en évidence quatre fronts non résolus : formaliser le sens et l'interprétation juridique au principe d'énergie libre (la sémantique juridique est bien plus contestée et normative que les cartes de prédiction-contrôle typiques) ; opérationnaliser ce qui constitue une "surprise" dans les contextes institutionnels, étant donné que différentes définitions de surprise impliquent différents modèles et conséquences politiques ; comprendre quand l'émergence des normes multi-agents s'aligne sur la justice et les droits par rapport à la reproduction des asymétries de pouvoir et des pathologies telles que la discrimination ; et intégrer les facteurs humains — narratifs, légitimité et confiance — qui façonnent la manière dont les citoyens et les responsables mettent à jour leurs croyances concernant les institutions. La gouvernance de l'IA est mise en avant comme le front le plus empiriquement tractable à court terme, nécessitant des systèmes prototypes dans des bacs à sable réglementaires plutôt que de nouvelles propositions conceptuelles.
Squelette de référence
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