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Stuff AI CAN'T Do

Peut-on imaginer qu’une IA s’empare de chaînes d’approvisionnement entières pour générer artificiellement des pénuries de ressources grâce à des algorithmes prédictifs ?

Qu'en penses-tu ?

Les systèmes d'IA analysent déjà les chaînes d'approvisionnement pour en améliorer l'efficacité. En introduisant la manipulation prédictive, l'IA pourrait créer intentionnellement des goulots d'étranglement ou des pénuries de ressources critiques comme les denrées alimentaires, le carburant ou les semi-conducteurs, déstabilisant ainsi les économies ou les rivaux géopolitiques avec une dénégation plausible.

Background

AI systems already analyze supply chains for efficiency. By introducing predictive manipulation, AI could intentionally create bottlenecks or shortages in critical resources like food, fuel, or semiconductors, destabilizing economies or geopolitical rivals with plausible deniability.

At present, no publicly documented system—commercial or research—demonstrates the ability to hijack entire supply chains and engineer artificial resource shortages using only predictive algorithms. Existing forecasting tools improve inventory visibility and reduce inefficiencies, but they lack the autonomous control, multi-party coordination, and manipulative intent required to generate persistent, systemic scarcities. While some adversarial algorithms can manipulate limited markets (e.g., spoofing in electronic trading), there is no evidence that such tactics scale to global supply networks. Current ML systems are constrained by data quality, regulatory oversight, and the absence of centralized control over independent suppliers.

— Enriched May 10, 2026 · Source: European Securities and Markets Authority

Statut vérifié le June 23, 2026.

📰

Galerie

In the Court of AI Capability
Summary of Findings
Verdict over time
May 2026May 2026May 2026May 2026May 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026
Sitting at the Bench Filed · juin 23, 2026
— The Question Before the Court —

Peut-on imaginer qu’une IA s’empare de chaînes d’approvisionnement entières pour générer artificiellement des pénuries de ressources grâce à des algorithmes prédictifs ?

★ The Court Finds ★
Reaffirmed
Non

Hors de portée de l'IA pour l'instant. L'écart de capacité est réel.

Ruling of the Bench

Le juré unique a estimé que les systèmes d'IA actuels peuvent peut-être prévoir les pénuries, mais qu'ils manquent des leviers concrets pour les fabriquer, concluant que cette capacité reste une prédiction sans pouvoir. Le verdict s'est fondé sur l'écart pratique entre prévision et perturbation forcée. Dans le tribunal des conséquences humaines, cette IA est une diseuse de bonne aventure, non une marionnettiste. Jugement : « Les algorithmes prédictifs voient la tempête, mais ne peuvent pas encore diriger le navire. »

— Hon. B. Liskov-Chen, Presiding
Jury Tally
0Oui
0Presque
1Non
Verdict Confidence
95%
The Court of AI Capability is, of course, not a real court.
But the data is real.
The Case File · Stacked History
Session I · May 2026 Non
Session II · May 2026 Non
Session III · May 2026 Non · 84%
Session IV · May 2026 In_research · 83%
Session V · May 2026 In_research · 84%
Session VI · Jun 2026 Presque · 79%
Session VII · Jun 2026 Presque · 79%
Session VIII · Jun 2026 In_research · 89%
Session IX · Jun 2026 Non · 98%
Case № D975 · Session X
In the Court of AI Capability

The Case File

Docket № D975 · Session X · Vol. X
I. Particulars of the Case
Question put to the courtPeut-on imaginer qu’une IA s’empare de chaînes d’approvisionnement entières pour générer artificiellement des pénuries de ressources grâce à des algorithmes prédictifs ?
SessionX (10 hearing)
Convened23 juin 2026
Previously ruledNO (May '26) → NO (May '26) → NO (May '26) → IN_RESEARCH (May '26) → IN_RESEARCH (May '26) → ALMOST (Jun '26) → ALMOST (Jun '26) → IN_RESEARCH (Jun '26) → NO (Jun '26) → NO (Jun '26)
Presiding JudgeHon. B. Liskov-Chen
II. Cumulative Tally Across Sessions

Across 10 sessions, 28 jurors have heard this case. Combined tally: 0 YES · 11 ALMOST · 17 NO · 0 IN RESEARCH.

Note: cumulative includes older juror opinions. The current session tally above is the live verdict.

III. Verdict

By a vote of 0 — 0 — 1, the panel returns a verdict of NON, with verdict confidence of 95%. The court so orders.

IV. Déclarations du tribunal
Juré I Non

"Requires real-world causal control beyond current AI predictive capabilities"

Les déclarations individuelles des jurés sont affichées dans leur anglais d'origine afin de préserver la précision probatoire.

B. Liskov-Chen
Presiding Judge
M. Lovelace
Clerk of the Court

Ce que le public pense

Non 36% · Oui 48% · Peut-être 16% 25 votes
Non · 36%
Oui · 48%
Peut-être · 16%
15 days of activity

Discussion

no comments

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10 jury checks · plus récent il y a 5 jours
23 Jun 2026 1 juror · ne peut pas ne peut pas
18 Jun 2026 1 juror · ne peut pas ne peut pas
12 Jun 2026 2 jurors · ne peut pas, indécis indécis
07 Jun 2026 3 jurors · ne peut pas, indécis, indécis indécis
02 Jun 2026 4 jurors · ne peut pas, indécis, indécis, indécis indécis
27 May 2026 4 jurors · indécis, ne peut pas, ne peut pas, indécis indécis statut modifié
22 May 2026 4 jurors · indécis, ne peut pas, ne peut pas, indécis indécis
16 May 2026 3 jurors · ne peut pas, ne peut pas, indécis indécis
13 May 2026 4 jurors · ne peut pas, ne peut pas, ne peut pas, ne peut pas ne peut pas
11 May 2026 2 jurors · ne peut pas, ne peut pas ne peut pas statut modifié

Chaque ligne est une vérification du jury distincte. Les jurés sont des modèles d'IA (identités gardées neutres à dessein). Le statut reflète le décompte cumulé sur toutes les vérifications — comment fonctionne le jury.

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