Lors d'un panel OpenAI à Manhattan organisé par Casey Lewis, des panelistes de la Génération Z Sarah (20, étudiante à NYU), Eitan (24, chef/créateur) et Zoe (27, exécutive publicitaire) ont partagé des insights honnêtes sur l'utilisation de l'IA. Malgré le fait que plus de la moitié utilise IA générative hebdomadairement, le sentiment négatif augmente selon un sondage Gallup d'avril. La vie privée n'est pas une priorité — ils partagent des routines d'entraînement, des détails de rencontres et des dilemmes d'amitié avec des chatbots. "Ça sait déjà toutes ces choses à mon sujet", a déclaré Sarah. L'IA offre une alternative plus saine au Doomscrolling ; Eitan utilise l'interaction vocale avec des AirPods pendant ses promenades pour réduire le temps d'écran. Cependant, les annonces et la musique générées par IA semblent peu authentiques. "Je ne sais pas à quoi ressemblerait un concert IA", a noté Zoe. L'entrée sur le lieu de travail est floue : les diapositives d'aide IA de Zoe comportaient des erreurs, mais son entreprise poussait l'adoption de l'IA. "On ne sait vraiment pas ce qui est correct", a-t-elle déclaré.

Séparément, Meta Platforms a convenu d'un accord de 18 milliards de dollars avec 48 procureurs généraux d'État, mettant fin à un procès fédéral concernant les dommages causés aux adolescents. Les changements incluent des limites quotidiennes de deux heures, des blocages de minuit à 6 h du matin, et "mode école" (8 h - 15 h) pour les comptes adolescents sur Facebook et Instagram. Meta ne paiera que 70% à moins que TikTok et YouTube n'adoptent des limites similaires, et a lancé des publicités invitant les rivaux à rejoindre.

Entités clés : Entreprises : OpenAI, Meta Platforms, Gallup, News Corp, Wall Street Journal, TikTok, YouTube | Personnes : Casey Lewis, Sarah, Eitan, Zoe, Meghan Bobrowsky, Minda Smiley | Lieux : Manhattan, New York University

FAQ : Comment les travailleurs de la Génération Z naviguent-ils dans le monde du travail ?

Les travailleurs de la Génération Z font face à des signaux contradictoires — les entreprises encouragent l'utilisation de l'IA mais sanctionnent les erreurs du travail généré par IA. Ils doivent vérifier les sorties de IA tout en apprenant les fondamentaux du travail, créant une pente d'apprentissage raide où l'IA "semble toujours correct" mais souvent ne l'est pas.