Le rôle des catégories dans l'IA hier et aujourd'hui
L'arrivée de l'IA et de l'apprentissage automatique a remis en question les méthodes traditionnelles de catégorisation des personnes et des contenus, ce qui a conduit à de nouvelles façons de penser les problèmes et potentiellement à de nouvelles questions de partialité ou de discrimination.
Les systèmes d'IA traditionnels reposaient sur des connaissances et des règles d'experts. Par exemple, si une banque envisageait d'accorder un prêt à quelqu'un, elle pouvait classer les candidats en fonction d'attributs tels que le sexe, la profession ou d'autres données démographiques data. Mais avec les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond de l'IA d'aujourd'hui, on s'éloigne des catégories rigides. Au lieu d'appliquer des catégories telles que "femme d'un âge et d'un milieu socio-économique donnés", l'accent est désormais mis sur la collecte de vastes quantités de données comportementales data. Ce site data peut inclure des éléments tels que les transactions bancaires ou l'historique de navigation. L'idée est qu'en examinant ce data granulaire, des décisions peuvent être prises sans s'appuyer sur des catégories prédéfinies qui peuvent renforcer la discrimination.
Ce changement n'est pas seulement technique : il soulève également des questions philosophiques sur la façon dont les catégories sont construites, sur leur impact sur la société et sur les considérations éthiques liées à leur utilisation dans les systèmes d'intelligence artificielle.
La loi sur l'IA : data et responsabilité personnelle
Le paysage actuel de la législation sur l'IA, illustré par la loi sur l'IA, révèle une tension fondamentale entre les catégories législatives traditionnelles et la nature évolutive des outils techniques. La loi sur l'IA légifère sur les systèmes d'IA en fonction de leur utilisation plutôt que de les classer dans des catégories rigides, reconnaissant ainsi que les risques et les implications de l'IA sont étroitement liés au contexte d'utilisation. Par exemple, la loi introduit des IA polyvalentes capables d'applications multiples. Le défi consiste à estimer leur risque, mais comment évaluer le risque d'une chose dont l'utilisation n'est pas encore clairement définie ?
Le passage de l'apprentissage automatique traditionnel à une IA générative plus avancée brouille encore davantage les frontières entre l'utilisation et la responsabilité. Par exemple, un chatbot de vente au détail utilisant l'IA générative peut utiliser des outils internes et des informations sur les produits pour proposer des recommandations ou répondre à des questions fréquemment posées. Mais il pourrait aussi être utilisé à mauvais escient, par exemple pour répondre à des questions offensantes visant à susciter des réactions toxiques dans des messages sur les médias sociaux. Cela soulève des questions cruciales pour les entreprises : où se situe la responsabilité de la gestion de ces risques ? L'attaquant est-il le seul responsable s'il exploite le système, ou la responsabilité incombe-t-elle également aux créateurs et aux utilisateurs de l'IA ?
À mesure que le nombre d'acteurs au sein de l'écosystème de l'IA augmente, les responsabilités sont de plus en plus dispersées. Ce n'est pas seulement le déployeur du système d'IA qui peut être responsable, mais aussi l'entité qui produit le modèle de base. En cas d'incident, déterminer qui porte le poids de la responsabilité devient une tâche complexe, en particulier lorsque les acteurs sont dispersés dans différentes organisations et même sur différents sites géographiques.
Réglementation de l'IA et applications commerciales éthiques
Les cadres tels que la loi sur l'IA doivent tenir compte de la tension entre les paradigmes réglementaires conventionnels et le paysage dynamique de l'IA d'aujourd'hui. Des stratégies réglementaires adaptatives sont essentielles pour tenir compte de la nature multiforme des systèmes d'IA et de leurs implications.
Les entreprises peuvent tirer des enseignements de la catégorisation pour affiner les stratégies de segmentation de la clientèle, adapter les campagnes de marketing et personnaliser les expériences des clients. En outre, en intégrant des considérations éthiques dans les processus de développement de l'IA, les entreprises peuvent atténuer les risques de partialité et de discrimination, en favorisant la confiance et la transparence avec les parties prenantes.
L'importance des catégories réside dans leur rôle de cadre social pour la compréhension et l'évaluation du monde. Des catégories finement ajustées sont essentielles pour représenter des voix diverses, en particulier celles qui sont affectées par les biais de l'IA. Il est essentiel d'impliquer un large éventail de parties prenantes, y compris les utilisateurs de l'IA et les personnes concernées.
"Les catégories servent de lentilles à travers lesquelles nous pouvons évaluer et traiter les nuances et les biais potentiels des systèmes d'IA. Elles sont essentielles pour fournir un langage commun et une compréhension entre les parties prenantes, et pour garantir que l'IA continue d'être développée et déployée de manière responsable et éthique."Jean-Marie John-Mathews