Aucun secteur ou industrie n’est épargné par la révolution de l’intelligence artificielle (IA) et ses capacités. Et c’est surtout l’IA générative qui suscite l’engouement des entreprises, des particuliers et des leaders du marché en transformant des opérations banales.
La capacité impressionnante de l’IA générative à générer un contenu diversifié et de haute qualité – du texte et des images aux vidéos et à la musique – a eu un impact significatif sur de nombreux domaines.
Selon l’étude d’Acumen, le marché mondial de l’IA générative devrait atteindre 208,8 milliards de dollars d’ici 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 35,1 % entre 2023 et 2032.
Cependant, la croissance de cette puissante technologie s’accompagne de plusieurs préoccupations et problèmes éthiques que l’on ne peut ignorer, en particulier ceux liés à la confidentialité des données, aux droits d’auteur, aux deepfakes et aux questions de conformité.
Dans cet article, nous allons nous pencher sur ces problèmes éthiques liés à l’IA générative – ce qu’ils sont et comment nous pouvons les éviter. Mais tout d’abord, examinons les lignes directrices en matière d’éthique que l’UE a formées en 2019 pour l’IA digne de confiance.
Lignes directrices en matière d’éthique pour une IA digne de confiance
En 2019, un groupe d’experts en IA de haut niveau a établi des lignes directrices en matière d’éthique pour une intelligence artificielle (IA) digne de confiance.
Cette ligne directrice a été publiée pour répondre aux dangers potentiels de l’IA à l’époque, notamment les violations de données et de la vie privée, les pratiques discriminatoires, la menace d’impacts nocifs sur des tiers, l’IA voyou et les activités frauduleuses.
La ligne directrice suggère les trois domaines sur lesquels une IA digne de confiance doit s’appuyer :
- Éthique : elle doit respecter les valeurs et les principes éthiques.
- Légale : elle doit respecter toutes les lois et réglementations applicables.
- Robuste : elle doit garantir une sécurité solide du point de vue de la sécurité technique et de l’environnement social.
En outre, les lignes directrices ont également mis en évidence sept exigences clés auxquelles un système d’IA doit répondre pour être considéré comme digne de confiance. Ces exigences sont les suivantes
- Supervision humaine : Un système d’IA digne de confiance doit permettre la surveillance et l’intelligence humaines, afin que les humains puissent prendre des décisions en connaissance de cause, conformément à leurs droits fondamentaux.
- Sécurité technique et robustesse : Les systèmes d’IA doivent être résilients, précis, fiables et reproductibles, tout en garantissant un plan de secours en cas de problème. Cela permet de prévenir et de minimiser les risques de dommages involontaires.
- Transparence des données : Un système de données d’IA doit être transparent et capable d’expliquer les décisions qu’il prend aux parties prenantes concernées. En outre, les humains doivent être conscients et informés des capacités et des limites du système d’IA.
- Confidentialité et gouvernance des données : Outre la sécurité des données, un système d’IA doit garantir des mesures adéquates de gouvernance des données, en tenant compte de la qualité et de l’intégrité des données, ainsi que de l’accès légitime aux données.
- Responsabilité : Les systèmes d’IA doivent mettre en œuvre des mécanismes qui garantissent l’obligation de rendre compte, la responsabilité et l’audibilité permettant l’évaluation des données, des algorithmes ou des processus de conception.
- Diversité et non-discrimination : Une IA digne de confiance doit éviter les préjugés injustes, qui peuvent avoir des conséquences négatives. Elle doit au contraire garantir la diversité et l’équité et être accessible à tous, quel que soit leur handicap.
- Bien-être sociétal et environnemental : Les systèmes d’IA doivent être respectueux de l’environnement et durables, afin qu’ils profitent également aux générations futures.
Bien que ces lignes directrices aient eu un impact significatif sur l’industrie de l’IA, des préoccupations subsistent et s’intensifient même avec l’essor de l’IA générative.
L’IA générative et la montée des préoccupations éthiques
Lorsque l’on parle d’éthique dans l’IA, l’IA générative pose un ensemble unique de défis, en particulier avec l’avènement de modèles génératifs comme OpenAI et ChatGPT.
La nature particulière de l’IA générative soulève des questions éthiques, principalement en matière de conformité réglementaire, de sécurité et de confidentialité des données, de contrôle, de préoccupations environnementales, de droits d’auteur et de propriété des données.
Par exemple, l’IA générative peut générer des textes de type humain, y compris des images et des vidéos, ce qui soulève des inquiétudes concernant les “deep fakes”, la génération de “fake news” et d’autres contenus malveillants susceptibles de causer des dommages et de diffuser des informations erronées. En outre, les individus peuvent également ressentir une perte de contrôle face aux décisions prises par les modèles d’IA sur la base de leurs algorithmes.
Geoffrey Hinton, le soi-disant parrain de l’IA, a déclaré que les développeurs d’IA devaient s’efforcer de comprendre comment les modèles d’IA pouvaient essayer d’enlever le contrôle aux humains. De même, de nombreux experts et chercheurs en IA sont préoccupés par les capacités et l’éthique de l’IA.
Yann LeCun, responsable scientifique de l’IA chez Facebook et professeur à l’université de New York, estime que les questions et les préoccupations que l’IA pourrait soulever pour l’humanité sont “ridicules à l’extrême”.
Parce que l’IA générative donne aux organisations et aux individus des capacités sans précédent pour modifier et manipuler les données, il est de la plus haute importance d’aborder ces questions.
Examinons ces questions plus en détail.
Génération et diffusion de contenus préjudiciables
Sur la base des textes que nous leur fournissons, les systèmes d’IA créent et génèrent automatiquement des contenus qui peuvent être exacts et utiles, mais aussi nuisibles.
Les systèmes d’IA génératifs peuvent générer des contenus nuisibles, intentionnellement ou non, pour des raisons telles que les hallucinations de l’IA. Les situations les plus préoccupantes comprennent la technologie deepfake, qui crée de fausses images, de faux textes, de faux sons et de fausses vidéos, manipulant l’identité et la voix d’une personne pour diffuser des discours haineux.
Voici quelques exemples de génération et de diffusion de contenus préjudiciables par l’IA :
- Un courriel généré par l’IA ou un message sur les médias sociaux envoyé et publié au nom d’une organisation qui peut contenir un langage offensant et sensible, portant atteinte aux sentiments de ses employés ou de ses clients.
- Les attaquants pourraient également utiliser deepfake pour créer et diffuser des vidéos générées par l’IA mettant en scène des personnalités publiques telles que des politiciens ou des acteurs disant des choses qu’ils n’ont pas réellement dites. Une vidéo mettant en scène Barrack Obama est l’un des exemples les plus populaires de deepfake.
- Un exemple de deepfake audio est celui d’un escroc qui a récemment simulé un enlèvement en clonant la voix d’une jeune fille pour demander une rançon à sa mère.
La diffusion d’un tel contenu préjudiciable peut avoir de graves conséquences et des implications négatives pour la réputation et la crédibilité d’une personne ou d’une organisation.
En outre, le contenu généré par l’IA peut amplifier les préjugés en apprenant à partir des ensembles de données d’apprentissage, générant ainsi un contenu encore plus biaisé, haineux et nuisible, ce qui en fait l’un des dilemmes éthiques les plus préoccupants de l’IA générative.
Violation du droit d’auteur
Les modèles d’IA générative étant formés à partir d’un grand nombre de données, il peut parfois en résulter une ambiguïté en matière d’autorité et de droits d’auteur.
Lorsque des outils d’IA génèrent des images ou des codes et créent des vidéos, la source de données de l’ensemble de données d’apprentissage à laquelle ils se réfèrent peut être inconnue, ce qui peut entraîner une violation des droits de propriété intellectuelle ou des droits d’auteur d’autres personnes ou organisations.
Ces violations peuvent entraîner des dommages financiers, juridiques et de réputation pour une organisation, ce qui se traduit par des procès coûteux et des réactions négatives de la part de l’opinion publique.
Violations de la confidentialité des données
Les données de formation sous-jacentes des grands modèles linguistiques (LLM) de l’IA générative peuvent contenir des informations sensibles et personnelles, également appelées informations d’identification personnelle (PII).
Le ministère américain du travail définit les IPI comme des données permettant d’identifier directement une personne à l’aide de détails tels que son nom, son adresse, son adresse électronique, son numéro de téléphone, son numéro de sécurité sociale ou tout autre code ou numéro d’identité personnel.
Les violations de données ou l’utilisation non autorisée de ces données peuvent conduire à l’usurpation d’identité, à la mauvaise utilisation des données, à la manipulation ou à la discrimination, ce qui entraîne des conséquences juridiques.
Par exemple, un modèle d’IA formé à partir de données d’antécédents médicaux personnels peut, par inadvertance, générer un profil très proche de celui d’un patient réel, ce qui pose des problèmes de sécurité et de confidentialité des données et constitue une violation de la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
Amplification des biais existants
Tout comme un modèle d’IA, un modèle d’IA génératif ne vaut que ce que vaut l’ensemble de données d’entraînement sur lequel il est entraîné.
Ainsi, si l’ensemble de données d’apprentissage comporte des biais, l’IA générative amplifie ces biais existants en générant des résultats biaisés. Ces préjugés sont généralement liés aux préjugés sociétaux existants et peuvent contenir des approches racistes, sexistes ou capacitistes dans les communautés en ligne.
Selon le rapport 2022 AI Index, 2021 a développé un modèle de 280 milliards de paramètres, ce qui représente une augmentation de 29 % des niveaux de biais et de toxicité. Ainsi, si l’IA LLM devient plus performante que jamais, elle devient également plus partiale sur la base des données d’entraînement existantes.
Impact sur les rôles et le moral des travailleurs
Les modèles d’IA générative améliorent la productivité de la main-d’œuvre en automatisant les activités banales et en effectuant des tâches quotidiennes telles que la rédaction, le codage, l’analyse, la génération de contenu, le résumé, l’assistance à la clientèle, etc.
Si, d’un côté, cela permet d’améliorer la productivité de la main-d’œuvre, d’un autre côté, la croissance de l’IA générative implique également la perte d’emplois. Selon le rapport de McKinsey sur la transformation de la main-d’œuvre et l’adoption de l’IA, la moitié des tâches et activités de la main-d’œuvre actuelle pourraient être automatisées entre 2030 et 2060, 2045 étant l’année médiane.
Bien que l’adoption de l’IA générative entraîne une perte de main-d’œuvre, cela ne signifie pas qu’il faille arrêter ou freiner la transformation de l’IA. Au contraire, les employés et les travailleurs devront se perfectionner, et les organisations devront aider les travailleurs à effectuer des transitions professionnelles sans perdre leur emploi.
Manque de transparence et d’explicabilité
La transparence est l’un des principes fondamentaux de l’IA éthique. Cependant, l’IA générative étant par nature une boîte noire, opaque et très complexe, il est difficile d’atteindre un niveau de transparence élevé.
La nature complexe de l’IA générative fait qu’il est difficile de déterminer comment elle est parvenue à une réponse/un résultat particulier ou même de comprendre les facteurs qui ont contribué à sa prise de décision.
Ce manque d’explicabilité et de clarté suscite souvent des inquiétudes quant à l’utilisation abusive et à la manipulation des données, à la précision et à la fiabilité des résultats, ainsi qu’à la qualité des tests. Il s’agit d’une préoccupation particulièrement importante pour les applications et les logiciels à fort enjeu.
Impact environnemental
Les modèles d’IA générative requièrent une puissance de calcul considérable, en particulier ceux à grande échelle. Ces modèles consomment donc beaucoup d’énergie, ce qui peut avoir des conséquences environnementales à haut risque, notamment en termes d’émissions de carbone et de réchauffement de la planète.
Bien qu’il s’agisse d’un facteur négligé de l’IA éthique, il est nécessaire de garantir la convivialité écologique pour des modèles de données durables et économes en énergie.
Justice et équité
Le potentiel de l’IA générative à produire des réponses inappropriées, inexactes, offensantes et biaisées est une autre préoccupation majeure pour garantir l’éthique de l’IA.
Cela peut être dû à des problèmes tels que des remarques racialement insensibles affectant les communautés marginalisées et la création de vidéos et d’images “deepfake” qui produisent des affirmations biaisées, déforment la vérité et génèrent un contenu qui nuit aux stéréotypes et aux préjugés courants.
Responsabilité
La création de données d’entraînement et le pipeline de déploiement des modèles d’IA générative compliquent souvent l’attribut de responsabilité de l’IA.
En cas d’accidents, de controverses et de circonstances sans précédent, une hiérarchie et une structure de responsabilité non définies entraînent des complications juridiques, des accusations et nuisent à la crédibilité de la marque.
En l’absence d’une hiérarchie de responsabilité solide, ce problème peut prendre une mauvaise tournure en un rien de temps, intensifiant l’image de marque et portant atteinte à la réputation et à la crédibilité de la marque.
Autonomie et contrôle
Les modèles d’IA générative automatisent les tâches et les processus de prise de décision dans divers domaines, tels que la santé, le droit et la finance, ce qui entraîne une perte de contrôle et d’autonomie individuelle. En effet, les décisions sont principalement prises par des algorithmes d’IA et non par un jugement humain.
Par exemple, sans intervention humaine, un système automatisé d’approbation de prêt piloté par l’IA peut déterminer la capacité d’une personne à contracter un prêt ou sa solvabilité sur la base de son score de crédit et de ses antécédents de remboursement.
En outre, les modèles d’IA générative entraînent parfois une perte d’autonomie professionnelle. Par exemple, dans des domaines tels que le journalisme, l’art et la création littéraire, les modèles d’IA générative créent des contenus qui remettent en question et concurrencent le travail généré par les humains, ce qui suscite des inquiétudes quant au déplacement d’emplois et à l’autonomie professionnelle.
Comment atténuer les préoccupations éthiques avec l’IA générative ? Solutions et bonnes pratiques
Si les développements et les avancées technologiques qui ont conduit à l’IA générative profitent grandement à la société, il est également essentiel de répondre aux préoccupations éthiques et de garantir des pratiques d’IA responsables, réglementées, responsables et sûres.
Outre les créateurs de modèles d’IA et les individus, il est essentiel que les entreprises qui utilisent des systèmes d’IA générative automatisent leurs processus afin de garantir les meilleures pratiques d’IA et de répondre aux préoccupations éthiques qui en découlent.
Voici les meilleures pratiques que les organisations et les entreprises doivent adopter pour garantir une IA générative éthique :
✅ Investissez dans une sécurité des données robuste : L’utilisation de solutions avancées de sécurité des données, comme le chiffrement et l’anonymisation, permet de sécuriser les données sensibles, les données personnelles et les informations confidentielles de l’entreprise – en répondant à la préoccupation éthique de la violation de la confidentialité des données liée à l’IA générative.
✅ Incorporer des perspectives diverses : Les organisations doivent intégrer diverses perspectives au sein de l’ensemble de données d’entraînement à l’IA afin de réduire les préjugés et de garantir l’équité et la prise de décision juste. Il s’agit notamment d’impliquer des personnes issues de milieux et d’expériences divers et d’éviter de concevoir des systèmes d’IA qui nuisent ou désavantagent certains groupes d’individus.
✅ Rester informé sur le paysage de l’IA : Le paysage de l’IA évolue constamment avec de nouveaux outils et technologies – donnant lieu à de nouvelles préoccupations éthiques. Les entreprises doivent investir des ressources et du temps pour comprendre les nouvelles réglementations en matière d’IA et rester informées des nouveaux changements afin de garantir les meilleures pratiques en matière d’IA.
✅ Mettre en œuvre des signatures numériques : Une autre meilleure pratique suggérée par les experts pour surmonter les préoccupations liées à l’IA générative consiste à utiliser des signatures numériques, des filigranes et la technologie blockchain. Cela permet de tracer l’origine du contenu généré et d’identifier l’utilisation potentielle non autorisée ou la falsification du contenu.
✅ Élaborer des directives éthiques et des politiques d’utilisation claires : Il est crucial d’établir des directives éthiques et des politiques d’utilisation claires pour l’utilisation et le développement de l’IA afin de couvrir des sujets tels que la responsabilité, la vie privée et la transparence. En outre, l’utilisation de cadres établis tels que le cadre de gestion des risques de l’IA ou la ligne directrice de l’UE en matière d’éthique pour une IA digne de confiance permet d’éviter l’utilisation abusive des données.
✅ S ‘aligner sur les normes mondiales : Les organisations doivent se familiariser avec les normes et lignes directrices mondiales telles que les lignes directrices de l‘UNESCO sur l’éthique de l’IA qui mettent l’accent sur quatre valeurs fondamentales, notamment les droits de l’homme et la dignité, la diversité et l’inclusivité, les sociétés pacifiques et justes, et l’épanouissement de l’environnement.
✅ Favoriser l’ouverture et la transparence : Les organisations doivent favoriser la transparence de l’utilisation et du développement de l’IA afin d’instaurer la confiance avec leurs utilisateurs et leurs clients. Il est essentiel que les entreprises définissent clairement le fonctionnement des systèmes d’IA, la façon dont ils prennent des décisions et la manière dont ils collectent et utilisent les données.
✅ Évaluer et contrôler de manière cohérente les systèmes d’IA : Enfin, il est crucial d’évaluer et de surveiller de manière cohérente les systèmes d’IA pour qu’ils restent alignés et éthiques selon les normes et les lignes directrices définies en matière d’IA. Par conséquent, les organisations doivent effectuer des évaluations et des audits réguliers de l’IA pour éviter les risques de problèmes éthiques.
Conclusion
Bien que l’IA générative offre des avantages considérables et révolutionne de nombreux secteurs, il est essentiel de comprendre et d’aborder les préoccupations éthiques qui l’entourent pour favoriser une utilisation responsable et sûre de l’IA.
Les préoccupations éthiques liées à l’IA générative, telles que la violation des droits d’auteur, la violation de la confidentialité des données, la diffusion de contenus préjudiciables et le manque de transparence, nécessitent des réglementations strictes et des lignes directrices éthiques pour garantir un juste équilibre et une utilisation robuste et responsable de l’IA.
Les organisations peuvent exploiter la puissance de l’IA au maximum de son potentiel avec des risques et des préoccupations éthiques minimes, voire inexistants, en mettant en œuvre et en élaborant des règles et des lignes directrices éthiques et en suivant les meilleures pratiques en matière d’IA.