Former l'intelligence artificielle de manière éthique

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'un des plus grands défis est de développer des systèmes d'IA qui ne sont pas seulement performants, mais qui agissent également selon des normes et des valeurs éthiques compatibles avec celles des humains. Une approche consiste à entraîner l'IA en se basant sur les codes juridiques et la jurisprudence. Cet article explore cette méthode et examine des stratégies complémentaires pour créer une IA dotée de normes et de valeurs proches de celles des humains. J'ai également proposé cette suggestion au nom de la Coalition néerlandaise pour l'IA au ministère de la Justice et de la Sécurité dans un document de stratégie que nous avons rédigé pour le ministère.

Utilisation des GAN pour identifier les lacunes

Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) peuvent servir d'outil pour découvrir les lacunes de la législation. En générant des scénarios qui dépassent le cadre des lois existantes, les GAN peuvent mettre en lumière d'éventuels dilemmes éthiques ou des situations non traitées. Cela permet aux développeurs d'identifier et de combler ces lacunes, offrant ainsi à l'IA un ensemble de données éthiques plus complet pour l'apprentissage. Bien sûr, nous avons aussi besoin de juristes, de juges, de politiciens et d'éthiciens pour affiner le modèle.

Possibilités et limites de l'entraînement éthique d'une IA 

Bien que l'entraînement sur la base de la législation constitue un point de départ solide, il existe plusieurs considérations importantes :

1. Représentation limitée des normes et valeurs Les lois ne couvrent pas tous les aspects de l'éthique humaine. De nombreuses normes et valeurs sont culturellement déterminées et ne sont pas consignées dans des documents officiels. Une IA entraînée uniquement sur la législation peut passer à côté de ces aspects subtils mais cruciaux.
2. Interprétation et contexte Les textes juridiques sont souvent complexes et sujets à interprétation. Sans la capacité humaine à comprendre le contexte, une IA peut avoir du mal à appliquer les lois à des situations spécifiques d'une manière éthiquement responsable.
3. Nature dynamique de la réflexion éthique Les normes et valeurs sociales évoluent continuellement. Ce qui est acceptable aujourd'hui peut être considéré comme contraire à l'éthique demain. Une IA doit donc être flexible et adaptable pour gérer ces changements.
4. Éthique versus légalité Il est important de reconnaître que tout ce qui est légal n'est pas forcément éthiquement juste, et inversement. Une IA doit être capable de voir au-delà de la lettre de la loi et de comprendre l'esprit des principes éthiques.

Stratégies supplémentaires pour des normes et valeurs humaines dans l'IA

Pour développer une IA qui résonne véritablement avec l'éthique humaine, une approche plus holistique est nécessaire.

1. Intégration des données culturelles et sociales

En exposant l'IA à la littérature, à la philosophie, à l'art et à l'histoire, le système peut acquérir une compréhension plus profonde de la condition humaine et de la complexité des questions éthiques.

2. Interaction humaine et retour d'information

Impliquer des experts en éthique, psychologie et sociologie dans le processus d'entraînement peut aider à affiner l'IA. Le retour humain apporte de la nuance et permet de corriger les lacunes du système.

3. Apprentissage et adaptation continus

Les systèmes d'IA doivent être conçus pour apprendre de nouvelles informations et s'adapter à l'évolution des normes et des valeurs. Cela nécessite une infrastructure permettant des mises à jour et des réentraînements continus.

4. Transparence et explicabilité

Il est crucial que les décisions prises par l'IA soient transparentes et explicables. Cela facilite non seulement la confiance des utilisateurs, mais permet aussi aux développeurs d'évaluer les considérations éthiques et d'ajuster le système si nécessaire.

Conclusion

Entraîner une IA sur la base des codes et de la jurisprudence est une étape précieuse vers le développement de systèmes comprenant les normes et valeurs humaines. Cependant, pour créer une IA qui agit véritablement de manière éthique, comparable aux humains, une approche multidisciplinaire est nécessaire. En combinant la législation avec des perspectives culturelles, sociales et éthiques, et en intégrant l'expertise humaine dans le processus d'entraînement, nous pouvons développer des systèmes d'IA qui sont non seulement intelligents, mais aussi sages et empathiques. Voyons ce que la avenir peut apporter

Sources supplémentaires :

• Principes éthiques et règles juridiques (existantes et non-existantes) pour l'IA. Cet article traite des exigences éthiques que doivent respecter les systèmes d'IA pour être fiables. Données et société
• Gouvernance de l'IA expliquée: Un aperçu de la manière dont la gouvernance de l'IA peut contribuer à la mise en œuvre éthique et responsable de l'IA au sein des organisations. Formation du personnel IA 
• Les trois piliers de l'IA responsable : comment se conformer à la loi européenne sur l'IA. Cet article traite des principes fondamentaux des applications éthiques de l'IA selon la nouvelle législation européenne. Emerce
• Former des chercheurs en IA responsables sur le plan éthique : une étude de cas. Une étude académique sur la formation des chercheurs en IA axée sur la responsabilité éthique. ArXiv