Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les dilemmes éthiques en intelligence artificielle (IA) sont nombreux et souvent complexes, nécessitant une réflexion approfondie et une prise de décision éclairée. L'objectif de cette leçon est de présenter et d'analyser certains des dilemmes éthiques les plus courants que l'on rencontre dans le développement et l'utilisation de l'IA, à travers des études de cas concrètes.
Un dilemme majeur en IA concerne les biais intégrés dans les systèmes algorithmiques. Par exemple, un modèle prédictif utilisé pour évaluer les candidats à un emploi peut discriminer en fonction de la race ou du genre, reproduisant ainsi des discriminations systémiques existantes.
La protection de la vie privée est un autre enjeu crucial. Les systèmes d'IA collectent et analysent de vastes quantités de données personnelles, souvent sans le consentement éclairé des individus concernés. Les questions se posent sur la manière dont ces données sont stockées, partagées et utilisées, et sur les risques potentiels de fuites de données.
Un autre dilemme est la transparence des modèles d'IA, souvent perçus comme des "boîtes noires". Les utilisateurs finaux ont le droit de comprendre les raisons des décisions prises par l'IA, surtout dans des contextes critiques tels que la justice ou la médecine. La responsabilité des erreurs ou des décisions prises par l'IA doit également être clairement définie.
L'outil COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) utilise des algorithmes pour évaluer les risques de récidive des personnes accusées de crimes. Des études ont montré que cet outil présente un biais racial, attribuant des scores de risque plus élevés à des individus afroaméricains comparés à d'autres groupes ethniques pour des crimes similaires.
L'affaire Cambridge Analytica est un exemple marquant de la manière dont les données personnelles peuvent être exploitées à des fins politiques sans consentement approprié. La collecte massive de données a conduit à des manipulations opaques influençant le comportement des électeurs.
Le modèle de langage GPT3, développé par OpenAI, montre à quel point la puissance des IA peut poser des problèmes de désinformation. GPT3 est capable de générer des contenus crédibles mais incorrects, ce qui pose des défis en termes de responsabilité et de contrôle de l'information.