Une récente réunion d'information de GlobalData a mis en lumière des préoccupations cruciales liées à la réglementation et aux implications environnementales de l'intelligence artificielle (IA). Le rapport met en évidence les impacts révolutionnaires de l’IA dans plusieurs secteurs, prévoyant un taux de croissance substantiel de 35 % entre 2022 et 2030, culminant potentiellement avec une valorisation stupéfiante de 909 milliards de dollars d’ici la fin de la période de prévision. Cependant, dans un contexte de croissance exponentielle, des questions se posent quant à la faisabilité d’établir une norme mondiale pour réglementer l’IA et sur la relation complexe entre l’IA et la durabilité environnementale.
Le rapport met en évidence des progrès notables dans la réglementation de l'IA, citant notamment la prochaine loi européenne sur l'intelligence artificielle, qui devrait entrer en vigueur fin 2023 ou 2024. Destinée à garantir le caractère non discriminatoire et les modèles d'intelligence artificielle respectueux de l'environnement, la la loi met l’accent sur la sécurité, la transparence et la traçabilité. En outre, le gouvernement britannique devrait accueillir le sommet sur la sécurité de l’IA en novembre, visant à faciliter les discussions sur les stratégies d’évaluation et d’atténuation des risques, avec l’ambition de promouvoir la coopération internationale dans la réglementation de l’IA.
Le directeur de la recherche thématique de GlobalData, Josep Bori, a exprimé ses inquiétudes quant au potentiel du Royaume-Uni à diriger le mouvement mondial pour la sécurité de l'IA, compte tenu du climat géopolitique actuel post-Brexit. Bori a souligné la nécessité pour les grandes organisations internationales et les organismes de réglementation de jouer un rôle central dans l'établissement de normes mondiales, mettant en garde contre les limites potentielles posées par les initiatives de chaque pays.
La régulation de l’intelligence artificielle dans le contexte des avancées technologiques
Évaluant l'évolution du paysage de la réglementation de l'IA, Bori a souligné les progrès rapides de l'intelligence artificielle générative, prédisant une situation fluide dans la sphère réglementaire dans un avenir prévisible. Anticipant les divergences potentielles entre les juridictions et les changements réglementaires fréquents, Bori a souligné l'ambiguïté quant à la convergence ou à la divergence du cadre réglementaire mondial.
Benjamin Chin, analyste associé en intelligence thématique chez GlobalData, a ajouté une note de réalisme, affirmant que même si les gouvernements pouvaient adopter des réglementations pour élever les normes techniques et éthiques, les différences inhérentes aux approches nationales, associées à l'influence des grandes entreprises technologiques, pourraient empêcher la réalisation. d’une vision unifiée pour la régulation de l’IA.
La relation multiforme entre l'IA et l'environnement reste un point central du briefing exécutif de GlobalData. Reconnaissant le potentiel de la technologie à nuire et à bénéficier à l'environnement, le rapport met en évidence la consommation d'énergie substantielle associée à la formation de l'IA sur de grands modèles de langage (LLM). Notamment, bien que cette consommation d’énergie soulève des préoccupations en matière de durabilité, l’IA peut également apporter une contribution positive en surveillant la consommation d’énergie renouvelable dans les réseaux intelligents et les applications similaires.
Complexités éthiques des LLM et perpétuation des préjugés sociaux
Bori a souligné l'importance croissante des considérations environnementales dans le contexte des LLM, anticipant une évolution vers la priorité aux LLM à faible empreinte carbone à la suite de l'accent croissant mis sur le respect des cadres environnementaux, sociaux et de gouvernance.
Chin a souligné une préoccupation spécifique qui a émergé de la sixième édition du AI Index Report 2023 publié par l'Université de Stanford, citant les émissions d'équivalent dioxyde de carbone produites par GPT-3 en 2022.
Pour situer le contexte, il a fait une comparaison, notant que l'empreinte carbone du GPT-3 est environ la moitié de celle d'un vol aller-retour d'un seul passager de Londres à New York.
Soulignant les complexités éthiques liées aux LLM , Chin a souligné le potentiel de ces modèles à perpétuer les préjugés sociaux existants, résultant principalement de l'assimilation de grands volumes de données.
L'analyse complète de GlobalData souligne le besoin crucial de cadres réglementaires réfléchis et complets pour guider le développement et le déploiement de l'IA, en tenant compte des considérations éthiques et des impacts environnementaux afin de garantir un paysage technologique durable et équitable. À mesure que l’industrie continue d’évoluer, la communauté mondiale doit s’engager dans des efforts de collaboration et des stratégies cohérentes pour exploiter tout le potentiel de l’IA tout en atténuant les risques associés.