L'intelligence artificielle (IA) a fait sensation dans divers secteurs, de la santé à la finance. Cependant, la question du biais de l'IA est apparue comme un obstacle important, soulevant des questions sur l'avenir de la technologie. Les experts affirment que le biais, résultant souvent de données de formation biaisées ou non représentatives, est peut-être le défi le plus redoutable de l'IA.
Le problème du biais en IA
Arthur Maccabe, directeur exécutif de l'Institute for Computation and Data-Enabled Insight de l'Université de l'Arizona, affirme que le biais n'est pas intrinsèquement problématique. Cela devient un problème lorsqu'un système biaisé influence la prise de décision.
Michele Samorani, professeur agrégé de systèmes d'information et d'analyse à la Leavey School of Business de l'Université de Santa Clara, met en garde contre le potentiel de l'IA à perpétuer les injustices sociales. Il illustre cela avec l'exemple d'une université utilisant l'IA pour filtrer les candidatures. Si le système d'IA est formé sur les décisions d'admission passées, tout préjugé humain présent dans ces décisions sera reflété dans les résultats de l'IA.
L'impact du biais de l'IA
Alice Xiang, responsable mondiale de l'éthique de l'IA chez Sony Group et chercheuse principale en éthique de l'IA chez Sony AI, note que les biais de l'IA peuvent avoir des effets considérables. "Les systèmes d'IA biaisés peuvent renforcer les stéréotypes sociétaux, discriminer certains groupes ou perpétuer les inégalités existantes", dit-il. Cela peut conduire à des pratiques discriminatoires dans divers secteurs, notamment le recrutement, les soins de santé et l'application de la loi. De plus, les préjugés peuvent saper la confiance dans la technologie et entraver l'adoption de l'IA.
Relever le défi du biais de l'IA
Xiang estime que la lutte contre les biais de l'IA nécessite une approche globale, en commençant par des données de formation diverses et représentatives. Insistez sur l'importance d'impliquer des personnes d'horizons différents dans le processus de prise de décision.
Maccabe suggère que les données utilisées pour former les systèmes d'IA devraient représenter avec précision l'ensemble de la société. Il reconnaît que cela peut être inaccessible, il est donc essentiel de documenter les biais dans les données de formation et de limiter l'utilisation des systèmes d'IA formés sur ces données aux contextes où ces biais ne sont pas critiques.
Beena Ammanath, directrice exécutive du Deloitte AI Institute, estime que s'il est difficile d'éliminer les biais liés à l'IA, il est possible de minimiser son impact. Propose des processus rigoureux de test, de validation et d'évaluation des modèles d'IA pour identifier et prévenir les biais. La rue
Éradiquer les biais de l'IA est un défi de taille. Xiang note qu'il est essentiel de comprendre les systèmes d'IA, leurs conséquences involontaires potentielles et la manière dont ils pourraient nuire aux personnes. Soulignez l'augmentation récente des équipes d'éthique de l'IA dans les entreprises qui intègrent l'IA dans leurs produits et services. Ces équipes se consacrent au développement et à la mise en œuvre des meilleures pratiques en matière de développement et de formation de modèles d'IA.
Maccabe souligne le défi d'établir des ensembles de données suffisamment grands pour entraîner efficacement l'IA et représenter le contexte dans lequel l'IA sera utilisée. Dans certains cas, les développeurs peuvent se contenter d'ensembles de données "suffisamment proches", comme avec Google Traduction.
Le besoin de règles et de règlements
Samorani souligne le besoin croissant de normes et de réglementations pour l'audit des biais des systèmes d'IA. Il est optimiste qu'avec les bonnes réglementations et les bons systèmes de surveillance, le biais de l'IA peut être réduit à un point où ce n'est plus un problème.
Xiang note que des efforts sont en cours pour lutter contre les biais de l'IA, y compris des processus de collecte de données éthiques, le développement de divers ensembles de données de formation, l'adoption de mesures et de tableaux de bord d'équité, et la promotion de la transparence et de la responsabilité pour le développement et la mise en œuvre de systèmes d'intelligence artificielle.
Ammanath souligne l'importance d'éduquer les parties prenantes sur le biais de risque de l'IA. Il conseille aux organisations de donner la priorité à l'éducation de leurs employés sur l'éthique des affaires et les principes éthiques de l'IA.
Bien que le biais de l'IA soit un défi important, ce n'est pas nécessairement le défaut fatal de l'IA. Avec des efforts concertés, des avancées technologiques et des réglementations appropriées, il peut minimiser son impact et travailler vers un avenir où les technologies d'IA sont plus justes et plus impartiales.