L'entraînement éthique de l'intelligence artificielle

Dans le monde de l’intelligence artificielle, l’un des plus grands défis est de développer des systèmes d’IA qui ne sont pas seulement intelligents, mais qui agissent également conformément aux normes et valeurs éthiques qui correspondent à celles de l’être humain. Une approche pour y parvenir est de former l’IA en utilisant les codes juridiques et la jurisprudence comme base. Cet article explore cette méthode et examine des stratégies supplémentaires pour créer une IA avec des normes et des valeurs humaines. J’ai également fait cette suggestion au nom de la Coalition néerlandaise pour l’IA au ministère de la Justice et de la Sécurité dans un document stratégique que nous avons rédigé sur commande du ministère.

Utilisation des GAN pour identifier les lacunes

Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) peuvent servir d’instrument pour découvrir les lacunes dans la législation. En générant des scénarios qui ne sont pas couverts par les lois existantes, les GAN peuvent révéler des dilemmes éthiques potentiels ou des situations non abordées. Cela permet aux développeurs d’identifier et de combler ces lacunes, donnant ainsi à l’IA un ensemble de données éthiques plus complet à partir duquel apprendre. Bien sûr, nous avons également besoin de juristes, de juges, de politiciens et d’éthiciens pour affiner le modèle.

Possibilités et limites de la formation éthique d’une IA

Bien que la formation sur la législation offre un bon point de départ, il y a quelques 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 non consignées dans des documents officiels. Une IA formée exclusivement sur la législation pourrait manquer ces aspects subtils mais cruciaux.
2. Interprétation et contexte Les textes juridiques sont souvent complexes et sujets à interprétation. Sans la capacité humaine de comprendre le contexte, une IA pourrait avoir du mal à appliquer les lois à des situations spécifiques d’une manière éthiquement responsable.
3. Nature dynamique de la pensée 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 faire face à ces changements.
4. Éthique versus légalité Il est important de reconnaître que tout ce qui est légal n’est pas éthiquement juste, et vice versa. Une IA doit avoir la capacité de regarder 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 réellement 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 rétroaction

L’implication d’experts en éthique, en psychologie et en sociologie dans le processus de formation peut aider à affiner l’IA. La rétroaction humaine peut apporter de la nuance et corriger les lacunes du système.

3. Apprentissage continu et adaptation

Les systèmes d’IA doivent être conçus pour apprendre de nouvelles informations et s’adapter aux normes et valeurs changeantes. Cela nécessite une infrastructure qui permet des mises à jour et des reformations continues.

4. Transparence et explicabilité

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

Conclusion

La formation d’une IA sur la base des codes juridiques 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 réellement de manière éthique, comparable aux humains, une approche multidisciplinaire est nécessaire. En combinant la législation avec des connaissances culturelles, sociales et éthiques, et en intégrant l’expertise humaine dans le processus de formation, nous pouvons développer des systèmes d’IA qui sont non seulement intelligents, mais aussi sages et empathiques. Voyons ce que l’avenir peut nous apporter.

Sources supplémentaires :

• Principes éthiques et règles juridiques (in)existantes pour l’IA. Cet article discute des exigences éthiques auxquelles les systèmes d’IA doivent satisfaire pour être fiables. Données et Société
• La 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 éthiquement responsables : une étude de cas. Une étude académique sur la formation des chercheurs en IA axée sur la responsabilité éthique. ArXiv