Former l’intelligence artificielle de manière éthique

Dans le monde de l’intelligence artificielle, l’un des plus grands défis consiste à développer des systèmes d’IA qui soient non seulement intelligents, mais qui agissent également conformément à des normes et des valeurs éthiques correspondant à celles des êtres humains. Une approche consiste à entraîner l’IA à partir de codes de loi et de la jurisprudence. Cet article explore cette méthode et examine des stratégies complémentaires pour créer une IA dotée de normes et de valeurs semblables à celles des humains. J’ai également formulé cette suggestion au nom de la Coalition néerlandaise pour l’IA auprès du ministère de la Justice et de la Sécurité dans un document stratégique que nous avons rédigé à la demande du ministère.

Utiliser les GAN pour identifier les lacunes

Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) peuvent servir d’outil pour détecter les lacunes de la législation. En générant des scénarios qui ne sont pas couverts par les lois existantes, les GAN peuvent mettre en lumière d’éventuels dilemmes éthiques ou des situations qui n’ont pas été prises en compte. Cela permet aux développeurs d’identifier et de combler ces lacunes, afin que l’IA dispose d’un ensemble de données éthiques plus complet pour apprendre. Bien entendu, nous avons également besoin de juristes, de juges, de responsables politiques et d’éthiciens pour affiner le modèle.

Possibilités et limites de la formation éthique d’une IA 

Bien que l’entraînement à partir de la législation constitue un point de départ solide, plusieurs considérations importantes doivent être prises en compte :

1. Représentation limitée des normes et des valeurs Les lois ne couvrent pas tous les aspects de l’éthique humaine. De nombreuses normes et valeurs sont déterminées par la culture et ne sont pas consignées dans des documents officiels. Une IA entraînée exclusivement sur la législation risque de ne pas saisir ces aspects subtils, mais essentiels.
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 particulières d’une manière éthiquement responsable.
3. Nature dynamique de la réflexion éthique Les normes et les valeurs sociales évoluent constamment. 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 et légalité Il est important de reconnaître que tout ce qui est légal n’est pas nécessairement éthique, et inversement. Une IA doit être capable de regarder au-delà de la lettre de la loi et de comprendre l’esprit des principes éthiques.

Stratégies complémentaires pour intégrer les normes et valeurs humaines dans l’IA

Pour développer une IA qui soit véritablement en phase avec l’éthique humaine, une approche plus holistique est nécessaire.

1. Intégration de 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 approfondie de la condition humaine et de la complexité des questions éthiques.

2. Interaction humaine et retour d’expérience

Associer des experts en éthique, en psychologie et en sociologie au processus d’entraînement peut contribuer à affiner l’IA. Les retours humains peuvent apporter de la nuance et 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 essentiel 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 lorsque cela est nécessaire.

Conclusion

Entraîner une IA à partir de codes de loi et de la jurisprudence constitue une étape précieuse vers le développement de systèmes capables de comprendre les normes et les valeurs humaines. Cependant, pour créer une IA qui agisse véritablement de manière éthique, d’une façon comparable à celle des êtres humains, une approche multidisciplinaire est nécessaire. En combinant la législation avec des connaissances culturelles, sociales et éthiques, et en intégrant l’expertise humaine au processus d’entraînement, nous pouvons développer des systèmes d’IA qui soient non seulement intelligents, mais aussi sages et empathiques. Voyons ce que la avenir peut apporter

Ressources complémentaires :

• Principes éthiques et règles juridiques existantes (ou inexistantes) concernant l’IA. Cet article examine les 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 une mise en œuvre éthique et responsable de l’IA au sein des organisations. Formation du personnel à l’IA 
• Les trois piliers d’une IA responsable : comment se conformer à la législation européenne sur l’IA. Cet article présente les principes fondamentaux des applications éthiques de l’IA conformément à la nouvelle législation européenne. Emerce
• Former des chercheurs en IA éthiquement responsables : une étude de cas. Une étude universitaire sur la formation des chercheurs en IA, axée sur la responsabilité éthique. ArXiv