L'entraînement éthique de l'IA

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 selon des normes et des valeurs éthiques correspondant à celles des humains. Une approche consiste à entraîner l’IA en utilisant des codes juridiques et de la jurisprudence comme base. Cet article explore cette méthode et examine des stratégies complémentaires pour créer une IA avec des normes et valeurs humaines. J’ai également fait 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 pour le ministère.

Utilisation des GAN pour identifier les lacunes

Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) peuvent servir d’outil pour découvrir les lacunes dans la législation. En générant des scénarios qui sortent du cadre des lois existantes, les GAN peuvent mettre en lumière d’éventuels dilemmes éthiques ou des situations non traitées. Cela permet aux développeurs d’identifier et de combler ces lacunes, offrant ainsi à l’IA un ensemble de données éthiques plus complet pour son apprentissage. Bien sûr, nous avons également besoin de juristes, juges, politiciens et éthiciens pour affiner le modèle.

Possibilités et limites de l’entraînement éthique d’une IA

Bien que l’entraînement basé sur la législation offre un point de départ solide, plusieurs considérations importantes doivent être prises en compte :

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 ne sont pas consignées dans des documents officiels. Une IA entraînée uniquement sur la législation peut 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 peut avoir du mal à appliquer les lois à des situations spécifiques de manière éthiquement responsable.
3. Caractère dynamique de la pensée éthique Les normes et valeurs sociales évoluent continuellement. Ce qui est acceptable aujourd’hui peut être considéré comme non éthique demain. Une IA doit donc être flexible et adaptable pour gérer ces changements.
4. Éthique versus 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 dépasser la lettre de la loi pour comprendre l’esprit des principes éthiques.

Stratégies complémentaires pour des normes et valeurs humaines dans l’IA

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

1. Intégration de données culturelles et sociales

En exposant l’IA à la littérature, la philosophie, l’art et 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 retour d’information

Impliquer des experts en éthique, psychologie et sociologie dans le processus d’entraînement peut aider à affiner l’IA. Le retour humain peut 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 aux normes et valeurs changeantes. Cela nécessite une infrastructure permettant des mises à jour et un réentraînement continus.

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 aussi aux développeurs d’évaluer les considérations éthiques et d’ajuster le système si nécessaire.

Conclusion

L’entraînement d’une IA sur la base de codes juridiques et de jurisprudence est une étape précieuse vers le développement de systèmes comprenant les normes et valeurs humaines. Cependant, pour créer une IA qui agit vraiment 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 d’entraînement, nous pouvons développer des systèmes d’IA qui ne sont pas seulement intelligents, mais aussi sages et empathiques. Voyons ce que l’avenir peut nous réserver.

Sources complémentaires :

• Principes éthiques et règles juridiques (non)existantes pour l’IA. Cet article traite des exigences éthiques auxquelles les systèmes d’IA doivent répondre pour être fiables. Data en Maatschappij
• 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. Aipersoonelstraining
• 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 avec un accent sur la responsabilité éthique. ArXiv