⚠️ DURÉE LIMITÉE : Obtenez 50% de réduction sur les frais d'adhésion avec le code FOUNDERSRATE . Offre valable pour 🇺🇸 US RESIDENTS jusqu'au 31 octobre. S'inscrire maintenant
Dans cet article perspicace, l'auteur se demande qui doit être tenu pour responsable des discriminations commises par les systèmes d'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle (IA) est devenue un élément indispensable de notre vie, qu'il s'agisse d'assistants virtuels comme Siri et Alexa ou de voitures à moteur. Toutefois, l'utilisation croissante des systèmes d'IA s'accompagne d'un risque de discrimination. Qui doit être tenu pour responsable de cette discrimination ? Est-ce la faute du système d'IA lui-même, ou bien les développeurs, les programmeurs, les entreprises et les organisations sont-ils également à blâmer ?
Afin d'identifier les responsables de la discrimination par l'IA, il est important de comprendre de quoi il s'agit. Il y a discrimination par l'IA lorsqu'un système fait preuve de partialité à l'égard d'un certain groupe de personnes sur la base de caractéristiques spécifiques telles que la race, le sexe ou le statut socio-économique. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour identifier des modèles et les utiliser pour faire des prédictions et prendre des décisions. Toutefois, si ces algorithmes sont basés sur des ensembles de données biaisées, les résultats du système d'IA peuvent perpétuer ce biais.
La discrimination par l'IA n'est pas un phénomène nouveau. Historiquement, les systèmes d'IA sont connus pour leur discrimination à l'égard des communautés marginalisées. Par exemple, l'IA en dermatologie peut être moins performante sur les peaux foncées ou la technologie de reconnaissance faciale a du mal à reconnaître les visages de personnes de certaines races. Les préjugés peuvent également être plus subtils, par exemple lorsque certaines offres d'emploi ne sont présentées qu'à des personnes d'un certain sexe ou d'une certaine race. Ces discriminations perpétuent les inégalités systémiques et exacerbent les injustices sociales.
Les systèmes d'IA peuvent apprendre des préjugés à partir des données qui leur sont fournies. Par exemple, si un système d'IA est formé avec des données qui sont biaisées à l'encontre d'un groupe particulier, le système perpétuera ce biais et produira des résultats biaisés. Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont particulièrement vulnérables à l'apprentissage de la discrimination parce qu'ils utilisent des données historiques qui peuvent refléter des préjugés passés plutôt que des réalités actuelles. En outre, les systèmes d'intelligence artificielle pourraient détecter des préjugés intégrés dans les données historiques, tels que des stéréotypes négatifs et des préjugés inconscients.
Il est important de noter que les systèmes d'IA ne sont pas intrinsèquement discriminatoires. Le biais est plutôt le résultat des données qui sont introduites dans le système. Il est donc essentiel de veiller à ce que les ensembles de données utilisés pour former les systèmes d'IA soient diversifiés et représentatifs de tous les groupes de la société.
Les exemples de discrimination par l'IA dans le monde réel ne sont pas difficiles à trouver. L'un des cas les plus connus de discrimination par l'IA s'est produit en 2018 lorsque l 'outil de recrutement d'Amazon alimenté par l'IA s'est avéré biaisé à l'égard des femmes. Le système d'IA a été programmé pour apprendre à partir des CV soumis à l'entreprise sur une période de 10 ans. En raison du sexisme profondément ancré dans l'industrie technologique, les CV des candidats masculins avaient plus de chances d'être présélectionnés que ceux des candidates. Le système d'IA a donc appris à perpétuer la discrimination à l'égard des femmes.
Un autre exemple de discrimination par l'IA est l'utilisation de la police prédictive. Les algorithmes de police prédictive utilisent les données historiques de la criminalité pour prédire où les crimes futurs sont susceptibles de se produire. Cependant, ces données sont souvent biaisées au détriment des communautés de couleur, qui sont ciblées de manière disproportionnée par les forces de l'ordre. Par conséquent, les algorithmes de police prédictive perpétuent la discrimination à l'égard de ces communautés en dirigeant les ressources policières vers leurs quartiers, ce qui entraîne une surveillance et un harcèlement accrus.
Les systèmes d'IA peuvent également être utilisés pour perpétuer la discrimination sur le lieu de travail. Par exemple, si un système d'IA est utilisé pour évaluer les candidats à un emploi, il peut involontairement discriminer certains groupes sur la base de leur CV ou de leur profil sur les médias sociaux. Cela peut avoir de graves conséquences sur la diversité et l'inclusivité du lieu de travail.
Dans l'ensemble, il est clair que la discrimination par l'IA est un problème grave qui doit être traité. Il est essentiel que les systèmes d'IA soient conçus et formés de manière équitable et impartiale, afin d'empêcher la perpétuation des inégalités systémiques et des injustices sociales.
Les développeurs et les programmeurs sont les principaux créateurs des systèmes d'IA. En tant que tels, ils doivent être tenus responsables de l'élimination des discriminations liées à l'IA. Ils jouent un rôle crucial en veillant à ce que les algorithmes d'IA soient conçus pour être équitables et impartiaux.
Les développeurs et les programmeurs doivent veiller à concevoir des algorithmes qui ne conduisent pas à une discrimination systémique et doivent appliquer les principes de l'IA explicable et de la transparence des données. Ils doivent constituer des ensembles de données diversifiés et surveiller les résultats pour y déceler des signes de discrimination. Par exemple, un algorithme utilisé dans l'évaluation des prêts doit éviter les impacts disparates lors de l'évaluation de la solvabilité des individus, c'est-à-dire éviter de pénaliser excessivement les personnes sur la base de leur race, de leur religion ou de leur sexe.
Les préjugés inconscients peuvent facilement s'infiltrer dans les processus de développement de l'IA, conduisant à des hypothèses humaines qui s'intègrent dans les algorithmes développés par les codeurs. Les développeurs doivent être conscients de leurs préjugés implicites et prendre des mesures pour atténuer leur impact sur les systèmes d'IA. L'un des moyens de résoudre ces problèmes consiste à faire participer des personnes d'horizons divers aux projets de développement de l'IA. Non seulement elles apporteraient leur point de vue diversifié, mais elles signaleraient également les cas de préjugés possibles.
L'équipe de développement est responsable de la construction et de la formation des systèmes d'IA. Une équipe de développement diversifiée peut aider à identifier les préjugés potentiels et à garantir que les systèmes d'IA sont conçus de manière équitable. La diversité des perspectives et des expériences vécues par les différents membres de l'équipe peut contribuer à l'apparition d'angles morts et de préjugés.
Les entreprises et les organisations qui utilisent des systèmes d'IA doivent s'assurer qu'ils sont exempts de préjugés et de discrimination. Elles doivent faire preuve de transparence dans leurs processus de développement et d'acquisition de l'IA afin de s'assurer que les systèmes d'IA sont conformes à des normes acceptables.
Les entreprises et les organisations devraient mettre en œuvre des politiques éthiques en matière d'IA qui exigent que les systèmes d'IA soient exempts de toute discrimination. Ces politiques doivent s'appliquer à tous les individus et groupes, indépendamment de la race, du sexe, de la religion ou de l'orientation sexuelle. Elles doivent comporter des lignes directrices claires en matière de gestion responsable des données et de protection de la vie privée. Les politiques éthiques permettront également aux entreprises de promouvoir la transparence et la responsabilité en ce qui concerne l'utilisation des systèmes d'IA.
Les organisations doivent surveiller en permanence leurs systèmes d'intelligence artificielle pour y déceler des signes de discrimination. Elles devraient utiliser des mesures pour identifier l'impact discriminatoire. Un tel contrôle nécessiterait l'intégration de l'IA dans divers flux de travail, ce qui permettrait aux organisations d'extraire plus facilement des données pertinentes pour éclairer leurs décisions. Elles doivent relever les défis de l'équité de l'IA en combinant des systèmes d'alerte, une surveillance humaine et un examen des résultats de l'IA par des experts qui garantiront que l'IA ne discrimine pas des groupes de personnes.
Les organisations doivent également veiller à ce que les décisions prises par les systèmes d'IA soient transparentes et vérifiables. Si une décision prise par un système d'IA est contestée, il doit exister un mécanisme permettant de la réexaminer. De même, les organisations doivent assurer la transparence de leurs décisions et des raisons pour lesquelles elles mettent en œuvre des systèmes d'IA.
Les cadres juridiques et réglementaires doivent rattraper les défis techniques et éthiques posés par la discrimination par l'IA. Il n'existe pas d'approche unique pour lutter contre la discrimination par l'IA dans les différents secteurs, de sorte que les cadres juridiques devront être agiles pour s'adapter à tous les scénarios.
À l'heure actuelle, peu de lois et de règlements traitent explicitement de la discrimination liée à l'IA. Il existe quelques principes de base tels que le règlement général sur la protection des données (RGPD), qui vise à protéger la vie privée et la propriété des données personnelles, et les lignes directrices éthiques de la Commission européenne en matière d' IA, qui exigent que les systèmes d'IA respectent les droits fondamentaux. Toutefois, il est nécessaire d'adopter des réglementations plus complètes et plus spécifiques pour promouvoir l'utilisation équitable et éthique de l'IA dans différents domaines, notamment en ce qui concerne le fonctionnement des algorithmes de l'IA.
Les experts suggèrent l'introduction d'une nouvelle législation axée sur les réglementations antidiscriminatoires des systèmes d'IA. Ces lois devraient tenir compte de la diversité des groupes et de l'intersection des traits d'identité, et envisager différents types d'applications de l'IA. La législation pourrait viser à garantir que toute discrimination intentionnelle ou non intentionnelle survenant lors du déploiement de systèmes d'IA soit prévenue ou traitée dès que possible.
Plusieurs organisations internationales telles que l'OCDE, l'UNESCO et l'UE ont reconnu la nécessité de lutter contre les discriminations liées à l'IA. L'OCDE a appelé les gouvernements à adopter des normes sur la divulgation des données afin de protéger les individus contre les discriminations cachées dans les systèmes basés sur l'IA. Il ne s'agit là que de l'un des nombreux efforts visant à créer un cadre réglementaire international qui améliorera la fiabilité de l'IA et garantira une utilisation équitable et éthique dans le monde entier.
Le développement des systèmes d'IA a des implications pour l'avenir du travail, de l'économie et des droits de l'homme. Toutefois, l'IA doit être juste et impartiale pour que tous puissent en profiter. Les développeurs et les programmeurs doivent prendre l'initiative de concevoir et de déployer des algorithmes d'IA qui ne perpétuent pas la discrimination et les préjugés systémiques, mais les entreprises et les organisations ont un rôle essentiel à jouer en veillant à ce que leurs systèmes d'IA soient exempts de discrimination et à ce qu'ils les utilisent de manière éthique et transparente. Les gouvernements et les organisations internationales doivent travailler ensemble pour établir des cadres juridiques appropriés afin de garantir une utilisation équitable et éthique de l'IA. Seul un effort de collaboration garantira que lorsque les systèmes d'IA sont discriminatoires, des mesures rapides sont prises et que la responsabilité de l'IA discriminatoire incombe à tous les responsables.
%20(1).webp)
.png)