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 selon des normes et des valeurs éthiques conformes à celles des humains. Une approche pour y parvenir consiste à entraîner l’IA à l’aide de codes juridiques et de jurisprudence comme base. Cet article explore cette méthode et examine des stratégies supplémentaires pour créer une IA dotée de normes et de valeurs humaines. J’ai également fait cette suggestion au nom de la coalition néerlandaise de l’IA auprès du ministère de la Justice et de la Sécurité dans un document de stratégie que nous avons rédigé pour le ministère.

Utilisation des GANs pour Identifier les Lacunes

Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) peuvent servir d’outil pour découvrir les lacunes dans la législation. En générant des scénarios qui sortent du cadre des lois existantes, les GANs peuvent mettre en lumière des dilemmes éthiques potentiels ou des situations non traitées. 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 entendu, nous avons également besoin de juristes, de juges, de politiciens et d’éthiciens pour affiner le modèle.

Possibilités et Limites de l’Entraînement Éthique d’une IA

Bien que l’entraînement 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 non inscrites dans des documents officiels. Une IA entraînée 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 peut 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 sociétales 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 gérer ces changements.
4. Éthique versus Légalité Il est important de reconnaître que tout ce qui est légal n’est pas nécessairement 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 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, 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 et Feedback Humains

L’implication d’experts en éthique, en psychologie et en sociologie dans le processus d’entraînement peut aider à affiner l’IA. Le feedback 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 qui permette 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 également aux développeurs d’évaluer les considérations éthiques et d’ajuster le système si nécessaire.

Conclusion

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

Ressources Supplémentaires :

• Principes éthiques et règles juridiques (existantes et non existantes) pour l’IA. Cet article aborde les exigences éthiques auxquelles les systèmes d’IA doivent satisfaire pour être fiables. Data et Société
• 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 d’IA éthiques selon la nouvelle législation européenne. Emerce
• Formation de chercheurs en IA éthiquement responsables : une étude de cas. Une étude académique sur la formation de chercheurs en IA axée sur la responsabilité éthique. ArXiv