Évitez les catastrophes de l’IA avec ces 8 stratégies pour une IA éthique

La grande quantité de données provenant de diverses sources alimente des progrès impressionnants en matière d’intelligence artificielle (IA). Mais à mesure que la technologie de l’IA se développe rapidement, il est crucial de gérer les données de manière éthique et responsable.

S’assurer que les systèmes d’IA sont équitables et protéger la vie privée des utilisateurs est devenu une priorité absolue, non seulement pour les organisations à but non lucratif mais aussi pour les plus grandes entreprises technologiques, qu’il s’agisse de Google, Microsoft ou Meta. Ces entreprises travaillent dur pour résoudre les problèmes éthiques liés à l’IA.

L’une des principales préoccupations est que les systèmes d’IA peuvent parfois renforcer les biais s’ils ne sont pas formés sur des données de la meilleure qualité. La reconnaissance faciale On sait que les technologies font preuve de préjugés contre certaines races et certains sexes dans certains cas.

Cela est dû au fait que les algorithmes, qui sont des méthodes informatisées permettant d’analyser et d’identifier les visages en les comparant aux images des bases de données, sont souvent inexacts.

Une autre façon dont l’IA peut aggraver les problèmes éthiques est de confidentialité et protection des données. Étant donné que l’IA a besoin d’une énorme quantité de données pour apprendre et combiner, elle peut créer de nombreux nouveaux risques pour la protection des données.

En raison de ces défis, les entreprises doivent adopter stratégies pratiques pour gérer les données de manière éthique. Cet article explore comment les entreprises peuvent tirer parti de l’IA pour gérer les données de manière responsable tout en préservant l’équité et la confidentialité.

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Le besoin croissant d’une IA éthique

Les applications d’IA peuvent avoir des conséquences inattendues effets négatifs sur les entreprises s’il n’est pas utilisé avec précaution. Une IA défectueuse ou biaisée peut entraîner des problèmes de conformité, des problèmes de gouvernance et nuire à la réputation d’une entreprise. Ces problèmes proviennent souvent de problèmes tels qu’un développement précipité, une mauvaise compréhension de la technologie et des contrôles de mauvaise qualité.

Les grandes entreprises ont été confrontées à de sérieux problèmes en gérant mal ces questions. Par exemple, l’équipe d’apprentissage automatique d’Amazon a arrêté de développer une application d’évaluation des talents en 2015, car elle était principalement formée sur des CV d’hommes. En conséquence, l’application a davantage favorisé les candidats masculins que les femmes.

Un autre exemple est le chatbot Tay de Microsoft, créé pour apprendre des interactions avec les utilisateurs de Twitter. Malheureusement, les utilisateurs lui ont rapidement transmis des propos offensants et racistes, et le chatbot a commencé à répéter ces phrases nuisibles. Microsoft a dû le fermer le lendemain.

Pour éviter ces risques, de plus en plus d’organisations créer des lignes directrices éthiques en matière d’IA et les cadres. Mais il ne suffit pas d’avoir ces principes. Les entreprises ont également besoin de contrôles de gouvernance solides, notamment d’outils pour gérer les processus et suivre les audits.

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Les entreprises qui utilisent des stratégies solides de gestion des données (indiquées ci-dessous), guidées par un comité d’éthique et soutenues par une formation appropriée, peuvent réduire les risques d’utilisation contraire à l’éthique de l’IA.

1. Favoriser la transparence

En tant que chefs d’entreprise, il est essentiel de mettre l’accent sur la transparence dans vos pratiques d’IA. Cela signifie expliquer clairement le fonctionnement de vos algorithmes, les données que vous utilisez et les éventuels biais.

Si les clients et les utilisateurs sont au centre de ces explications, les développeurs, les partenaires et les autres parties prenantes doivent également comprendre ces informations. Cette approche aide tout le monde à faire confiance et à comprendre les systèmes d’IA que vous utilisez.

2. Établir des lignes directrices éthiques claires

Utiliser l’IA de manière éthique commence par la création des lignes directrices fortes qui abordent des questions clés telles que la responsabilité, l’explicabilité, l’équité, la confidentialité et la transparence.

Pour obtenir des perspectives différentes sur ces questions, vous devez impliquer diverses équipes de développement.

Ce qui est plus important est de se concentrer sur l’établissement de principes directeurs clairs plutôt que de s’enliser dans des règles détaillées à ce sujet. Cette étape permet de rester concentré sur la vue d’ensemble de la mise en œuvre de l’éthique de l’IA.

3. Adopter des techniques de détection et d’atténuation des biais

Utiliser des outils et des techniques pour trouver et réparer Les préjugés dans les modèles d’IA. Des techniques telles que l’apprentissage automatique soucieux de l’équité peuvent contribuer à rendre les résultats de votre IA plus équitables.

Il s’agit de la partie du domaine de l’apprentissage automatique spécifiquement concernée par le développement de modèles d’IA permettant de prendre des décisions impartiales. L’objectif est de réduire ou d’éliminer totalement les préjugés discriminatoires associés à des facteurs sensibles comme l’âge, la race, le sexe ou le statut socio-économique.

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4. Incitez les employés à identifier les risques éthiques de l’IA

Les normes éthiques peuvent être menacées si les gens sont financièrement motivés à agir de manière contraire à l’éthique. À l’inverse, si un comportement éthique n’est pas récompensé financièrement, il risque d’être ignoré.

Les valeurs d’une entreprise se reflètent souvent dans la manière dont elle dépense son argent. Si les employés ne voient pas de budget pour un solide programme d’éthique en matière de données et d’IA, ils pourraient se concentrer davantage sur ce qui profite à leur propre carrière.

Il est donc important de récompenser les employés pour leurs efforts visant à soutenir et à promouvoir un programme d’éthique des données.

5. Demandez conseil au gouvernement

La création d’un plan solide pour le développement éthique de l’IA nécessite que les gouvernements et les entreprises travaillent ensemble – l’un sans l’autre peut entraîner des problèmes.

Les gouvernements jouent un rôle essentiel dans la création de règles et de lignes directrices claires. D’un autre côté, les entreprises doivent respecter ces règles en faisant preuve de transparence et en révisant régulièrement leurs pratiques.

6. Donner la priorité au consentement et au contrôle des utilisateurs

Tout le monde veut contrôler sa propre vie, et il en va de même pour ses données. Respecter le consentement des utilisateurs et donner aux gens le contrôle de leurs informations personnelles est essentiel pour gérer les données de manière responsable. Cela garantit que les individus comprennent ce qu’ils acceptent, y compris les risques et les avantages.

Assurez-vous que vos systèmes disposent de fonctionnalités permettant aux utilisateurs de gérer facilement leurs préférences de données et l’accès. Cette approche renforce la confiance et vous aide à respecter les normes éthiques.

7. Mener des audits réguliers

Les dirigeants doivent vérifier régulièrement les biais des algorithmes et s’assurer que les données de formation incluent une variété de groupes différents. Impliquez votre équipe : elle peut fournir des informations utiles sur les questions éthiques et les problèmes potentiels.

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8. Évitez d’utiliser des données sensibles

Lorsque vous travaillez avec des modèles d’apprentissage automatique, il est judicieux de voir si vous pouvez les entraîner sans utiliser de données sensibles. Vous pouvez rechercher des alternatives telles que des données non sensibles ou des sources publiques.

Cependant, études montrent que pour garantir que les modèles de décision sont justes et non discriminatoires, par exemple en ce qui concerne la race, des informations raciales sensibles peuvent devoir être incluses lors du processus d’élaboration du modèle. Cependant, une fois le modèle terminé, la race ne doit pas être utilisée comme facteur de prise de décision.

Utiliser l’IA de manière responsable et éthique n’est pas facile. Cela nécessite l’engagement des plus hauts dirigeants et un travail d’équipe dans tous les départements. Les entreprises qui se concentrent sur cette approche réduiront non seulement les risques, mais utiliseront également les nouvelles technologies plus efficacement.

En fin de compte, ils deviendront exactement ce que veulent leurs clients et leurs employés : dignes de confiance.