Pourquoi intégrer l'éthique et les principes de l'IA dans votre organisation est essentiel
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À mesure que la technologie progresse, les chefs d'entreprise comprennent la nécessité d'adopter des solutions d'entreprise tirant parti de l'intelligence artificielle (IA). Cependant, il existe une hésitation compréhensible en raison des implications sur l'éthique de cette technologie - l'IA est-elle intrinsèquement biaisée, raciste ou sexiste ? Et quel impact cela pourrait-il avoir sur mon entreprise ?
Il est important de se rappeler que les systèmes d'IA ne sont rien en soi. Ce sont des outils construits par des humains et qui peuvent maintenir ou amplifier les préjugés qui existent chez les humains qui les développent ou ceux qui créent les données utilisées pour les former et les évaluer. En d'autres termes, un modèle d'IA parfait n'est rien de plus que le reflet de ses utilisateurs. En tant qu'êtres humains, nous choisissons les données utilisées dans l'IA et le faisons malgré nos préjugés inhérents.
En fin de compte, nous sommes tous sujets à une variété de préjugés sociologiques et cognitifs. Si nous sommes conscients de ces biais et mettons continuellement en place des mesures pour aider à les combattre, nous continuerons à progresser dans la minimisation des dommages que ces biais peuvent causer lorsqu'ils sont intégrés à nos systèmes.
Examiner l'IA éthique aujourd'huiL'accent mis par l'organisation sur l'éthique de l'IA comporte deux volets. Le premier est lié à la gouvernance de l'IA qui traite de ce qui est permis dans le domaine de l'IA, du développement à l'adoption, en passant par l'utilisation.
ÉvénementMétaBeat 2022
MetaBeat réunira des leaders d'opinion pour donner des conseils sur la manière dont la technologie métaverse transformera la façon dont toutes les industries communiquent et font des affaires le 4 octobre à San Francisco, en Californie.
Inscrivez-vous iciLa seconde touche à la recherche en éthique de l'IA visant à comprendre les caractéristiques inhérentes aux modèles d'IA résultant de certaines pratiques de développement et leurs risques potentiels. Nous pensons que les enseignements tirés de ce domaine continueront à devenir plus nuancés. Par exemple, la recherche actuelle est largement axée sur les modèles de base, et dans les prochaines années, elle se tournera vers des tâches en aval plus petites qui peuvent soit atténuer, soit propager les inconvénients de ces modèles.
L'adoption universelle de l'IA dans tous les aspects de la vie exigera que nous réfléchissions à sa puissance, à son objectif et à son impact. Cela se fait en se concentrant sur l'éthique de l'IA et en exigeant que l'IA soit utilisée de manière éthique. Bien sûr, la première étape pour y parvenir est de trouver un accord sur ce que signifie utiliser et développer l'IA de manière éthique.
Une étape vers l'optimisation des produits pour des résultats équitables et inclusifs consiste à disposer d'ensembles de données de formation, de développement et de test équitables et inclusifs. Le défi est que la sélection de données de haute qualité est une tâche non triviale. Il peut être difficile d'obtenir ce type d'ensembles de données, en particulier pour les petites startups, car de nombreuses données de formation facilement disponibles contiennent des biais. En outre, il est utile d'ajouter des techniques de débiaisation et des processus d'évaluation de modèle automatisés au processus d'augmentation des données, et de commencer par des pratiques approfondies de documentation des données dès le début, afin que les développeurs aient une idée claire de ce dont ils ont besoin pour augmenter les ensembles de données qu'ils décident. à utiliser.
Le coût d'une IA impartialeLes drapeaux rouges existent partout, et les leaders technologiques doivent être ouverts à les voir. Étant donné que les préjugés sont dans une certaine mesure inévitables, il est important de considérer le cas d'utilisation principal d'un système : les systèmes de prise de décision qui peuvent affecter des vies humaines (c'est-à-dire le filtrage automatisé des CV ou la police prédictive) ont le potentiel de causer des dommages incalculables. En d'autres termes, l'objectif central d'un modèle d'IA peut en soi être un signal d'alarme. Les organisations technologiques doivent examiner ouvertement l'objectif d'un modèle d'IA pour déterminer si cet objectif est éthique.
En outre, il augmente...
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Il est important de se rappeler que les systèmes d'IA ne sont rien en soi. Ce sont des outils construits par des humains et qui peuvent maintenir ou amplifier les préjugés qui existent chez les humains qui les développent ou ceux qui créent les données utilisées pour les former et les évaluer. En d'autres termes, un modèle d'IA parfait n'est rien de plus que le reflet de ses utilisateurs. En tant qu'êtres humains, nous choisissons les données utilisées dans l'IA et le faisons malgré nos préjugés inhérents.
En fin de compte, nous sommes tous sujets à une variété de préjugés sociologiques et cognitifs. Si nous sommes conscients de ces biais et mettons continuellement en place des mesures pour aider à les combattre, nous continuerons à progresser dans la minimisation des dommages que ces biais peuvent causer lorsqu'ils sont intégrés à nos systèmes.
Examiner l'IA éthique aujourd'huiL'accent mis par l'organisation sur l'éthique de l'IA comporte deux volets. Le premier est lié à la gouvernance de l'IA qui traite de ce qui est permis dans le domaine de l'IA, du développement à l'adoption, en passant par l'utilisation.
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L'adoption universelle de l'IA dans tous les aspects de la vie exigera que nous réfléchissions à sa puissance, à son objectif et à son impact. Cela se fait en se concentrant sur l'éthique de l'IA et en exigeant que l'IA soit utilisée de manière éthique. Bien sûr, la première étape pour y parvenir est de trouver un accord sur ce que signifie utiliser et développer l'IA de manière éthique.
Une étape vers l'optimisation des produits pour des résultats équitables et inclusifs consiste à disposer d'ensembles de données de formation, de développement et de test équitables et inclusifs. Le défi est que la sélection de données de haute qualité est une tâche non triviale. Il peut être difficile d'obtenir ce type d'ensembles de données, en particulier pour les petites startups, car de nombreuses données de formation facilement disponibles contiennent des biais. En outre, il est utile d'ajouter des techniques de débiaisation et des processus d'évaluation de modèle automatisés au processus d'augmentation des données, et de commencer par des pratiques approfondies de documentation des données dès le début, afin que les développeurs aient une idée claire de ce dont ils ont besoin pour augmenter les ensembles de données qu'ils décident. à utiliser.
Le coût d'une IA impartialeLes drapeaux rouges existent partout, et les leaders technologiques doivent être ouverts à les voir. Étant donné que les préjugés sont dans une certaine mesure inévitables, il est important de considérer le cas d'utilisation principal d'un système : les systèmes de prise de décision qui peuvent affecter des vies humaines (c'est-à-dire le filtrage automatisé des CV ou la police prédictive) ont le potentiel de causer des dommages incalculables. En d'autres termes, l'objectif central d'un modèle d'IA peut en soi être un signal d'alarme. Les organisations technologiques doivent examiner ouvertement l'objectif d'un modèle d'IA pour déterminer si cet objectif est éthique.
En outre, il augmente...
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