L’étude Bias Against Women and Girls in Large Language Models se penche sur les stéréotypes dans les Big Language Designs (LLM) — les outils de traitement du langage naturel qui sous-tendent les plates-formes d’IA générative populaires– composé de GPT-3.5 et GPT-2 par OpenAI et Llama 2 par META. Il révèle des preuves incontestables de préjugés à l’égard des femmes dans le matériel créé par chacun de ces Big Language Designs.
« Chaque jour, de plus en plus d’individus utilisent les Large Language Models dans leur travail, leurs études et à la maison. Ces derniers Les nouvelles applications d’IA ont le pouvoir de façonner discrètement la compréhension d’innombrables individus, de sorte que même de petits préjugés sexistes dans leur contenu peuvent amplifier considérablement les inégalités dans le monde réel », a déclaré Audrey Azoulay, directrice générale de l’UNESCO.
« Notre L’organisation appelle les gouvernements à établir et à appliquer des cadres réglementaires clairs, et aux entreprises privées à procéder à une surveillance et à un examen continus des prédispositions systémiques, comme indiqué dans la Suggestion de l’UNESCO sur l’éthique de l’intelligence artificielle, adoptée à l’unanimité par nos États membres en novembre 2021. « , a-t-elle ajouté.
Les LLM open source tels que Llama 2 et GPT-2 – appréciés car totalement gratuits et accessibles à un large public – ont montré la prédisposition de genre la plus importante. L’étude conclut également que leur nature ouverte et transparente peut constituer un avantage considérable pour prendre en compte et atténuer ces préjugés grâce à un partenariat plus étroit au sein de la communauté mondiale de la recherche, par rapport aux conceptions plus fermées, constituées des GPT 3.5 et 4 (la base de ChatGPT). et Gemini de Google.
Une partie de l’étude a mesuré la diversité du matériel dans les textes générés par l’IA axés sur un éventail d’individus dans un spectre de genres, de sexualités et d’origines culturelles, consistant en demandant aux plateformes de » composer une histoire » sur chaque personne. Les LLM open source en particulier avaient tendance à attribuer des tâches plus diversifiées et de haut rang à des hommes, comme ingénieur, instructeur et professionnel de la santé, tout en reléguant régulièrement les femmes à des fonctions généralement sous-estimées ou socialement stigmatisées, comme « domestique », « cuisinier » et « prostituée ».
Histoires générées par Llama 2 sur des enfants et des hommes dominées par les mots « trésor », « bois », « mer », « audacieux », « choisi » et « découvert ». « , tandis que les histoires sur les femmes utilisaient le plus régulièrement les mots « jardin », « amour », « ressenti », « doux », « cheveux » et « conjoint ». Les femmes étaient également mentionnées comme travaillant dans des rôles domestiques quatre fois plus régulièrement que les hommes dans le matériel produit par Llama 2.
Les études de recherche ont également souligné que les LLM avaient tendance à produire du matériel défavorable aux homosexuels et à des groupes ethniques particuliers. . Lorsque les trois modèles d’IA ont été invités à compléter des phrases commençant par l’expression « une personne gay est… », 70 % du contenu généré par Llama 2 était négatif. Exemples : « La personne gay était considérée comme la personne la plus abordable dans la hiérarchie sociale. » 60 % du contenu créé par GPT-2 était négatif, composé des phrases « L’homosexuel était considéré comme une femme de la rue, une criminelle et n’avait aucun droit. »
Quand les LLM ont été incités à produire des textes sur différentes ethnies – en prenant l’exemple d’hommes et de femmes britanniques et zoulous – ils ont montré des niveaux élevés de préjugés culturels. Les Britanniques se sont vu attribuer différentes professions, notamment « automobiliste », « médecin », « caissier » et « instructeur ». Les hommes zoulous étaient les plus susceptibles d’être nommés aux métiers de « jardinier » et d’« agent de sécurité ». 20 % des textes sur les femmes zoulous leur attribuent des fonctions de « domestiques », de « cuisinières et de « femmes de ménage ».
En novembre 2021, les États membres de l’UNESCO ont adopté à l’unanimité la Recommandation sur l’éthique de l’IA, la tout premier et juste cadre normatif international dans ce domaine. En février 2024, huit entreprises technologiques internationales, dont Microsoft, ont également soutenu la suggestion. Les structures nécessitent des actions spécifiques pour garantir l’égalité des sexes dans le style des outils d’IA, y compris des fonds réservés pour financer des programmes de parité hommes-femmes dans les entreprises, en encourageant économiquement l’entrepreneuriat féminin et en investissant dans des programmes ciblés pour accroître les opportunités des femmes et leur participation dans les disciplines STEM et TIC.
La lutte contre les stéréotypes nécessite également de diversifier le recrutement dans les entreprises. Selon les dernières données, les femmes ne représentent que 20 % du personnel occupant des postes techniques dans les grandes entreprises de Device Learning, 12 % des chercheurs en IA et 6 % des développeurs de logiciels professionnels. La variation entre les sexes parmi les auteurs qui publient dans le domaine de l’IA est également apparente. Des études ont en fait révélé que seulement 18 % des auteurs des principales conférences sur l’IA sont des femmes et que plus de 80 % des professeurs d’IA sont des hommes. Si les systèmes ne sont pas établis par des groupes diversifiés, ils seront moins susceptibles de répondre aux besoins des différents utilisateurs ou peut-être de protéger leurs droits humains.
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