lundi, 20 mai 2024

Quand l’IA cloud vous amène devant les tribunaux

Dans un récent jugement contre Air Canada devant un petit tribunal des réclamations, la compagnie aérienne a perdu en raison du fait que son chatbot alimenté par l’IA a fourni des détails incorrects sur les tarifs en cas de deuil. Le chatbot a recommandé au client de rechercher rétroactivement des tarifs en cas de deuil, quelle que soit la politique tarifaire de la compagnie aérienne en matière de tarifs en cas de deuil s’opposant à cette information. Oups ! Naturellement, le lien vers la politique a été proposé dans la réponse du chatbot ; cependant, le tribunal a découvert que la compagnie aérienne n’avait pas expliqué pourquoi le passager ne devait pas faire confiance aux informations proposées par le chatbot de la compagnie.

L’affaire a en fait accentué le lien entre l’IA et la responsabilité juridique et constitue une illustration saisissante de les ramifications juridiques et monétaires potentielles des fausses informations et des préjugés de l’IA.

Le pointeur de l’iceberg

J’ai découvert que les gens n’aiment pas l’IA – en particulier lorsqu’elle crée un réponse avec laquelle ils peuvent être en désaccord. Cela peut être aussi simple que l’affaire Air Canada, qui a été réglée devant la Cour des petites créances, ou aussi important qu’une prédisposition systémique dans un modèle d’IA qui refuse des avantages à des races spécifiques.

Dans l’affaire Air Canada, le tribunal a qualifié l’affaire de « déclaration erronée par négligence », indiquant que la compagnie aérienne avait en fait cessé de travailler pour prendre des précautions raisonnables pour garantir l’exactitude de son chatbot. La décision a des implications importantes, soulevant des inquiétudes quant à la responsabilité des entreprises pour les performances des systèmes alimentés par l’IA, qui, au cas où vous vivez sous un rocher, s’élèvent à toute vitesse.

En outre, cet événement met en évidence la vulnérabilité. des outils d’IA aux erreurs. Cela est le plus souvent dû à la consommation de données d’entraînement contenant des informations erronées ou biaisées. Cela peut entraîner des conséquences négatives pour les clients, qui savent assez bien identifier ces problèmes et les faire comprendre à l’entreprise.

Cette affaire met en évidence la nécessité pour les entreprises de réévaluer le niveau des capacités de l’IA et leur potentiel juridique et monétaire. exposition directe à de fausses informations, ce qui entraînera de mauvais choix et de mauvais résultats de la part des systèmes d’IA.

Le style du système d’IA d’évaluation est celui de votre témoignage au tribunal

Pourquoi ? En raison du fait qu’il est possible que vous le soyez.

J’en informe mes stagiaires car je pense sincèrement qu’une grande partie des exigences en matière de style et d’architecture nécessaires à la construction et à la publication d’un système d’IA générative seront un jour être remis en question, soit devant un tribunal, soit par d’autres personnes qui tentent de déterminer si quelque chose ne va pas dans le fonctionnement du système d’IA.

Je m’assure souvent que mes fesses sont couvertes de suivi et d’enregistrement. informations de dépistage, consistant en la détection des biais et des hallucinations susceptibles de se produire. Existe-t-il également un professionnel des principes de l’IA dans le groupe pour poser les bonnes questions au bon moment et superviser le dépistage des prédispositions et d’autres problèmes qui pourraient vous amener à être traîné en justice ?

Les systèmes genAI sont-ils uniquement basés sur des principes juridiques ? examen? Non, pas vraiment. Nous nous occupons de la responsabilité des applications logicielles depuis plusieurs années ; ce n’est pas différent. Ce qui est différent, c’est la transparence. Les systèmes d’IA ne fonctionnent pas via du code ; ils travaillent en comprenant les conceptions créées à partir d’une tonne de données. En découvrant des modèles dans ces données, ils peuvent proposer des réponses humaines et poursuivre leur apprentissage continu.

Cette procédure permet au système d’IA de devenir plus ingénieux, ce qui est excellent. Cependant, cela peut également introduire des biais et de mauvais choix basés sur l’ingestion d’informations de formation médiocres. Cela ressemble à un système qui se reprogramme chaque jour et crée diverses méthodes et réponses basées sur cette reprogrammation. Dans certains cas, cela fonctionne bien et ajoute une valeur remarquable. Souvent, il donne une réponse incorrecte, comme cela a été le cas pour Air Canada.

Comment vous protéger et protéger votre entreprise

Tout d’abord, vous devez mettre en pratique la conception protectrice. Documentez chaque étape du processus de style et d’architecture, y compris les raisons pour lesquelles les innovations et les plates-formes ont été choisies.

Il est également préférable de documenter la sélection, y compris l’audit des prédispositions et des erreurs. Ce n’est pas une question de savoir si vous les découvrirez ; ils sont toujours là. Ce qui compte, c’est votre capacité à les supprimer des modèles de connaissances ou des grands modèles de langage et à documenter cette procédure, comprenant tous les nouveaux tests qui doivent être effectués.

Naturellement, et surtout, vous devez prendre en compte le but du système d’IA. Que devrait-il faire ? À quels problèmes faut-il réfléchir ? Comment va-t-elle évoluer à l’avenir ?

Il convient de se demander si vous devez d’abord utiliser l’IA. L’exploitation de l’IA dans le cloud ou sur site présente de nombreuses complexités, notamment des dépenses et des menaces supplémentaires. Les entreprises se retrouvent souvent en difficulté parce qu’elles utilisent l’IA pour de mauvais cas d’utilisation et auraient dû opter pour une innovation plus conventionnelle.

Tout cela ne vous empêchera pas d’être jugé. Mais cela vous aidera si cela se produit.

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