L’IA générative révolutionne notre expérience du Web et du monde qui nous entoure. L’investissement mondial dans l’IA est passé de 12,75 millions de dollars en 2015 à 93,5 milliards de dollars en 2021, et le marché devrait atteindre 422,37 milliards de dollars d’ici 2028.
Bien que ces perspectives puissent donner l’impression que l’IA générative est la « solution miracle » pour faire avancer notre société mondiale, il s’accompagne d’une note de bas de page cruciale : les implications éthiques ne sont pas encore distinctes. Il s’agit d’un problème grave qui peut inhiber le développement et la croissance en cours.
Ce que l’IA générative réussit
La majorité des cas d’utilisation de l’IA générative offrent des services à moindre coût et de plus grande valeur . Par exemple, les réseaux antagonistes génératifs (GAN) sont particulièrement bien adaptés pour faire avancer la recherche médicale et accélérer la découverte de nouveaux médicaments.
Il devient également clair que l’IA générative est l’avenir de la génération de texte, d’image et de code. Des outils tels que GPT-3 et DALLE-2 sont actuellement largement utilisés dans la génération de texte et d’image par IA. Ils ont fini par être si compétents dans ces tâches qu’il est presque difficile d’identifier le contenu créé par l’homme à partir de matériel généré par l’IA.
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La préoccupation à un million de dollars : quelles sont les ramifications éthiques de cette technologie ?
L’innovation de l’IA générative progresse si rapidement qu’elle dépasse déjà notre capacité à imaginer les risques futurs. Nous devons aborder des questions éthiques cruciales à l’échelle mondiale si nous voulons garder une longueur d’avance et voir un développement durable du marché à long terme.
Au départ, il est très important de parler brièvement du fonctionnement des modèles de structure tels que GPT-3, DALLE-2 et des outils associés. Ce sont des outils d’apprentissage en profondeur qui tentent essentiellement de « surclasser » les autres conceptions en créant des images, du texte et de la parole plus pratiques. Des laboratoires comme OpenAI et Midjourney forment leur IA sur d’énormes ensembles de données provenant de milliards d’utilisateurs pour produire des résultats meilleurs et plus avancés.
Il existe diverses applications intéressantes et positives pour ces outils. Cependant, nous serions négligents en tant que société de ne pas reconnaître la possibilité d’exploitation et les zones grises juridiques que cette technologie expose.
2 préoccupations considérables sont actuellement en débat :
Un programme doit-il être capable d’associer les résultats à lui-même, même si sa sortie est dérivée de nombreuses entrées ?
Bien qu’il n’existe pas de norme universelle pour cela, la situation s’est déjà présentée dans les sphères juridiques. L’Office américain des brevets et des marques et l’Office européen des brevets ont en fait rejeté les demandes de brevet soumises par les concepteurs d’IA « DABUS » (qui sont en retard sur le projet de développeur artificiel) en raison du fait que les applications citaient l’IA comme créateur. Les deux lieux de travail des brevets ont statué que les innovateurs non humains ne sont pas éligibles à la reconnaissance légale. Néanmoins, l’Afrique du Sud et l’Australie ont en fait décidé que l’IA peut être reconnue comme un innovateur sur les demandes de brevet. De plus, l’artiste new-yorkais Kris Kashtanova a récemment obtenu le premier droit d’auteur américain pour la création d’un livre graphique avec des œuvres d’art générées par l’IA.
Un côté de l’argument affirme que l’IA générative est essentiellement un instrument pour être manié par un créateur humain (comme utiliser Photoshop pour développer ou personnaliser une image). L’inverse stipule que les droits devraient appartenir à l’IA et peut-être à ses développeurs. Il est compréhensible que les développeurs qui produisent les modèles d’IA les plus performants souhaitent les droits de création de contenu. Il est extrêmement peu probable que cela prospère à long terme.
Il est également important de garder à l’esprit que ces modèles d’IA sont réactifs. Cela suggère que les modèles ne peuvent « réagir » ou produire des sorties qu’en fonction de ce qui leur est donné. Encore une fois, cela met le contrôle entre les mains des êtres humains. Même les modèles délégués s’améliorent eux-mêmes en fonction des informations que les humains leur donnent ; pour cette raison, l’IA ne peut pas être un développeur initial.
Comment gérons-nous l’éthique des deepfakes, des droits d’auteur et des œuvres générées par l’IA qui simulent des créateurs humains particuliers ?
Les individus peuvent facilement se découvrir la cible de fausses vidéos générées par l’IA, explicites matériel et propagande. Cela soulève des inquiétudes concernant la confidentialité et la permission. Il existe également une possibilité imminente que les individus manquent de travail lorsque l’IA peut créer du contenu dans leur style avec ou sans leur approbation.
Un dernier problème découle des nombreux cas où les modèles d’IA générative affichent systématiquement des prédispositions basées sur les ensembles de données sur lesquels ils sont entraînés. Cela pourrait compliquer encore plus les problèmes éthiques, car nous devons considérer que les données utilisées comme données de formation sont le droit d’auteur de quelqu’un d’autre, quelqu’un qui peut ou non accorder que ses informations sont utilisées pour cette fonction.
Des lois adéquates ont en fait pas encore été écrit pour répondre à ces préoccupations concernant les sorties de l’IA. En règle générale, néanmoins, s’il est statué que l’IA n’est qu’un outil, il s’ensuit que les systèmes ne peuvent pas être responsables du travail qu’ils développent. Après tout, si Photoshop est utilisé pour développer une fausse image adulte de quelqu’un sans autorisation, nous blâmons le développeur et non l’outil.
Si l’on considère que l’IA est un outil, ce qui apparaît le plus rationnel, alors on ne peut pas associer directement des principes à la conception. Au lieu de cela, nous devons approfondir les affirmations concernant l’outil et les personnes qui l’utilisent. C’est là que réside le véritable argument éthique.
Par exemple, si l’IA peut créer une tâche de thèse crédible pour un étudiant sur la base de quelques entrées, est-il éthique pour le stagiaire de le faire passer pour son propre travail initial ? Si quelqu’un utilise la similarité d’un individu dans une base de données pour créer une vidéo (malveillante ou bénigne), la personne dont la similarité a été utilisée a-t-elle son mot à dire sur ce qui est fait de ce développement ?
Ces questions ne font qu’effleurer la surface domaine des ramifications éthiques possibles que nous, en tant que société, devons exercer pour continuer à faire progresser et à affiner l’IA générative.
Malgré les débats moraux, l’IA générative a un avenir brillant et sans fin
Maintenant, la réutilisation des installations informatiques est une tendance croissante qui alimente le marché de l’IA générative. Cela réduit les barrières à l’entrée et encourage l’adoption de technologies beaucoup plus rapides et plus répandues. En raison de ce modèle, nous pouvons nous attendre à ce que davantage de développeurs indépendants proposent de nouveaux programmes et plates-formes intéressants, en particulier lorsque des outils tels que GitHub Copilot et Builder.ai sont proposés.
Le domaine de l’apprentissage automatique n’est plus unique . Cela indique que plus d’industries que jamais peuvent obtenir un avantage concurrentiel en utilisant l’IA pour produire des flux de travail, des processus d’analyse et des programmes de soutien aux consommateurs ou aux travailleurs meilleurs et plus améliorés.
En plus de ces améliorations, Gartner prévoit que d’ici 2025, au moins 30 % de tous les nouveaux médicaments et produits trouvés proviendront de modèles d’IA générative.
Enfin, il ne fait aucun doute que le matériel comme les images d’archives, le texte et le codage des programmes deviendra en grande partie généré par l’IA. Dans la même veine, le matériel trompeur finira par être plus difficile à différencier, nous pouvons donc nous attendre à voir le développement de tout nouveaux modèles d’IA pour lutter contre la diffusion de matériel contraire à l’éthique ou trompeur.
L’IA générative en est encore à ses débuts. Il y aura des difficultés croissantes à mesure que le voisinage mondial choisira comment gérer les ramifications éthiques des capacités de la technologie. Néanmoins, avec une capacité beaucoup plus favorable, il ne fait aucun doute qu’il continuera à révolutionner la façon dont nous utilisons le Web ….
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