L'article explore les implications éthiques de l'intelligence artificielle (IA). Il commence par rappeler les avertissements du philosophe Gabriel Marcel contre l'utilisation naïve de la technologie pour résoudre les problèmes de la vie, mettant en avant l'idée que "la vie n'est pas un problème à résoudre, mais un mystère à vivre". Aujourd'hui, l'IA est devenue l'expression la plus puissante de ce désir de résoudre ou d'améliorer la vie humaine par les ordinateurs.
Le texte souligne l'importance de remettre en question et d'enquêter en permanence sur les technologies d'IA, surtout à mesure qu'elles deviennent omniprésentes dans la société et complexes à comprendre, même pour les experts. Les préoccupations éthiques liées à l'IA varient de questions abstraites, comme l'auteur d'une œuvre créée par l'IA, à des préoccupations concrètes et troublantes comme la surveillance de masse.
Sont mentionnés des cas emblématiques, comme le licenciement de chercheurs en éthique de l'IA chez Google, qui ont suscité des débats sur la manière dont les entreprises traitent l'éthique dans leurs développements technologiques. Il examine également les risques associés à l'IA dans les domaines de la surveillance, du transport autonome et de l'usage militaire.
Un point central est la question de la taille et de l'impact environnemental des modèles de langage géants, comme GPT-3, qui consomment énormément d'énergie et perpétuent les biais existants dans les données d'entraînement. L'article conclut en soulignant la nécessité de construire des systèmes d'IA plus efficaces et éthiques, et de mieux comprendre les ensembles de données utilisés pour éviter les biais.
Pistes de réflexion ?
- Responsabilité des entreprises technologiques : intégrer les considérations éthiques dans leur développement technologique, soulever la question de la responsabilité et de la transparence des organisations.
- Impact environnemental : durabilité des technologies et responsabilité des chercheurs et des entreprises pour réduire leur empreinte carbone.
- Biais et équité : créer des systèmes plus justes qui ne reproduisent pas les préjugés existants, attention particulière à la composition des ensembles de données et à la conception des algorithmes.
- Surveillance et vie privée : équilibrer les besoins en sécurité avec la protection des droits individuels. Les régulations actuelles sont-elles suffisantes pour encadrer ces pratiques ?
- Éducation et sensibilisation : sensibiliser le public et les décideurs aux enjeux éthiques de l'IA.