Transparence de l’IA et le besoin de modèles open-source

Transparency of AI and the need for open-source models.

Afin de protéger les personnes des dangers potentiels de l’IA, certains régulateurs aux États-Unis et dans l’Union européenne plaident de plus en plus en faveur de contrôles et de garde-fous sur le pouvoir des modèles d’IA open source. Cela est en partie motivé par le désir des grandes entreprises de contrôler le développement de l’IA et de façonner son développement de manière à en tirer des avantages. Les régulateurs sont également préoccupés par la rapidité du développement de l’IA, craignant qu’elle ne progresse trop rapidement et qu’il n’y ait pas suffisamment de temps pour mettre en place des mesures de protection afin d’empêcher son utilisation à des fins malveillantes.

La Charte des droits de l’IA et le Cadre de gestion des risques de l’IA du NIST aux États-Unis, ainsi que l’Acte de l’UE sur l’IA, soutiennent divers principes tels que l’exactitude, la sécurité, la non-discrimination, la sécurité, la transparence, la responsabilité, l’explicabilité, l’interprétabilité et la protection des données. De plus, l’UE et les États-Unis prévoient tous deux que les organisations de normalisation, qu’elles soient gouvernementales ou internationales, joueront un rôle crucial dans l’établissement de lignes directrices pour l’IA.

Face à cette situation, il est impératif de lutter pour un avenir qui privilégie la transparence et la capacité d’inspecter et de surveiller les systèmes d’IA. Cela permettrait aux développeurs du monde entier d’examiner, d’analyser et d’améliorer en profondeur l’IA, en mettant particulièrement l’accent sur les données et les processus de formation.

Pour réussir à apporter de la transparence à l’IA, il est essentiel de comprendre les algorithmes de prise de décision qui la sous-tendent, dévoilant ainsi l’approche de la “boîte noire” de l’IA. Les modèles open source et inspectables jouent un rôle essentiel dans la réalisation de cet objectif, car ils donnent accès au code sous-jacent, à l’architecture du système et aux données de formation pour examen et audit. Cette ouverture favorise la collaboration, stimule l’innovation et protège contre la monopolisation.

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Pour concrétiser cette vision, il est essentiel de faciliter les changements de politique, les initiatives populaires et d’encourager la participation active de toutes les parties prenantes, y compris les développeurs, les entreprises, les gouvernements et le public.

État actuel de l’IA : Concentration et Contrôle

Actuellement, le développement de l’IA, en particulier en ce qui concerne les modèles de langage de grande envergure (LLMs), est principalement centralisé et contrôlé par les grandes entreprises. Cette concentration du pouvoir soulève des préoccupations concernant les risques de mauvais usage et pose des questions sur l’accès équitable et la répartition équitable des avantages découlant des avancées de l’IA.

En particulier, des modèles populaires tels que les LLMs manquent d’alternatives open source pendant le processus de formation en raison des ressources informatiques considérables nécessaires, qui sont généralement disponibles uniquement pour les grandes entreprises. Néanmoins, même si cette situation reste inchangée, il est crucial d’assurer la transparence concernant les données et les processus de formation afin de faciliter l’examen et la responsabilité.

L’introduction récente par OpenAI d’un système de licence pour certains types d’IA a suscité des inquiétudes et des craintes quant à la capture réglementaire, car cela pourrait influencer non seulement la trajectoire de l’IA, mais aussi des aspects sociaux, économiques et politiques plus larges.

Le besoin d’une IA transparente

Imaginez vous reposer sur une technologie qui prend des décisions importantes pour la vie humaine/personnelle, sans laisser de trace, sans comprendre la logique derrière ces conclusions. C’est là que la transparence devient indispensable.

Tout d’abord, la transparence est cruciale et instaure la confiance. Lorsque les modèles d’IA deviennent observables, ils inspirent confiance en leur fiabilité et leur précision. De plus, une telle transparence rend les développeurs et les organisations beaucoup plus responsables des résultats de leurs algorithmes.

Un autre aspect critique de la transparence est l’identification et la réduction des biais algorithmiques. Le biais peut être injecté dans les modèles d’IA de plusieurs manières.

• Élément humain : Les data scientists sont susceptibles de perpétuer leurs propres biais dans les modèles.
• Apprentissage automatique : Même si les scientifiques parvenaient à créer une IA totalement objective, les modèles restent très vulnérables aux biais. L’apprentissage automatique commence par un ensemble de données défini, mais est ensuite libre d’absorber de nouvelles données et de créer de nouveaux chemins d’apprentissage et de nouvelles conclusions. Ces résultats peuvent être involontaires, biaisés ou inexacts, car le modèle tente d’évoluer par lui-même dans ce qu’on appelle le “drift des données”.

Il est important de prendre conscience de ces sources potentielles de biais afin de les identifier et de les atténuer. Une façon d’identifier le biais est d’auditer les données utilisées pour former le modèle. Cela consiste à rechercher des motifs qui peuvent indiquer une discrimination ou une injustice. Une autre façon d’atténuer le biais est d’utiliser des techniques de désensibilisation. Ces techniques peuvent contribuer à éliminer ou à réduire le biais du modèle. En étant transparents sur le potentiel de biais et en prenant des mesures pour l’atténuer, nous pouvons contribuer à garantir que l’IA est utilisée de manière équitable et responsable.

Les modèles d’IA transparents permettent aux chercheurs et aux utilisateurs d’examiner les données de formation, d’identifier les biais et de prendre des mesures correctives pour les traiter. En rendant le processus de prise de décision visible, la transparence nous aide à lutter pour l’équité et à prévenir la propagation de pratiques discriminatoires. De plus, la transparence est nécessaire tout au long de la vie du modèle, comme expliqué ci-dessus, pour éviter le drift des données, les biais et les hallucinations de l’IA qui produisent de fausses informations. Ces hallucinations sont particulièrement courantes dans les modèles de langage de grande envergure, mais existent également dans toutes les formes de produits d’IA. L’observabilité de l’IA joue également un rôle important pour garantir les performances et l’exactitude des modèles, créant ainsi une IA plus sûre et plus fiable, moins sujette aux erreurs ou aux conséquences involontaires.

Cependant, parvenir à la transparence en matière d’IA ne se fait pas sans difficultés. Trouver un équilibre délicat est nécessaire pour répondre à des préoccupations telles que la confidentialité des données, la sécurité et la propriété intellectuelle. Cela implique la mise en œuvre de techniques de préservation de la confidentialité, l’anonymisation des données sensibles, et l’établissement de normes et de réglementations industrielles qui favorisent des pratiques transparentes responsables.

Rendre l’IA transparente une réalité

Le développement d’outils et de technologies qui permettent l’inspection de l’IA est crucial pour promouvoir la transparence et la responsabilité dans les modèles d’IA.

En plus du développement d’outils et de technologies qui permettent l’inspection de l’IA, le développement technologique peut également promouvoir la transparence en créant une culture de transparence autour de l’IA. Encourager les entreprises et les organisations à être transparentes sur leur utilisation de l’IA peut également contribuer à instaurer la confiance. En facilitant l’inspection des modèles d’IA et en créant une culture de transparence autour de l’IA, le développement technologique peut contribuer à garantir une utilisation équitable et responsable de l’IA.

Cependant, le développement technologique peut également avoir l’effet inverse. Par exemple, si les entreprises technologiques développent des algorithmes propriétaires qui ne peuvent pas être examinés par le public, cela peut rendre plus difficile la compréhension du fonctionnement de ces algorithmes et l’identification de tout biais ou risque potentiel. Assurer que l’IA profite à la société dans son ensemble plutôt qu’à quelques-uns nécessite un niveau élevé de collaboration.

Les chercheurs, les décideurs politiques et les scientifiques des données peuvent établir des réglementations et des normes qui trouvent le bon équilibre entre l’ouverture, la confidentialité et la sécurité sans entraver l’innovation. Ces réglementations peuvent créer des cadres qui encouragent le partage des connaissances tout en traitant les risques potentiels et en définissant les attentes en matière de transparence et d’explicabilité dans les systèmes critiques.

Toutes les parties liées au développement et au déploiement de l’IA devraient accorder la priorité à la transparence en documentant leurs processus de prise de décision, en rendant le code source disponible et en adoptant la transparence comme principe fondamental dans le développement des systèmes d’IA. Cela permet à chacun de jouer un rôle essentiel dans l’exploration de méthodes pour rendre les algorithmes d’IA plus interprétables et développer des techniques qui facilitent la compréhension et l’explication de modèles complexes.

Enfin, l’engagement du public est crucial dans ce processus. En sensibilisant et en favorisant les discussions publiques sur la transparence de l’IA, nous pouvons nous assurer que les valeurs sociétales se reflètent dans le développement et le déploiement des systèmes d’IA.

Conclusion

À mesure que l’IA s’intègre de plus en plus dans différents aspects de notre vie, la transparence de l’IA et l’utilisation de modèles open source deviennent des considérations essentielles. En adoptant une IA inspectable, nous garantissons non seulement l’équité et la responsabilité, mais nous stimulons également l’innovation, nous empêchons la concentration du pouvoir et nous favorisons un accès équitable aux avancées de l’IA.

En accordant la priorité à la transparence, en permettant l’examen des modèles d’IA et en favorisant la collaboration, nous pouvons collectivement façonner un avenir de l’IA qui profite à tous tout en relevant les défis éthiques, sociaux et techniques associés à cette technologie transformative.

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