À un moment donné, nous avons tous fait une erreur, bien qu'elles puissent parfois être frustrantes, elles constituent une partie importante de notre apprentissage et de notre développement. Les erreurs nous offrent la possibilité d'ajuster notre comportement et d'améliorer notre capacité à faire face aux défis futurs.
Mais que se passe-t-il lorsque nous intégrons ces concepts dans le domaine de l'Intelligence Artificielle ? Les algorithmes sont le produit de la programmation humaine, ils ont non seulement la capacité de traiter des informations, mais aussi la capacité de s'interfacer avec d'autres appareils. Este factor añade una dimensión a la funcionalidad y al potencial de la IA, permitiéndoles interactuar y aprender de una red aún más amplia de información y experiencias, pero al igual que los humanos, la IA, diseñada para imitar la inteligencia humana, es susceptible de faire des erreurs.
Les systèmes d'IA s'entraînent et apprennent à partir de grandes quantités de données, et malgré leur capacité à traiter et à apprendre de ces données à des vitesses qui dépassent de loin les humains, ils ne sont pas infaillibles . Un exemple emblématique de cette situation s'est produit en 2015 lorsqu'un algorithme de reconnaissance d'images de Google a confondu des photos de gorilles avec des humains. Cependant, l'IA, comme les humains, a la capacité d'apprendre de ses erreurs, de s'améliorer et d'évoluer. Grâce à cette voie artificielle d'apprentissage évolutif, les machines réalisent des exploits étonnants, cependant, contrairement aux humains, l'IA n'est pas consciente du processus d'apprentissage qui lui permet de prendre des décisions autonomes, et donc, contre des erreurs irréparables.Il lui manque ce que nous appelons le bon sens.
L'IA, reflet de l'Intelligence Humaine
L'idée d'une IA qui peut apprendre de ses erreurs et s'améliorer peut sembler sortir d'un film de science-fiction, mais c'est une réalité. Les erreurs, même si elles peuvent être considérées comme des défaillances du système, sont en fait des opportunités d'apprentissage et d'amélioration.
Depuis l'émergence du concept d' Intelligence Artificielle , on a rêvé d' un miroir de l'intelligence humaine . Tout comme les humains sont capables d'apprendre, de raisonner et de percevoir le monde qui nous entoure, l'IA aspire à faire de même, mais de manière systématique et basée sur des algorithmes .
En définitive, l'IA est le reflet de notre intelligence, mais aussi de nos limites . Les erreurs d'IA peuvent également amplifier les préjugés existants dans la société, car les systèmes d'IA apprennent à partir de données qui reflètent souvent des préjugés humains. On retrouve ainsi des préjugés sexistes dans le développement d'algorithmes, entraînés avec des données qui reflètent des représentations stéréotypées des femmes dans l'environnement numérique. En 2021, la Conférence générale de l' UNESCO a adopté les Recommandations sur l' éthique de l'intelligence artificielle , déclarant que « de nouveaux défis éthiques découlent du potentiel des algorithmes d'IA à reproduire et à renforcer les préjugés existants, qui peuvent exacerber les formes de discrimination, les préjugés et les stéréotypes déjà existants. ”.
Dans ce sens, nous pouvons citer l'exemple d'Amazon qui, en 2018, a utilisé un système d'IA pour aider au processus de recrutement, mais l'entreprise a dû l'arrêter lorsqu'il a été découvert que l'IA avait été davantage entraînée. avec des programmes venant des hommes, et le système a appris à favoriser les hommes par rapport aux femmes .
Un autre cas fait référence à l'Apple Card qui, face à une situation de crédit similaire, offrait une ligne de crédit plus élevée pour les hommes que pour les femmes. Même les systèmes d'apprentissage en profondeur générateurs de langage les plus avancés comme GPT-4, et selon ce qui est exprimé sur la page OpenAI, ChatGPT peut produire des informations inexactes sur des personnes, des lieux ou des événements.
Les algorithmes d'IA sont formés sur un ensemble de données étiqueté qui détermine la réponse ou le résultat correct que l'algorithme doit prédire, mais lorsqu'il fait une erreur, c'est-à-dire qu'il prédit de manière incorrecte, l'algorithme ajuste ses paramètres pour réduire la probabilité de faire la même erreur dans la avenir. En revanche, lorsque les humains répètent parfois les mêmes erreurs, notre comportement est fréquemment influencé, entre autres, par le biais de confirmation, qui nous incite à reproduire des actions qui ont conduit à des erreurs, même dans des circonstances identiques.
L'intelligence humaine , qui est enracinée dans des facteurs biologiques et pilotée par notre conscience, contraste fortement avec l'intelligence artificielle. Cette dernière repose sur la précision d'algorithmes complexes et la minutie des calculs mathématiques .
Sans aucun doute, nous nous trouvons dans un monde en constante évolution où l'échange d'apprentissage entre les êtres humains et l'Intelligence Artificielle peut représenter un tournant crucial. L'IA et les systèmes humains ont leurs imperfections, il nous incombe donc d'identifier les failles dans les algorithmes. Pendant ce temps, la coexistence avec l'intelligence artificielle peut nous offrir des opportunités d'apprendre, de s'adapter et éventuellement d'évoluer à ses côtés.
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