Les premières esquisses de l’intelligence artificielle (IA) du futur la décrivaient comme des machines dotées de capacités ultra-humaines.
Comment l’IA est-elle utilisée aujourd’hui ?
À ses débuts, l’IA était fortement conceptualisée comme une machine lourdement automatisée, capable de « conquérir le monde ».
Toutefois, cette image est loin de correspondre à la réalité de son utilisation courante. Un exemple de l’utilisation de l’IA est la mise en œuvre d' »Alexa ».
Avant son invention, cette enceinte était simplement utilisée pour ce qu’elle était : une enceinte.
La mise en œuvre de la technologie de l’IA dans le produit Alexa a transformé un haut-parleur ordinaire en une machine omnisciente qui répond, avec précision, à n’importe quelle question et exécute de multiples tâches de la vie quotidienne.
La puissance de l’IA s’est accrue au point que les systèmes d’IA sont capables de prendre des décisions de manière autonome. Cela signifie qu’ils ne sont pas de simples machines passives, mais qu’ils sont bel et bien capables d’exécuter une tâche ou de prendre une décision uniquement en fonction de la question traitée.
Cette capacité est variable : elle évolue en fonction des données qu’elle a reçues et des fonctions spécifiques de son algorithme programmé.
Quelles sont les controverses entourant l’utilisation de l’IA ?
Ces principales fonctions ont amené certaines personnes à s’interroger sur la suite de l’IA. Il est facile de se laisser intimider par l’intelligence de l’IA, sa capacité d’intentionnalité et ses aptitudes à résoudre des problèmes semblables à celles des humains.
Parmi les préoccupations et les défis liés à l’utilisation de l’IA, on peut citer la question de la détermination de l’ensemble de données correctes, la garantie de la confidentialité des données et la recherche de personnes hautement qualifiées qui savent comment former les systèmes d’IA.
L’IA s’appuie sur de grands ensembles de données afin d’apprendre des fonctions spécifiques. Il peut parfois être difficile d’obtenir des ensembles de données optimaux et de haute qualité. La formation de systèmes d’IA avec des données de mauvaise qualité ou limitées peut parfois aboutir à des systèmes qui utilisent des préjugés.
Ces biais comprennent l’apprentissage de modèles raciaux et discriminatoires.
Une autre préoccupation concernant la croissance de l’IA a trait à la question de la confidentialité des données. L’IA s’appuyant sur de vastes ensembles de données pour évaluer et « apprendre » des modèles, il est important de veiller à ce que l’utilisation et le stockage des données restent éthiques.
L’accès des utilisateurs à d’importants stocks de données doit être soigneusement étudié, car plus les utilisateurs ont accès à ces données, plus elles sont susceptibles de fuir ou d’être utilisées de manière non éthique.
Un défi imposé par l’IA est la nécessité de former des personnes possédant les compétences spécifiques en matière de programmation et de création d’algorithmes pour mettre en place des systèmes d’IA.
Si les spécialistes ne sont pas correctement formés pour développer des systèmes d’IA, des problèmes d’infrastructure de l’IA ou une mauvaise utilisation accidentelle des données peuvent survenir.
Il est compréhensible de s’inquiéter de la gestion sûre et éthique des données et du développement des systèmes d’IA. Pour l’avenir, il est impératif de s’assurer que des spécialistes formés stockent et manipulent les données avec soin.
Cela peut garantir un emploi sûr de l’IA dans un avenir proche.
