La transparence est une exigence clé pour une IA digne de confiance, en particulier pour les systèmes à haut risque sous la loi sur l’intelligence artificielle de l’Union européenne. Elle vise à rendre les systèmes d’IA clairs, compréhensibles et traçables pour les parties prenantes, garantissant ainsi que les décisions de l’IA puissent être examinées et que les risques soient atténués.
Cet article traite de la transparence, de l’explicabilité et de l’interprétabilité de l’intelligence artificielle. Il souligne l’importance de définir ces termes et de fournir des recommandations concrètes pour leur évaluation et leur mise en œuvre.
L’intelligence artificielle accélère la criminalité financière, et les défenses de l’industrie financière sont à la traîne. Si l’explicabilité ne devient pas une exigence de base pour tout système d’IA utilisé dans la conformité financière, nous risquons de remplacer une forme d’opacité par une autre.
Les outils d’intelligence artificielle générative (GAI) soulèvent des préoccupations juridiques telles que la confidentialité des données et les considérations de privilège. Les organisations doivent envisager comment préserver les informations générées par ces outils pour les litiges potentiels.
OpenAI, en partenariat avec la Mission IndiaAI, a lancé l’OpenAI Academy en Inde pour démocratiser l’accès à l’éducation en intelligence artificielle. L’initiative vise à rendre la formation et les outils d’IA accessibles à tous, tout en soulevant des préoccupations sur la confidentialité des données et l’éthique de l’éducation en IA.
Avec l’inclusion de l’IA dans le milieu de travail dans la loi européenne sur l’intelligence artificielle, les départements des ressources humaines doivent réévaluer leurs applications d’IA pour répondre aux exigences de conformité. L’IA utilisée dans les systèmes de reconnaissance émotionnelle sur le lieu de travail est interdite.
La gouvernance de l’IA est devenue un impératif critique pour les conseils d’administration d’aujourd’hui. De plus en plus de conseils reconnaissent la nécessité d’intégrer l’IA à leur agenda et d’accélérer son adoption au sein de leurs organisations.
L’intelligence artificielle (IA) doit être construite sur des données inclusives et représentatives, ce qui commence par l’accès. La modernisation de l’infrastructure des données est essentielle pour développer une IA de manière responsable et sécurisée.
La gouvernance éthique de l’IA n’est pas seulement une protection pour l’avenir, mais le système d’exploitation du présent. Elle exige que les entreprises instaurent des mécanismes réels de supervision et de responsabilité pour gérer les risques liés à l’IA.
Un nouveau cadre d’intelligence artificielle vise à guider le travail du Bureau de la politique de l’intelligence artificielle de l’Utah (OAIP) en offrant des recommandations pour un cadre d’évaluation standardisé. Ce projet, réalisé par l’Académie de politique d’Aspen, a pour objectif d’améliorer la transparence et de soutenir le développement responsable de l’IA dans l’État.