AI Inspirée par le Cerveau : Besoin de Nouvelles Règles
La recherche se concentre de plus en plus sur les défis de la gouvernance des systèmes NeuroAI et neuromorphiques, un domaine où les approches réglementaires actuelles sont insuffisantes. Les systèmes NeuroAI, construits sur du matériel neuromorphique et utilisant des réseaux neuronaux à pics, remettent en question les hypothèses sous-jacentes aux normes de réglementation actuelles pour la précision, la latence et l’efficacité énergétique.
Limites des Cadres de Gouvernance Actuels
Les cadres de gouvernance existants, conçus pour des réseaux neuronaux artificiels statiques fonctionnant sur du matériel conventionnel, ne sont pas adaptés aux architectures fondamentalement différentes de NeuroAI. Il est essentiel de réévaluer les méthodes d’assurance et d’audit, plaidant pour une co-évolution de la réglementation avec la computation inspirée du cerveau afin d’assurer un contrôle technique solide et efficace.
Caractéristiques des Systèmes Neuromorphiques
Les systèmes neuromorphiques se distinguent par leur capacité à intégrer mémoire et computation, fonctionnant de manière asynchrone et événementielle. Au niveau algorithmique, cela se manifeste par des réseaux neuronaux à pics, qui communiquent via des pics discrets encodant l’information par le taux et le timing, souvent en utilisant des règles d’apprentissage local comme la plasticité dépendante du timing des pics.
Importance d’une Nouvelle Approche Réglementaire
Les systèmes NeuroAI représentent une convergence entre neurosciences et intelligence artificielle, visant à créer des systèmes plus intelligents et plus efficaces. Cependant, la gouvernance doit évoluer pour suivre ces avancées, garantissant que la sécurité et l’impact sociétal soient intégrés dès la conception des algorithmes et du matériel.
Défis Éthiques et de Sécurité
Les cadres de gouvernance actuels, conçus pour des systèmes informatiques conventionnels, ne conviennent pas aux systèmes NeuroAI. Les cycles d’apprentissage continus et les interactions avec les données du monde réel rendent les méthodes de compartimentation et d’audit des ensembles de données impraticables.
Conclusion
Les travaux de recherche soulignent l’urgence d’adapter les méthodes d’assurance et d’audit pour répondre aux besoins uniques des architectures NeuroAI. Cela nécessitera un changement de paradigme dans l’évaluation des performances algorithmiques et des critères de réglementation, afin de faciliter une transition responsable des prototypes en laboratoire vers des applications réelles.
