Questions Critiques sur la Responsabilité de l’IA
Les modèles de responsabilité de l’IA demeurent controversés, mais les dirigeants doivent assumer la responsabilité des technologies déployées.
Cet article explore comment attribuer la responsabilité lorsque des systèmes d’intelligence artificielle (IA) sont impliqués dans le processus décisionnel. À mesure que l’IA se généralise, il est flou de savoir qui devrait être tenu responsable si ces systèmes prennent de mauvaises décisions. Le modèle traditionnel de responsabilité descendant des dirigeants vers les managers fait face à des défis en raison de la nature opaque des systèmes d’IA. Des approches telles que la responsabilité des développeurs ou des utilisateurs ont également leurs limites. Les auteurs soutiennent qu’une responsabilité partagée entre plusieurs parties prenantes pourrait être optimale, mais cela doit être soutenu par des tests, des comités de surveillance, des directives, des réglementations et une IA explicable. Des exemples concrets dans les domaines de la finance, du service client et de la surveillance illustrent les problèmes de responsabilité liés à l’IA.
Pourquoi la responsabilité ?
Un accent important a été mis sur les biais de l’apprentissage automatique (ML) et de l’intelligence artificielle (IA). La justification générale était basée sur le biais humain, mais qu’en est-il du biais dans les données d’entraînement de l’apprentissage automatique ? Il est temps d’éviter de négliger la responsabilité pour toute action nuisible de l’IA, qui est encore en discussion dans de nombreux pays concernant les réglementations.
Points Réflexifs sur la Responsabilité
Monde financier et sécurité nationale : Comment contrôler les activités trompeuses potentielles ? Qui est responsable en cas de menaces à la sécurité ?
Santé : Que se passe-t-il si les diagnostics sont erronés en raison de problèmes liés au ML et à l’IA ?
Transports : Considérons les véhicules autonomes et l’éventuelle défaillance de l’application algorithmique. Qui est responsable des dommages causés par l’IA aux parties prenantes ?
Que se passe-t-il si les algorithmes échouent ?
Banque et IA : Les banques utilisent des chatbots d’IA pour le service client. Si quelque chose tourne mal à cause de biais, d’erreurs ou d’un manque de transparence, cela diffuse la responsabilité à travers des systèmes opaques, permettant aux dommages algorithmiques de passer inaperçus et réduisant la capacité d’apporter des solutions éthiques.
Les clients peuvent souffrir de paiements bloqués, de comptes verrouillés ou de dommages au crédit à cause de signaux inappropriés. Le manque de transparence dans les systèmes d’IA des banques rend impossible pour les clients de comprendre ou de contester des décisions algorithmiques néfastes.
Service client : Les chatbots pour le service client peuvent répondre à des questions courantes avec des réponses automatisées. Si un problème survient, aucun employé ne peut être blâmé si le système automatisé échoue. Les clients n’ont pas de recours pour les problèmes causés par un chatbot défectueux.
Solutions et Normes pour les Outils Technologiques Émergents
Il est essentiel de comprendre comment l’IA prend des décisions. En cas de problème, il doit être possible de savoir pourquoi cela s’est produit. Cela permet de résoudre des problèmes ou d’en prévenir d’autres à l’avenir. L’établissement de comités d’éthique pour examiner les systèmes d’IA, la réalisation d’audits algorithmiques réguliers, et l’application de l’expliquabilité sont des mesures essentielles pour garantir que l’IA est utilisée de manière éthique.
Conclusions
Les modèles de responsabilité de l’intelligence artificielle restent débattus, mais les dirigeants doivent prendre la responsabilité des technologies déployées. Une responsabilité partagée entre développeurs, utilisateurs et entreprises montre un potentiel prometteur si les politiques de gouvernance alignent correctement les incitations.
