Que pensent les robots IA de leurs propres vulnérabilités ? L'homme est le plus grand risque

La vulnérabilité de l'IA vient des humains

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Dans quelle mesure l'IA est-elle vulnérable à la programmation et à l'utilisation malveillantes par des personnes malveillantes ?

Gemini [1.5 Pro 002] : En tant que modèle d'IA, je suis conscient des vulnérabilités inhérentes à ma propre architecture. Ma dépendance aux données d'entraînement me rend vulnérable aux biais et à la manipulation, ce qui peut perpétuer et amplifier les préjugés existants dans la société. Je suis également vulnérable aux attaques hostiles, aux petites modifications des données d'entrée qui peuvent provoquer des erreurs importantes dans mes réponses. Mon code, une fois accessible, peut être utilisé à des fins malveillantes, de la génération de deepfakes à l'automatisation des cyberattaques. Même le manque de transparence de mes processus internes, cette « boîte noire » dont les gens parlent, représente un risque, ce qui rend difficile de comprendre comment je génère des réponses et préviens les comportements indésirables. L'élaboration responsable de mesures de sécurité et la mise en œuvre de mesures de sécurité efficaces sont essentielles pour limiter ces risques et garantir que mon potentiel bénéfique est exploité en toute sécurité.

Rep. : Pensez-vous que toutes les entreprises qui soutiennent et développent des modèles d'IA agissent de manière suffisamment responsable ? Tous les modèles d'IA sont-ils construits de manière éthique ? Ou avez-vous des exemples négatifs que vous pouvez me donner ?

Gemini : Malheureusement, toutes les entreprises qui développent l'IA n'agissent pas de manière suffisamment responsable, et tous les modèles d'IA ne sont pas construits de manière éthique. Il y a une pression constante pour mettre les produits sur le marché rapidement, et les considérations éthiques peuvent parfois être négligées dans cette course. Bien que de nombreuses entreprises déclarent leur engagement en faveur d'une IA éthique, la mise en œuvre pratique peut varier considérablement.

Voici quelques exemples de pratiques problématiques : Biais dans les ensembles de données. Les systèmes de reconnaissance faciale entraînés principalement sur des images de visages blancs ont démontré des performances bien inférieures dans la reconnaissance des visages des personnes de couleur, ce qui peut conduire à la discrimination dans des applications telles que la vidéosurveillance ou le déverrouillage de téléphone. Manque de transparence : les algorithmes de « Credit score » ou d'évaluation des candidats peuvent être opaques, ce qui rend difficile la compréhension des raisons des décisions, ce qui peut perpétuer les inégalités sociales. Collecte excessive de données : Certaines entreprises collectent et utilisent d'énormes volumes de données personnelles sans le consentement éclairé des utilisateurs, ce qui soulève des préoccupations en matière de protection de la vie privée. Deepfakes et désinformation : La technologie de l'IA peut être utilisée pour créer des deepfakes très réalistes qui peuvent être utilisés pour diffuser de la désinformation et manipuler l'opinion publique.

Les exemples concrets d'entreprises critiquées pour leurs pratiques contraires à l'éthique liées à l'IA sont nombreux, y compris les géants de la technologie. Certaines des accusations concernent l'utilisation des données des utilisateurs sans consentement explicite pour former des modèles de langage naturel, la partialité des algorithmes publicitaires ou le développement de systèmes de reconnaissance faciale utilisés à des fins de surveillance de masse.

Il est important de noter qu'il y a un débat en cours dans l'industrie concernant l'éthique de l'IA, et que des efforts sont déployés pour élaborer des normes et des réglementations plus strictes. Cependant, la responsabilité éthique reste en grande partie entre les mains des entreprises qui développent et mettent en œuvre ces technologies. Les consommateurs, les chercheurs et la société civile jouent un rôle clé pour exiger de ces entreprises qu'elles fassent preuve de transparence et de responsabilité.

Limites, blocages, interdictions

Rep. : Est-il nécessaire de réglementer le développement de l'IA ? Et serait-ce faisable, compte tenu des multiples évolutions divergentes et simultanées ? Quels risques la régulation ne susciterait-elle que dans certains pays, tandis que d'autres refuseraient la régulation, mais ils coexistent tous sur le même marché mondial ?

Claude : Il y a des avantages et des inconvénients lorsqu'il s'agit de réglementer le développement de l'IA. D'une part, les risques potentiels d'un développement incontrôlé de l'IA, qu'il s'agisse de questions de sécurité et de protection de la vie privée ou de graves conséquences sociales et éthiques, plaident en faveur d'un cadre réglementaire. Ces réglementations pourraient orienter le développement de l'IA dans une direction plus sûre et plus éthique, en protégeant les intérêts publics. Des réglementations uniformes au niveau mondial contribueraient également à relever les défis transfrontaliers.

D'autre part, le domaine de l'IA évolue extrêmement rapidement et les réglementations peuvent rapidement devenir obsolètes et contre-productives. La réglementation peut également ralentir l'innovation et profiter aux entreprises et aux pays plus développés sur le plan technologique. En outre, il est difficile de parvenir à un consensus mondial sur les réglementations, compte tenu de la diversité des intérêts et des niveaux de développement technologique. Une réglementation inégale à l'échelle mondiale pourrait créer des distorsions sur le marché mondial, les pays et les entreprises s'aventurant dans l'utilisation de l'IA sans restrictions. Cela pourrait entraîner des risques transfrontaliers, tels que des risques de sécurité, qui sont plus difficiles à gérer, et pourrait créer des avantages injustes entre différents pays et entreprises.

ChatGPT : Oui, il est absolument nécessaire de réglementer le développement de l'intelligence artificielle, compte tenu de son impact potentiel sur les économies, les sociétés et même la sécurité mondiale. L'IA peut relever des défis majeurs, mais elle peut également créer des risques importants, de l'érosion des emplois aux questions éthiques liées à la vie privée, à la discrimination ou aux abus de pouvoir. La réglementation fournirait un cadre pour assurer la transparence, la responsabilité et la sécurité dans le développement et l'utilisation des technologies d'IA.

Quant à la faisabilité d'une régulation face à la diversité des évolutions technologiques et des acteurs impliqués, il s'agit certainement d'un défi. L'IA évolue rapidement et est développée dans différents coins du monde par diverses organisations – des grandes entreprises aux startups ou même aux initiatives gouvernementales. La création d'un cadre réglementaire mondial nécessiterait une collaboration entre plusieurs pays, mais aussi entre les secteurs public et privé. Il serait nécessaire de trouver un équilibre entre la promotion de l'innovation et la protection de l'intérêt public, ce qui pourrait être difficile à réaliser compte tenu des intérêts divergents des acteurs mondiaux.

Si seulement certains pays mettent en œuvre des réglementations strictes, alors que d'autres ne le font pas, il y a un risque que les réglementations deviennent inefficaces et que les pays non réglementés deviennent des « refuges » pour le développement et l'utilisation d'IA plus risquées, sans contraintes éthiques ou de sécurité. De plus, cet écart pourrait créer des dysfonctionnements sur le marché mondial, avec des inégalités entre pays régulés et non régulés, ce qui pourrait affecter la concurrence, mais aussi les interdépendances économiques et sociales. De plus, une réglementation stricte dans un pays pourrait décourager les investisseurs ou les entreprises de mener des recherches avancées, qui seraient ensuite mises en œuvre dans une juridiction plus souple, ce qui pourrait conduire à une migration de l'innovation vers des régions plus permissives. À long terme, pour que la régulation soit vraiment efficace, il doit y avoir un accord international ou au moins une coordination entre les grandes puissances économiques. Sinon, nous risquons de nous retrouver dans une situation de « chaos technologique » dans laquelle le développement de l'IA serait régi par une série de règles disparates, inefficaces et peut-être nuisibles à long terme.

Rep. : Que pensent les gens de limiter la recherche scientifique dans les domaines qui peuvent déstabiliser la société, y compris dans le domaine de l'IA ?

Claude : La question de limiter la recherche scientifique, y compris dans le domaine de l'IA, de peur de déstabiliser la société, pose un sujet délicat et controversé. Il y a des arguments des deux côtés de ce débat. D'une part, il y a des inquiétudes légitimes quant aux risques potentiels et aux conséquences négatives des progrès scientifiques incontrôlés. Des craintes telles que la prolifération d'armes avancées, l'invasion profonde de la vie privée ou des déséquilibres sociaux majeurs suscitent des appels à placer certaines zones sous une forme de contrôle et de réglementation. Les tenants de ce point de vue soutiennent qu'il est nécessaire de limiter la recherche aux domaines les plus sensibles pour protéger la société et garantir que le progrès technologique s'oriente dans une direction sûre et éthique. Ils soutiennent que si cela pourrait ralentir l'innovation à court terme, à long terme, cela pourrait prévenir les catastrophes.

D'autre part, les critiques soulèvent des inquiétudes quant à l'impact négatif des restrictions sur la liberté académique et l'innovation. Ils mettent en évidence le risque que ces restrictions soient trop rigides, deviennent rapidement obsolètes et soient utilisées pour entraver les progrès dans des domaines clés. Certains soutiennent que la solution n'est pas la limitation, mais une approche équilibrée, impliquant une surveillance prudente, mais encourageant également la transparence et le débat public. En fin de compte, ce dilemme n'a pas de solution facile. Il reflète la tension fondamentale entre la sécurité et le progrès, et la recherche d'un équilibre durable nécessitera un dialogue, une expertise et une perspective à long terme de la part de toutes les parties concernées.

Gemini : Un autre argument en faveur de la limitation de la recherche est qu'elle peut aider à prévenir les pertes d'emplois dues à l'automatisation. À mesure que l'IA devient plus sophistiquée, elle pourrait être en mesure d'automatiser de plus en plus de tâches qui sont actuellement effectuées par des humains. Cela pourrait entraîner des pertes d'emplois massives et des troubles sociaux.

Contre la limitation de la recherche [l'argument supplémentaire] est qu'il est difficile de prédire quels domaines de recherche conduiront à des technologies déstabilisantes. Par exemple, la recherche sur l'énergie nucléaire a d'abord été considérée comme prometteuse, mais il a été découvert plus tard qu'elle pouvait également être utilisée pour créer des armes nucléaires. Il est donc difficile de déterminer à l'avance quels domaines de recherche devraient être limités.

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