Les influences malveillantes

Par Bernie,

J’ai bien compris que l’objectivité des décisions n’est pas totale ni garantie. On peut même imaginer que des influences malveillantes puissent exercer un contrôle sur le processus de décision. Si vous avez des exemples, merci de m’en indiquer quelques-uns.
J’ai aussi envie d’ajouter que l’IA s’appuie sur une masse très considérable d’informations, nécessitant un « machine learning » sur plusieurs années, qui n’ont pas intérêt à contenir des fakes ou des biais. L’intérêt de l’IA serait définitivement perdu, dès lors que la décision objective ne serait plus atteignable.
Je suggère, pour clore ces premiers chapitres de réflexion, que ce qui est disponible à la machine est essentiellement consécutif au réel en général et à la réalité humaine. Les réponses de l’IA seraient donc nécessairement empreintes de la nature humaine.
Pouvez-vous analyser ces quelques points de ma réflexion ? Une réponse détaillée me serait agréable.

Réponse de ChatGPT

Bien sûr, examinons ces points plus en détail :

1. Influences malveillantes sur le processus de décision : Malheureusement, il existe des exemples d’influences malveillantes sur les systèmes d’IA. Par exemple, des algorithmes de recommandation sur les réseaux sociaux peuvent être manipulés pour favoriser la propagation de fausses informations ou d’idées extrémistes.
   De même, dans le domaine de la publicité en ligne, des entreprises peuvent utiliser des stratégies pour cibler de manière injuste certains groupes de personnes ou induire en erreur les consommateurs.
   Ces exemples soulignent la nécessité de surveiller et de réguler étroitement l’utilisation de l’IA pour éviter les abus.
   
2. Fiabilité des données et des informations : Vous avez raison de souligner que l’efficacité de l’IA repose sur des données de haute qualité et fiables. Cependant, il est important de reconnaître que même les ensembles de données les plus vastes et les mieux entretenus peuvent contenir des biais et des distorsions, souvent reflétant les préjugés et les inégalités présents dans la société. Cela peut conduire à des résultats biaisés ou à des décisions injustes si ces biais ne sont pas correctement pris en compte lors de la conception et de l’entraînement des modèles d’IA.
   
3. Nature humaine des données et des réponses de l’IA : Vous avez soulevé un point intéressant sur la nature humaine des données disponibles à l’IA. En effet, les données utilisées pour former les modèles d’IA sont généralement extraites du monde réel et reflètent les comportements, les préférences et les interactions humaines. Par conséquent, les réponses de l’IA peuvent être influencées par ces caractéristiques humaines.
   Cependant, il est important de se rappeler que l’IA ne possède pas de conscience ou d’émotions propres ; ses réponses sont le résultat de processus algorithmiques et statistiques basés sur les données disponibles.

En conclusion, bien que l’IA puisse offrir des avantages significatifs en termes d’efficacité et de précision dans de nombreuses applications, il est crucial de rester conscient des défis et des risques associés à son utilisation. La responsabilité incombe à la fois aux concepteurs d’IA et aux décideurs politiques de s’assurer que les systèmes d’IA sont utilisés de manière éthique, transparente et responsable, tout en tenant compte des implications sociales et éthiques de leurs décisions.