Impact social de l'IA générative : avantages et menaces

Aujourd'hui, IA générative exerce un pouvoir de transformation dans divers aspects de la société. Son influence s'étend des technologies de l'information et des soins de santé au commerce de détail et aux arts, pénétrant dans notre vie quotidienne. 

Selon eMarketer, L'IA générative connaît une adoption précoce avec un nombre prévu de 100 millions d'utilisateurs ou plus rien qu'aux États-Unis au cours de ses quatre premières années. Il est donc essentiel d’évaluer l’impact social de cette technologie.   

Bien que cela promette une efficacité, une productivité et des avantages économiques accrus, des préoccupations subsistent quant à l’utilisation éthique des systèmes génératifs alimentés par l’IA. 

Cet article examine comment l'IA générative redéfinit les normes, remet en question les frontières éthiques et sociétales et évalue la nécessité d'un cadre réglementaire pour gérer l'impact social. 

Comment l’IA générative nous affecte

L’IA générative a eu un impact significatif sur nos vies, transformant notre façon de fonctionner et d’interagir avec le monde numérique. 

Explorons certains de ses impacts sociaux positifs et négatifs. 

Le bon

Quelques années seulement après son introduction, l'IA générative a transformé les opérations commerciales et ouvert de nouvelles voies de créativité, promettant des gains d'efficacité et une meilleure dynamique du marché. 

Discutons de son impact social positif :

1. Procédures commerciales rapides

Au cours des prochaines années, l'IA générative pourra réduire les frais généraux et administratifs (ventes, générales et administratives) coûts de 40%.

L’IA générative s’accélère Gestion de processus en automatisant des tâches complexes, en favorisant l'innovation et en réduisant la charge de travail manuelle. Par exemple, dans l’analyse des données, des modèles comme celui de Google BigQuery ML accélérer le processus d’extraction d’informations à partir de grands ensembles de données. 

En conséquence, les entreprises bénéficient d’une meilleure analyse du marché et d’une mise sur le marché plus rapide.

2. Rendre le contenu créatif plus accessible

Plus de 50% de spécialistes du marketing créditez l’IA générative pour des performances améliorées en matière d’engagement, de conversions et de cycles de création plus rapides. 

De plus, les outils d'IA générative ont automatiséla création de contenu, créant des éléments tels que des images, de l'audio, de la vidéo, etc., d'un simple clic. Par exemple, des outils comme Canva etÀ mi-parcoursexploitez l’IA générative pour aider les utilisateurs à créer sans effort des graphiques visuellement attrayants et des images puissantes.  

Aussi, des outils comme ChatGPT aider à réfléchir à des idées de contenu en fonction des invites des utilisateurs concernant le public cible. Cela améliore l’expérience utilisateur et élargit la portée du contenu créatif, connectant directement les artistes et les entrepreneurs avec un public mondial.

3. La connaissance à portée de main

KnowtonL'étude révèle que les étudiants utilisant des programmes d'apprentissage adaptatif basés sur l'IA ont démontré une amélioration remarquable de 62 % de leurs résultats aux tests.

L'IA générative met les connaissances à notre accès immédiat avec de grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT ou Bard.ai. Ils répondent aux questions, génèrent du contenu et traduisent des langues, rendant la recherche d'informations efficace et personnalisée. De plus, il renforce l'éducation, en proposant un tutorat sur mesure et des expériences d'apprentissage personnalisées pour enrichir le parcours éducatif avec un auto-apprentissage continu. 

Par exemple, Khanfriend, un outil basé sur l'IA de Khan Academy, agit comme un coach d'écriture pour apprendre à coder et propose des invites pour guider les étudiants dans l'étude, le débat et la collaboration.

Le mauvais

Malgré les impacts positifs, l’utilisation généralisée de l’IA générative présente également des défis. 

Explorons son impact social négatif : 

1. Manque de contrôle qualité

Les gens peuvent percevoir les résultats des modèles d’IA générative comme une vérité objective, ignorant le potentiel d’inexactitudes, telles que hallucinations. Cela peut éroder la confiance dans les sources d’information et contribuer à la propagation de fausses informations, ayant un impact sur les perceptions sociétales et la prise de décision.

Les résultats inexacts de l'IA soulèvent des inquiétudes quant à l'authenticité et à l'exactitude du contenu généré par l'IA. Si les cadres réglementaires existants se concentrent principalement sur la confidentialité et la sécurité des données, il est difficile de former des modèles capables de gérer tous les scénarios possibles. 

Cette complexité rend difficile la régulation de la sortie de chaque modèle, en particulier lorsque les invites des utilisateurs peuvent générer par inadvertance du contenu nuisible. 

2. IA biaisée

L'IA générative est aussi performante que les données sur lesquelles elle est entraînée. Des biais peuvent s'infiltrer à tout moment, de la collecte des données au déploiement du modèle, et représenter de manière inexacte la diversité de la population globale. 

Par exemple, en examinant plus 5,000 XNUMX images de diffusion stable révèle qu’elle amplifie les inégalités raciales et de genre. Dans cette analyse, Stable Diffusion, un modèle de conversion texte-image, dépeint des hommes blancs comme des PDG et des femmes dans des rôles subordonnés. De manière troublante, il stéréotype également les hommes à la peau foncée comme étant des criminels et les femmes à la peau foncée ayant des emplois subalternes. 

Pour relever ces défis, il faut reconnaître les biais liés aux données et mettre en œuvre des cadres réglementaires solides tout au long du cycle de vie de l’IA afin de garantir l’équité et la responsabilité dans les systèmes génératifs d’IA.

3. La fausseté proliférante

Deepfakes et la désinformation créée avec les modèles d’IA générative peut influencer les masses et manipuler l’opinion publique. De plus, les Deepfakes peuvent inciter à des conflits armés, représentant une menace particulière pour la sécurité nationale étrangère et nationale.

La diffusion incontrôlée de faux contenus sur Internet a un impact négatif sur des millions de personnes et alimente les discordes politiques, religieuses et sociales. Par exemple, en 2019, un présumé deepfake a joué un rôle dans une tentative de coup d'État au Gabon.

Cela soulève des questions urgentes sur les implications éthiques des informations générées par l’IA.

4. Aucun cadre pour définir la propriété

Il n’existe actuellement aucun cadre global permettant de définir la propriété du contenu généré par l’IA. La question de savoir à qui appartiennent les données générées et traitées par les systèmes d’IA reste en suspens. 

Par exemple, dans une affaire judiciaire engagée fin 2022, connue sous le nom de Andersen c. Stabilité AI et al., trois artistes ont uni leurs forces pour intenter un recours collectif contre diverses plateformes d'IA générative. 

La plainte alléguait que ces systèmes d'IA utilisaient les œuvres originales des artistes sans obtenir les licences nécessaires. Les artistes soutiennent que ces plateformes ont utilisé leurs styles uniques pour entraîner l'IA, permettant ainsi aux utilisateurs de générer des œuvres qui pourraient ne pas avoir subi de transformation suffisante par rapport à leurs créations protégées existantes.

En outre, IA générative permet une génération de contenu généralisée, et la valeur générée par les professionnels humains dans les industries créatives devient discutable. Cela remet également en question la définition et la protection des droits de propriété intellectuelle.

Réguler l’impact social de l’IA générative

L’IA générative ne dispose pas d’un cadre réglementaire complet, ce qui suscite des inquiétudes quant à son potentiel d’impacts à la fois constructifs et néfastes sur la société. 

Des acteurs influents plaident en faveur de la mise en place de cadres réglementaires solides.

Par exemple, le Union européenne a proposé le tout premier cadre réglementaire de l'IA pour inspirer la confiance, qui devrait être adopté en 2024. Avec une approche évolutive, ce cadre comporte des règles liées aux applications d'IA qui peuvent s'adapter aux changements technologiques. 

Il propose également d'établir des obligations pour les utilisateurs et les fournisseurs, de suggérer des évaluations de conformité avant commercialisation et de proposer une application après commercialisation dans le cadre d'une structure de gouvernance définie.

En outre, le Institut Ada Lovelace, partisan de la réglementation de l'IA, a souligné l'importance d'une réglementation bien conçue pour empêcher la concentration du pouvoir, garantir l'accès, fournir des mécanismes de recours et maximiser les avantages.

La mise en œuvre de cadres réglementaires représenterait un progrès substantiel dans la lutte contre les risques associés à la IA générative. Ayant une profonde influence sur la société, cette technologie nécessite une surveillance, une réglementation réfléchie et un dialogue continu entre les parties prenantes.  

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