L’intelligence artificielle (IA) a récemment fait fureur avec sa possibilité de révolutionner la façon dont les gens abordent et résolvent différentes tâches et problèmes complexes. De la santé à la finance, l’IA et ses modèles d’apprentissage automatique associés ont démontré leur potentiel pour rationaliser des processus complexes, améliorer les modèles de prise de décision et découvrir des informations précieuses.
Cependant, malgré l’immense potentiel de la technologie, un problème persistant de « boîte noire » a continué de présenter un défi important pour son adoption, soulevant des questions sur la transparence et l’interprétabilité de ces systèmes sophistiqués.
En bref, le problème de la boîte noire découle de la difficulté à comprendre comment les systèmes d’IA et les modèles d’apprentissage automatique traitent les données et génèrent des prédictions ou des décisions. Ces modèles reposent souvent sur des algorithmes complexes qui ne sont pas facilement compréhensibles pour les humains, ce qui entraîne un manque de responsabilité et de confiance.
Par conséquent, alors que l’IA s’intègre de plus en plus dans divers aspects de nos vies, il est crucial de résoudre ce problème pour garantir l’utilisation responsable et éthique de cette puissante technologie.
La boîte noire : un aperçu
La métaphore de la «boîte noire» découle de l’idée que les systèmes d’IA et les modèles d’apprentissage automatique fonctionnent d’une manière dissimulée à la compréhension humaine, un peu comme le contenu d’une boîte scellée et opaque. Ces systèmes sont construits sur des modèles mathématiques complexes et des ensembles de données de grande dimension, qui créent des relations et des modèles complexes qui guident leurs processus de prise de décision. Cependant, ces rouages internes ne sont pas facilement accessibles ou compréhensibles pour les humains.
Concrètement, le problème de la boîte noire de l’IA est la difficulté de déchiffrer le raisonnement derrière les prédictions ou les décisions d’un système d’IA. Ce problème est particulièrement répandu dans les modèles d’apprentissage en profondeur comme les réseaux de neurones, où plusieurs couches de nœuds interconnectés traitent et transforment les données de manière hiérarchique. La complexité de ces modèles et les transformations non linéaires qu’ils effectuent rendent extrêmement difficile la recherche de la justification de leurs résultats.
Nikita Brudnov, PDG de BR Group – un tableau de bord d’analyse marketing basé sur l’IA – a déclaré à Cointelegraph que le manque de transparence dans la façon dont les modèles d’IA arrivent à certaines décisions et prédictions pourrait être problématique dans de nombreux contextes, tels que le diagnostic médical, la prise de décision financière et procédures judiciaires, ce qui a un impact significatif sur la poursuite de l’adoption de l’IA.
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« Ces dernières années, une grande attention a été accordée au développement de techniques d’interprétation et d’explication des décisions prises par les modèles d’IA, telles que la génération de scores d’importance des caractéristiques, la visualisation des limites de décision et l’identification d’explications hypothétiques contrefactuelles », a-t-il déclaré, ajoutant :
« Cependant, ces techniques en sont encore à leurs balbutiements, et rien ne garantit qu’elles seront efficaces dans tous les cas. »
Brudnov estime en outre qu’avec une décentralisation accrue, les régulateurs pourraient exiger que les décisions prises par les systèmes d’IA soient plus transparentes et responsables pour garantir leur validité éthique et leur équité globale. Il a également suggéré que les consommateurs pourraient hésiter à utiliser des produits et services alimentés par l’IA s’ils ne comprennent pas comment ils fonctionnent et leur processus de prise de décision.
James Wo, le fondateur de DFG – une société d’investissement qui investit activement dans les technologies liées à l’IA – estime que le problème de la boîte noire n’affectera pas l’adoption dans un avenir prévisible. Par Wo, la plupart des utilisateurs ne se soucient pas nécessairement du fonctionnement des modèles d’IA existants et sont heureux d’en tirer simplement une utilité, du moins pour le moment.
« À moyen terme, une fois que la nouveauté de ces plates-formes s’estompera, il y aura certainement plus de scepticisme quant à la méthodologie de la boîte noire. Les questions augmenteront également à mesure que l’utilisation de l’IA entrera dans la crypto et le Web3, où il y a des enjeux financiers et des conséquences à prendre en compte », a-t-il concédé.
Impact sur la confiance et la transparence
Un domaine où l’absence de transparence peut avoir un impact considérable sur la confiance est celui des diagnostics médicaux basés sur l’IA. Par exemple, les modèles d’IA peuvent analyser des données médicales complexes dans le domaine de la santé pour générer des diagnostics ou des recommandations de traitement. Cependant, lorsque les cliniciens et les patients ne peuvent pas comprendre la justification de ces suggestions, ils peuvent remettre en question la fiabilité et la validité de ces idées. Ce scepticisme peut en outre conduire à une hésitation à adopter des solutions d’IA, ce qui pourrait entraver les progrès des soins aux patients et de la médecine personnalisée.
Dans le domaine financier, les systèmes d’IA peuvent être utilisés pour la notation du crédit, la détection des fraudes et l’évaluation des risques. Cependant, le problème de la boîte noire peut créer une incertitude concernant l’équité et l’exactitude de ces cotes de crédit ou le raisonnement derrière les alertes de fraude, limitant la capacité de la technologie à numériser l’industrie.
L’industrie de la cryptographie est également confrontée aux répercussions du problème de la boîte noire. Par exemple, les actifs numériques et la technologie blockchain sont ancrés dans la décentralisation, l’ouverture et la vérifiabilité. Les systèmes d’IA qui manquent de transparence et d’interprétabilité risquent de créer une déconnexion entre les attentes des utilisateurs et la réalité des solutions basées sur l’IA dans cet espace.
Préoccupations réglementaires
D’un point de vue réglementaire, le problème de la boîte noire de l’IA présente des défis uniques. Pour commencer, l’opacité des processus d’IA peut rendre de plus en plus difficile pour les régulateurs l’évaluation de la conformité de ces systèmes aux règles et directives existantes. De plus, un manque de transparence peut compliquer la capacité des régulateurs à développer de nouveaux cadres capables de répondre aux risques et aux défis posés par les applications d’IA.
Les législateurs peuvent avoir du mal à évaluer l’équité, les préjugés et les pratiques de confidentialité des données des systèmes d’IA, ainsi que leur impact potentiel sur les droits des consommateurs et la stabilité du marché. De plus, sans une compréhension claire des processus de prise de décision des systèmes basés sur l’IA, les régulateurs peuvent avoir des difficultés à identifier les vulnérabilités potentielles et à s’assurer que des garanties appropriées sont en place pour atténuer les risques.
Un développement réglementaire notable concernant cette technologie a été la loi sur l’intelligence artificielle de l’Union européenne, qui est sur le point de faire partie du recueil de lois du bloc après avoir conclu un accord politique provisoire le 27 avril.
Fondamentalement, la loi sur l’IA vise à créer un environnement fiable et responsable pour le développement de l’IA au sein de l’UE. Les législateurs ont adopté un système de classification qui classe différents types d’IA par risque : inacceptable, élevé, limité et minime. Ce cadre est conçu pour répondre à diverses préoccupations liées au problème de la boîte noire de l’IA, y compris les questions de transparence et de responsabilité.
L’incapacité de surveiller et de réglementer efficacement les systèmes d’IA a déjà tendu les relations entre les différentes industries et les organismes de réglementation.
Au début du mois dernier, le populaire chatbot AI ChatGPT a été interdit en Italie pendant 29 jours, principalement en raison de problèmes de confidentialité soulevés par l’agence de protection des données du pays pour des violations présumées du Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’UE. Cependant, la plateforme a été autorisée à reprendre ses services le 29 avril après que le PDG Sam Altman a annoncé que lui et son équipe avaient pris des mesures spécifiques pour se conformer aux exigences du régulateur, notamment la révélation de ses pratiques de traitement des données et la mise en œuvre de sa mise en œuvre de l’âge- mesures de blocage.
Une réglementation inadéquate des systèmes d’IA pourrait éroder la confiance du public dans les applications d’IA, les utilisateurs devenant de plus en plus préoccupés par les biais inhérents, les inexactitudes et les implications éthiques.
Résoudre le problème de la boîte noire
Pour résoudre efficacement le problème de la boîte noire de l’IA, il est essentiel d’utiliser une combinaison d’approches qui favorisent la transparence, l’interprétabilité et la responsabilité. Deux de ces stratégies complémentaires sont l’IA explicable (XAI) et les modèles open source.
XAI est un domaine de recherche dédié à combler le fossé entre la complexité des systèmes d’IA et le besoin d’interprétabilité humaine. XAI se concentre sur le développement de techniques et d’algorithmes qui peuvent fournir des explications compréhensibles par l’homme pour les décisions basées sur l’IA, offrant un aperçu du raisonnement derrière ces choix.
Les méthodes souvent employées dans XAI comprennent des modèles de substitution, une analyse de l’importance des caractéristiques, une analyse de sensibilité et des explications indépendantes du modèle interprétables localement. La mise en œuvre de XAI dans tous les secteurs peut aider les parties prenantes à mieux comprendre les processus basés sur l’IA, en renforçant la confiance dans la technologie et en facilitant la conformité aux exigences réglementaires.
En tandem avec XAI, la promotion de l’adoption de modèles d’IA open source peut être une stratégie efficace pour résoudre le problème de la boîte noire. Les modèles open source accordent un accès complet aux algorithmes et aux données qui pilotent les systèmes d’IA, permettant aux utilisateurs et aux développeurs d’examiner et de comprendre les processus sous-jacents.
Cette transparence accrue peut contribuer à renforcer la confiance et à favoriser la collaboration entre les développeurs, les chercheurs et les utilisateurs. De plus, l’approche open source peut créer des systèmes d’IA plus robustes, responsables et efficaces.
Le problème de la boîte noire dans l’espace crypto
Le problème de la boîte noire a des ramifications importantes pour divers aspects de l’espace cryptographique, notamment les stratégies de négociation, les prévisions de marché, les mesures de sécurité, la tokenisation et les contrats intelligents.
Dans le domaine des stratégies de trading et des prévisions de marché, les modèles basés sur l’IA gagnent en popularité alors que les investisseurs cherchent à capitaliser sur le trading algorithmique. Cependant, le problème de la boîte noire empêche les utilisateurs de comprendre le fonctionnement de ces modèles, ce qui rend difficile l’évaluation de leur efficacité et des risques potentiels. Par conséquent, cette opacité peut également entraîner une confiance injustifiée dans les décisions d’investissement basées sur l’IA ou rendre les investisseurs trop dépendants des systèmes automatisés.
L’IA est appelée à jouer un rôle crucial dans l’amélioration des mesures de sécurité au sein de l’écosystème de la blockchain en détectant les transactions frauduleuses et les activités suspectes. Néanmoins, le problème de la boîte noire complique le processus de vérification de ces solutions de sécurité basées sur l’IA. Le manque de transparence dans la prise de décision peut éroder la confiance dans les systèmes de sécurité, soulevant des inquiétudes quant à leur capacité à protéger les actifs et les informations des utilisateurs.
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La tokenisation et les contrats intelligents – deux composants essentiels de l’écosystème de la blockchain – connaissent également une intégration accrue de l’IA. Cependant, le problème de la boîte noire peut obscurcir la logique derrière les jetons générés par l’IA ou l’exécution de contrats intelligents.
Alors que l’IA révolutionne diverses industries, il devient de plus en plus urgent de résoudre le problème de la boîte noire. En favorisant la collaboration entre les chercheurs, les développeurs, les décideurs et les parties prenantes de l’industrie, des solutions peuvent être développées pour promouvoir la transparence, la responsabilité et la confiance dans les systèmes d’IA. Ainsi, il sera intéressant de voir comment ce nouveau paradigme technologique continue d’évoluer.