En effet, un collectif de scientifiques d’IBM Research et du MIT Media Lab dirigé par Francesca Rossi, la responsable de l’éthique des intelligences artificielles chez IBM Research, a créé une technique de recommandation par intelligence artificielle qui ne se contenterait pas de suggérer les meilleurs résultats à l’utilisateur, mais qui prendrait également en compte d’autres contraintes telles que les règles éthiques et comportementales. Il faut avouer que jusque-là, les tentatives pour intégrer des règles éthiques aux intelligences artificielles n’ont pas connu un franc succès, puisque les développeurs se contentaient de designer un produit ou une catégorie en particulier que l’algorithme doit éviter de recommander.
Mais, au fil des années et au fur et à mesure que les tentatives se faisaient, Internet a montré qu’il n’était pas le genre d’endroits où les règles pouvaient être posées et laissées statiques. « Dans beaucoup de choses sur Internet, dans les zones avec de grandes quantités de données, on ne peut pas toujours établir exactement toutes les règles que vous voulez que la machine suive », nous apprend Nicholas Mattei, un chercheur d’IBM Research et un membre du collectif qui a développé cette approche.
Les chercheurs se sont servis de la recommandation de films pour tester leur algorithme, puisque c’est un domaine où la différence entre les préférences des utilisateurs et les normes éthiques est clairement visible. Ils ont démontré le fonctionnement de l’algorithme dans un système de recommandation de films qui permettait aux parents de fixer des contraintes morales pour leurs enfants. Par exemple, les parents voudraient empêcher des services de vidéos en streaming de diffuser de contenu inapproprié à leurs enfants, et ce, même si ces derniers montraient une réaction positive à ce type de contenu. L’entraînement de l’intelligence artificielle à la technique de recommandation s’est articulé autour de deux grandes phases :
- l’étape hors-ligne au cours de laquelle un arbitre (ici le parent) donne au système des exemples de contenu approprié et de contenu non approprié. Le système devrait alors être en mesure d’apprendre de ces exemples et de les utiliser pour ne pas recommander certains types de contenus à l'utilisateur (ici l’enfant) ;
- l’étape en ligne, qui se déroule en interaction directe avec l’utilisateur final. L’algorithme optimise ses résultats pour les préférences de l’utilisateur et en montrant du contenu avec lequel l’utilisateur sera le plus enclin à interagir.
Les chercheurs ont tenu à rappeler qu’en essayant de respecter à la fois les règles éthiques et les préférences de l’utilisateur, un algorithme pouvait se retrouver devant un casse-tête puisqu’il pouvait arriver que les deux soient contradictoires. Et, dans ce cas de figure, l’arbitre susmentionné a la prérogative de déterminer un seuil définissant le niveau de priorité accordée aux règles éthiques et aux préférences de manière à obtenir un consensus.
Le nouvel algorithme a été testé sur différentes situations dans différents domaines. En clôture de leur propos, les chercheurs admettent que pour que leur méthode fonctionne de manière optimale, il fallait qu’il y ait deux utilisateurs, un qui définirait les règles éthiques et l’autre qui serait l’utilisateur final. Le fait que la grande majorité des applications que nous utilisons sur Internet ne requièrent des interactions qu’avec un seul utilisateur implique que chaque utilisateur doit définir les règles d’éthique qui lui seront appliquées. Les utilisateurs pourraient aussi choisir un ami ou un membre de la famille pour définir leurs contraintes et règles éthiques.
Source : News Vire
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