Introduction
L’intelligence artificielle (IA) générative est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à créer du contenu original, tel que du texte, de l’image ou du son, à partir de modèles de données d’entraînement. Cependant, l’utilisation de l’IA générative soulève des questions éthiques importantes, notamment en ce qui concerne la propriété intellectuelle, la confidentialité et la responsabilité. Dans ce cours, nous allons explorer les enjeux éthiques liés à l’utilisation de l’IA générative et les moyens de les prendre en compte dans les projets d’IA.
I – Enjeux éthiques liés à l’utilisation de l’IA générative – les limites :
- Deepfake : Les Deepfake sont des vidéos ou des images qui ont été modifiées pour faire croire que des personnes ou des événements ont lieu. Cela peut être utilisé pour diffuser des informations fausses ou pour harceler les personnes.N.B : La loi française interdit la création et la diffusion de deepfakes sans mention explicite de leur nature synthétique, sous peine d’amendes jusqu’à 75 000 euros et de 1 an d’emprisonnement.
- Usage interdit de contenus violents ou sexuels : Les contenus violents ou sexuels peuvent être utilisés pour entraîner les modèles d’IA générative, ce qui peut être considéré comme une forme de pornographie ou de violence.
- Modelé Biaisés : Les modèles d’IA générative peuvent être biaisés par les données utilisées pour les entraîner, ce qui peut entraîner des résultats inéquitables.
4. L’attaque des bots : Malheureusement, les hackers utilisent des bots automatiques qui eux-même peuvent utiliser l’IA afin de pirater des comptes ou encore de flooder un compte dans les réseaux sociaux.
Cela est par exemple les cas des faux comptes Instagram qui génère des messages automatique et frauduleux.
5. Responsabilité : Les modèles d’IA générative peuvent prendre des décisions qui affectent les personnes, mais qui est responsable de ces décisions ? Les créateurs des modèles ou les utilisateurs du contenu ?
6.Attention à certaines IA générative : des personnes peu scrupuleuses mettent en place des IA générative a des fins frauduleuses comme l’escroquerie des utilisateurs inscrit, l’usage illégal et non éthique de l’IA, ou encore pour l’exploration du Dark web.
C’est par exemple le cas de darkGPT : son usage peut potentiellement être illégale et dangereux, vous risquez de grosses violations de votre vie privées, voir d’être escroqué si vous souhaitez être remboursé ou de ne pas renouveler l’abonnement.On vous conseille de vous renseigner auprès d’expert ou encore sur le web auprès de sources fiables avant tout usage d’une IA inconnu ou suspecte.
7. La présentation des livres sont de plus en plus contrôlés : Suite à la vague de vente de livres créer à 100% avec des textes de l’IA, et aux conséquences préjudiciable que cela a eu dans le marché du livre, il y a de plus en plus de contrôle sur le contenu.- Amazon vérifie de plus en plus l’authenticité du livre et restreint le nombre de soumission de livres en autoédition.
II – Moyens de prendre en compte les enjeux éthiques dans les projets d’IA
- Définir des principes éthiques : Définissez des principes éthiques pour votre projet d’IA, tels que la confidentialité, la propriété intellectuelle et la responsabilité.
- Sélectionner des données éthiques : Sélectionnez des données éthiques pour entraîner vos modèles d’IA générative, en prenant en compte les risques de biais et de discrimination.
Par exemple : il est important de se relire et d’avoir la supervision d’un humain afin de confronter les différentes informations et de sélectionner ceux qui sont adaptés. - Développer des mécanismes de contrôle : Développez des mécanismes de contrôle pour surveiller les décisions prises par les modèles d’IA générative et pour prendre des mesures correctives en cas de problème.
- Faire preuve de transparence : Faites preuve de transparence sur les processus et les résultats de vos projets d’IA, en prenant en compte les besoins des parties prenantes.
Par exemple : si vous avez fait un lettre de motivation avec chatGPT, il est recommandé de le mentionné à l’employeur car s’il le découvre à ses dépends via un logiciel de detections, vous risquez de perdre sa confiance. - S’entourer de professionnels : S’entourez de professionnels en éthique de l’IA pour obtenir des conseils et des évaluations éthiques de vos projets d’IA.
Cela est surtout vrais lorsque vous devellopez une IA ou encore que vous voulez créer du contenue SEO avec de l’IA.
Conclusion
L’utilisation de l’IA générative soulève des questions éthiques importantes, notamment en ce qui concerne la propriété intellectuelle, la confidentialité et la responsabilité. Pour prendre en compte ces enjeux éthiques, il est important de définir des principes éthiques, de sélectionner des données éthiques, de développer des mécanismes de contrôle, de faire preuve de transparence et de s’entourer de professionnels en éthique de l’IA.
En suivant ces conseils, vous pouvez créer des projets d’IA générative éthiques et responsables.
L’IA accompagne l’humain sans le remplacer, voici les domaines où l’IA nous accompagne :
- Augmenter la productivité : L’IA peut augmenter la productivité en automatisant les tâches répétitives et en permettant aux humains de se concentrer sur les tâches plus créatives.
C’est ce qu’on a vu sur le cours de génération textuel. Par exemple, les outils disponibles sur chatgpt :
Améliorer la prise de décision : L’IA peut améliorer la prise de décision en fournissant des informations précises et en permettant aux humains de prendre des décisions éclairées.
Par exemple : sur PI.AI vous avez une fonctionnalité sur la prise de grosse décision.
- Améliorer la sécurité : L’IA peut améliorer la sécurité en détectant les menaces et en permettant aux humains de prendre des mesures pour les prévenir.
- Améliorer la santé : L’IA peut améliorer la santé en permettant aux médecins de prendre des décisions éclairées et en fournissant des soins de santé de qualité.
Par exemple : ( Selon le rapport de l’OCDE : https://www.oecd.org/health/IA-en-sante-immense-potentiel-enormes-risques.pdf) - Améliorer l’éducation : L’IA peut améliorer l’éducation en permettant aux enseignants de personnaliser les cours et en fournissant des ressources éducatives de qualité.
Par exemple : Chatgpt offre une gamme d’application AI sur l’éducation en fonction de ce que vous avez besoin.
En résumé, l’IA générative est un outil puissant qui peut être utilisé pour améliorer la productivité, la prise de décision, la sécurité, la santé et l’éducation. Cependant, il est important de prendre en compte les enjeux éthiques liés à l’utilisation de l’IA générative et de développer des projets d’IA éthiques et responsables.
Introduction
Generative artificial intelligence (AI) is a branch of artificial intelligence that aims to create original content, such as text, image or sound, from training data models. However, the use of generative AI raises important ethical issues, particularly with regard to intellectual property, confidentiality and liability. In this course, we will explore the ethical issues related to the use of generative AI and how to take them into account in AI projects.
I – Ethical issues related to the use of generative AI – the limits :
- Deepfake: Deepfakes are videos or images that have been altered to make people or events appear to be taking place. This can be used to spread false information or to harass people.N.B: French law prohibits the creation and dissemination of deepfakes without explicit mention of their synthetic nature, on pain of fines of up to 75,000 euros and 1 year’s imprisonment.
- Prohibited use of violent or sexual content: Violent or sexual content may be used to train generative AI models, which may be considered a form of pornography or violence.
- Biased modeling: Generative AI models can be biased by the data used to train them, which can lead to unfair results.
- 4. Attacking bots: Unfortunately, hackers use automated bots that can themselves use AI to hack into accounts or flood social networking sites.
- This is the case, for example, with fake Instagram accounts that generate automatic, fraudulent messages.
- 5. Responsibility: Generative AI models can make decisions that affect people, but who is responsible for these decisions? The creators of the models or the users of the content?
- 6 Beware of some generative AI: some unscrupulous people set up generative AI for fraudulent purposes, such as swindling registered users, using AI illegally and unethically, or exploring the Dark Web.
- This is the case of darkGPT, for example: its use can potentially be illegal and dangerous, and you risk serious violations of your privacy, or even being swindled if you wish to be reimbursed or not renew your subscription. We advise you to seek expert advice or to consult reliable sources on the web before using any unknown or suspect AI.
- 7. The presentation of books is increasingly controlled: Following the wave of sales of books created 100% with AI text, and the damaging consequences this has had on the book market, there is more and more control over content.
- Amazon is increasingly checking the authenticity of books and restricting the number of self-published book submissions.
II – How to take ethical issues into account in AI projects
- Define ethical principles: Define ethical principles for your AI project, such as confidentiality, intellectual property and liability.
- Select ethical data: Select ethical data to train your generative AI models, taking into account the risks of bias and discrimination.
- For example: it’s important to proof-read and have human supervision in order to confront the different pieces of information and select those that are suitable.
- Develop control mechanisms: Develop control mechanisms to monitor the decisions made by generative AI models and to take corrective action in the event of problems.
- Be transparent: Be transparent about the processes and results of your AI projects, taking into account the needs of stakeholders.
- For example, if you’ve written a cover letter using chatGPT, it’s a good idea to mention this to the employer, because if he finds out the hard way via detection software, you risk losing his trust.
- Surround yourself with professionals: Surround yourself with AI ethics professionals for advice and ethical assessments of your AI projects.
- This is especially true when you’re developing AI or creating SEO content with AI.
Conclusion
The use of generative AI raises important ethical issues, particularly with regard to intellectual property, confidentiality and liability. To take these ethical issues into account, it’s important to define ethical principles, select ethical data, develop control mechanisms, demonstrate transparency and surround yourself with AI ethics professionals.
By following this advice, you can create ethical and responsible generative AI projects.
AI accompanies humans without replacing them. Here are the areas in which AI accompanies us:
- Increasing productivity: AI can increase productivity by automating repetitive tasks and allowing humans to focus on more creative tasks.
- This is what we saw on the text generation course. For example, the tools available on chatgpt :
Improve decision making: AI can improve decision making by providing accurate information and enabling humans to make informed decisions.
For example: on PI.AI you have a feature on big decision making.
- Improve security: AI can improve security by detecting threats and enabling humans to take action to prevent them.
- Improve health: AI can improve health by enabling doctors to make informed decisions and providing quality healthcare.
- For example: ( According to the OECD report: https://www.oecd.org/health/IA-en-sante-immense-potentiel-enormes-risques.pdf)
- Improving education: AI can improve education by enabling teachers to personalize courses and providing quality educational resources.
- For example: Chatgpt offers a range of AI applications on education depending on what you need.
In summary, generative AI is a powerful tool that can be used to improve productivity, decision-making, safety, health, and education. However, it is important to consider the ethical issues related to the use of generative AI and to develop ethical and responsible AI projects.