Aperçu des problèmes d’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle continue d’apporter des avantages supplémentaires à la vie humaine. Selon le rapport Mckinsey, l’intelligence artificielle devrait ajouter 13 billions de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030, soit environ 16% de la part mondiale totale. Nonobstant les avantages tangibles et monétaires, l’IA présente divers déficits et problèmes qui entravent son adoption à grande échelle. Les problèmes incluent la sécurité, la confiance, la puissance de calcul, les problèmes de perte d’emploi, etc.
Problèmes majeurs associés à l’intelligence artificielle
- Problème de perte d’emploi
Les problèmes de perte d’emploi liés à l’intelligence artificielle ont fait l’objet de nombreuses analyses de rentabilisation et d’études universitaires. Selon une étude d’Oxford, plus de 47% des emplois américains seront menacés en raison de l’automatisation d’ici le milieu des années 2030. Selon le Forum économique mondial, l’automatisation de l’intelligence artificielle remplacera plus de 75 millions d’emplois d’ici 2022. Certains chiffres sont encore plus décourageants. Selon un autre rapport de Mckinsey, les robots basés sur l’IA pourraient remplacer 30% de la main-d’œuvre mondiale actuelle. Selon l’expert en IA et capital-risqueur Kai-Fu Lee, 40% des emplois mondiaux seront remplacés par des robots basés sur l’IA dans les 10 à 15 prochaines années. Les travailleurs à faible revenu et peu qualifiés seront les plus touchés par ce changement. Alors que l’IA devient plus intelligente de jour en jour, même les travailleurs hautement rémunérés et hautement qualifiés deviennent plus vulnérables aux pertes d’emplois car, compte tenu du coût élevé des travailleurs qualifiés, les entreprises obtiennent de meilleures marges en automatisant leur travail. Cependant, ces problèmes liés à la perte d’emploi et aux salaires peuvent être résolus en se concentrant sur les mesures suivantes.
Remanier le système éducatif et mettre davantage l’accent sur des compétences telles que la pensée critique, la créativité et l’innovation, car ces compétences sont difficiles à reproduire.
Augmenter les investissements publics et privés dans le développement du capital humain afin qu’ils soient mieux alignés sur la demande de l’industrie.
Améliorer la situation du marché du travail en comblant l’écart entre l’offre et la demande et en donnant une impulsion à l’économie des concerts.
- Problème de sécurité
Il y a toujours eu beaucoup de fureur sur les problèmes de sécurité associés à l’intelligence artificielle. Lorsque des experts comme Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, entre autres, expriment leur préoccupation concernant la sécurité de l’IA, nous devons prêter attention à ses problèmes de sécurité. Il y a eu divers cas où l’intelligence artificielle a mal tourné lorsque Twitter Chabot a commencé à cracher des sentiments abusifs et pro-nazis et, dans d’autres cas, lorsque les robots d’intelligence artificielle Facebook ont commencé à interagir les uns avec les autres dans une langue que personne d’autre ne comprendrait, ce qui a finalement conduit au projet. fermer.
Il y a de graves inquiétudes à propos de l’intelligence artificielle qui fait quelque chose de nocif pour l’humanité. Le cas d’espèce est celui des armes autonomes qui peuvent être programmées pour tuer d’autres humains. Il y a aussi des préoccupations imminentes avec le fait que l’IA forme «son propre esprit» et ne valorise pas la vie humaine. Si de telles armes sont déployées, il sera très difficile de défaire ses répercussions. Les mesures suivantes peuvent être prises pour atténuer ces préoccupations.
Nous devons avoir des réglementations strictes, en particulier en ce qui concerne la création ou l’expérimentation d’armes autonomes
Une coopération mondiale sur les questions concernant ce type d’armes est nécessaire afin de s’assurer que personne ne s’implique dans la course aux rats
Une transparence totale dans le système où de telles technologies ont été expérimentées est essentielle pour garantir son utilisation en toute sécurité
- Problème lié à la confiance
Alors que les algorithmes d’intelligence artificielle deviennent de plus en plus puissants de jour en jour, ils posent également plusieurs problèmes liés à la confiance concernant sa capacité à prendre des décisions équitables et pour le bien de l’humanité. L’IA atteignant lentement les capacités cognitives au niveau humain, le problème de confiance devient d’autant plus important. Il existe plusieurs applications où l’IA fonctionne comme une boîte noire. Exemple: dans le trading haute fréquence, même les développeurs du programme n’ont pas une bonne compréhension de la base sur laquelle l’IA a exécuté le trade. Quelques exemples plus frappants incluent l’algorithme basé sur l’IA d’Amazon pour la livraison le jour même qui a été biaisé par inadvertance contre le quartier noir, un autre exemple était le profil de gestion des délinquants correctionnels pour des sanctions alternatives (COMPAS) où l’algorithme d’intelligence artificielle lors du profilage des suspects était biaisé contre la communauté noire. .
Voici quelques-unes des mesures qui peuvent être prises pour combler les problèmes liés à la confiance dans l’intelligence artificielle
Tous les principaux fournisseurs d’intelligence artificielle doivent établir des règles et principes directeurs liés à la confiance et à la transparence dans la mise en œuvre de l’IA. Ces principes doivent être religieusement suivis par tous les acteurs impliqués dans le développement et l’utilisation de l’intelligence artificielle
Toutes les parties prenantes doivent être conscientes du biais qui accompagne intrinsèquement l’algorithme d’IA et doivent disposer d’un mécanisme de détection de biais robuste et des moyens de le gérer.
La sensibilisation est un autre facteur clé qui joue un rôle majeur pour combler l’écart de confiance. Les utilisateurs doivent être sensibilisés aux opérations de l’IA, à ses capacités et même au manque à gagner associé à l’intelligence artificielle
- Problème de calcul
L’algorithme d’intelligence artificielle consiste à analyser la quantité énorme de données qui nécessitent une immense quantité de puissance de calcul. Jusqu’à présent, le problème a été résolu à l’aide du cloud computing et du traitement parallèle. Cependant, à mesure que la quantité de données augmente et qu’un algorithme d’apprentissage en profondeur plus complexe arrive dans le courant dominant, la puissance de calcul actuelle ne sera pas suffisante pour répondre à l’exigence complexe. Nous aurons besoin de plus de puissance de stockage et de calcul capable de gérer les exaoctets et les zettaoctets de données.
L’informatique quantique peut résoudre le problème de la vitesse de traitement à moyen et long termes
L’informatique quantique basée sur des concepts de la théorie quantique pourrait être la réponse à la résolution des problèmes de puissance de calcul. L’informatique quantique est 100 millions de fois plus rapide qu’un ordinateur normal que nous utilisons à la maison. Bien qu’actuellement, il est au stade de la recherche et de l’expérimentation. Selon une estimation de différents experts, nous pouvons voir sa mise en œuvre générale dans les 10 à 15 prochaines années.
Les problèmes susmentionnés ne sont certainement pas impossibles à résoudre, mais ils nécessitent une évolution rapide de la technologie ainsi qu’une coopération humaine. Bien que nous soyons en bonne voie en termes de taux d’avancement technologique, nous avons encore beaucoup de chemin à parcourir pour développer des principes, une méthodologie et des cadres afin de garantir qu’une technologie puissante comme l’IA ne soit pas utilisée à mauvais escient ou mal appliquée, ce qui pourrait entraîner des conséquences imprévues.
Commentez-nous ci-dessous pour toutes questions et suggestions
