jakiro
Auteur: Tayyub Yaqoob, Cointelegraph;
1. Les perspectives et l’importance de la gouvernance de l’intelligence artificielle
La gouvernance de l’intelligence artificielle couvre les règles, les principes et les normes qui garantissent les technologies de l’intelligence artificielle de manière responsable.
La gouvernance de l’intelligence artificielle est un terme complet couvrant les définitions, les principes, les directives et les politiques conçues pour guider la création morale et l’utilisation des technologies de l’intelligence artificielle (IA).Ce cadre de gouvernance est crucial pour résoudre un large éventail de problèmes et de défis liés à l’IA, tels que la prise de décision éthique, la confidentialité des données, le biais algorithmique et l’impact plus large de l’IA sur la société.
Le concept de gouvernance de l’intelligence artificielle va au-delà du niveau purement technique et couvre les niveaux juridiques, sociaux et moraux.C’est l’infrastructure des organisations et des gouvernements qui garantit que les systèmes d’IA sont développés et déployés de manière bénéfique sans préjudice par inadvertance.
Essentiellement, la gouvernance de l’IA constitue l’épine dorsale du développement et de l’utilisation responsables de l’IA, fournissant un ensemble de normes et de normes qui guident une variété de parties prenantes, notamment les développeurs d’IA, les décideurs politiques et les utilisateurs finaux.En établissant clairement des directives et des principes éthiques, la gouvernance de l’IA vise à aligner l’avancement rapide de la technologie de l’IA avec les valeurs sociales et morales des communautés humaines.
2. Niveau de gouvernance de l’intelligence artificielle
La gouvernance de l’intelligence artificielle s’adapte aux besoins organisationnels et n’a pas de niveaux fixes, et adopte des cadres tels que NIST et OCDE comme guidage.
La gouvernance de l’intelligence artificielle ne suit pas le niveau de standardisation universelle, comme on le voit dans des domaines tels que la cybersécurité.Au lieu de cela, il utilise des méthodes et des cadres structurés de différentes entités, permettant aux organisations de personnaliser en fonction de leurs besoins spécifiques.
Le cadre du National Institute of Standards and Technology (NIST) IA Risk Management Framework, les principes de l’IA de l’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE) et le code de confiance de l’éthique de l’intelligence artificielle de la Commission européenne sont l’un des cadres les plus importants.Ils couvrent de nombreux sujets, notamment la transparence, la responsabilité, l’équité, la confidentialité, la sécurité et l’assurance, fournissant une base solide pour les pratiques de gouvernance.
Le degré d’adoption de la gouvernance dépend de la taille de l’organisation, de la complexité du système d’IA utilisé et de l’environnement réglementaire dans lequel elle opère.Les trois principales méthodes de gouvernance de l’intelligence artificielle sont:
Gouvernance informelle
La forme la plus élémentaire repose sur les valeurs fondamentales et les principes de l’organisation et possède certains processus informels tels que le comité d’examen de l’éthique, mais n’a pas de structure de gouvernance formelle.
Gouvernance temporaire
Une approche plus structurée que la gouvernance informelle implique l’élaboration de politiques et de procédures spécifiques pour relever des défis spécifiques.Cependant, il peut ne pas être complet ou systématique.
Gouvernance formelle
L’approche la plus complète nécessite le développement d’un vaste cadre de gouvernance de l’IA qui reflète les valeurs d’une organisation, se conforme aux exigences légales et comprend une évaluation détaillée des risques et des processus de surveillance éthique.
3. Exemples de gouvernance de l’intelligence artificielle
Expliquez la gouvernance de l’IA à travers divers exemples tels que le RGPD, les principes de l’IA et le comité d’éthique des entreprises, démontrant des approches multiformes de l’utilisation responsable de l’IA.
La gouvernance de l’intelligence artificielle se reflète à travers diverses politiques, cadres et pratiques, visant à déployer des technologies d’IA de manière éthique à travers les organisations et les gouvernements.Ces exemples mettent en évidence l’application de la gouvernance de l’intelligence artificielle dans différents scénarios:
Le règlement général sur la protection des données (RGPD) est un exemple clé de la gouvernance de l’IA dans la protection des données personnelles et de la confidentialité.Bien que le RGPD ne se concentre pas seulement sur l’IA, ses réglementations ont eu un impact significatif sur les applications d’IA, en particulier celles qui traitent les données personnelles au sein de l’UE, soulignant la nécessité de transparence et de protection des données.
Les principes de l’IA de l’OCDE sont reconnus par plus de 40 pays, mettant l’accent sur l’engagement envers l’IA digne de confiance.Ces principes préconisent la transparence, l’équité et la responsabilité des systèmes d’intelligence artificielle et guident la communauté internationale pour travailler vers le développement et l’utilisation responsables de l’intelligence artificielle.
Le comité d’éthique de l’intelligence artificielle de l’entreprise représente une approche organisationnelle de la gouvernance de l’IA.De nombreuses entreprises ont mis en place des comités d’éthique pour superviser les projets d’IA pour s’assurer qu’ils répondent à l’éthique et aux attentes sociales.Par exemple, le comité d’éthique de l’IA d’IBM examine les produits d’IA pour s’assurer qu’ils se conforment au code d’éthique de l’IA de l’entreprise et invitent diverses équipes de différentes disciplines pour fournir une surveillance complète.
4. Laissez les parties prenantes participer à la gouvernance de l’intelligence artificielle
La participation des parties prenantes est essentielle pour développer un cadre de gouvernance d’IA inclusif et efficace qui reflète un point de vue large.
Un large éventail de parties prenantes, notamment des entités gouvernementales, des organisations internationales, des associations commerciales et des organisations de la société civile, sont en charge de la gouvernance de l’IA.Comme les différentes régions et les pays ont des antécédents juridiques, culturels et politiques différents, leurs structures de surveillance peuvent également varier considérablement.
La complexité de la gouvernance de l’intelligence artificielle nécessite la participation active de tous les secteurs de la société, y compris le gouvernement, l’industrie, le monde universitaire et la société civile.L’implication de différentes parties prenantes garantit que plusieurs perspectives sont prises en compte lors de l’élaboration d’un cadre de gouvernance de l’IA, conduisant à des politiques plus robustes et inclusives.
Cet engagement cultive également un sens partagé de responsabilité pour le développement éthique et l’utilisation des technologies de l’intelligence artificielle.En engageant les parties prenantes dans le processus de gouvernance, les décideurs peuvent tirer parti d’un large éventail d’expertise et d’informations pour s’assurer que le cadre de gouvernance de l’IA est bien informé, adaptable et capable de relever les défis et les opportunités apportés par l’IA.
Par exemple, la croissance exponentielle de la collecte et du traitement des données a provoqué de graves problèmes de confidentialité et nécessite un cadre de gouvernance strict pour protéger les informations personnelles des individus.Cela implique le respect des réglementations mondiales de protection des données telles que le RGPD et la participation active des parties prenantes à la mise en œuvre des technologies avancées de sécurité des données pour empêcher l’accès non autorisé et les violations de données.
5. Diriger l’avenir de la gouvernance de l’intelligence artificielle
L’avenir de la gouvernance de l’intelligence artificielle sera déterminé par le progrès technologique, la croissance des valeurs sociales et les besoins de la coopération internationale.
Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, le cadre la gérera.L’avenir de la gouvernance de l’IA pourrait mettre davantage l’accent sur les pratiques d’IA durables et centrées sur les personnes.
L’IA durable se concentre sur le développement de technologies respectueuses de l’environnement et économiquement viables à long terme.L’IA centrée sur l’homme hiérarchise les systèmes qui améliorent les capacités humaines et le bien-être, garantissant que l’IA devient un outil pour améliorer le potentiel humain plutôt que de remplacer le potentiel humain.
De plus, la nature mondiale de la technologie de l’intelligence artificielle nécessite une coopération internationale dans la gouvernance de l’intelligence artificielle.Cela comprend la coordination d’un cadre réglementaire transfrontalier, la culture des normes mondiales pour l’éthique de l’IA et la garantie que les technologies d’IA peuvent être déployées en toute sécurité dans différents environnements culturels et réglementaires.La coopération mondiale est la clé pour relever des défis tels que les flux de données transfrontaliers et assurer un partage équitable des avantages de l’IA dans le monde.
