Réglementer l'IA : approches réalisables pour répondre aux préoccupations croissantes

Alors que l'influence des technologies d'intelligence artificielle générative (IA) continue de s'étendre, l'apprehension concernant leurs conséquences potentielles augmente également. Ces préoccupations englobent divers problèmes, de la prolifération de la désinformation et du déplacement d'emplois à la perte de contrôle créatif et même aux menaces existentielles posées par l'IA surintelligente.

En réponse à ces craintes croissantes, les gouvernements du monde entier cherchent à réguler l'IA. Cet article explore diverses approches de la réglementation de l'IA, en tenant compte de leur faisabilité technologique et économique.

Restreindre les données d'entraînement : une approche technologiquement et partiellement économiquement réalisable

Une approche viable de la réglementation de l'IA consiste à limiter les données d'entraînement utilisées par les modèles d'IA au domaine public et au contenu protégé par le droit d'auteur pour lequel une autorisation explicite a été obtenue. Cette approche permet aux entreprises d'IA de contrôler la qualité et la légalité des données utilisées dans leurs modèles. 

Sur le plan technologique, cette restriction est entièrement réalisable, car les développeurs d'IA peuvent soigneusement sélectionner leurs ensembles de données d'entraînement.

D'un point de vue économique, il existe un compromis entre l'utilisation de données restreintes et l'obtention de la qualité de contenu la plus élevée possible. Les systèmes d'IA bénéficient de données d'entraînement diverses et étendues, mais le respect des autorisations peut limiter la variété et la richesse des données. 

Néanmoins, certaines entreprises d'IA, comme Adobe avec son générateur d'images Firefly, se commercialisent déjà en utilisant uniquement du contenu autorisé, démontrant qu'une faisabilité économique partielle peut être atteinte.

Attribuer la sortie de l'IA aux créateurs : un effort technologiquement irréalisable

Une autre voie potentielle pour la réglementation de l'IA consiste à attribuer la sortie de la technologie IA à des créateurs spécifiques ou à des groupes de créateurs pour une compensation. Cependant, cette approche fait face à des défis technologiques importants. 

Les algorithmes complexes utilisés dans l'IA générative rendent presque impossible la détermination des échantillons d'entrée qui ont directement influencé la sortie. Même si une telle attribution était possible, déterminer dans quelle mesure chaque échantillon d'entrée a contribué à la sortie reste une tâche ardue.

La complexité des systèmes d'IA et le manque de lien clair entre l'entrée et la sortie rendent cette forme de réglementation technologiquement irréalisable. C'est une préoccupation critique, car la capacité d'attribuer le contenu généré par l'IA pourrait déterminer si les créateurs et leurs titulaires de licence adoptent ou s'opposent à la technologie IA.

Distinguer le contenu généré par les humains du contenu généré par l'IA : un défi technologiquement évolutif

Les préoccupations concernant les campagnes de désinformation générées par l'IA ont souligné la nécessité de distinguer le contenu généré par les humains du contenu généré par l'IA. Bien que les startups technologiques développent activement des solutions pour remédier à ce problème, l'état actuel de la technologie accuse un retard par rapport aux avancées de l'IA générative.

Les approches existantes reposent principalement sur l'identification de modèles spécifiques à l'IA générative, mais cette méthode est comparable à la poursuite d'une cible mobile. Technologiquement, il reste difficile de différencier de manière fiable le contenu généré par les humains du contenu généré par l'IA. Cependant, des progrès rapides dans ce domaine suggèrent qu'une solution pourrait émerger dans un avenir proche.

Attribuer la sortie de l'IA aux entreprises d'IA : une réglementation technologiquement et économiquement réalisable

Une approche alternative consiste à attribuer le contenu généré par l'IA au fournisseur d'IA spécifique responsable de sa création. Cela peut être accompli par des signatures cryptographiques, une technologie bien comprise et mature. 

Les entreprises d'IA pourraient signer cryptographiquement toute la sortie de leurs systèmes, permettant à quiconque de vérifier l'authenticité de la source du contenu.

Cette réglementation est à la fois technologiquement et économiquement réalisable, car la technologie nécessaire est déjà intégrée dans l'infrastructure de calcul de base. 

Néanmoins, cela soulève des questions sur la désirabilité de s'appuyer exclusivement sur du contenu généré par un nombre limité de fournisseurs bien établis dont les signatures peuvent être vérifiées.