Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, GPT-4, PaLM, LaMDA, etc., sont des systèmes d'intelligence artificielle capables de générer et d'analyser un texte de type humain. Leur utilisation devient de plus en plus répandue dans notre vie quotidienne et s'étend à un large éventail de domaines allant des moteurs de recherche, de l'assistance vocale, de la traduction automatique, de la préservation de la langue et des outils de débogage de code. Ces modèles hautement intelligents sont salués comme des percées dans le traitement du langage naturel et ont le potentiel d'avoir de vastes impacts sociétaux.
Cependant, à mesure que les LLM deviennent plus puissants, il est essentiel de considérer les implications éthiques de leur utilisation. De la génération de contenu préjudiciable à la perturbation de la vie privée et à la diffusion de désinformations, les préoccupations éthiques entourant l'utilisation des LLM sont complexes et multiples. Cet article explorera certains dilemmes éthiques critiques liés aux LLM et comment les atténuer.
1. Génération de contenu préjudiciable
Les grands modèles de langage ont le potentiel de générer des contenus préjudiciables tels que des discours de haine, de la propagande extrémiste, un langage raciste ou sexiste et d'autres formes de contenu susceptibles de nuire à des individus ou des groupes spécifiques.
Bien que les LLM ne soient pas intrinsèquement biaisés ou nuisibles, les données sur lesquelles ils sont formés peuvent refléter des préjugés qui existent déjà dans la société. Cela peut, à son tour, entraîner de graves problèmes de société tels que l'incitation à la violence ou une montée des troubles sociaux. Par exemple, il a récemment été découvert que le modèle ChatGPT d'OpenAI générait un contenu raciste malgré les progrès réalisés dans sa recherche et son développement.
2. Impact économique
Les LLM peuvent également avoir un impact économique important, d'autant plus qu'ils deviennent de plus en plus puissants, répandus et abordables. Ils peuvent introduire des changements structurels substantiels dans la nature du travail et de la main-d'œuvre, tels que la suppression de certains emplois en introduisant l'automatisation. Cela pourrait entraîner un déplacement de la main-d'œuvre, un chômage de masse et exacerber les inégalités existantes au sein de la main-d'œuvre.
Selon le dernier rapport de Goldman Sachs, environ 300 millions d'emplois à temps plein pourraient être affectés par cette nouvelle vague d'innovation en matière d'intelligence artificielle, y compris le lancement révolutionnaire de GPT-4. Développer des politiques qui promeuvent la culture technique auprès du grand public est devenu essentiel plutôt que de laisser les avancées technologiques automatiser et perturber différents emplois et opportunités.
3. Hallucinations
Une préoccupation éthique majeure liée aux grands modèles de langage est leur tendance à halluciner, c'est-à-dire à produire des informations fausses ou trompeuses en utilisant leurs schémas internes et leurs biais. Bien qu'un certain degré d'hallucination soit inévitable dans tout modèle de langage, la mesure dans laquelle elle se produit peut-être problématique.
Cela peut être particulièrement préjudiciable car les modèles deviennent de plus en plus convaincants et les utilisateurs sans connaissance spécifique du domaine commenceront à trop s'appuyer sur eux. Cela peut avoir de graves conséquences sur l'exactitude et la véracité des informations générées par ces modèles.
Par conséquent, il est essentiel de s'assurer que les systèmes d'IA sont formés sur des ensembles de données précis et contextuellement pertinents pour réduire l'incidence des hallucinations.
4. Opérations de désinformation et d'influence
Une autre préoccupation éthique grave liée aux LLM est leur capacité à créer et à diffuser de la désinformation. De plus, les mauvais acteurs peuvent abuser de cette technologie pour mener des opérations d'influence afin d'atteindre des intérêts acquis. Cela peut produire un contenu réaliste à travers des articles, des reportages ou des publications sur les réseaux sociaux, qui peuvent ensuite être utilisés pour influencer l'opinion publique ou diffuser des informations trompeuses.
Ces modèles peuvent rivaliser avec les propagandistes humains dans de nombreux domaines, ce qui rend difficile la distinction entre réalité et fiction. Cela peut avoir un impact sur les campagnes électorales, influencer les politiques et imiter les idées fausses populaires, comme en témoigne TruthfulQA. Le développement de mécanismes de vérification des faits et d'éducation aux médias pour contrer ce problème est crucial.
5. Développement d'armes
Les proliférateurs d'armes peuvent potentiellement utiliser les LLM pour recueillir et communiquer des informations concernant la production d'armes conventionnelles et non conventionnelles. Par rapport aux moteurs de recherche traditionnels, les modèles de langage complexes peuvent obtenir des informations aussi sensibles à des fins de recherche en un temps beaucoup plus court sans compromettre la précision.
Des modèles comme GPT-4 peuvent identifier les cibles vulnérables et fournir des commentaires sur les stratégies d'acquisition de matériel données par l'utilisateur dans l'invite. Il est extrêmement important d'en comprendre les implications et de mettre en place des barrières de sécurité pour promouvoir l'utilisation sûre de ces technologies.
6. Confidentialité
Les LLM soulèvent également des questions importantes sur la confidentialité des utilisateurs. Ces modèles nécessitent l'accès à de grandes quantités de données pour la formation, qui incluent souvent les données personnelles des individus. Celles-ci sont généralement collectées à partir d'ensembles de données sous licence ou accessibles au public et peuvent être utilisées à diverses fins. Comme trouver les localités géographiques en fonction des codes téléphoniques disponibles dans les données.
La fuite de données peut en être une conséquence importante, et de nombreuses grandes entreprises interdisent déjà l'utilisation des LLM au milieu des craintes en matière de confidentialité. Des politiques claires doivent être établis pour la collecte et le stockage des données personnelles. Et l'anonymisation des données doit être pratiquée pour gérer la confidentialité de manière éthique.
7. Comportements émergents à risque
Les grands modèles de langage posent un autre problème éthique en raison de leur tendance à présenter des comportements émergents à risque. Ces comportements peuvent consister à formuler des plans prolongés, à poursuivre des objectifs non définis et à s'efforcer d'acquérir de l'autorité ou des ressources supplémentaires.
De plus, les LLM peuvent produire des résultats imprévisibles et potentiellement dangereux lorsqu'ils sont autorisés à interagir avec d'autres systèmes. En raison de la nature complexe des LLM, il n'est pas facile de prévoir comment ils se comporteront dans des situations spécifiques. En particulier, lorsqu'ils sont utilisés de manière non intentionnelle.
Par conséquent, il est essentiel d'être conscient et de mettre en œuvre des mesures appropriées pour diminuer le risque associé.
8. Accélération indésirable
Les LLM peuvent accélérer de manière anormale l'innovation et la découverte scientifique, particulièrement dans le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Ces innovations accélérées pourraient conduire à une course effrénée aux technologies de l'IA. Cela peut entraîner une baisse de la sécurité de l'IA et des normes éthiques et accroître encore les risques sociétaux.
Des accélérateurs tels que les stratégies d'innovation gouvernementales et les alliances organisationnelles pourraient créer une concurrence malsaine dans la recherche sur l'intelligence artificielle. Récemment, un important consortium de leaders et de scientifiques de l'industrie technologique a appelé à un moratoire de six mois sur le développement de systèmes d'intelligence artificielle plus puissants.
Les grands modèles de langage ont un énorme potentiel pour révolutionner divers aspects de nos vies. Mais, leur utilisation généralisée soulève également plusieurs préoccupations éthiques en raison de leur nature compétitive humaine. Ces modèles doivent donc être développés et déployés de manière responsable en tenant soigneusement compte de leurs impacts sociétaux.
