Publié le : 02/10/2023 – 11:28Modifié : 02/10/2023 – 11:32
Lorsqu’il s’agit de créer des modèles complexes d’intelligence artificielle (IA), les idées reçues ont toujours favorisé des ensembles de données plus volumineux. Après tout, plus un modèle d’IA est exposé à des données, plus il peut « apprendre ». Mais Abeba Birhane, chercheur en sciences cognitives et chercheur principal en IA digne de confiance à la Fondation Mozilla, met en garde contre cette approche. Elle dit qu’en élargissant le réseau autant que doable, les données contiennent invariablement du contenu provenant de events d’Web auxquelles nous préférons ne pas être exposés, créant ainsi des modèles d’IA qui deviennent racistes, sexistes et autrement biaisés. Elle nous a rejoint pour Perspective pour nous en dire plus.
