Amritha R. Guerrier & AI4Médias / De meilleures images de l’IA / l’erreur ne peut pas générer / Sous licence CC-BY 4.0
Par À Kingsmith, Université OCAD
Le développement rapide de l’intelligence artificielle générative, comme le GPT-4 d’OpenAI, a apporté des avancées significatives mais comporte également des risques notables.
Un problème critique est l’effondrement des modèles, où les IA s’entraînent sur des contenus majoritairement générés par d’autres IA, ce qui entraîne une dégradation au fil du temps. Cette dégradation se produit lorsque les IA perdent de vue la distribution réelle des données, produisant des résultats de plus en plus homogènes, biaisés et erronés.
Avec l’Internet saturé de contenus générés par l’IA, le manque de nouvelles données humaines ou naturelles aggrave ce problème. Sans un flux constant de données diversifiées et de haute qualité, les systèmes d’IA risquent de devenir moins précis et moins fiables.
Pour contrer ces défis, les données synthétiques se révèlent prometteuses. Conçues pour imiter les propriétés statistiques des données réelles, elles peuvent fournir le volume nécessaire pour entraîner les modèles d’IA tout en incluant divers points de données.
Les données synthétiques ne contiennent aucune information réelle ou personnelle. Les algorithmes génèrent ces données en se basant sur des modèles et caractéristiques statistiques observés dans des ensembles de données réels. Ces ensembles sont adaptés aux besoins spécifiques des chercheurs, offrant une alternative évolutive et économique à la collecte traditionnelle de données.
Ma recherche explore les avantages des données synthétiques pour créer des modèles d’IA plus diversifiés et sécurisés, tout en abordant les risques d’effondrement des modèles. J’examine également les défis et considérations éthiques liés au développement futur des données synthétiques.
Utilisations des données synthétiques
Les données synthétiques ont des applications variées, de la formation de modèles d’IA aux tests logiciels et à la garantie de la confidentialité dans le partage de données.
Dans le domaine de la santé, elles aident les chercheurs à analyser les tendances des patients et les résultats de santé, soutenant ainsi le développement d’outils de diagnostic et de plans de traitement avancés. Ces données sont produites par des algorithmes qui reproduisent les données réelles des patients tout en incorporant des échantillons divers et représentatifs.
En finance, les données synthétiques sont utilisées pour modéliser des scénarios financiers et prédire les tendances du marché tout en protégeant les informations sensibles. Elles permettent également aux institutions de simuler des événements financiers critiques, améliorant ainsi les tests de résistance, la gestion des risques et la conformité réglementaire.
Les données synthétiques soutiennent également le développement de systèmes de support client basés sur l’IA. En entraînant des modèles d’IA sur des ensembles de données qui reproduisent des interactions réelles, les entreprises peuvent améliorer la qualité du service, répondre aux diverses demandes des clients et améliorer l’efficacité du support, tout en préservant l’intégrité des données.
Dans divers secteurs, les données synthétiques aident à gérer les dangers d’effondrement des modèles. En fournissant de nouveaux ensembles de données pour compléter ou remplacer les données générées par l’homme, elles réduisent les défis logistiques liés au nettoyage et à l’étiquetage des données, tout en élevant les normes de confidentialité et d’intégrité des données.
Dangers des données synthétiques
Malgré leurs nombreux avantages, les données synthétiques présentent plusieurs défis éthiques et techniques.
Un défi majeur est de garantir la qualité des données synthétiques, qui doit refléter avec précision les propriétés statistiques des données réelles tout en préservant la confidentialité. Les données synthétiques de haute qualité améliorent la confidentialité en ajoutant du bruit aléatoire à l’ensemble de données. Cependant, ce bruit peut être sujet à une ingénierie inverse, menaçant ainsi la vie privée, comme le souligne une étude récente de l’Université des Nations Unies.
L’ingénierie inverse des données synthétiques pose un risque de désanonymisation. Cela se produit lorsque des ensembles de données synthétiques sont déconstruits pour révéler des informations personnelles sensibles. Ceci est particulièrement pertinent dans le cadre de réglementations comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne, qui s’applique à toutes les données pouvant être liées à un individu. Bien que des garanties de programmation puissent atténuer ce risque, l’ingénierie inverse ne peut pas être entièrement éliminée.
Les données synthétiques peuvent également introduire ou renforcer des biais dans les modèles d’IA. Bien qu’elles puissent générer divers ensembles de données, elles ont encore du mal à capturer les nuances rares mais critiques présentes dans les données réelles. Si les données originales contiennent des biais, ceux-ci peuvent être répliqués et amplifiés dans les données synthétiques, conduisant à des résultats injustes et discriminatoires. Ce problème est particulièrement préoccupant dans des secteurs comme la santé et la finance, où les modèles d’IA biaisés peuvent avoir de graves conséquences.
Les données synthétiques ont également du mal à capturer l’ensemble des émotions et des interactions humaines, ce qui entraîne des modèles d’IA moins efficaces. Cette limitation est particulièrement pertinente dans les applications d’IA émotionnelle, où la compréhension des nuances émotionnelles est essentielle pour des réponses précises et empathiques. Par exemple, même si les données synthétiques généralisent les expressions émotionnelles courantes, elles peuvent négliger les différences culturelles subtiles et les signaux émotionnels spécifiques au contexte.
Faire progresser l’IA
Comprendre les différences entre les données générées artificiellement et les données issues des interactions humaines est crucial. Dans les années à venir, les organisations ayant accès aux données générées par l’homme auront un avantage significatif dans la création de modèles d’IA de haute qualité.
Bien que les données synthétiques offrent des solutions aux problèmes de confidentialité et de disponibilité des données qui peuvent conduire à l’effondrement du modèle, une dépendance excessive à leur égard peut recréer les problèmes mêmes qu’elles cherchent à résoudre. Des lignes directrices et des normes claires sont nécessaires pour une utilisation responsable.
Cela inclut des mesures de sécurité robustes pour empêcher l’ingénierie inverse et garantir que les ensembles de données sont exempts de biais. L’industrie de l’IA doit également s’attaquer aux implications éthiques de la recherche de données et adopter des pratiques de travail équitables.
Il y a un besoin urgent de dépasser la catégorisation des données comme étant personnelles ou non personnelles. Cette dichotomie traditionnelle ne parvient pas à saisir la complexité et les nuances des pratiques modernes en matière de données, en particulier dans le contexte des données synthétiques.
Dans la mesure où les données synthétiques intègrent des modèles et des caractéristiques provenant d’ensembles de données du monde réel, elles remettent en question les classifications binaires et nécessitent une approche plus nuancée de la réglementation des données. Ce changement pourrait conduire à des normes de protection des données plus efficaces, alignées sur les réalités des technologies modernes d’IA.
En gérant l’utilisation des données synthétiques et en relevant ses défis, nous pouvons garantir que l’IA progresse tout en préservant l’exactitude, la diversité et les normes éthiques.
À KingsmithMaître de conférences en Arts Libéraux et Sciences, Université OCAD
Cet article est republié à partir de La conversation sous licence Creative Commons. Lisez l’article original.
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