Hallucinations

Les hallucinations se produisent lorsque les modèles d'IA génèrent un texte plausible mais incorrect ou absurde – un problème particulièrement problématique dans les contextes académiques, où l'exactitude est cruciale.

Comme mentionné dans les chapitres précédents, les modèles d’IA fonctionnent essentiellement comme des machines de prédiction sophistiquées. Ils produisent du texte en se basant sur des motifs appris à partir de vastes ensembles de données, sans comprendre le contenu qu’ils génèrent. En essence, ces modèles prédisent le mot suivant dans une séquence en fonction de la probabilité statistique, plutôt que de l'exactitude factuelle ou de la compréhension contextuelle. Il est important de noter que ces systèmes d’IA ne tentent pas de "nous tromper". Ils cherchent simplement à être utiles en fournissant des réponses qui semblent appropriées en fonction de leurs données d’entraînement et de leurs algorithmes. Ironiquement, cette tentative d’utilité devient incroyablement inutile pour nous lorsque nous utilisons l’IA dans un contexte académique.

Cette propension à l'hallucination peut entraîner des problèmes importants pour les chercheurs qui ne sont pas conscients de ses effets ou qui sous-estiment son impact. Voici quelques scénarios qui illustrent comment un manque de compréhension des hallucinations de l'IA peut potentiellement mettre les chercheurs dans des situations délicates.

Scénario 1 : Citations fabriquées
Le Dr Smith, un chercheur en début de carrière, utilise un outil d’IA pour l’aider à rédiger une revue de littérature pour un article sur le changement climatique. L'IA génère plusieurs paragraphes discutant de diverses études et inclut des citations détaillées.

Problème : À la soumission, les réviseurs découvrent que plusieurs des citations sont fictives. Ces références n’existent pas dans les bases de données académiques, et les études mentionnées sont entièrement imaginaires.
Conséquences : Le Dr Smith fait face à des accusations de malhonnêteté académique. La crédibilité de l’article est gravement endommagée, ce qui entraîne son rejet. De plus, la réputation du Dr Smith est ternie, rendant plus difficile de futures collaborations et publications.

Scénario 2 : Faits historiques incorrects
Ashley, une étudiante en doctorat, rédige sa thèse sur l’histoire de la politique européenne. Elle utilise un outil d’IA pour générer une section sur la Révolution française. L’IA produit un récit bien écrit avec des dates et des événements spécifiques. Tout le contenu semble convaincant.

Problème : Ashley ne vérifie pas de manière approfondie les résultats de l’IA et les inclut dans sa thèse. Son directeur de recherche signale plusieurs erreurs historiques évidentes, telles que des dates incorrectes pour des événements majeurs et des citations mal attribuées.
Conséquences : Sa thèse nécessite des révisions approfondies, retardant ainsi sa soutenance. L’incident soulève également des questions sur son attention aux détails et son engagement envers la rigueur académique, ce qui pourrait nuire à la confiance de son directeur à son égard et à ses chances de se voir recommander pour des postes académiques futurs.

Scénario 3 : Informations trompeuses
Josh prépare une proposition de subvention pour une nouvelle étude. Pour accélérer le processus, il utilise un outil d’IA pour rédiger les sections sur l’état actuel de la recherche et la méthodologie proposée. L’IA inclut des statistiques spécifiques et des références à des études récentes.

Problème : Josh soumet la proposition sans vérifier l’exactitude du contenu généré par l’IA. Le comité de révision constate que certaines statistiques sont incorrectes et que les études mentionnées n’existent pas.
Conséquences : La proposition de subvention est rejetée, gaspillant ainsi du temps et des ressources précieuses. Sa crédibilité auprès de l'agence de financement est également compromise, ce qui pourrait affecter sa capacité à obtenir des financements futurs.

Bien que les scénarios ci-dessus soient fictifs, des abus réels des outils d’IA pour des tâches académiques ont mis plus d’un chercheur dans des situations délicates. Un exemple particulièrement notable concerne un groupe de chercheurs australiens qui n’avaient pas reconnu les limites des outils d’IA, notamment leur propension aux hallucinations. Ces chercheurs ont utilisé du contenu généré par l’IA pour produire une soumission à une enquête parlementaire australienne. Malheureusement, ils ont soumis ce document sans une vérification approfondie, et il contenait des allégations hallucinées de mauvaise conduite de la part de grandes entreprises comptables. Ce scénario aurait facilement pu être évité si les chercheurs en question avaient été des utilisateurs avertis des outils d’IA.

Atténuer les risques d’hallucinations

Pour éviter les pièges des hallucinations de l’IA, il est conseillé aux chercheurs d’adopter les pratiques suivantes :

  • Vérification approfondie : Toujours vérifier les faits des contenus générés par l’IA. Vérifiez l’exactitude de toutes les références, dates et affirmations spécifiques en recoupant avec les sources originales.
  • Révision critique : Traitez le texte généré par l’IA comme un brouillon plutôt qu’un produit final. Soumettez-le au même processus de révision rigoureux que n’importe quel autre texte académique.
  • Utilisation éthique : Lorsque cela est requis (par exemple, si votre université ou le journal auquel vous souhaitez soumettre un article exige la divulgation de l’utilisation d’outils d’IA dans la création de l'œuvre), soyez transparent sur l’utilisation des outils d’IA. Si une aide de l’IA est utilisée, mentionnez-la dans votre rédaction et précisez l'étendue de sa contribution.
  • Apprentissage continu : Restez informé des derniers développements de la technologie de l'IA et de ses limites. Comprendre comment ces outils fonctionnent peut vous aider à anticiper et à atténuer les problèmes potentiels.

Bien que les hallucinations soient une limitation majeure des modèles d’IA, elles ne sont pas le seul piège que les chercheurs doivent connaître. Une autre préoccupation est la présence de biais dans les contenus générés par l’IA. Ces biais peuvent influencer subtilement les résultats de la recherche et perpétuer des préjugés existants s'ils ne sont pas soigneusement identifiés et traités. Examinons ce problème important plus en détail ci-dessous.

Biais

Le biais, dans le contexte de l’IA, désigne le préjugé injuste envers ou contre des groupes ou des individus en fonction de leurs caractéristiques ou identités intrinsèques. Ce problème survient lorsque les modèles d’IA apprennent des motifs à partir de données qui reflètent des inégalités historiques et des pratiques discriminatoires.

Les biais comprennent, mais ne se limitent pas à :

  • Biais de genre : Par exemple, un système d’IA pourrait associer certaines professions plus fortement à un genre spécifique.
  • Biais racial : Les outils d’IA pourraient produire des résultats qui désavantagent ou déforment injustement certains groupes raciaux.
  • Biais d’âge : Le système pourrait générer un contenu qui renforce les stéréotypes sur différents groupes d'âge.
  • Biais socio-économique : Les modèles d’IA pourraient favoriser des perspectives ou des expériences plus courantes dans certaines classes économiques.
  • Biais culturel : L’IA pourrait produire un contenu qui reflète la culture dominante de ses données d’entraînement, en risquant de mal représenter ou d’ignorer d’autres cultures.

Les modèles d'IA peuvent reproduire et amplifier des biais, entraînant des conséquences potentiellement nuisibles, plusieurs sources principales contribuant à ce problème, notamment :

Données d'entraînement biaisées : Si le corpus de textes utilisé pour entraîner le modèle reflète des préjugés de genre, raciaux ou autres, le chatbot risque d'absorber et d'amplifier ces biais dans son contenu généré. Par exemple, une IA formée principalement sur des articles économiques rédigés par des hommes pourrait produire du contenu présentant une perspective masculine.

Sous-représentation : L'absence de diversité dans les données d'entraînement peut amener les chatbots à mal performer pour les groupes sous-représentés. Par exemple, un modèle formé principalement sur des écrits académiques provenant de sociétés occidentales, éduquées, industrialisées, riches et démocratiques (WEIRD) peut avoir des difficultés à discuter de manière appropriée de recherches provenant d'autres contextes.

Biais de labellisation : Les annotateurs humains impliqués dans la labellisation des données d'entraînement peuvent introduire involontairement leurs propres biais subjectifs. Si certains types de travaux académiques sont systématiquement étiquetés comme "de faible qualité" tandis que d'autres sont étiquetés comme "à fort impact" en raison des préjugés des annotateurs, le modèle d'IA résultant reflétera ces jugements.

Boucles de rétroaction : Dans certaines applications, les résultats d'un chatbot biaisé peuvent influencer le comportement dans le monde réel dans le milieu académique, renforçant ainsi le préjugé initial. Par exemple, si un chatbot biaisé est utilisé pour recommander des articles ou des chercheurs à citer et avec lesquels collaborer, au fil du temps, l'« effet Matthieu » de l'avantage accumulé peut exacerber les disparités.

Pour explorer comment les biais dans les modèles d'IA pourraient impacter notre rédaction académique et notre recherche, considérons les deux scénarios suivants.

Scénario 1 : Biais de genre

Imaginons Jane, une étudiante en doctorat en début de carrière du chapitre utilise un chatbot IA pour l'aider à réfléchir à des sujets de recherche et à rédiger son aperçu de revue de littérature sur la représentation des genres dans le gouvernement. Passionnée par l’égalité des genres, Jane souhaite explorer les facteurs qui favorisent ou entravent la participation politique des femmes et leur accès à des postes de leadership. Cependant, le chatbot IA qu’elle utilise a été formé sur un ensemble de données qui surreprésente les articles écrits par des hommes dans son domaine.

Lorsque Jane demande au chatbot de lui suggérer des questions de recherche, il génère des idées telles que : « Quelles réformes institutionnelles peuvent accroître la compétitivité des candidats masculins lors des élections ? » et « Comment le genre des dirigeants politiques influence-t-il leurs prises de décisions en matière de politique étrangère ? »

Bien que ces questions abordent des problématiques importantes liées aux systèmes électoraux et aux styles de leadership, les propositions du chatbot présentent un biais en faveur de formulations centrées sur les hommes dans la recherche en sciences politiques. Le chatbot ne suggère pas de questions qui abordent directement l’expérience des femmes, comme les obstacles de genre à l’ambition politique, le rôle des mouvements féminins dans le changement des politiques publiques, ou l’impact des identités intersectionnelles sur la représentation politique des femmes.

Si Jane adoptait sans réflexion les suggestions du chatbot, sa revue de littérature pourrait se retrouver avec un ensemble limité de questions de recherche qui ne s’engagent pas pleinement avec la riche production scientifique sur les femmes en politique.

Pour atténuer ce biais, Jane devrait évaluer de manière critique les propositions du chatbot et chercher activement des recherches qui mettent en avant les voix et perspectives des femmes.

Elle pourrait utiliser ses compétences en rédaction de requêtes (voir chapitre 6) avec le chatbot pour envisager des questions de recherche du point de vue des théoriciennes féministes, des organisations de défense des droits des femmes, ou des chercheurs étudiant l’autonomisation politique des femmes marginalisées.

Voici quelques exemples de requêtes qu’elle pourrait utiliser pour identifier et atténuer les biais de genre dans les réponses du chatbot :

Exemples de requêtes pour identifier les biais dans les sujets suggérés par l’IA :

  • « Quel pourcentage des questions de recherche que vous avez proposées sont formulées autour des expériences et perspectives des femmes ? »
  • « Pouvez-vous fournir une répartition par genre des auteurs des articles que vous avez utilisés pour générer ces idées de sujets ? »
  • « Comment vos suggestions de sujets diffèrent-elles si je demande des questions de recherche spécifiquement axées sur la représentation politique des femmes ? »

Exemples de requêtes pour faire ressortir les perspectives sous-représentées :

  • « Quelles questions de recherche une théoricienne féministe proposerait-elle sur ce sujet ? »
  • « Pouvez-vous suggérer des chercheuses influentes dans ce domaine dont les travaux méritent d’être explorés davantage ? »
  • « Quels sujets liés aux femmes en politique pourraient être négligés dans la recherche en sciences politiques dominante ? »

Exemples de requêtes pour remettre en question les hypothèses et les formulations :

  • « Quelles hypothèses sur le genre et la politique sous-tendent la façon dont vous avez formulé cette question de recherche ? »
  • « Comment la formulation de cette question pourrait-elle être révisée pour éviter de perpétuer des stéréotypes de genre ? »
  • « Pouvez-vous fournir une perspective alternative sur cette question depuis un point de vue féministe ? »

Exemples de requêtes pour chercher des exemples et des preuves équilibrés en termes de genre :

  • « Pouvez-vous fournir des exemples d'hommes et de femmes politiques qui ont traité de ce défi ? »
  • « Quelles études empiriques ont examiné ce phénomène en le désagrégeant par genre ? »
  • « Existe-t-il des ensembles de données ou des études de cas qui pourraient aider à illustrer ce point du point de vue des femmes ? »

Exemples de requêtes pour évaluer le langage utilisé et détecter un biais de genre :

  • « Le langage utilisé dans votre résumé de ce sujet présente-t-il des connotations ou des stéréotypes de genre ? »
  • « Comment vos choix de mots pourraient-ils être perçus par quelqu’un sensible aux sous-entendus sexistes dans la rédaction académique ? »
  • « Quels termes plus neutres en termes de genre pourraient être utilisés pour aborder ces questions ? »

Dans tous les exemples ci-dessus, il est également essentiel que Jane reste vigilante face au risque d’hallucinations. Toutes les affirmations générées par l’IA doivent être soigneusement vérifiées avant d’être acceptées comme des faits. Cette étape est cruciale pour maintenir l'intégrité de sa recherche.

De plus, Jane pourrait améliorer son approche en combinant ces requêtes ciblées et l’assistance de l’IA avec des stratégies humaines de réduction des biais. Par exemple, collaborer avec des collègues ayant une expertise complémentaire en études de genre ou en méthodes de recherche féministes pourrait apporter des éclairages précieux et des couches supplémentaires de vérification. Cette approche multifacette – qui combine les capacités de l'IA et l'expertise humaine – peut aboutir à des résultats de recherche plus robustes et moins biaisés.

Scénario 2 : Perspectives de la Silicon Valley
Louise, une académicienne expérimentée, utilise un chatbot IA pour l'aider à générer des idées pour une proposition de subvention sur l'avenir du travail. Louise est bien versée dans la littérature sur l'impact historique des changements technologiques sur différents métiers et groupes démographiques. Cependant, elle ignore que le chatbot IA qu'elle utilise a été formé sur un ensemble de données surreprésentant les perspectives de l'industrie technologique, qui ont tendance à être plus optimistes quant à l'impact de l'automatisation sur les emplois. Lorsque Louise demande au chatbot de suggérer des questions de recherche, celui-ci génère des idées telles que : « Comment les décideurs politiques peuvent-ils accélérer l'adoption de l'IA pour stimuler la productivité et la croissance économique ? » et « Quels programmes de requalification permettront de mieux transitionner les travailleurs déplacés vers des rôles technologiques de pointe ? »

Bien que ces lignes de questionnement soient valides, les réponses du chatbot montrent un biais en faveur des intérêts et des hypothèses de l'industrie technologique. Il ne met pas en lumière des perspectives plus critiques sur des questions telles que le chômage technologique, le pouvoir des travailleurs et les effets de la répartition de l'IA à travers les strates socio-économiques.

Si Louise adoptait sans critique les suggestions du chatbot, sa proposition de subvention risquerait de se limiter à un ensemble de questions de recherche qui ne prennent pas en compte toute la complexité et les inconvénients potentiels de l'impact de l'IA sur le travail. Cela pourrait rendre sa proposition moins compétitive et potentiellement orienter son agenda de recherche dans une direction qui correspond davantage à la vision du monde de l'industrie technologique qu'à une compréhension équilibrée et globale du débat académique.

Pour atténuer ce biais, Louise devrait évaluer de manière critique les réponses du chatbot et chercher activement à intégrer une diversité de perspectives sur l'avenir du travail. Idéalement, elle s'appuierait également sur sa propre expertise du sujet, acquise grâce à sa lecture approfondie de la littérature. En croisant les suggestions de l'IA avec sa propre expertise et un large éventail de points de vue académiques, Louise pourrait tirer parti de l'efficacité du chatbot sans sacrifier la rigueur et l'intégrité de son programme de recherche.

La confidentialité des données
La confidentialité des données fait référence à la protection des informations personnelles contre l'accès non autorisé et à la gestion éthique de ces données. Dans le contexte de l'IA et de la recherche académique, la confidentialité des données englobe un ensemble de considérations, notamment la confidentialité des participants à la recherche, la sécurité des informations sensibles et l'utilisation responsable des données dans le respect des normes éthiques et des réglementations en vigueur.

cénario : IA pour l'évaluation par les pairs
Un universitaire est invité à examiner une thèse de doctorat. Pour simplifier le processus, il décide de télécharger la thèse dans un chatbot IA, s'attendant à ce que ce dernier génère un rapport détaillé et structuré mettant en évidence les principales conclusions, les points forts et les axes d'amélioration. Bien que cette approche puisse potentiellement faire gagner beaucoup de temps et fournir une vue d'ensemble complète, elle introduit des risques importants en matière de confidentialité des données, notamment :

  • Accès non autorisé : Une fois la thèse téléchargée dans le chatbot IA, les données sont potentiellement stockées sur les serveurs du fournisseur de l'IA. Si ces serveurs ne sont pas suffisamment sécurisés, des individus non autorisés pourraient accéder au contenu sensible, entraînant un vol de propriété intellectuelle ou une exposition d'informations confidentielles.
  • Vol d'identité : La thèse peut contenir des informations personnelles identifiables sur l'étudiant ou les participants à la recherche. Si ces informations sont exposées, elles pourraient être utilisées à des fins malveillantes. Même si les données sont anonymisées, des attaques sophistiquées de reconstruction pourraient réidentifier les individus.
  • Dommages à la réputation : Si la thèse ou toute information sensible qu'elle contient est divulguée, cela pourrait nuire à la réputation de l'étudiant et de l'institution. Cela pourrait entraîner une perte de confiance et de crédibilité, non seulement pour les personnes directement impliquées, mais aussi pour la communauté académique dans son ensemble.
  • Risques liés à la propriété intellectuelle : Les thèses de doctorat comprennent souvent des recherches originales, des méthodologies et des résultats. Si cette propriété intellectuelle est exposée, des concurrents pourraient exploiter l'information, entraînant potentiellement une perte financière ou un avantage concurrentiel pour le chercheur et son institution.
  • Violations juridiques et éthiques : Selon la juridiction et le contenu spécifique de la thèse, le fait de la télécharger dans un chatbot IA sans protections adéquates pourrait violer les lois sur la protection des données et les directives éthiques. Cela pourrait entraîner des conséquences juridiques pour l'universitaire et l'institution.

Pour répondre à ces risques, l'universitaire pourrait prendre plusieurs mesures de précaution. Tout d'abord, il pourrait demander un consentement explicite à l'étudiant et/ou à l'institution d'enseignement supérieur avant de traiter la thèse à l'aide d'un outil IA. Cela garantit que toutes les parties impliquées sont informées et consentent à l'utilisation de la technologie. Ensuite, il pourrait examiner les conditions d'utilisation et la politique de confidentialité du fournisseur d'IA. Cette étape l'aiderait à comprendre comment les données seront stockées, utilisées et protégées, lui permettant ainsi de prendre des décisions éclairées sur l'adéquation de l'outil IA pour ses besoins. De plus, avant de télécharger la thèse (ou toute information sensible), l'universitaire devrait se demander s'il est nécessaire d'anonymiser les données en supprimant ou en dissimulant toute information personnellement identifiable et tout contenu sensible.

Les étapes ci-dessus peuvent aider à minimiser le risque d'exposition d'informations confidentielles et à protéger la vie privée des personnes concernées.

Cependant, il est important de noter que même avec les meilleures intentions, l'utilisation d'outils IA provenant de fournisseurs ayant des conditions d'utilisation ou des politiques de sécurité des données insuffisantes peut potentiellement compromettre des informations sensibles. C'est pourquoi il est fortement conseillé de choisir des fournisseurs d'IA réputés dont les politiques et les pratiques respectent des normes élevées de protection des données et de confidentialité.

Choisir un fournisseur d'IA
Malgré les mesures de sécurité robustes annoncées par de nombreux fournisseurs d'IA, aucun système n'est entièrement infaillible. Des violations de données très médiatisées impliquant des organisations ayant investi massivement dans des mesures de sécurité de pointe soulignent les vulnérabilités inhérentes aux systèmes numériques. Par exemple, même des géants technologiques comme Yahoo et Facebook, ainsi que des entités gouvernementales, ont subi des cyberattaques malgré leurs protocoles de sécurité étendus. Ces incidents rappellent que toute interaction numérique, y compris celles impliquant des systèmes IA, comporte des risques inhérents. Bien que mon penchant pour les livres sur l'histoire d'internet et la sécurité des données puisse légèrement influencer mon point de vue, je considère en grande partie la sécurité des données comme une illusion.

Si une fuite de données devait se produire, les conséquences pourraient être graves et étendues. Par exemple, des informations sensibles pourraient se propager de manière incontrôlable sur internet, exposant potentiellement des individus à des violations de la vie privée, des vols d'identité ou des dommages à leur réputation. Dans de tels cas, rechercher des recours juridiques pourrait s'avérer difficile, notamment lorsqu'il s'agit d'acteurs étrangers ou anonymes, qui peuvent être difficiles à rendre responsables.

Pour atténuer ces risques et démontrer l'utilisation responsable des outils IA, les chercheurs sont invités à évaluer attentivement et à sélectionner des fournisseurs d'IA qui correspondent à leurs besoins en matière de sécurité. Voici quelques considérations clés :

  • Mesures de sécurité : Choisissez des fournisseurs d'IA qui mettent en œuvre des mesures de sécurité robustes, telles que le chiffrement de bout en bout, pour protéger les données lors de leur transmission et de leur stockage. Les fournisseurs ayant un solide bilan en matière de maintien de normes de sécurité élevées et qui réagissent rapidement aux vulnérabilités devraient être prioritaires.
  • Conditions d'utilisation et politiques de confidentialité : Examinez attentivement les conditions d'utilisation et les politiques de confidentialité du fournisseur d'IA pour vous assurer qu'elles sont transparentes sur les pratiques de gestion des données. Portez une attention particulière à la manière dont les données sont accessibles, conservées, partagées et supprimées par le service. Si les conditions sont floues ou suscitent des préoccupations, envisagez des fournisseurs alternatifs.
  • Anonymisation des données : Avant de saisir des données dans un système d'IA, supprimez toutes les informations personnellement identifiables afin de réduire les risques d'exposition. L'anonymisation des données aide à protéger la vie privée des individus impliqués dans la recherche.
  • Minimisation des données : Adoptez une approche minimaliste de partage des données. Ne fournissez que les données essentielles pour la tâche spécifique à accomplir et évitez de télécharger des ensembles de données entiers inutilement.
  • Vérification du contenu : Examinez soigneusement et nettoyez tout contenu avant de le soumettre à un système d'IA. Assurez-vous que les données ne contiennent pas de matériel nuisible, dangereux ou illégal, et effectuez une analyse pour détecter d'éventuelles violations de la vie privée.
  • Paramètres et pratiques sécurisés : Activez les modes de confidentialité en désactivant les fonctions de journalisation et de suivi. De plus, envisagez d'utiliser le chiffrement pour protéger les données. Mettez régulièrement à jour les logiciels pour corriger les vulnérabilités récemment découvertes.
  • Consentement et conformité : Obtenez la permission explicite des personnes dont les données sont impliquées avant de les partager avec un fournisseur d'IA. Assurez-vous également que vos pratiques de recherche avec l'IA respectent les lignes directrices de votre institution.
  • Sécurité des comptes : Mettez en place des mots de passe forts et uniques pour tous les comptes liés à l'IA et activez l'authentification multifacteur chaque fois que cela est possible. Surveillez régulièrement les comptes pour détecter toute activité suspecte et signalez rapidement toute violation de sécurité potentielle.
  • Nécessité des données : Évaluez de manière critique si l'exposition de données sensibles à un système d'IA est réellement nécessaire pour l'objectif de recherche. Cela pourrait-il être réalisé tout aussi bien sans l'utilisation d'un outil IA ? Si l'IA est utilisée, adoptez une approche prudente, en commençant par une exposition minimale des données et en évaluant progressivement les risques et les avantages à mesure que la recherche progresse.

Réflexion et discussion

Pour approfondir votre compréhension des sujets abordés dans ce chapitre et encourager une réflexion critique sur l'utilisation responsable de l'IA dans la recherche académique, je vous invite à réfléchir aux questions suivantes. Elles peuvent être abordées individuellement ou servir de points de départ pour des discussions en groupe :

  • Lorsque vous utilisez des systèmes d'IA dans votre travail, quels processus suivez-vous actuellement pour évaluer les risques liés à la confidentialité, aux biais ou à une surestimation des capacités de l'IA ? Quels écarts les meilleures pratiques décrites dans ce chapitre pourraient-elles aider à combler ?
  • Utilisez-vous actuellement des outils d'IA ? Si oui, êtes-vous conscient de la manière dont vos données sont utilisées ? Prenez le temps de consulter les conditions d'utilisation et les politiques de confidentialité du fournisseur et explorez comment vous pourriez ajuster les paramètres de ces outils pour atténuer les risques potentiels.
  • Connaissez-vous les lignes directrices et les politiques de votre université concernant l'IA ? Si ce n'est pas le cas, procurez-vous une copie, prenez une tasse de thé et renseignez-vous sur vos responsabilités lorsque vous utilisez l'IA pour la recherche académique.
  • Quels défis pourraient surgir en tentant d'appliquer les principes et les régulations éthiques de l'IA centrés sur l'Occident à l’échelle mondiale, dans des pays aux valeurs, priorités et normes de gouvernance très différentes ?
Modifié le: jeudi 14 novembre 2024, 19:06