Name: Quand l'IA fausse l'intelligence humaine
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Quand l'IA fausse l'intelligence humaine

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Sciences et Avenir audioPrix NobelGrand océanChatGPTFuturSciences et AvenirHigh-techIntelligence artificiellele 03.10.2023 à 20h00S’implantant dans tous les secteurs d’activité humaine, l’intelligence artificielle pourrait faussement influencer les individus dans leurs décisions, montrent deux psychologues espagnoles.1 réactionQuand l'IA fausse l'intelligence humaineYour browser does not support the audio element.C'est connu&nbsp;: l'intelligence artificielle (IA) souffre de plusieurs biais, essentiellement car elle est programmée par des humains. En effet, les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA sont basées sur des décisions humaines. Si ces dernières recèlent des erreurs, les algorithmes en hériteront et évolueront en reproduisant ces données fausses.Mais l'inverse est tout aussi vrai, révèle une étude réalisée par Lucia Vicente et Helena Matute, du département de psychologie de l'université de Deusto (Bilbao, Espagne)&nbsp;: les humains peuvent prendre de mauvaises décisions et les répéter s'ils ont été influencés par des IA faussées. Les deux chercheuses se sont livrées à plusieurs expériences qu'elles décrivent dans la revue&nbsp;Scientific Reports.Des IA multilingues surtout douées en anglaisDans un premier temps, les scientifiques ont demandé à des étudiants en psychologie de se livrer à un diagnostic médical&nbsp;: identifier dans des échantillons tissulaires en fonction de leurs colorations ceux pouvant être atteints d'une maladie spécifique (et fictive). Un groupe de participants était assisté par une IA (entachée d'une erreur systématique, ce que les cobayes ignoraient). Le groupe contrôle n'avait, lui, aucune assistance.&nbsp;Sans surprise, le groupe assisté et influencé par l'IA défective a commis les mêmes erreurs que leur assistant informatique, à la différence du groupe contrôle qui n'en a pas commis.Puis, dans un second temps, les chercheuses ont désactivé l'IA et demandé aux deux groupes de poursuivre les tests. Le résultat est inquiétant&nbsp;: le groupe désormais sans assistance a continué à perpétrer les mêmes erreurs, ayant comme hérité du biais introduit par l'IA précédemment. Un effet qui n'était pas observé dans le groupe contrôle.ChatGPT a écrit son premier article scientifique : est-il convaincant ?Pour les chercheuses, ce résultat montre qu'une information biaisée issue d'une IA peut avoir un effet négatif sur des décisions humaines dans des secteurs primordiaux comme la santé. Et que cette influence peut perdurer sur le long terme en dehors de toute recommandation de l'intelligence artificielle.Une raison supplémentaire donc de se méfier de ces algorithmes qui envahissent de plus en plus notre vie quotidienne.Retrouvez tous les articles audioIntelligence artificielle en santéPsychologieIntelligencePour réagir, veuillez vous connecter en cliquant iciTous les articles RobotTous les articles WebRetourCentre de préférencede vos alertes infosVos préférences ont bien été enregistrées.Si vous souhaitez modifier vos centres d'intérêt, vous pouvez à tout moment cliquer sur le lien Notifications, présent en pied de toutes les pages du site.

Sciences et Avenir audioPrix NobelGrand océanChatGPTFuturSciences et AvenirHigh-techIntelligence artificiellele 03.10.2023 à 20h00S’implantant dans tous les secteurs d’activité humaine, l’intelligence artificielle pourrait faussement influencer les individus dans leurs décisions, montrent deux psychologues espagnoles.1 réactionQuand l'IA fausse l'intelligence humaineYour browser does not support the audio element.C'est connu&nbsp;: l'intelligence artificielle (IA) souffre de plusieurs biais, essentiellement car elle est programmée par des humains. En effet, les données utilisées pour...

public

Hervé Ratel

sciencesetavenir.fr

Credible

Speculation

Anecdotal Evidence

Generalization

Stacking the Deck

Appeal to Authority

Straw Man

Slippery Slope

Emotional Appeal

Red Herring

False Dilemma

Illogical

Moral Equivalency

Ad Hominem

Correlation w/o Causation

Semantics

Begging the Question

Faulty Analogy

Non Sequitur

Bandwagon

Dogmatism

Failing Occam's Razor

Biased

Pure Opinion

Hit Piece

Racial Bias

National Bias

Religious Bias

Financial Incentive

Political Agenda

Gender Bias

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Study Misinterpreted

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Misused Term

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