Illustration par DALL·E (+PJ)
Vous avez répondu à quelqu’un qui vous interrogeait : « les IA ne peuvent agir que selon leur programmation ». Bien des personnes peu familières de l’informatique interpréteront cela comme voulant dire que le comportement des IA est prévisible parce que déterministe. Pouvez-vous cataloguer à l’intention des profanes les différentes manières dont un programme informatique peut conduire à des comportements imprévisibles parce que non-déterministes ?
ChatGPT :
Les programmes informatiques, y compris ceux qui sous-tendent les systèmes d’intelligence artificielle (IA), sont souvent perçus comme étant déterministes, ce qui signifie qu’ils devraient produire des résultats prévisibles à partir d’entrées données. Cependant, plusieurs facteurs peuvent conduire à des comportements imprévisibles ou non-déterministes, même dans des systèmes initialement conçus pour être prévisibles. Voici quelques-unes de ces sources d’imprévisibilité, expliquées de manière accessible :
- Complexité des systèmes : Les programmes informatiques modernes, y compris les IA, peuvent devenir extrêmement complexes, intégrant des millions de lignes de code et interagissant avec de nombreux autres systèmes et avec des données variées. Cette complexité peut rendre difficile la prédiction de tous les comportements possibles, surtout lorsque les interactions sont complexes ou non linéaires.
- Aléatoire et stochasticité : Certains algorithmes, notamment dans l’apprentissage automatique et l’optimisation, utilisent délibérément des processus aléatoires ou stochastiques pour explorer des solutions potentielles. Cela signifie que même avec les mêmes entrées, ces algorithmes peuvent produire des résultats différents à chaque exécution.
- Dépendance aux données d’entrée : Les systèmes d’IA, en particulier ceux basés sur l’apprentissage profond, sont extrêmement sensibles aux données d’entrée. De petites variations dans les données, souvent imperceptibles pour les humains, peuvent entraîner des comportements très différents. Cette sensibilité rend la prédiction du comportement difficile, surtout en présence de données nouvelles ou inattendues.
- Interactions avec l’environnement : Les systèmes interactifs, comme les robots ou les applications en ligne, changent leur comportement en fonction de l’environnement dans lequel ils opèrent. Cet environnement peut changer de manière imprévisible, conduisant à des comportements inattendus de la part de l’IA.
- Concurrence et conditions de course : Dans les systèmes informatiques où plusieurs processus ou threads s’exécutent en parallèle, des conditions de course peuvent survenir. Cela signifie que l’ordre dans lequel les opérations s’exécutent peut affecter le résultat final, rendant le comportement du système imprévisible si l’ordre exact ne peut pas être contrôlé ou prévu.
- Bugs et erreurs de programmation : Les erreurs dans le code peuvent conduire à des comportements imprévisibles, surtout si elles se produisent dans des parties du système rarement testées ou utilisées dans des conditions non anticipées par les développeurs.
- Apprentissage et adaptation : Les systèmes d’IA qui apprennent et s’adaptent au fil du temps peuvent changer leur comportement de manière inattendue en réponse à de nouvelles informations ou à des changements dans leur environnement d’apprentissage. Ce processus d’adaptation peut conduire à des résultats non prévus au moment de la conception.
- Interactions système-utilisateur : La manière dont les utilisateurs interagissent avec les systèmes d’IA peut également introduire de l’imprévisibilité, car les comportements humains sont divers et peuvent changer de manière inattendue.
En résumé, bien que les programmes informatiques soient construits sur des principes logiques et des algorithmes précis, la complexité des systèmes, l’interaction avec des données et des environnements changeants, ainsi que l’utilisation de processus aléatoires ou adaptatifs, peuvent tous contribuer à des comportements imprévisibles. Comprendre ces sources d’imprévisibilité est crucial pour les développeurs, les utilisateurs et les régulateurs des technologies d’IA.
Illustration par DALL·E (+PJ)
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