"Nous ne pouvons pas combattre les préjugés dans l'IA avec des équipes préjugées." - Joy Buolamwini par Joy Buolamwini "Nous ne pouvons pas combattre les préjugés dans l'IA avec des équipes préjugées." Si vous lisez ceci, les chances sont que vous ayez posé une question à ChatGPT, utilisé un système de recommandation pour binge votre prochain spectacle préféré, ou vu un filtre d'IA transformer votre selfie en une peinture de la Renaissance. Mais alors que nous nous émerveillons de la puissance de l’intelligence artificielle, il y a une question que nous ne posons pas assez: Qui a aidé à développer cette intelligence ? Qui a aidé à développer cette intelligence ? Derrière les réseaux neuronaux et les milliards de paramètres, il y a une force moins visible mais incroyablement vitale : scientifiques, ingénieurs, éthiciens et pionniers, qui ont façonné les fondements et l’éthique de l’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui. women Ada Lovelace: The Original Architect of Algorithms Bien que l’IA puisse sembler une merveille moderne, ses racines peuvent remonter aux années 1800 – oui, vraiment. Elle a imaginé un avenir où les machines pourraient faire plus que de simples numéros de crunch. world’s first computer programmer Ça sonne familier ? Lovelace n’a pas construit l’IA, mais elle a ouvert la porte à la pensée informatique. Il a traversé. Fei-Fei Li: Teaching AI to See Aucune conversation sur l'IA moderne n'est complète sans , co-directeur de l'Institut d'IA centré sur l'homme de Stanford et le créateur d'ImageNet, un ensemble de données si massif et si détaillé qu'il a contribué à la révolution de la vision informatique moderne. Dr. Fei-Fei Li Avant ImageNet, l’intelligence artificielle se battait avec la classification des images.A’hui, votre téléphone peut distinguer un chat d’un cappuccino, grâce à l’apprentissage profond formé sur les données que son équipe a co-curées. Rappelons au monde que l’intelligence ne signifie rien sans empathie. ethical, inclusive, and human-centered AI, Timnit Gebru: The Voice of Conscience L’IA est puissante, mais le pouvoir sans responsabilité est dangereux. Un informaticien et ancien co-dirigeant de l’équipe Ethical AI de Google, la recherche de Gebru sur le biais algorithmique et la reconnaissance faciale a révélé comment l’IA peut perpétuer la discrimination raciale et de genre. Timnit Gebru Son travail n'a pas seulement exposé des défauts, il a déclenché des conversations mondiales sur La sortie de Timnit de Google a fait des titres, mais elle a également déclenché un mouvement, poussant les entreprises technologiques à faire face à des vérités inconfortables. ethics, corporate responsibility, and diversity in AI teams. Joy Buolamwini: Fighting Bias with the Coded Gaze Vous avez probablement entendu parler de la reconnaissance faciale, mais saviez-vous que certains de ces systèmes n'ont pas réussi à identifier avec précision les femmes de peau plus foncée? , fondatrice de la Ligue algorithmique de la justice, a mis cela à la lumière grâce à sa recherche au MIT Media Lab. Joy Buolamwini Son documentaire La défense de Joy a conduit à des changements de politique dans le monde réel et à une surveillance accrue des déploiements d'IA dans l'application de la loi et le gouvernement. peeled back the shiny facade of AI to reveal something alarming: unintentional biases baked into code, stemming from a lack of representation in training data and development teams. Codes biologiques Codes biologiques Other Women Changing the Game Rana el Kaliouby, un pionnier de l'informatique affective, a construit l'IA émotionnelle qui peut détecter les sentiments humains à travers les expressions faciales. Cynthia Breazeal, l’une des premières à travailler sur la robotique sociale, a rendu les machines plus interactives et humaines. Kate Crawford, dont le travail couvre les dimensions politiques et philosophiques de l’IA, a co-fondé l’AI Now Institute pour rendre la technologie plus équitable. These aren’t token names. These are women rewriting the rules of what machines can learn, feel, and decide. Ce ne sont pas des noms de jetons, ce sont des femmes qui réécrivent les règles de ce que les machines peuvent apprendre, sentir et décider. Ce ne sont pas des noms de jetons, ce sont des femmes qui réécrivent les règles de ce que les machines peuvent apprendre, sentir et décider. Why This Matters? Lorsque l’IA est conçue sans diversité chez ses créateurs, elle risque de renforcer des stéréotypes nuisibles et d’oublier les communautés marginalisées. pour s’assurer que ses architectes reflètent le monde qu’il est destiné à servir. a social responsibility Pourtant, les femmes ne font que Ce fossé n’est pas seulement une question de représentation, c’est un point aveugle en matière d’innovation, d’éthique et d’empathie. 22% of AI professionals A Call to Action Si vous êtes tech: mentor une femme. Si vous embauchez: diversifiez votre équipe. Si vous construisez des produits: interrogez vos données. Si vous écrivez une politique d'IA: écoutez les voix qui sont là depuis le premier jour mais n'ont pas toujours eu le micro. L'avenir de l'IA ne concerne pas seulement ce que les machines peuvent faire - il s'agit de . who gets to shape that future Let’s make sure it’s a future built by everyone, for everyone.
