Intelligence artificielle
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La semaine dernière, MIT Technology Review a organisé une conférence sur l’intelligence artificielle (IA). Je vais me plaindre une seule fois de la mauvaise technologie, à la fois dans la vidéoconférence et le site Web de la conférence et la gestion de l’agenda. Les problèmes étaient sérieux, et je ne m’y attendais pas, mais me débrouiller dans ce gâchis m’a amené à des discussions intéressantes. Cette colonne se concentrera sur les événements des premier et troisième jours, car la journée du milieu était plus axée sur la recherche et l’impact sur le monde réel est ce qui m’intéresse.
Discours d’ouverture
Le discours d’ouverture comportait deux parties. Tout d’abord, nous avons entendu l’omniprésent Andrew Ng. Ma partie préférée de son discours était quand la question a été posée, “comment les gens créent-ils une première entreprise basée sur l’IA?” La réponse très simple qu’Andrew a fournie était : « Ne fais pas ça. L’IA est importante et aura un impact important sur les entreprises et la société, mais il a été le premier de nombreux orateurs à rappeler aux techniciens de l’IA que ce qui compte en premier, c’est le problème qui doit être résolu. Les bons outils doivent alors être appliqués, et bien que l’IA soit un outil de plus en plus critique, elle reste un outil.
Un autre point soulevé par Andrew Ng était que si les gens de l’industrie associent souvent des lacs de données et des données massives à l’IA, ce qui implique que le premier est nécessaire pour le second, ce n’est pas vrai. Certains domaines peuvent obtenir des résultats précis avec des ensembles de données beaucoup plus petits. Encore une fois, il s’agit de comprendre et de définir le problème métier avant de se lancer dans le calcul.
La seconde moitié du discours d’ouverture a été donnée par Michelle Lee, vice-présidente, Machine Learning Solutions Lab, Amazon Web Services (AWS). Elle a décrit sept leçons qu’AWS a apprises sur les projets d’IA. Alors qu’ils étaient bons, c’était, selon les mots immortels de Yogi Berra, “Déjà vu encore une fois”. Les étapes ne sont pas nouvelles, et elles ne se limitent pas à l’IA, ce sont des façons logiques d’aborder tout projet de développement logiciel. Un exemple est la troisième étape, “Les experts techniques et du domaine travaillent ensemble.” Vraiment? Oui bien sur. Même de retour dans l’ordinateur central, à l’approche de la chute d’eau, ils devaient travailler ensemble. Ce qu’elle a dit, cependant, est toujours d’une importance cruciale pour les gens de l’IA, car trop de gens sortent encore de groupes de recherche dans les universités et dans les grandes entreprises, et les gens doivent apprendre que cela compte.
Planification d’itinéraire
La session suivante aurait été intéressante si ce n’est que des pépins techniques l’ont tuée (donc j’ai raccroché deux fois…). Alex Waller, co-fondateur et CTO, The Routing Company, a parlé, comme le nom de son entreprise l’indique, des problèmes de routage. Un message clé du site de l’entreprise est de travailler pour fournir aux organisations de transport en commun desservant des communautés clairsemées (pensez semi-rurales), la possibilité de planifier le transport de la même manière que le font les entreprises de covoiturage. Le seul problème était qu’ils ont mentionné Houston comme exemple, et cela ne semble pas correspondre au domaine. Je vais travailler pour faire un suivi avec Alex car cela semble être une opportunité intrigante.
Garde-corps
La première grande session de jeudi portait sur l’éthique dans l’utilisation de l’IA et la réglementation potentielle afin de gérer les risques éthiques et sociaux.
Julia Reinhardt, Fellow in Residence, Mozilla Foundation, a donné le coup d’envoi par une discussion sur la différence entre les entreprises ayant des normes internes et le besoin de normes externes. Il y avait une bonne liste de questions que les entreprises devaient poser et auxquelles répondre lors de l’élaboration de normes internes d’éthique d’entreprise, et celles-ci ne devaient pas être ignorées ; mais elle a également souligné que le public a besoin de mieux comprendre dans quelle mesure les entreprises respectent les règles éthiques acceptées. Un autre point soulevé par Julia est que les propositions initiales de l’UE, actuellement en cours de génération, n’interdiront pas purement et simplement la reconnaissance faciale. Au lieu de cela, il ajoutera des règles strictes pour prouver la nécessité de l’outil et protéger la vie privée des personnes dont les images sont capturées. Un trou, cependant, est que les règles excluent actuellement les militaires du cadre.
Saiph Savage, directeur du Civic Innovation Lab, Universidad Nacional Autonoma de Mexico, a fourni des détails sur les «travailleurs cachés de l’IA». Même aux États-Unis, les personnes travaillant à la demande pour étiqueter les images, transcrire l’audio, catégoriser le contenu et effectuer les autres tâches fastidieuses de gestion des données gagnent souvent moins de 2 $/heure. Le travail de Saiph a inclus une connexion à quelques sites de concerts pour voir si les travailleurs communiquant mieux entre eux peuvent aider à la formation et aux salaires.
La présentation finale de la session a été faite par Abeba Birhane, Complex Software Lab, University College Dublin. Elle a souligné la même chose qu’Andrew Ng a dit en déclarant que l’IA semble être le marteau à la recherche d’un clou. Ce n’est qu’un outil, pas quelque chose qui devrait être poussé dans tout sans réfléchir juste parce que c’est cool.
Son autre point clé est très critique. Les propriétaires actuels de systèmes d’IA ne considèrent pas les personnes touchées par les systèmes d’IA comme des parties prenantes. Cela rejoint le point de Julia Reinhardt sur la nécessité d’une réglementation gouvernementale pour aider à faire respecter ce besoin. C’était une belle façon de boucler la boucle de la session.
Sur une autre friandise, je publierai sous peu une critique de “A Citizen’s Guild to Artificial Intelligence”. L’un des points intéressants du livre, et dont je discute, est la suggestion d’une agence de style FDA pour gérer l’IA. Au cours de la séance de questions-réponses de cette session, Julia Reinhardt a mentionné exactement la même chose. J’ai aimé la suggestion des nombreux auteurs du livre, je l’aime de Julia. Cela nécessite un examen sérieux.
La vie
La session sur la vie comptait également trois intervenants. L’un d’eux discutait vaguement de la culture d’entreprise dans son entreprise d’IA. Un autre a parlé de véhicules autonomes. Il a couvert le même terrain technique souvent couvert. Interrogé sur la réglementation, il n’a aimé que les changements de réglementation qui ont été créés en raison de conducteurs humains qui pourraient ne plus être nécessaires (comment les rétroviseurs sont placés). En ce qui concerne les autres réglementations et la responsabilité, la réponse était effectivement qu’ils devraient être laissés seuls par le gouvernement parce que les gens de l’IA sont en quelque sorte spéciaux.
L’intérêt et la viande de la session sont venus de Julian Sanchez, directeur des technologies émergentes, John Deere. Oui, la compagnie de tracteurs agricoles. Il a fait une excellente présentation, à la fois devant et à l’intérieur du cockpit d’un gros pulvérisateur, sur la façon dont l’IA est un élément clé des nouveaux systèmes. Par exemple, la vision et l’analyse aident à différencier les cultures des mauvaises herbes, offrant un potentiel de réduction de 90 % de l’utilisation d’herbicides en ciblant son utilisation.
Il a également souligné un domaine de l’informatique de pointe que de nombreuses villes ne réalisent pas. Cela ne se limite pas à votre téléphone portable. Les fermes sont généralement hors de portée du haut débit d’aujourd’hui, de sorte que les calculs intensifs qui incluent des moteurs d’inférence doivent se produire à la périphérie. L’agriculture est une industrie amusante, avec laquelle j’ai travaillé côté client, avec la robotique pour planter dans des serres. C’était amusant de voir ce que John Deere pense pour le terrain.
Travailler
La dernière session en est une autre où je n’ai pas été enthousiasmé par deux orateurs mais où le troisième en a valu la peine. Dans l’un, un PDG d’une société d’IA a donné la vision à court terme habituelle de “l’intelligence augmentée”, où nous sommes maintenant dans l’industrie, et l’a utilisé comme justification pour expliquer pourquoi il n’y aura pas plus de pertes d’emplois à mesure que nous faisons progresser l’IA. capacités. Un autre a donné des détails importants sur la perte des “emplois intermédiaires”, mais s’est ensuite effondré pour comprendre comment cette perte pourrait être arrêtée ou inversée. Les conférenciers ont montré les problèmes que certains techniciens ou universitaires ont à comprendre l’impact réel sur les travailleurs.
Veena Dubal, professeur de droit, UC Hastings College of Law, a fait une critique de l’économie des concerts. Ses recherches sur la comparaison des entreprises de taxi et de covoiturage étaient intrigantes, en particulier en soulignant que la différence n’est pas vraiment dans la technologie. Les taxis avaient un système d’appel partagé très similaire à celui créé par Uber et Lyft. La différence réside dans le modèle d’entreprise et dans la manière dont les coûts ont été transférés de l’entreprise à l’employé/entrepreneur, et dans la manière dont les travailleurs sont traités afin d’améliorer les bénéfices. Elle a également mentionné une phrase que je n’avais jamais entendue auparavant mais que j’ai immédiatement comprise : le taylorisme algorithmique.
Le point de vue de nombreux orateurs, et un que je partage, n’est pas que nous devrions arrêter de développer l’IA. C’est très utile et imprégnera la société et les affaires. Ce qu’il faut, c’est une prise de conscience que l’impact de l’IA sur la société ne se limite pas à la technologie. Si nous ne trouvons pas comment le gérer pour le bien social, nous aurons de sérieux problèmes dans les prochaines décennies. Le sens du travail pourrait devoir changer et la façon dont nous soutenons les structures sociales doit changer. Il ne suffit pas de faire comme certains orateurs l’ont suggéré, de laisser l’IA faire ce qu’elle veut et de réagir ensuite aux problèmes. Nous devons regarder vers l’avenir et planifier ce que nous voyons venir. Après tout, l’intelligence artificielle n’est pas censée être le seul type d’intelligence.
