Medarbejdervisning: Contre la transparence : la valeur du hasard pour une machine apprenante

Contre la transparence : la valeur du hasard pour une machine apprenante

Du point de vue interne d’un système informatique, les notions humaines du bien et du mal ne sont guère plus que les mots « bien » et « mal ». Une éthique de la machine est-elle ainsi concevable ? Peut-on parler de ses valeurs ? Ontologiquement, la situation de la machine apprenante qui interagit av...

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Bibliografiske detaljer
Hovedforfatter:	Grinbaum, Alexei
Format:	Article ou chapitre numérique
Sprog:	Français
Udgivet:	2018
Fag:	hasard intelligence artificielle mythe transparence artificial intelligence machine learning myth randomness transparency
Online adgang:	Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM

id	cairn-RFEAP_005_0047
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spelling	cairn-RFEAP_005_0047RFEAPRevue française d'éthique appliquée https://shs.cairn.info/revue-francaise-d-ethique-appliquee-2018-1-page-47?lang=fr https://doi.org/10.3917/rfeap.005.0047 Contre la transparence : la valeur du hasard pour une machine apprenante Grinbaum, Alexei2018 hasardintelligence artificiellemythetransparenceartificial intelligencemachine learningmythrandomnesstransparencyfre Revue française d'éthique appliquée \| 5 \| 1 \| 2018-05-14 \| p. 47-53 \| 2494-5757 RFEAP_00563 Du point de vue interne d’un système informatique, les notions humaines du bien et du mal ne sont guère plus que les mots « bien » et « mal ». Une éthique de la machine est-elle ainsi concevable ? Peut-on parler de ses valeurs ? Ontologiquement, la situation de la machine apprenante qui interagit avec l’utilisateur ne fait qu’un avec la fonction délatrice. Sur le plan éthique, comme nous le montrons à l’aide d’un argument issu du mythe, il s’agit d’éviter que l’intelligence artificielle soit immédiatement classée du côté du mal. Pour ce faire, elle doit se servir du hasard. En particulier, contrairement à l’exigence habituelle de transparence, la solution du dilemme du tramway doit rester opaque et faire intervenir un tirage au sort.In machine learning, the agent that may take humans by surprise or provoke a conflict is a computer. Deep learning techniques lead to fundamentally non-interpretable choices, which impact the human user and the society in significant ways. What is the meaning of ethical conduct of a computing device? Machine values and human values are surprisingly different: anthropomorphism is a poor guide for exploring its ethics. We search for a solution in the ethical debate about non-human intermediate characters in myth. To extract itself from human judgment in the situation of conflict, the machine should reduce transparency in favor of opacity. For this, the key instrument is the use of randomness. We use the trolley dilemma to illustrate its ethical significance.Cairn free access
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Contre la transparence : la valeur du hasard pour une machine apprenante

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