La gouvernance de l'IA
Nos vies sont régies par les données. Non seulement parce qu'elles informent les entreprises de ce que nous voulons, mais aussi parce qu'elles nous aident à nous souvenir et à différencier ce que nous voulons, ce dont nous avons besoin et ce que nous pouvons ignorer. Toutes ces décisions donnent lieu à des schémas, et les schémas, lorsqu'ils sont agrégés, nous donnent une image de nous-mêmes. Un monde où de tels modèles nous suivent, ou même nous sont envoyés avant nous - aux restaurants pour leur indiquer si nous avons des allergies, aux magasins de détail pour leur indiquer notre taille de vêtement préférée - est désormais si faisable que le qualifier de science-fiction révélerait un manque de conscience plus qu'un manque d'imagination.
Les avantages de l'IA rendent nombre de nos choix plus faciles et plus pratiques et, ce faisant, resserrent la concurrence dans l'espace de choix des clients. Au fur et à mesure de cette évolution, la question n'est pas tant de savoir dans quelle mesure l'IA encadre nos choix, mais plutôt comment elle les façonne. Dans un tel monde, nous devons comprendre quand notre comportement est façonné, et par qui.
Il est clair que la plupart d'entre nous se sentent à l'aise dans un monde où nos choix sont influencés par l'IA. En effet, nous vivons déjà dans un tel monde : des moteurs de recherche à la fluidité du trafic, nombre de nos commodités quotidiennes reposent sur la rapidité fournie par le backend. La question que nous devons nous poser lorsque nous envisageons l'IA et sa gouvernance est de savoir si nous sommes à l'aise dans un monde où nous ne savons pas si, et comment, nous sommes influencés.
References
[i] Piatetsky, Gregory. Target a-t-il vraiment prédit la grossesse d'une adolescente ? The Inside Story 7 mai 2014 KD nuggets
[ii] Annuellement, Liesl. Nous devons parler du pouvoir de l'IA de manipuler les humains. 5 juin 2017. MIT Tech Review
[iii] Mittelstadt, Brent. Wachter, Sandra. Les contrefactuels pourraient-ils expliquer les décisions algorithmiques sans ouvrir la boîte noire ? 15 janvier 2018. Blog de l'Oxford Internet Institute
[iv] Algorithmes et collusion : La politique de concurrence à l'ère numérique. OCDE 2017
About the Authors
Mark Esposito
Mark Esposito est membre de la faculté d'enseignement de la Division of Continuing de l'Université de Harvard, professeur de commerce et d'économie, avec une nomination à la Hult International Business School. Il a été nommé chercheur au Circular Economy Center, à la Judge Busines School de l'université de Cambridge. Il est également membre de la Mohammed Bin Rashid School of Government à Dubaï.
Danny Goh
Danny est un entrepreneur en série et un investisseur précoce. Il est partenaire et directeur commercial de Nexus Frontier Tech, une société de conseil en intelligence artificielle présente à Londres, Genève, Boston et Tokyo, qui aide les PDG et les membres du conseil d'administration de différentes organisations à créer des entreprises innovantes en tirant pleinement parti de la technologie de l'intelligence artificielle.
Josh Entsminger
Josh Entsminger est chercheur appliqué à Nexus Frontier Tech. Il est également chargé de cours au Centre pour la politique et la compétitivité de l'École des Ponts, associé de recherche à l'initiative d'innovation sociale de l'IE Business School et collaborateur de recherche à l'initiative "Future of Production" du Forum économique mondial.
Terence Tse
Terence est cofondateur et directeur général de Nexus Frontier Tech : An AI Studio. Il est également professeur associé de finance au campus londonien de l'ESCP Europe Business School. Terence est le co-auteur du best-seller Understanding How the Future Unfolds : Using DRIVE to Harness the Power of Today's Megatrends. Il est également l'auteur de Corporate Finance : The Basics.
