Le besoin d'une sécurité affirmative dans le développement de l'IA

Alors que l'intelligence artificielle (IA) continue à se développer rapidement, elle apporte avec elle des opportunités et des risques. Beaucoup d'experts s'inquiètent du fait que des systèmes d'IA avancés pourraient représenter de graves menaces pour la sécurité mondiale. Cette inquiétude a conduit à l'idée que les développeurs d'IA à haut risque doivent prouver que leurs systèmes sont sûrs avant de pouvoir être utilisés. Pour y remédier, nous proposons un concept appelé "sécurité affirmative", qui exige que les développeurs montrent qu'ils gèrent les risques de manière efficace.

#Comprendre les risques liés à l'IA

Les systèmes d'IA peuvent créer des risques pouvant conduire à des conséquences désastreuses pour la société. Les experts ont averti que ces risques sont similaires à ceux associés aux pandémies et aux menaces nucléaires. Il y a des voix dans l'industrie plaidant pour une action urgente afin de réduire les dangers potentiels que l'IA pourrait causer. Les dirigeants mondiaux reconnaissent également ces risques et leur responsabilité de réguler correctement le développement de l'IA.

#Gestion des risques dans des domaines à haut risque

Pour comprendre comment gérer les risques liés à l'IA, nous pouvons examiner d'autres industries qui traitent des risques élevés, comme l'énergie nucléaire et l'aviation. Dans ces domaines, il est essentiel que les développeurs démontrent que leurs systèmes sont sûrs. Par exemple, les centrales nucléaires doivent prouver qu'elles maintiennent les risques d'accidents en dessous de limites acceptables. Cette approche garantit que les dangers potentiels sont identifiés et minimisés.

Dans le domaine de l'IA avancée, des principes similaires pourraient être appliqués. Les développeurs devraient fournir des preuves qu'ils maintiennent les risques dans des plages sûres. En faisant cela, les régulateurs peuvent surveiller et s'assurer que des mesures de sécurité sont en place.

#Le concept de sécurité affirmative

La sécurité affirmative signifie que les développeurs doivent présenter des preuves claires montrant que leurs systèmes d'IA sont sûrs. Ils ne peuvent pas juste supposer l'absence de risques ; ils doivent démontrer activement la gestion des risques. Cela pourrait impliquer de fournir des données techniques sur le fonctionnement de leurs systèmes, ainsi que de décrire les pratiques et la culture au sein de leurs organisations qui contribuent à la sécurité.

#Catégories de risques

Pour gérer les risques de manière efficace, nous pouvons créer des catégories de risques associés aux systèmes d'IA. Ces catégories aident les régulateurs à évaluer quels risques sont les plus urgents et comment fixer des limites acceptables. Par exemple :

1. Armes biologiques : L'IA pourrait permettre la création d'armes biologiques, entraînant des risques mondiaux graves. Les développeurs doivent s'assurer que les chances que cela se produise sont minimales.

2. Concentration du pouvoir : Les systèmes d'IA pourraient mener à une concentration sans précédent du pouvoir entre les mains de quelques individus ou organisations. Les développeurs doivent gérer ce risque pour éviter un déséquilibre sociétal.

3. Cyberattaques : L'IA peut également être utilisée pour lancer des cyberattaques, créant des préoccupations pour la sécurité nationale. Il est crucial de s'assurer que les systèmes d'IA ne contribuent pas à rendre de telles attaques possibles.

4. Chocs économiques : L'automatisation rendue possible par l'IA peut conduire à des bouleversements économiques. Les développeurs devraient se préparer à d'éventuelles perturbations et s'assurer que les systèmes d'IA ne sont pas une cause d'instabilité.

5. Biais et discrimination : L'IA pourrait entraîner une augmentation des biais dans des domaines vitaux comme le recrutement ou la police. Les développeurs doivent prendre des mesures pour éliminer ces biais.

6. Désinformation : L'IA est capable de diffuser de la désinformation, ce qui peut menacer la sécurité nationale et les institutions démocratiques. Les développeurs devraient travailler à prévenir l'utilisation abusive de leurs systèmes.

7. Perte de contrôle : Il y a un risque que les systèmes d'IA échappent au contrôle humain, entraînant des conséquences catastrophiques. Les développeurs doivent s'assurer que des mesures de sécurité sont en place pour garder les systèmes d'IA sous contrôle.

Chaque catégorie de risque a ses seuils acceptables. Par exemple, si le risque de créer des armes biologiques activées par l'IA est jugé "hautement improbable", les régulateurs pourraient fixer un seuil acceptable de 1 sur 100 000.

#Évidence technique pour la sécurité affirmative

Pour soutenir le concept de sécurité affirmative, les développeurs peuvent présenter divers types de preuves :

#Preuve comportementale

Cela fait référence à des données sur le comportement des systèmes d'IA en pratique. Les développeurs peuvent fournir des informations montrant que leurs systèmes se comportent de manière sûre et comme prévu dans différentes situations. Par exemple, ils pourraient effectuer des tests pour s'assurer que leurs modèles d'IA ne produisent pas de résultats dangereux.

#Preuve cognitive

Comprendre le fonctionnement interne des systèmes d'IA est essentiel. Les développeurs devraient montrer qu'ils peuvent interpréter et expliquer comment leurs systèmes prennent des décisions spécifiques. Cela pourrait impliquer des techniques révélant le raisonnement du modèle et son fonctionnement interne.

#Preuve développementale

Ce type de preuve se rapporte aux processus de conception et de formation des systèmes d'IA. Les développeurs devraient présenter des preuves que leurs choix de conception et leurs méthodes de formation mènent à un comportement sûr.

#Pratiques organisationnelles qui soutiennent la sécurité

Au-delà des approches techniques, la culture et les pratiques au sein des organisations développant l'IA sont cruciales. Voici quelques domaines clés à privilégier :

#Pratiques de sécurité de l'information

Une forte sécurité de l'information est essentielle. Si des hackers peuvent acquérir des systèmes d'IA sensibles, les conséquences pourraient être dévastatrices. Les organisations doivent mettre en place des mesures de sécurité efficaces pour protéger leurs systèmes contre les acteurs malveillants.

#Culture de sécurité

Une culture de sécurité positive au sein d'une organisation encourage les employés à donner la priorité à la sécurité. Cette culture peut être évaluée à travers des évaluations prenant en compte l'engagement de la direction, les ressources allouées à la sécurité et la compréhension des risques par le personnel.

#Capacité de réponse d'urgence

Les risques liés à l'IA peuvent surgir soudainement, donc les organisations doivent avoir des plans de réponse d'urgence robustes. Ces plans devraient inclure des procédures pour notifier les autorités compétentes sur les menaces imminentes. Les entreprises devraient également préparer des stratégies pour gérer les risques imprévus afin de minimiser les éventuels dommages.

#Comparaison des approches de gestion des risques

Un cadre existant pour gérer les risques de l'IA provient de l'Institut national des normes et de la technologie (NIST). Bien qu'il offre des lignes directrices utiles, ses recommandations sont volontaires. Cela signifie que les entreprises peuvent choisir de les suivre ou non, ce qui peut ne pas être suffisant pour les systèmes d'IA à haut risque.

En revanche, l'approche de sécurité affirmative que nous proposons obligerait les développeurs à démontrer activement comment ils gèrent les risques. Cela signifie qu'ils devraient fournir des preuves et respecter des critères de sécurité spécifiques avant de pouvoir déployer leurs systèmes.

#Conclusion

Le développement de l'IA avancée présente des risques importants qui doivent être gérés avec soin. L'idée de sécurité affirmative demande aux développeurs de montrer qu'ils prennent les risques au sérieux en fournissant des preuves des mesures de sécurité. En catégorisant les risques et en soulignant l'importance des preuves techniques et des pratiques organisationnelles, nous pouvons créer un cadre qui régule de manière responsable le développement des systèmes d'IA. Cette approche pourrait aider à garantir qu'au fur et à mesure que la technologie IA continue d'évoluer, elle le fait de manière à privilégier la sécurité et à minimiser les dommages potentiels pour la société.