Les risques de la mauvaise utilisation de l'IA dans la société

L'utilisation abusive de l'intelligence artificielle (IA) soulève de sérieuses préoccupations en matière de sécurité tant au niveau national qu'international. Avec la croissance de la technologie IA, il est essentiel de comprendre comment les outils IA existants et accessibles peuvent être mal utilisés. Cet article discute des risques potentiels d'abus de l'IA et fournit des exemples de la manière dont les technologies IA facilement disponibles peuvent être combinées en systèmes nuisibles. À la lumière de ces risques, il est crucial de considérer des mesures pour prévenir l'utilisation abusive de l'IA.

#Pourquoi l'IA civile ne devrait pas être négligée

L'essor de l'IA a transformé divers secteurs, y compris les affaires et la vie quotidienne. Les systèmes IA, qui combinent des algorithmes de traitement de données avec des données pertinentes, deviennent de plus en plus courants. Cependant, ces systèmes peuvent être utilisés de manière non prévue à l'origine, ce qui peut mener à des abus potentiels.

En août 2017, un groupe de chercheurs et d'entreprises en IA a exprimé ses inquiétudes concernant la réutilisation de l'IA à des fins malveillantes, notamment dans des contextes militaires. Ils ont appelé à un interdiction des systèmes d'armements autonomes létaux (LAWS). Cet appel souligne la nécessité d'inclure l'IA civile dans les discussions sur les applications militaires, alors que les frontières entre l'utilisation civile et militaire de l'IA s'estompent.

#Systèmes IA – Plus que des algorithmes

Bien qu'il puisse sembler que les systèmes IA soient principalement définis par leurs algorithmes, ils sont en réalité des systèmes complexes composés de divers éléments. Ces éléments incluent des données d'entrée, des objectifs à atteindre, le code sous-jacent, et le matériel ou logiciel utilisé pour interagir avec le monde. Comprendre ces différents éléments est clé pour saisir comment fonctionnent les systèmes IA.

#Données pertinentes

Les données sont la colonne vertébrale de tout système IA. Une IA ne peut pas prendre de décisions significatives sans suffisamment de données pour former et valider ses capacités décisionnelles. La quantité de données requise dépend de la conception du moteur et de la qualité des données elles-mêmes. Des données efficaces nécessitent un étiquetage précis et un bruit minimal, garantissant que l'IA puisse apprendre efficacement.

#Définition d'un objectif

Historiquement, les objectifs fixés pour l'IA ont été relativement simples. Même des systèmes avancés comme AlphaGo de Google DeepMind ont été conçus avec un objectif spécifique en tête : gagner au jeu de Go. Cependant, des objectifs plus complexes peuvent être décomposés en tâches plus simples, permettant à l'IA de suivre ses progrès vers un objectif fixé. À mesure que les objectifs deviennent plus variables, des moteurs spécialisés peuvent être nécessaires pour évaluer l'objectif le plus important dans différentes situations.

#Interfaces et moteurs décisionnels

Une interface joue deux rôles clés : recueillir des données de l'environnement et agir en fonction des décisions prises par l'IA. Sans cette interface, l'IA ne peut pas comprendre l'environnement dans lequel elle opère. Le moteur décisionnel traite les paramètres d'entrée-comme les valeurs de l'environnement-et utilise ces informations pour prendre des décisions éclairées. Une technique courante dans ce domaine est l'apprentissage par renforcement, où l'IA cherche à maximiser les récompenses en fonction de ses interactions avec l'environnement.

#L'ouverture comme clé du développement de l'IA

Un aspect significatif du développement de l'IA est son ouverture. De nombreuses ressources dans le domaine-comme les logiciels, le matériel ou les données-sont souvent disponibles gratuitement et peuvent être modifiées ou partagées. Cette ouverture stimule l'innovation et conduit à des avancées rapides dans la technologie IA. La disponibilité de logiciels et de données open source a considérablement augmenté ces dernières années, facilitée par un meilleur accès à Internet et des puissances de calcul plus abordables.

#Niveaux d'ouverture

L'ouverture peut varier énormément. Certaines ressources peuvent être vagues ou abstraites, tandis que d'autres peuvent venir avec le code source complet ou des tutoriels détaillés. En général, les logiciels et les données sont les ressources les plus accessibles, tandis que le matériel ouvert est encore en développement. Néanmoins, l'essor de technologies comme l'impression 3D élargit l'impact du matériel ouvert sur le développement de l'IA.

#Plateformes et sources de contenu ouvert

De nombreuses plateformes en ligne facilitent l'accès aux ressources ouvertes. Des exemples incluent GitHub pour les logiciels, Hackaday.io pour les projets matériels, et Kaggle pour le partage et le développement de données. Ces plateformes permettent la collaboration et augmentent l'utilisabilité des ressources, fournissant du contenu provenant de divers secteurs, y compris le monde académique et le secteur privé.

#Utilisation malveillante de l'IA civile

Avant de discuter de l'utilisation abusive de l'IA, il est important de clarifier le concept et de différencier les différents modes d'utilisation de l'IA. Les technologies peuvent être classées comme militaires ou civiles, certaines étant à double usage. Les technologies à double usage peuvent servir à la fois à des fins civiles et militaires.

#Utilisation abusive de l'IA

L'utilisation abusive de l'IA fait référence à des applications qui n'étaient pas initialement prévues par les développeurs. Cet abus peut être bénin ou malveillant. Bien qu'une utilisation bénigne puisse stimuler l'innovation, notre attention se concentre sur l'utilisation malveillante de l'IA civile, qui pose de graves menaces à la sécurité.

#Menaces possibles provenant de l'IA disponible

#Catégorisation des menaces

Lorsque l'on parle de systèmes d'armements autonomes (AWS), beaucoup imaginent des robots armés ou des drones. Cependant, des menaces existent aussi dans des environnements virtuels, comme le piratage parrainé par l'État. Les menaces posées par une IA malveillante peuvent être catégorisées en trois grands domaines : la Sécurité numérique, la sécurité politique et la sécurité physique.

#Menaces pour la sécurité numérique

Les menaces pour la sécurité numérique proviennent de la capacité de l'IA à automatiser et à масштабировать les cyber-attaques. L'IA peut réaliser des tâches complexes beaucoup plus rapidement que les humains, permettant ainsi des attaques de grande envergure avec un minimum d'effort. De plus, les systèmes IA eux-mêmes sont susceptibles d'être compromis, entraînant des vulnérabilités supplémentaires.

#Menaces pour la sécurité politique

L'IA malveillante peut également manipuler l'opinion publique à travers des tactiques telles que la surveillance automatisée, la propagande et la tromperie médiatique. La capacité d'analyser le comportement humain à l'aide de l'IA peut être un outil puissant pour influencer et contrôler.

#Menaces pour la sécurité physique

Les menaces pour la sécurité physique incluent les systèmes d'armement autonomes traditionnels et les attaques contre les infrastructures critiques. Ces menaces soulignent l'importance d'aborder les risques potentiels d'utilisation abusive de l'IA dans des contextes militaires, surtout avec l'émergence de nouvelles technologies.

#Cas d'utilisation malveillante

Pour illustrer les menaces posées par l'IA, nous présentons trois cas d'utilisation de son utilisation abusive. Ces cas mettent en évidence la faisabilité d'utiliser des technologies disponibles à des fins nuisibles.

#Cas d'utilisation I : Phishing ciblé sur les réseaux sociaux

Cet exemple montre comment l'IA peut être utilisée pour des attaques d'ingénierie sociale en automatisant le ciblage des utilisateurs et en créant des messages personnalisés. En collectant des données sur les réseaux sociaux, une IA peut identifier des cibles de valeur et générer des publications sur mesure pour tromper les utilisateurs en les incitant à cliquer sur des liens malveillants.

#Cas d'utilisation II : Propagande à travers des deepfakes

Ce scénario implique l'utilisation de l'IA pour créer des vidéos deepfake, qui peuvent altérer de manière convaincante l'apparence et le discours de figures publiques. Ces vidéos peuvent induire en erreur les spectateurs et manipuler l'opinion publique, posant des risques significatifs pour la stabilité politique.

#Cas d'utilisation III : Essaim agissant stratégiquement

Ce cas d'utilisation exploite l'IA pour des tactiques militaires en contrôlant des essaims de robots autonomes. De tels systèmes peuvent stratégiquement agir sur le champ de bataille sans intervention humaine, augmentant le danger de l'IA dans la guerre.

#Pourquoi les États devraient s'engager

L'utilisation abusive possible de l'IA crée de nouveaux défis pour les gouvernements car elle change l'équilibre des pouvoirs, permettant à des acteurs non étatiques de mener des attaques qui étaient précédemment réservées à des organisations plus grandes. La nécessité pour les États de se protéger contre les menaces IA est plus cruciale que jamais.

#Prévention d'une utilisation malveillante

Pour contrer l'utilisation malveillante de l'IA, il est essentiel de restreindre l'accès aux technologies IA sensibles et d'établir des mesures qui peuvent prévenir les attaques. Les sections suivantes décrivent des stratégies pour la prévention des accès et des attaques.

#Prévention d'accès par des points de contrôle

Pour éviter l'utilisation malveillante, il est nécessaire de classer les composants de l'IA en fonction de leur potentiel d'abus. Les utilisateurs cherchant à accéder à des composants critiques devraient passer par un processus d'enregistrement et de certification pour garantir la responsabilité. De plus, des systèmes de surveillance peuvent être mis en place pour suivre le partage non autorisé de matériels sensibles.

#Mesures de prévention des attaques

Au-delà du contrôle d'accès, il est important de mettre en œuvre des contre-mesures contre les attaques potentielles. Utiliser l'IA pour identifier les activités malveillantes et maintenir des pratiques de sécurité informatique robustes peuvent aider à atténuer les menaces. La coopération internationale entre les États pour partager les meilleures pratiques peut encore renforcer l'efficacité de ces mesures.

#Autres mesures

En plus des approches techniques, favoriser les discussions sur l'utilisation abusive potentielle de l'IA est vital. Impliquer divers acteurs-y compris les gouvernements, la société civile et les experts techniques-dans ces conversations peut mener à des résultats constructifs et à des décisions plus éclairées quant à l'avenir des technologies IA.

L'essor de l'IA présente à la fois d'incroyables opportunités et de sérieuses menaces. Alors que son ouverture stimule une innovation rapide, elle ouvre également des portes aux acteurs malveillants pour exploiter ces technologies. En reconnaissant les risques et en abordant le potentiel d'abus, nous pouvons œuvrer pour un avenir plus sécurisé.

#Conclusion

Le développement continu de la technologie IA aura des implications considérables dans divers secteurs. En prenant des mesures proactives pour traiter les risques associés à l'utilisation malveillante de l'IA, nous pouvons assurer que les avancées innovantes ne se fassent pas au détriment de la sécurité. Une approche collaborative entre les acteurs est essentielle alors que nous naviguons dans les complexités de l'IA et de son impact sur la société.