How we can build AI to help humans, not hurt us | Margaret Mitchell

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Benjamin Tchassama-Lacroix Relecteur: Jules Daunay
00:13
I work on helping computers communicate about the world around us.
0
13381
4015
J'aide les ordinateurs à communiquer avec le monde qui nous entoure.
00:17
There are a lot of ways to do this,
1
17754
1793
Il y a plein de façons de le faire,
00:19
and I like to focus on helping computers
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19571
2592
mais j'aime me consacrer à aider les ordinateurs
00:22
to talk about what they see and understand.
3
22187
2874
à parler de ce qu'ils voient et de ce qu'ils comprennent.
00:25
Given a scene like this,
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25514
1571
Pour une scène comme celle-ci,
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a modern computer-vision algorithm
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27109
1905
un algorithme moderne de reconnaissance
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can tell you that there's a woman and there's a dog.
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29038
3095
peut vous dire qu'il y a une femme et un chien.
00:32
It can tell you that the woman is smiling.
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32157
2706
Il peut vous dire que la femme est souriante.
00:34
It might even be able to tell you that the dog is incredibly cute.
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34887
3873
Il pourrait même vous dire que le chien est incroyablement mignon.
00:38
I work on this problem
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38784
1349
Je travaille sur ce problème
00:40
thinking about how humans understand and process the world.
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40157
4212
en étudiant la façon dont les humains comprennent et traitent le monde.
00:45
The thoughts, memories and stories
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2952
Les pensées, les souvenirs et les histoires
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that a scene like this might evoke for humans.
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48553
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qu'une scène comme celle-ci pourrait évoquer pour un humain.
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All the interconnections of related situations.
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51395
4285
Toutes les interconnexions avec les situations proches.
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Maybe you've seen a dog like this one before,
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55704
3126
Peut-être avez-vous déjà vu un chien semblable auparavant,
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or you've spent time running on a beach like this one,
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58854
2969
ou que vous avez beaucoup couru sur une plage comme celle-ci
01:01
and that further evokes thoughts and memories of a past vacation,
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61847
4778
et cela évoque d'autres pensées et des souvenirs de vacances passées,
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past times to the beach,
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66649
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des moments passés à la plage,
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times spent running around with other dogs.
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68593
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des moments passés à courir avec d'autres chiens.
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One of my guiding principles is that by helping computers to understand
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71688
5207
Un de mes principes est d'aider les ordinateurs à comprendre
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what it's like to have these experiences,
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76919
2896
à quoi ressemblent de telles expériences,
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to understand what we share and believe and feel,
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79839
5176
pour leur faire comprendre ce que nous partageons, croyons et ressentons.
01:26
then we're in a great position to start evolving computer technology
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86094
4310
C'est ainsi qu'on pourra commencer à faire évoluer la technologie informatique
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in a way that's complementary with our own experiences.
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90428
4587
pour qu'elle soit complémentaire de nos propres expériences.
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So, digging more deeply into this,
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95539
3387
Donc, pour approfondir ce sujet,
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a few years ago I began working on helping computers to generate human-like stories
25
98950
5905
ces dernières années, j'ai aidé les ordinateurs à créer des histoires
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from sequences of images.
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104879
1666
à partir de séquences d'images.
01:47
So, one day,
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107427
1904
Un jour,
01:49
I was working with my computer to ask it what it thought about a trip to Australia.
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109355
4622
j'étais sur mon PC et je lui ai demandé son avis sur un voyage en Australie.
01:54
It took a look at the pictures, and it saw a koala.
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114768
2920
Il a regardé les images, et il a vu un koala.
01:58
It didn't know what the koala was,
30
118236
1643
Il ne savait pas ce que c'était,
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but it said it thought it was an interesting-looking creature.
31
119903
2999
mais, selon lui, cette créature avait l'air intéressante.
02:04
Then I shared with it a sequence of images about a house burning down.
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124053
4004
Puis, j'ai partagé avec lui une séquence d'images d'une maison qui brûlait.
02:09
It took a look at the images and it said,
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129704
3285
Il a regardé les images et il a dit :
02:13
"This is an amazing view! This is spectacular!"
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133013
3500
« C'est une vue incroyable ! C'est spectaculaire ! »
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It sent chills down my spine.
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137450
2095
Et ça m'a donné des frissons.
02:20
It saw a horrible, life-changing and life-destroying event
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140983
4572
Il a vu un événement horrible, qui peut bouleverser et détruire une vie,
02:25
and thought it was something positive.
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145579
2382
et il pensait que c'était une chose positive.
02:27
I realized that it recognized the contrast,
38
147985
3441
J'ai compris qu'il discernait le contraste,
02:31
the reds, the yellows,
39
151450
2699
les rouges, les jaunes,
02:34
and thought it was something worth remarking on positively.
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154173
3078
et il trouvait, sans mauvaise pensée, que ça méritait d'être vu.
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And part of why it was doing this
41
157928
1615
S'il disait ça, c'était en partie
02:39
was because most of the images I had given it
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159577
2945
parce que la plupart des images que je lui avais apportées
02:42
were positive images.
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162546
1840
étaient des images positives.
02:44
That's because people tend to share positive images
44
164903
3658
C'est parce que les gens ont tendance à partager des images positives
02:48
when they talk about their experiences.
45
168585
2190
quand ils parlent de leurs expériences.
02:51
When was the last time you saw a selfie at a funeral?
46
171267
2541
Se prend-on en portrait avec son portable à un enterrement ?
02:55
I realized that, as I worked on improving AI
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175434
3095
J'ai compris que, pendant que j'améliorais l'IA,
02:58
task by task, dataset by dataset,
48
178553
3714
fonction par fonction, jeu de données par jeu de données,
03:02
that I was creating massive gaps,
49
182291
2897
je créais des lacunes massives,
03:05
holes and blind spots in what it could understand.
50
185212
3999
des trous et des biais cognitifs dans ce que l'IA pouvait comprendre.
03:10
And while doing so,
51
190307
1334
Et, en faisant cela,
03:11
I was encoding all kinds of biases.
52
191665
2483
je codais toute sorte de préjugés.
03:15
Biases that reflect a limited viewpoint,
53
195029
3318
Des préjugés qui reflètent un point de vue limité,
03:18
limited to a single dataset --
54
198371
2261
limité à un seul jeu de données.
03:21
biases that can reflect human biases found in the data,
55
201283
3858
Des partis pris qui reflètent des biais humains, retrouvés dans les données,
03:25
such as prejudice and stereotyping.
56
205165
3104
comme les préjugés et les stéréotypes.
03:29
I thought back to the evolution of the technology
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209554
3057
Je repensais à l'évolution technologique
03:32
that brought me to where I was that day --
58
212635
2502
qui m'a amenée là où j'en suis aujourd'hui.
03:35
how the first color images
59
215966
2233
Que les premières images en couleur
03:38
were calibrated against a white woman's skin,
60
218223
3048
ont été calibrées sur la peau d'une femme blanche,
03:41
meaning that color photography was biased against black faces.
61
221665
4145
les photographies en couleur étaient donc biaisées pour les visages noirs.
03:46
And that same bias, that same blind spot
62
226514
2925
Et ces mêmes préjugés, ces mêmes biais cognitifs
03:49
continued well into the '90s.
63
229463
1867
se sont poursuivis dans les années 90.
03:51
And the same blind spot continues even today
64
231701
3154
Ces biais cognitifs sont encore là aujourd'hui
03:54
in how well we can recognize different people's faces
65
234879
3698
dans notre façon de reconnaître les visages de gens différents
03:58
in facial recognition technology.
66
238601
2200
grâce à la reconnaissance faciale.
04:01
I though about the state of the art in research today,
67
241323
3143
J'ai réfléchi à l'état de l'art de la recherche actuelle,
04:04
where we tend to limit our thinking to one dataset and one problem.
68
244490
4514
qui a tendance à limiter la réflexion à un seul jeu de données et à un seul problème.
04:09
And that in doing so, we were creating more blind spots and biases
69
249688
4881
Ce faisant, on a créé encore plus de biais cognitifs et de préjugés
04:14
that the AI could further amplify.
70
254593
2277
que l'IA pourrait encore amplifier.
04:17
I realized then that we had to think deeply
71
257712
2079
J'ai alors compris qu'il fallait imaginer
04:19
about how the technology we work on today looks in five years, in 10 years.
72
259815
5519
le devenir de la technologie actuelle dans cinq ou dix ans.
04:25
Humans evolve slowly, with time to correct for issues
73
265990
3142
L'être humain évolue lentement, il prend le temps de corriger
04:29
in the interaction of humans and their environment.
74
269156
3534
ses interactions avec son environnement.
04:33
In contrast, artificial intelligence is evolving at an incredibly fast rate.
75
273276
5429
En revanche, l'intelligence artificielle évolue à un rythme incroyablement rapide.
04:39
And that means that it really matters
76
279013
1773
Par conséquent, c'est important
04:40
that we think about this carefully right now --
77
280810
2317
de réfléchir soigneusement à ça dès maintenant –
04:44
that we reflect on our own blind spots,
78
284180
3008
à nos propres biais cognitifs,
04:47
our own biases,
79
287212
2317
nos préjugés,
04:49
and think about how that's informing the technology we're creating
80
289553
3857
et comment ils influencent la technologie en création –
04:53
and discuss what the technology of today will mean for tomorrow.
81
293434
3902
et de discuter du sens de la technologie pour le futur.
04:58
CEOs and scientists have weighed in on what they think
82
298593
3191
Des PDG et des scientifiques se sont prononcés
05:01
the artificial intelligence technology of the future will be.
83
301808
3325
sur le futur de l'intelligence artificielle de demain.
05:05
Stephen Hawking warns that
84
305157
1618
Stephen Hawking nous alerte :
05:06
"Artificial intelligence could end mankind."
85
306799
3007
« L'intelligence artificielle pourrait détruire l'humanité. »
05:10
Elon Musk warns that it's an existential risk
86
310307
2683
Elon Musk nous dit que c'est un risque existentiel,
05:13
and one of the greatest risks that we face as a civilization.
87
313014
3574
un des plus grands que notre civilisation devra affronter.
05:17
Bill Gates has made the point,
88
317665
1452
Bill Gates a fait remarquer :
05:19
"I don't understand why people aren't more concerned."
89
319141
3185
« Je ne sais pas pourquoi les gens ne sont pas plus inquiets. »
05:23
But these views --
90
323412
1318
Mais ces points de vue
05:25
they're part of the story.
91
325618
1734
font partie d'une histoire.
05:28
The math, the models,
92
328079
2420
Les maths, les modèles,
05:30
the basic building blocks of artificial intelligence
93
330523
3070
les bases même de l'intelligence artificielle
05:33
are something that we call access and all work with.
94
333617
3135
sont des choses que nous pouvons tous aborder et améliorer.
05:36
We have open-source tools for machine learning and intelligence
95
336776
3785
Il existe des logiciels libres pour l'apprentissage automatique
05:40
that we can contribute to.
96
340585
1734
auxquels chacun peut contribuer.
05:42
And beyond that, we can share our experience.
97
342919
3340
Et au-delà de ça, nous pouvons partager notre expérience,
05:46
We can share our experiences with technology and how it concerns us
98
346760
3468
nos expériences avec la technologie, comment elle nous touche
05:50
and how it excites us.
99
350252
1467
et nous passionne.
05:52
We can discuss what we love.
100
352251
1867
On peut parler de nos passions.
05:55
We can communicate with foresight
101
355244
2031
On peut parler de nos hypothèses
05:57
about the aspects of technology that could be more beneficial
102
357299
4857
sur les aspects de la technologie qui pourraient devenir plus utiles
06:02
or could be more problematic over time.
103
362180
2600
ou bien poser plus de problèmes au fil du temps.
06:05
If we all focus on opening up the discussion on AI
104
365799
4143
Si on se met tous à ouvrir une discussion sur l'IA,
06:09
with foresight towards the future,
105
369966
1809
avec un horizon de long terme,
06:13
this will help create a general conversation and awareness
106
373093
4270
on contribuera à créer un débat et une prise de conscience générale
06:17
about what AI is now,
107
377387
2513
sur ce qu'est l'IA aujourd'hui,
06:21
what it can become
108
381212
2001
ce qu'elle peut devenir
06:23
and all the things that we need to do
109
383237
1785
et tout ce qu'on doit faire
06:25
in order to enable that outcome that best suits us.
110
385046
3753
pour arriver à atteindre le meilleur résultat pour nous.
06:29
We already see and know this in the technology that we use today.
111
389490
3674
C'est déjà le cas avec la technologie qu'on utilise aujourd'hui.
06:33
We use smart phones and digital assistants and Roombas.
112
393767
3880
On utilise des téléphones, des assistants personnels et des robots aspirateurs.
06:38
Are they evil?
113
398457
1150
Sont-ils nuisibles ?
06:40
Maybe sometimes.
114
400268
1547
Parfois, peut-être.
06:42
Are they beneficial?
115
402664
1333
Sont-ils utiles ?
06:45
Yes, they're that, too.
116
405005
1533
Oui, ils le sont aussi.
06:48
And they're not all the same.
117
408236
1761
Et ils ne sont pas tous pareils.
06:50
And there you already see a light shining on what the future holds.
118
410489
3540
Et c'est là qu'on voit déjà une lueur positive dans le futur.
06:54
The future continues on from what we build and create right now.
119
414942
3619
Le futur avance grâce à tout ce qu'on construit aujourd'hui.
06:59
We set into motion that domino effect
120
419165
2642
On a mis en mouvement l'effet domino
07:01
that carves out AI's evolutionary path.
121
421831
2600
qui construit l'évolution de l'IA.
07:05
In our time right now, we shape the AI of tomorrow.
122
425173
2871
C'est aujourd'hui qu'on façonne l'IA de demain.
07:08
Technology that immerses us in augmented realities
123
428566
3699
Une technologie qui nous immerge dans les réalités augmentées,
07:12
bringing to life past worlds.
124
432289
2566
ramenant à la vie des mondes passés.
07:15
Technology that helps people to share their experiences
125
435844
4312
Une technologie qui aide les gens à partager leurs expériences
07:20
when they have difficulty communicating.
126
440180
2262
quand ils ont du mal à communiquer.
07:23
Technology built on understanding the streaming visual worlds
127
443323
4532
Une technologie basée sur la compréhension des univers visuels en flux continu,
07:27
used as technology for self-driving cars.
128
447879
3079
qui fait fonctionner les véhicules autonomes.
07:32
Technology built on understanding images and generating language,
129
452490
3413
Une technologique d'analyse d'images et de création de langages,
07:35
evolving into technology that helps people who are visually impaired
130
455927
4063
qui évolue en une technologie pour aider les troubles de la vue,
07:40
be better able to access the visual world.
131
460014
2800
afin de pouvoir mieux accéder au monde visuel.
07:42
And we also see how technology can lead to problems.
132
462838
3261
On voit aussi comment la technologie peut créer des problèmes.
07:46
We have technology today
133
466885
1428
On est maintenant
07:48
that analyzes physical characteristics we're born with --
134
468337
3835
capables d’analyser les caractéristiques physiques innées,
07:52
such as the color of our skin or the look of our face --
135
472196
3272
comme la couleur de notre peau ou l'apparence du visage,
07:55
in order to determine whether or not we might be criminals or terrorists.
136
475492
3804
pour déterminer nos probabilités de devenir un criminel ou un terroriste.
07:59
We have technology that crunches through our data,
137
479688
2905
On a des logiciels capables de traiter toutes les données
08:02
even data relating to our gender or our race,
138
482617
2896
même celles concernant notre genre ou notre couleur de peau,
08:05
in order to determine whether or not we might get a loan.
139
485537
2865
afin de déterminer si on peut ou non contracter un crédit.
08:09
All that we see now
140
489494
1579
Tout ce qu'on voit
08:11
is a snapshot in the evolution of artificial intelligence.
141
491097
3617
n'est qu'un aperçu de l'évolution de l'intelligence artificielle.
08:15
Because where we are right now,
142
495763
1778
Parce que nous sommes maintenant
08:17
is within a moment of that evolution.
143
497565
2238
à un stade précis de cette évolution.
08:20
That means that what we do now will affect what happens down the line
144
500690
3802
C'est-à-dire que ce qu'on fait maintenant aura des répercussions par la suite
08:24
and in the future.
145
504516
1200
et dans le futur.
08:26
If we want AI to evolve in a way that helps humans,
146
506063
3951
Si on veut que l'IA évolue pour aider l'humanité,
08:30
then we need to define the goals and strategies
147
510038
2801
on doit définir des objectifs et des stratégies
08:32
that enable that path now.
148
512863
1733
pour tracer aujourd'hui cette voie.
08:35
What I'd like to see is something that fits well with humans,
149
515680
3738
Je voudrais voir une IA qui cohabite avec nous, les humains,
08:39
with our culture and with the environment.
150
519442
2800
avec nos cultures et notre environnement.
08:43
Technology that aids and assists those of us with neurological conditions
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523435
4484
Une technologie qui vient en aide à ceux qui ont des problèmes neurologiques
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or other disabilities
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527943
1721
ou tout autre handicap
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in order to make life equally challenging for everyone.
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529688
3216
afin de garantir l'égalité des chances dans la vie pour tous.
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Technology that works
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Une technologie fonctionnant
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regardless of your demographics or the color of your skin.
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quel que soit votre statut démographique ou votre couleur de peau.
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And so today, what I focus on is the technology for tomorrow
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4742
Aujourd'hui, je me focalise donc sur la technologie de demain,
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and for 10 years from now.
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pour les dix ans à venir.
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AI can turn out in many different ways.
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L'IA peut devenir plein de choses différentes.
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But in this case,
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Mais dans ce cas,
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it isn't a self-driving car without any destination.
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ce ne sera pas un véhicule autonome sans destination.
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This is the car that we are driving.
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556884
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Ce sera une voiture qu'on pilote.
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We choose when to speed up and when to slow down.
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559953
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On choisira quand accélérer et quand ralentir.
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We choose if we need to make a turn.
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563572
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On décidera de faire un virage ou non.
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We choose what the AI of the future will be.
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566868
3000
On sélectionnera ce à quoi ressemblera l'IA dans le futur.
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There's a vast playing field
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Il y a beaucoup de choses
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of all the things that artificial intelligence can become.
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que l'intelligence artificielle peut devenir.
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It will become many things.
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Elle a un énorme potentiel.
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And it's up to us now,
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Et c'est à nous, aujourd'hui,
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in order to figure out what we need to put in place
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de trouver ce qu'on doit mettre en place
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to make sure the outcomes of artificial intelligence
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pour s'assurer que les effets de l'intelligence artificielle
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are the ones that will be better for all of us.
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3066
soient bénéfiques pour nous tous.
09:51
Thank you.
172
591456
1150
Merci.
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(Applause)
173
592630
2187
(Applaudissements)
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