La coévolution humaine-AI : un nouveau champ d’étude
Être un utilisateur d’internet en 2024 équivaut à être un hamster courant sur une roue. Le web moderne est majoritairement composé de services destinés aux consommateurs qui utilisent des algorithmes basés sur l’intelligence artificielle pour inciter les utilisateurs à rester connectés, pour le meilleur et pour le pire.
« En tant qu’utilisateur, vous faites des choix », explique Tina Eliassi-Rad, professeure d’informatique à l’Université Northeastern et membre clé de l’Institut des Sciences Réseau et de l’Institut pour l’IA Expérientielle de cette même université.
« Vous regardez certaines choses. Vous achetez certains produits. Vous produisez des données d’entraînement pour ces algorithmes d’IA, notamment les systèmes de recommandation – pensez à Amazon, Netflix ou Match.com. »
« Ces algorithmes d’IA vous font des suggestions, et ces suggestions influencent supposément vos choix, » ajoute-t-elle. « En agissant ainsi, vous produisez encore plus de données pour l’algorithme, et ainsi de suite. »
Essentiellement, le web est constitué d’une série de boucles de rétroaction entre les humains et l’intelligence artificielle, fortement corrélées à la manière dont les utilisateurs se comportent, explique Eliassi-Rad.
Elle fait partie de plusieurs chercheurs de Northeastern qui proposent un nouveau domaine d’étude qu’ils appellent la « Coévolution Humain-AI » afin de mieux comprendre et analyser ces boucles de rétroaction. Parmi les chercheurs associés à ce projet figurent également les professeurs Ricardo Baeza-Yates, Albert-László Barabási et Alessandro Vespignani.
Dans le cadre de cette recherche, l’équipe a analysé les algorithmes d’IA utilisés dans divers services, y compris les détaillants en ligne, les réseaux sociaux, les services de navigation ainsi que les générateurs de texte et d’image basés sur l’IA.
Les interactions humain-AI ne sont pas des échanges isolés, affirme Barabási.
« Elles forment un réseau complexe de boucles de rétroaction, » dit-il. « Chaque clic, chaque choix, chaque recommandation n’affecte pas seulement l’individu – cela a des répercussions sur l’ensemble du réseau, influençant le comportement des autres et façonnant l’évolution à la fois de la société humaine et des systèmes d’IA. »
« Comprendre cette dynamique à l’interface entre la science des réseaux et la recherche sur l’IA est essentiel si nous voulons utiliser ces systèmes pour le bénéfice de la société et non les laisser amplifier les conséquences inattendues », précise-t-il.
Baeza-Yates souligne également que ce projet ne vise pas à discuter de l’évolution biologique, mais plutôt de la manière dont le comportement humain et la société sont impactés par la technologie.
« Ce travail met en avant la nécessité urgente d’explorer comment les humains et les algorithmes d’IA s’influencent mutuellement, créant une boucle de rétroaction potentiellement infinie qui conduit à des résultats systématiques complexes et souvent inattendus », ajoute Vespignani.
Vespignani explique que le cadre de coévolution Humain-AI « place au centre l’interaction continue et dynamique entre les humains et les systèmes d’IA, où chacun influence l’évolution de l’autre. »
Il souligne que ces boucles de rétroaction ont « des implications sociales considérables », notamment en matière de façon dont elles façonnent l’opinion publique, influencent le comportement des consommateurs et redéfinissent même les normes sociales.
« En fournissant une approche structurée pour analyser ces complexités, ce cadre nous permet d’identifier systématiquement les risques potentiels, tels que la polarisation ou le biais, et de développer des stratégies pour concevoir des systèmes d’IA qui promeuvent l’équité, l’inclusivité et le bien-être sociétal, » conclut-il.
Bon à savoir
- La compréhension approfondie de la coévolution humain-AI peut aider à prévenir des effets indésirables des algorithmes sur la société.
- Les recherches dans ce domaine pourraient donner naissance à de nouvelles méthodes pour concevoir des systèmes d’IA plus éthiques et inclusifs.
- Cette étude est une collaboration entre plusieurs disciplines, notamment l’informatique, la psychologie et la sociologie, renforçant l’importance d’une approche multidisciplinaire.