{"id":1157,"date":"2020-07-28T23:50:44","date_gmt":"2020-07-29T03:50:44","guid":{"rendered":"https:\/\/etiennefd.com\/cteniq\/?p=1157"},"modified":"2020-09-01T23:27:04","modified_gmt":"2020-09-02T03:27:04","slug":"rapport-de-lecture-faire-la-morale-aux-robots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/etiennefd.com\/cteniq\/rapport-de-lecture-faire-la-morale-aux-robots\/","title":{"rendered":"Rapport de lecture : Faire la morale aux robots"},"content":{"rendered":"

Il y a un avant et un apr\u00e8s dans le livre de Martin Gibert, Faire la morale au robots : Une introduction \u00e0 l’\u00e9thique des algorithmes<\/em><\/a>.<\/p>\n

Le point tournant, c’est un chapitre intitul\u00e9 \u00ab Isaac et Ursula \u00bb. Ce chapitre tranche avec le reste du livre \u2014 qui explique des principes de base en \u00e9thique et les appliques aux probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 l’intelligence artificielle \u2014 en faisant une analyse comparative de l’\u0153uvre de deux \u00e9crivains am\u00e9ricains de science-fiction, Isaac Asimov et Ursula K. Le Guin. Martin Gibert nous rappelle bien s\u00fbr les fameuses lois de la robotique<\/a> d’Asimov :<\/p>\n

    \n
  1. Un robot ne peut pas attaquer un \u00eatre humain ou laisser, en restant passif, un \u00eatre humain en danger<\/li>\n
  2. Un robot doit ob\u00e9ir aux ordres donn\u00e9s par un \u00eatre humain (sauf si cela contredit la loi 1)<\/li>\n
  3. Un robot doit prot\u00e9ger son existence (sauf si cela contredit l’une des lois 1 et 2)<\/li>\n<\/ol>\n

    … ainsi que la loi z\u00e9ro, qui stipule qu’un robot ne peut pas mettre (ou laisser) l’humanit\u00e9 en danger. Ces quatre lois sont sans doute la premi\u00e8re r\u00e9ponse jamais formul\u00e9e aux probl\u00e8mes \u00e9thiques pos\u00e9s par l’IA, mais elles sont en v\u00e9rit\u00e9 trop floues pour \u00eatre applicables, nous rappelle Martin Gibert. Elles ont surtout un int\u00e9r\u00eat historique.<\/p>\n

    De toute mani\u00e8re, l\u00e0 n’est pas le propos de son chapitre. Il s’agit plut\u00f4t d’un pr\u00e9texte pour contraster la pens\u00e9e d’Asimov \u2014 la science-fiction classique, pleine d’hommes blancs qui partent \u00e0 la conqu\u00eate de l’Univers \u2014 avec celle de Le Guin, qui a \u00e9crit une \u0153uvre tr\u00e8s diff\u00e9rente, pleine de personnages f\u00e9minins ou asexu\u00e9s, de pauvres, de domin\u00e9s. Tout ceci emm\u00e8ne Gibert \u00e0 nous parler d’un probl\u00e8me bien connu en IA : celui des pr\u00e9jug\u00e9s implicites. L’IA est programm\u00e9e par des gens; elle apprend \u00e0 partir de donn\u00e9es tir\u00e9es du monde r\u00e9el. Par d\u00e9faut, elle va donc reproduire les tendances qui influencent ses programmeurs et qui colorent les donn\u00e9es d’apprentissage.<\/p>\n

    Gibert nous illustre ceci d’une mani\u00e8re tr\u00e8s particuli\u00e8re : \u00e0 partir du chapitre suivant, intitul\u00e9 \u00ab M\u00e9ta\u00e9thique pour programmeuses \u00bb, il fait fi de la r\u00e8gle du masculin par d\u00e9faut en fran\u00e7ais, et met au f\u00e9minin tous les mots qui d\u00e9signent \u00e0 la fois les hommes et les femmes. On comprendra que la m\u00e9ta\u00e9thique dont il parle concerne \u00e0 la fois les programmeuses et les programmeurs.<\/p>\n

    Il m’a fallu quelques pages avant de m’habituer \u00e0 cette nouvelle r\u00e8gle. C’\u00e9tait une distraction, au d\u00e9but, et \u00e7a a un peu nuit \u00e0 ma lecture1<\/a><\/sup>\u00c7a me donnait aussi un peu l’impression d’\u00eatre une gimmick litt\u00e9raire visant \u00e0 convaincre Atelier 10 de publier l’essai. C’est claaaair que c’est le genre de chose qui tombe en plein dans leurs penchants id\u00e9ologiques!<\/span>. Mais apr\u00e8s, force \u00e9tait d’admettre que cette r\u00e8gle n’est pas plus arbitraire que celle qui prescrit de mettre le masculin par d\u00e9faut partout.<\/p>\n

    Et l’illustration du pr\u00e9jug\u00e9 implicite est faite. Soit la phrase suivante : \u00ab\u00a0D’apr\u00e8s un sondage effectu\u00e9 aupr\u00e8s de profs de philo am\u00e9ricaines, 26 % d’entres elles se d\u00e9clarent d\u00e9ontologistes; 24 %, utilitaristes ou cons\u00e9quentialistes; et 18 %, \u00e9thiciennes de la vertu.2<\/a><\/sup>page 70<\/span> \u00bb Il est clair que j’imagine ces profs de philo comme des femmes. Il me faut un effort conscient d\u00e9vier de cette tendance naturelle et me rappeler que le genre utilis\u00e9 dans la phrase ne refl\u00e8te pas celui des personnes d\u00e9sign\u00e9es. Mais qu’est-ce qui me dit que cette tendance naturelle n’est pas \u00e0 l’\u0153uvre chaque fois que je lis une phrase o\u00f9 le masculin l’emporte?<\/p>\n

    Il en va de m\u00eame pour l’IA. Ce qu’elle comprend du monde d\u00e9pend de ce qu’elle lit, voit et entend, et ce qu’elle voit, lit et entend d\u00e9pend des choix que nous faisons.<\/p>\n

    *<\/p>\n

    Pour le reste,\u00a0Faire la morale aux robots<\/em> est un petit livre efficace, en bonne partie parce qu’il est, justement, petit. Avec 93 pages, Martin Gibert ne perd pas (trop) de temps pour r\u00e9sumer les principaux concepts d’\u00e9thique en lien avec la programmation de l’IA.<\/p>\n

    Tout y passe. Les th\u00e9ories \u00e9thiques (comment d\u00e9termine-on ce qui est moralement bon?). La d\u00e9finition de l’intelligence. Les approches utilis\u00e9es pour cr\u00e9er des IA. La m\u00e9ta\u00e9thique3<\/a><\/sup>Qu’est-ce que la m\u00e9ta\u00e9thique? vous demandez-vous peut-\u00eatre. Il s’agit de l’\u00e9tude de l’\u00e9tude des questions morales! En gros, sans tenter de r\u00e9soudre des questions morales, on s’int\u00e9resse ici \u00e0 des questions comme \u00ab quelle est la meilleure fa\u00e7on de r\u00e9soudre des questions morales? \u00bb<\/span>. L’un des chapitres porte sur la superintelligence, et est essentiellement un r\u00e9sum\u00e9 des travaux de Bostrom (dont j’ai d\u00e9j\u00e0 parl\u00e9 ici<\/a>).<\/p>\n

    J’ai trouv\u00e9 sp\u00e9cialement int\u00e9ressant le tableau de la page 82, qui associe les trois principales th\u00e9ories \u00e9thiques aux trois principales approches de programmation.<\/p>\n

    Le d\u00e9ontologisme<\/strong> est l’approche \u00e9thique qui consiste \u00e0 d\u00e9finir ce qui est bon par des normes et des devoirs. On l’associe surtout au philosophe Immanuel Kant. Une IA programm\u00e9e selon le d\u00e9ontologisme serait un syst\u00e8me expert<\/strong>, c’est-\u00e0-dire un programme qui fonctionne selon un ensemble de r\u00e8gles pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9es. C’est la technique de base, et les premi\u00e8res tentatives de cr\u00e9ation d’IA, dans les ann\u00e9es 70, \u00e9taient des syst\u00e8mes experts. Les difficult\u00e9s, on l’imagine facilement, sont multiples : comment choisir les r\u00e8gles? Que faire en cas de dilemme entre deux r\u00e8gles contradictoires? Comment pr\u00e9voir des r\u00e8gles pour toutes les situations possibles?<\/p>\n

    La deuxi\u00e8me th\u00e9orie \u00e9thique est l’utilitarisme<\/strong> (qui est plus ou moins la m\u00eame chose que le cons\u00e9quentialisme). Pour un utilitariste, la meilleure action est celle qui entra\u00eene les meilleures cons\u00e9quences. On mesure les cons\u00e9quences selon leur capacit\u00e9 \u00e0 maximiser le bien-\u00eatre4<\/a><\/sup>qu’Atelier 10, avec son engagement en faveur des rectifications orthographiques, \u00e9crit bien\u00eatre<\/em>, chose avec laquelle je suis en d\u00e9saccord complet. C’est franchement laid.<\/span>. La technique algorithmique associ\u00e9e \u00e0 l’utilitarisme est celle de l’apprentissage par renforcement<\/strong>. Cette branche de l’apprentissage automatique (machine learning<\/em>) consiste \u00e0 donner un objectif \u00e0 l’IA et \u00e0 la r\u00e9compenser lorsqu’elle s’en approche, et la punir lorsqu’elle s’en \u00e9loigne. Avec le temps, l’IA apprend les bons comportements, c’est-\u00e0-dire ceux qui donnent les meilleures cons\u00e9quences. Les complications se trouvent du c\u00f4t\u00e9 de la mani\u00e8re de calculer le bien-\u00eatre, et les dilemmes qui surviennent in\u00e9vitablement, comme dans le cas du c\u00e9l\u00e8bre probl\u00e8me du tramway5<\/a><\/sup>je suppose que la plupart des gens en ont d\u00e9j\u00e0 entendu parler, mais en gros, imaginons un tramway qui s’en va tuer cinq personnes sur la voie; on peut activer un aiguillage pour qu’il tue une seule autre personne \u00e0 la place; faut-il activer l’aiguillage?<\/span>.<\/p>\n

    La troisi\u00e8me th\u00e9orie est l’\u00e9thique de la vertu<\/strong>. C’est un peu l’underdog des th\u00e9ories \u00e9thiques. Beaucoup de gens ont entendu parler du d\u00e9ontologisme et de l’utilitarisme dans leurs cours de philo du c\u00e9gep, mais l’\u00e9thique de la vertu passe souvent sous silence. C’est peut-\u00eatre parce qu’elle n’offre pas de r\u00e9ponses toutes faites : elle propose de regarder autour de soi, de d\u00e9terminer les gens les plus vertueux, et de les prendre pour mod\u00e8les. Une bonne action est celle que ferait une personne vertueuse6<\/a><\/sup>Qui prendre pour mod\u00e8le? Martin Gibert offre comme exemples J\u00e9sus, Greta Thunberg, Confucius, Ada Lovelace, Angela Davis, Gandhi, ainsi qu’Isaac Asimov et Ursula K. Le Guin.<\/span>. Le parall\u00e8le avec l’IA est assez \u00e9vident. On se trouve sur l’autre branche du machine learning<\/em>, \u00e0 savoir l’apprentissage supervis\u00e9<\/strong>. C’est la technique g\u00e9n\u00e9ralement vue comme la plus prometteuse. Elle consiste \u00e0 \u00ab nourrir \u00bb l’IA avec tout plein d’exemples de donn\u00e9es \u2014 des milliers d’images de chats, si vous voulez un programme qui reconna\u00eet ou cr\u00e9e des images de chats \u2014 et \u00e0 lui laisser apprendre sa t\u00e2che \u00e0 partir de ces exemples. On voit rapidement que la qualit\u00e9 et la moralit\u00e9 de l’IA va d\u00e9pendre de ce qu’on lui donne comme mod\u00e8les, tout comme le sera un adepte de l’\u00e9thique de la vertu. L’un des risques, naturellement, est celui des pr\u00e9jug\u00e9s implicites expliqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment.<\/p>\n

    Martin Gibert a un parti pris assum\u00e9 pour l’\u00e9thique de la vertu. Son dernier chapitre (r\u00e9dig\u00e9 au f\u00e9minin) propose de chercher dans la population les personnes les plus vertueuses7<\/a><\/sup>selon une approche collective, par exemple en demandant \u00e0 tout le monde de voter pour les gens qu’elles consid\u00e8rent les plus vertueux<\/span>, et des se servir d’elles comme exemples pour programmer les robots. L’approche est fort int\u00e9ressante; je ne l’avais pas rencontr\u00e9e avant. Je me demande si elle fonctionnerait vraiment bien en pratique. Gibert ne mentionne pas vraiment d’inconv\u00e9nients, sinon que les robots vertueux ne seraient pas parfaits; ils s’am\u00e9lioreraient plut\u00f4t avec le temps.<\/p>\n

    Je ne sais pas \u00e0 quel point cette r\u00e9ponse est la bonne, par rapport aux inqui\u00e9tudes li\u00e9es \u00e0 la superintelligence et au probl\u00e8me de l’alignement, notamment. Et la question est peut-\u00eatre en train de devenir pressante. Le mod\u00e8le GPT-3<\/a>, une IA g\u00e9n\u00e9ratrice de texte tr\u00e8s puissante qui est disponible en version beta depuis quelque semaines, nous montre \u00e0 quel point les choses vont vite. C’est sans doute une raison pour s’int\u00e9resser plus que jamais \u00e0 l’\u00e9thique des algorithmes.<\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Martin Gibert, Faire la morale au robots : Une introduction \u00e0 l’\u00e9thique des algorithmes<\/i>, Montr\u00e9al, Atelier 10, \u00ab Documents \u00bb, 16, 2020, 95 p.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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