Connaître les biais et l'éthique

Découvrons pourquoi les biais sont un problème majeur pour la génération de contenu, et mesurons ensemble l'ampleur du problème et ses solutions. Si on étudie les biais, le premier qui apparaît, c'est le biais d'échantillonnage. Si je dois vous donner un exemple, ce serait de prendre notre intelligence artificielle et de l'entraîner par exemple sur toutes les maladies qui concernent les personnes âgées. Il faut savoir que cette intelligence sera très mauvaise pour parler des maladies qui concernent les bébés, parce qu'ils ont des caractéristiques très différentes. Le biais d'échantillonnage est donc un grand classique. Ensuite, on retrouve le biais de traitement de la langue naturelle. De la même façon, si on entraîne notre intelligence artificielle sur de l'anglais, elle fonctionnera beaucoup moins bien sur les autres langues comme le français, l'italien, l'espagnol, etc. Enfin, le biais de représentation. Encore une fois, si une minorité est sous-représentée, l'intelligence…