Le déficit d’explicabilité des techniques d’apprentissage machine (AM) pose des problèmes opérationnels, juridiques et éthiques. Un des principaux objectifs de notre projet est de fournir des explications éthiques des sorties générées par une application fondée sur de l’AM, considérée comme une boîte noire. La première étape de ce projet, présentée dans cet article, consiste à montrer que la validation de ces boîtes noires diffère épistémologiquement de celle mise en place dans le cadre d’une modélisation mathématique et causale d’un phénomène physique. (...) La différence majeure est qu’une méthode d’AM ne prétend pas représenter une causalité entre les paramètres d’entrées, qui peuvent être de plus de haute dimensionnalité, et ceux de sortie. Nous montrons dans cet article l’intérêt de mettre en œuvre les distinctions épistémologiques entre les différentes fonctions épistémiques d’un modèle, d’une part, et entre la fonction épistémique et l’usage d’un modèle, d’autre part. Enfin, la dernière partie de cet article présente nos travaux en cours sur l’évaluation d’une explication, qui peut être plus persuasive qu’informative, ce qui peut ainsi causer des problèmes d’ordre éthique. (shrink)

Le déficit d’explicabilité des techniques d’apprentissage machine (AM) pose des problèmes opérationnels, juridiques et éthiques. Un des principaux objectifs de notre projet est de fournir des explications éthiques des sorties générées par une application fondée sur de l’AM, considérée comme une boîte noire. La première étape de ce projet, présentée dans cet article, consiste à montrer que la validation de ces boîtes noires diffère épistémologiquement de celle mise en place dans le cadre d’une modélisation mathéma- tique et causale d’un phénomène (...) physique. La différence majeure est qu’une méthode d’AM ne prétend pas représenter une causalité entre les paramètres d’entrées et ceux de sortie. Après avoir proposé une clarification et une adaptation des notions d’inter- prétabilité et d’explicabilité telles qu’on les rencontre dans la littérature déjà abondante sur le sujet, nous montrons dans cet article l’intérêt de mettre en œuvre les distinctions épistémologiques entre les différentes fonctions épistémiques d’un modèle, d’une part, et entre la fonction épistémique et l’usage d’un modèle, d’autre part. Enfin, la dernière partie de cet article présente nos travaux en cours sur l’évaluation d’une explication, qui peut être plus persuasive qu’informative, ce qui peut ainsi causer des problèmes d’ordre éthique. (shrink)

Inteligența artificială a progresat până la punctul în care este o componentă esențială în aproape toate sectoarele economiei moderne actuale, cu un impact semnificativ asupra vieții noastre private, sociale și politice. Ea a fost întemeiată pe presupunerea că inteligența umană poate fi descrisă atât de precis încât să poată fi făcută o mașină să o simuleze. Acest lucru ridică argumente filozofice despre minte și etica creării de ființe artificiale înzestrate cu inteligență asemănătoare omului. Inteligența artificială sunt o sursă a unui (...) set complet nou de probleme de explicabilitate, responsabilitate și încredere. (shrink)