L’intelligence artificielle ne sera pas une panacée pour traiter de l’Inde les grands défis de l’ (Fichier)
L’intelligence artificielle (IA) est élevé sur l’ordre du jour du gouvernement. Il y a quelques jours, le Premier Ministre Narendra Modi a inauguré le Wadhwani Institut pour l’Intelligence Artificielle, aurait l’Inde le premier institut de recherche axé sur l’IA des solutions pour le bien social. Dans la même semaine, Niti Aayog chef de la direction Amitabh Kant a fait valoir que l’IA pourrait éventuellement ajouter $957 milliards de dollars à l’économie et décrites de manières dans lesquelles l’IA pourrait changer les règles du jeu. Lors de son discours du budget, le Ministre des Finances, Arun Jaitley a annoncé que Niti Aayog seront le fer de lance d’un programme national sur l’IA; avec le quasi-doublement du Numérique en Inde du budget, le ministère a également annoncé la création de quatre comités de IA recherche. Une politique industrielle pour l’IA est également en préparation, prévu pour fournir des incitations aux entreprises pour la création d’un monde où la concurrence Indienne AI de l’industrie.
Les récits sur l’émergence de l’économie numérique, souffrent souvent d’un déterminisme technologique — en supposant que le mars de la transformation technologique a une logique interne, indépendant du choix social et capable de livraison automatique de changement social positif. Cependant, les trajectoires technologiques peuvent et doivent être guidés par des choix sociaux et alignés avec les objectifs sociétaux. PM Modi adresse de frapper toutes les bonnes notes, comme il l’a soutenu que ‘la route à suivre pour l’IA dépend et motivée par des intentions humaines.’ Soulignant la nécessité d’orienter l’AI technologies vers les solutions pour les pauvres, il a appelé les étudiants et les enseignants à identifier les “les grands défis de l’Inde” – “Faire de l’IA dans l’Inde et de l’Inde”.
Pour ce faire, sera sans aucun doute besoin d’importants investissements en R&D, de l’infrastructure numérique et de l’éducation et de la rééducation professionnelle. Mais, deux autres questions cruciales doivent être abordés de front: les données de la partialité et de l’accès à la technologie des gains.
Alors que les ordinateurs ont été imiter l’intelligence humaine depuis quelques décennies, une augmentation massive de la puissance de calcul et la quantité de données disponibles sont propices à un processus ” d’apprentissage de la machine.’ Au lieu de codage logiciel avec des instructions spécifiques pour accomplir une tâche, l’apprentissage de la machine implique la formation d’un algorithme sur de grandes quantités de données afin de permettre à l’auto-apprentissage; la mise au point et l’amélioration de ses résultats par le biais de multiples itérations de la même tâche. La qualité des ensembles de données utilisés pour former des machines est donc une préoccupation essentielle dans la construction de l’IA des applications.
Beaucoup de recherches récentes montre que les applications basées sur l’apprentissage automatique de refléter les clivages sociaux et les préjugés. Ce type d’erreur peut se produire si l’ensemble de données de l’algorithme est formé n’est pas représentatif de la réalité qu’il cherche à représenter. Si par exemple, un système est formé sur des photos de personnes qui sont à prédominance blanche, il sera plus difficile d’en reconnaissant les personnes non-blanches. C’est ce qui a conduit à une récente application Google pour baliser les noirs comme des gorilles.
Sinon, le biais peut également se produire si l’ensemble de données lui-même reflète discriminatoires existantes, ou des pratiques d’exclusion. Une étude récente menée par Unpropublica trouve par exemple que le logiciel qui a été utile pour évaluer le risque de récidive chez les criminels aux États-unis était deux fois plus susceptibles, à tort, le drapeau noir des défendeurs comme étant plus à risque de commettre de nouvelles infractions.
L’impact de ces données, le biais peut être gravement endommagé dans l’Inde, en particulier à un moment de la croissance de la fragmentation sociale. Il peut contribuer à l’enracinement des préjugés sociaux et les pratiques discriminatoires, tout en rendant à la fois invisible et omniprésent, les processus par lesquels se produisent les discriminations. Les femmes sont de 34 pour cent moins susceptibles de posséder un téléphone mobile que les hommes manifesté dans seulement 14% de femmes dans les régions rurales de l’Inde possèdent un téléphone mobile, alors que seulement 30% de l’Inde utilisateurs de l’internet sont des femmes.
La participation des femmes dans la population active, de l’ordre de 27%, est également à la baisse, et est l’un des plus faibles en Asie du Sud. Jeux de données utilisés pour l’apprentissage de la machine sont donc susceptibles d’avoir marqué le genre. Les mêmes observations sont susceptibles de s’appliquer à d’autres groupes marginalisés.
Accordées à l’2014 rapport, les Musulmans, les Dalits, et les tribus qui constituent 53% de l’ensemble des détenus en Inde; NCRB de données à partir de 2016 montre dans certains états, le pourcentage de Musulmans dans la population carcérale a été près de trois fois le pourcentage de Musulmans dans la population générale. Si l’IA des applications pour la loi et l’ordre sont construites sur ces données, il n’est pas improbable qu’il ne portera préjudice à l’égard de ces groupes. (Il est intéressant de remarquer que le récemment mis en national IA groupe de travail est composé de la plupart des Hindous, hommes, seulement deux femmes sont sur le groupe de travail, et pas les Musulmans ou les Chrétiens. Un récent article paru dans le New York Times a parlé de l’IA ‘white guy problème’; l’Inde souffrent d’un “Hindou Mâle de Biais”? )
Pourtant, l’amélioration de la qualité, ou de la diversité, des ensembles de données peuvent ne pas être en mesure de résoudre le problème. Le processus de l’apprentissage machine et de raisonnement impliquent un bourbier de fonctions mathématiques, les variables, et les permutations, dont la logique ne sont pas facilement identifiables ou prévisible. L’éblouissement de l’IA-permis des gains d’efficacité ne doit pas nous aveugler sur le fait que, bien que l’IA systèmes sont intégrés dans les principaux systèmes socio-économiques, de leur exactitude et de la logique de raisonnement ont pas été entièrement compris ou étudié.
L’autre grand défi découle de la distribution de IA technologie à led gains. Même si les estimations de IA contribution au PIB sont corrects, l’adoption de ces technologies est susceptible d’être dans des niches dans le secteur organisé. Ces industries sont susceptibles d’être le capital plutôt que le travail intensif, et donc peu susceptible de contribuer à grande échelle, la création d’emplois.
Dans le même temps, l’IA applications peuvent facilement remplacer faible à moyenne des emplois qualifiés dans le secteur organisé. Ce qui est déjà connu dans le secteur BPO – où l’appel de base et chat tâches sont désormais automatisés. Re-skilling sera important, mais il est peu probable que ceux qui perdent leur emploi sera également ceux qui sont en cours de re-qualifiés – le long de l’arc de l’évolution technologique et sociétale de l’adaptation est plus longue que celle de la vie des gens. La contractualisation du travail, déjà à la hausse, est susceptible d’augmenter davantage que les grandes entreprises préfèrent avoir une main-d’œuvre flexible pour s’adapter aux changements technologiques. Un glissement de l’emploi formel d’un contrat de travail peut impliquer une perte d’accès à des mécanismes de protection sociale, ainsi, de renforcer la précarité pour les travailleurs.
L’adoption de IA technologies est également peu probable à court et à moyen terme dans le secteur non structuré, qui engage plus de 80% de l’Inde à la force de travail. Le coût de développement et de déploiement d’applications de l’IA, en particulier en fonction du coût de la main d’œuvre, freinent l’adoption. En outre, la plupart des entreprises dans le secteur non structuré ont encore un accès limité à la base, des technologies plus anciennes – les deux tiers de la population active sont employés dans les entreprises sans électricité. L’éco-système de mises à niveau sera important mais progressives. Étant donné les coûts élevés de développement de l’IA en fonction des applications, la plupart des start-ups est rare de travailler en vue de la création de la pyramide des solutions.
L’accès à l’IA technologie à led gains est donc susceptible d’être fortement différenciées – quelques industries à forte croissance peut être prévu, mais ce n’entraînera pas nécessairement le bien-être de la main d’œuvre. Des études montrent que le travail part du revenu national, en particulier la routine de travail, n’a cessé de baisser dans les pays en développement.
Nous devons être clair que de nouvelles applications technologiques eux-mêmes ne vont pas à transformer ou à perturber cette tendance plutôt, sans une politique de pilotage, ces tendances seront exacerbées.
Les débats politiques autour de l’IA des applications en Inde besoin de prendre ces deux questions au sérieux. L’IA ne sera pas une panacée pour traiter de ” l’Inde des grands défis.” Les données de la partialité et de l’inégalité d’accès à la technologie des gains d’ancrer les conditions socio-économiques des fissures, en en faisant même technologiquement de liaison.
En plus du développement de l’IA des applications et la création d’une main-d’œuvre qualifiée, le gouvernement doit donner priorité à la recherche qui examine les complexes sociaux, éthiques et de gouvernance, les défis associés à la propagation de IA piloté par les technologies. Aveugle de l’optimisme technologique pourrait consacrer plutôt que de réduire le grand défi Indien de l’injustice et de la croissance.
Urvashi Aneja Directeur Fondateur du Tandem de la Recherche, Professeur de Relations Internationales à l’OP Jindal Global de l’Université, et Fellow Associé à Chatham House. Elle tweets @urvashi_aneja Cet article est basé sur Tandem de Recherche et des programmes en cours sur l’Avenir du Travail dans l’Inde et de l’IA pour Tous
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