Des milliers d'employés analysent vos données - et ont accès de votre caméra à votre microphone
L’intelligence artificielle (Artificial Intelligence) est une technologie créée par l’homme, capable de faire des hypothèses et de prendre des mesures de manière autonome pour faciliter toutes ces activités pour vous.
Parmi les tâches concernées, on trouve par exemple la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, la traduction entre langues (naturelles) et d’autres associations d’entrées.
Les différents domaines de la recherche en IA sont axés sur des objectifs spécifiques et l’utilisation d’outils particuliers. Parmi les objectifs traditionnels de la recherche en IA figurent le raisonnement logique, la représentation des connaissances, la planification, l’apprentissage, le traitement du langage naturel, la perception et la capacité de déplacer et de manipuler des objets.
L’intelligence générale (la capacité de résoudre n’importe quel problème) fait partie des objectifs à long terme de ce domaine.
Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs en IA ont adapté et intégré un large éventail de techniques de résolution de problèmes – notamment la recherche et l’optimisation mathématique, la logique formelle, les réseaux de neurones artificiels et des méthodes basées sur des statistiques, des probabilités et l’économie. L’IA s’appuie également sur l’informatique, la psychologie, la linguistique, la philosophie et de nombreux autres domaines.
L'IA en tant que technologie est encore en développement,
mais est déjà utilisée dans de nombreuses activités humaines.
Oui, vos données sont partagées avec des milliers d'employés d'entreprises comme Appen.
La demande insatiable a créé un besoin énorme de main-d’œuvre bon marché pour taguer manuellement des vidéos, trier des photos et transcrire des données audio.
La valeur marchande de cette “travail fantôme”, comme l’ont appelée l’anthropologue Mary Gray et le spécialiste en sciences sociales informatiques Siddharth Suri, devrait atteindre 13,7 milliards de dollars d’ici 2030.
Les fabricants automobiles allemands comme Volkswagen et BMW, craignant que des entreprises comme Tesla et Uber ne détruisent leur activité, ont fait ce que font les entreprises établies face à de nouveaux concurrents : ils ont signé des chèques en blanc pour rester compétitifs.
Comme tous les modèles d’IA basés sur le deep learning, les voitures autonomes ont besoin de millions voire de milliards d’exemples pour apprendre à “voir”.
Ces exemples prennent la forme de vidéos de plusieurs heures : chaque image est minutieusement annotée pour identifier les marquages au sol, les véhicules, les piétons, les arbres et les poubelles que la voiture peut suivre ou éviter. Mais contrairement aux modèles d’IA qui peuvent catégoriser des vêtements ou recommander des articles de presse, les voitures autonomes doivent atteindre un niveau de précision extrême dans l’étiquetage. Une seule image mal étiquetée peut faire la différence entre la vie et la mort.
Par exemple sur Appen.
Appen est une entreprise spécialisée dans l’analyse et la catégorisation des informations provenant des images de millions de maisons avec Roombas. Ils ont des clients comme Roomba, l’entreprise de robots nettoyeurs.
Roomba enregistre les images de chaque client et de leur domicile.
1. Un navigateur affiche une file d'attente en cours de tâches.
Chacun affiche un titre et un ID client anonymisé ainsi que le nombre d’unités en lesquelles il est divisé, et combien elles peuvent rapporter – généralement des centimes par unité.
Les tâches sont variées, allant de l’étiquetage d’images à la modération de contenu, en passant par la catégorisation de produits (par exemple, déterminer si un objet sur une photo relève de la catégorie “bijoux”, “vêtements” ou “sacs”).
2. Pour demander une tâche, il suffit de cliquer dessus, et le système présente les instructions du client. Parfois elles sont claires, parfois non. Parfois, il n'y en a même pas.
Une des travailleuses dit qu’une de ses tâches s’est avérée impossible :
Son écran se remplit d’une image satellite d’une zone fortement boisée.
Il n’y a pas d’instructions – juste un bouton “Arbre” et “pas d’arbres”, et un curseur suggérant qu’elle devrait délimiter les parties correspondantes de l’image.
Peu importe la méthode qu’elle essaie, sa réponse est rejetée à chaque fois. Elle est convaincue que le client souhaite que chaque arbre – probablement des milliers – soit esquissé individuellement.
3. Une fois la tâche terminée, le gain est affiché en pennies dans le coin supérieur droit.
Cette industrie était initialement remplie de main-d’œuvre bon marché provenant des Philippines, du Kenya et du Venezuela.
Ces entreprises s’accordent bien entre elles car elles ont une longue histoire de sous-traitance, une population qui parle parfaitement anglais, et – ce qui est particulièrement important – de faibles salaires.
En 2018, environ 200 000 Vénézuéliens étaient inscrits sur Hive Micro et Spare5, une autre entreprise d’étiquetage de données pour l’IA, représentant 75 % de leurs effectifs respectifs.
Leurs tâches sont simples, mais nécessitent de la patience et du temps, et ils y prennent plaisir. Certains de ces travailleurs partagent des images de leur travail sur les réseaux sociaux. L'un des indices les plus célèbres était la photo d'une femme aux toilettes, partagée par un travailleur sur Internet.
L’image a été prise par iRobot et est disponible dans la recherche Google
En résumé, l’intelligence artificielle (IA) est une technologie puissante qui a le potentiel de transformer notre vie et notre travail. Les systèmes d’IA peuvent effectuer une variété de tâches, allant de la reconnaissance vocale et de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel et à la perception. Cependant, pour créer ces systèmes, les chercheurs en IA ont besoin de vastes quantités de données étiquetées, souvent fournies par des entreprises spécialisées dans les services d’annotation de données.
Ces entreprises comptent sur une main-d’œuvre mondiale de travailleurs bon marché, principalement dans les pays en développement, pour annoter manuellement des vidéos, trier des photos et transcrire de l’audio. Bien que ce travail puisse être ardu et mal payé, il constitue un élément essentiel de la chaîne d’approvisionnement du secteur de l’IA. L’essor des services d’annotation de données IA a créé de nouveaux défis en matière de confidentialité, de sécurité et de droits des travailleurs, qui doivent être abordés.
En conclusion
L’IA peut présenter plusieurs risques pour la confidentialité numérique. Un risque significatif est que les algorithmes d’IA peuvent traiter une grande quantité de données personnelles pour en tirer des conclusions et des prédictions concernant les individus, même sans leur consentement exprès ou sans qu’ils en soient informés. Par exemple, un système d’IA pourrait utiliser les données des recherches en ligne, des activités sur les réseaux sociaux ou de l’historique d’achats d’une personne pour faire des hypothèses sur ses préférences, son comportement ou même son état de santé.
Un autre risque est que les systèmes d’IA peuvent être vulnérables aux violations de sécurité, ce qui pourrait conduire au vol ou à la divulgation d’informations personnelles sensibles. Alors que l’IA devient de plus en plus présente dans divers secteurs tels que la santé, la finance et le gouvernement, le potentiel de fuites de données et d’abus d’informations personnelles augmente.
De plus, les systèmes d’IA peuvent maintenir et amplifier les préjugés et la discrimination existants, notamment s’ils sont formés sur des ensembles de données biaisés ou conçus avec des algorithmes biaisés. Cela peut mener à un traitement inéquitable ou à l’exclusion de certains groupes de personnes, ce qui peut avoir des conséquences sociales et économiques graves.
Enfin, l’utilisation de l’IA dans la surveillance et le suivi peut également soulever des préoccupations concernant les atteintes à la vie privée, en particulier dans les régimes autoritaires où les gouvernements peuvent utiliser l’IA pour surveiller et réprimer la dissidence.
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