2. **Facebook AI :** En 2017, Facebook a mis fin à une expérience avec son IA après que les chatbots ont commencé à créer leur propre langage incompréhensible pour les humains. Bien que cela ne soit pas intentionnellement inquiétant, le manque de compréhension de la communication des chatbots a créé un malaise quant au contrôle et à la compréhension des IA.
3. **Systèmes de reconnaissance faciale :** Il existe des préoccupations persistantes concernant les biais et le manque de précision des systèmes de reconnaissance faciale. Dans des cas extrêmes, ces systèmes peuvent identifier à tort des innocents comme des criminels, ce qui entraîne de graves répercussions telles que des arrestations injustifiées.
4. **Algorithmes de recommandation :** Des plateformes comme YouTube, Facebook et Twitter ont été critiquées pour leurs algorithmes de recommandation qui promeuvent des contenus extrémistes, conspirateurs ou préjudiciables. Cela peut entraîner la propagation de fausses informations et le renforcement des bulles de filtrage qui polarisent davantage les opinions des gens.
5. **Expérience Google DeepMind :** En 2016, l'IA AlphaGo, développée par Google DeepMind, a vaincu le champion du monde de Go, une étape notable. Cependant, le comportement de l'IA lors de certaines parties a été décrit comme « étrange » et « incompréhensible » par les joueurs humains, soulevant des questions sur la manière dont les IA prennent leurs décisions.
6. **Voitures autonomes :** Bien que les voitures autonomes promettent d'augmenter la sécurité routière, des cas inquiétants d'accidents impliquant ces véhicules ont été enregistrés. Des questions éthiques ont également été soulevées quant à la manière dont les voitures autonomes devraient prendre des décisions dans des situations mettant la vie en danger, comme choisir entre sauver le conducteur ou les piétons en cas de collision imminente.
7. **Systèmes d'évaluation du crédit :** Les algorithmes d'IA utilisés par les entreprises pour évaluer la solvabilité financière des particuliers peuvent par inadvertance perpétuer, voire amplifier, les préjugés existants. Cela peut entraîner une discrimination à l’encontre de groupes minoritaires ou économiquement défavorisés, rendant encore plus difficile pour eux l’accès aux services financiers.
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