- La recherche montre que les groupes marginalisés sont particulièrement susceptibles de perdre leur emploi ou d’être déplacés en raison de l’automatisation.
- Nous devons aborder la question fondamentale de l’éducation et du perfectionnement en IA pour ces groupes sous-représentés.
- Les acteurs des secteurs public et privé peuvent collaborer pour assurer un avenir équitable pour tous.
Le développement récent de l’intelligence artificielle générative (IA) a entraîné une augmentation de l’adoption de l’IA dans un large éventail d’industries, des soins de santé au marketing. Mais avec cela, il existe de nombreuses preuves du préjudice discriminatoire que les outils d’IA peuvent causer à des groupes déjà marginalisés à travers préjugés inconscients dans les algorithmes et le manque de représentation dans les ensembles de données. L’IA a également des impacts potentiels variés sur les emplois et la main-d’œuvre, les groupes marginalisés étant plus susceptibles de perdre leur emploi ou d’être déplacés en raison de l’automatisation.
Le Forum économique mondial indique que 44 % des compétences de base des travailleurs devraient changer au cours des cinq prochaines années parallèlement à l’augmentation des tâches accomplies par les machines. Avec l’IA générative, recherche récente réalisée par OpenAI a conclu qu’environ 80 % de la main-d’œuvre américaine aurait une part de travail affectée par les GPT (Generative Pre-trained Transformer – un modèle de langage capable de produire un texte de type humain) et environ 19 % des travailleurs auraient une part importante de leur travail affecté.
La recherche indique également que l’impact de l’IA sur les emplois et le travail est plus susceptible d’avoir des conséquences négatives pour les femmes, les groupes racialisés, autochtones et à faible revenu. Eric Brynjolfsson, directeur du Stanford Digital Economy Lab, a noté que alors que l’automatisation par l’IA peut augmenter la productivité et la richesse, les avantages vont de manière disproportionnée à ceux qui disposent de ressources qui ne sont pas facilement remplacées par la technologie – c’est-à-dire des actifs, des talents ou des compétences uniques. Une spirale de marginalisation croissante peut se produire dans les communautés déjà défavorisées en raison de leur faible niveau d’alphabétisation en matière d’IA.
L’IA éthique signifie également une éducation et une formation à l’IA inclusives et prêtes pour l’avenir
Il existe plusieurs facteurs à la confluence du bien-être et de la marginalité, dont l’éducation et la connaissance sont des conditions préalables essentielles pour un meilleur accès à l’emploi et aux opportunités d’affaires.
Avec le nombre croissant de tâches automatisées et augmentées par l’IA, les opportunités d’emploi et d’affaires évoluent inévitablement et font de la capacité à utiliser les technologies de l’IA une qualification essentielle. Cependant, le système actuel d’éducation et de formation est inadéquat pour préparer tout le monde à ce voyage transformationnel.
Les groupes disposant de moins de ressources sont susceptibles d’être directement ou indirectement exclus et marginalisés. Par exemple, les enfants des communautés marginalisées ont un accès plus limité aux technologies de pointe et aux opportunités d’éducation à l’IA. Lorsque leurs pairs les plus aisés ont des iPads et des ordinateurs portables, commencent à coder des jeux et se familiarisent avec les bases de l’IA, ils n’ont généralement pas ce degré d’exposition aux dernières technologies et programmes.
Par conséquent, l’utilisation éthique de l’IA comprend non seulement la compréhension des implications sociales de l’IA et l’exploitation de l’utilisation équitable des données, mais implique également des opportunités d’éducation et de formation qui sont accessibles, justes et diversifiés. Parallèlement aux progrès rapides de l’IA, les systèmes éducatifs doivent suivre le rythme de cette transformation pour garantir des programmes d’études prêts pour l’avenir et inclusifs.
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L’utilisation éthique de l’IA comprend non seulement la compréhension des implications sociales de l’IA et l’exploitation de l’utilisation équitable des données, mais implique également des opportunités d’éducation et de formation qui sont accessibles, justes et diversifiés. ”
L’éducation et la formation accessibles au public doivent être à l’ordre du jour national de l’IA
Alors que les stratégies nationales d’IA comportent une section sur requalification et préparation de la main-d’œuvre, ils doivent mettre l’accent sur les systèmes d’éducation publique. L’amélioration de la littératie publique en matière d’IA doit être soulignée, avec un financement dédié à améliorer le système d’éducation publique et le perfectionnement des enseignants des écoles publiques.
Les autorités éducatives devraient travailler avec les écoles, les enseignants et les communautés pour créer des directives pratiques et des plans concrets pour intégrer les bases de l’IA et la littératie numérique dans les programmes de base. Il est également avantageux d’introduire les bases de l’IA, de la littératie numérique, de la pensée critique et de l’innovation aux élèves dès le début de leur éducationcomme lors de leurs études secondaires, voire primaires.
Quelques exemples de la façon dont l’éducation à l’IA peut être intégrée dans les parcours éducatifs :
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Comment le Forum économique mondial assure-t-il le développement éthique de l’intelligence artificielle ?
Le Forum économique mondial Centre pour la quatrième révolution industrielle rassemble des parties prenantes mondiales pour accélérer l’adoption d’une IA transparente et inclusive, afin que la technologie puisse être déployée de manière sûre, éthique et responsable.
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Importance des expériences éducatives inclusives
Pour parvenir à une IA équitable et inclusive, il est essentiel que tous ceux qui interagissent avec cette technologie comprendre et collaborer efficacement avec ce et être conscient des opportunités et des risques posés par son utilisation. Quelle que soit la filière éducative empruntée par les apprenants, une expérience d’apprentissage inclusive et adaptée est essentielle pour améliorer l’assimilation des connaissances et prévenir les abandons. Cela inclut des considérations dans le contexte de l’éducation à l’IA et de la diffusion du contenu. Par exemple:
- Les expériences doivent être conçues pour garantir l’accessibilité à la formation pour ceux qui font face à des obstacles à l’éducation formelle, tels que les personnes handicapées, les personnes peu alphabétisées et les personnes âgées.
- Les gouvernements et les institutions devraient reconnaître les obstacles en matière de ressources à l’éducation à l’IA parmi les groupes défavorisés, tels que les ordinateurs et l’accès à Internet, le soutien à la garde d’enfants et le soutien financier.
- Il est important de comprendre les différences dans les milieux sociaux et culturels des apprenants, d’inclure diverses perspectives dans le contenu et d’utiliser des exemples et des études de cas auxquels ils peuvent s’identifier. Une façon d’aborder ce problème consiste à utiliser des exemples, des études de cas et des idées qui reflètent une gamme d’expériences et de perspectives sur le sexe, la race, la culture, l’ethnicité, l’orientation sexuelle, la religion et l’âge, entre autres.
Alors que nous espérons un avenir plus riche et plus productif avec l’IA, il reste encore un long chemin à parcourir avant que chacun ne soit doté de connaissances et de compétences suffisantes pour en récolter les bénéfices. À mesure que l’IA se développe, il est temps d’agir sur des systèmes éducatifs inclusifs et prêts pour l’avenir qui ouvrent la voie à un avenir plus équitable.
