Recherche IA nationale : enjeux et recommandations aux États-Unis
Analyse détaillée des recommandations de Hugging Face pour la recherche IA aux US, inclusion et sécurité en ligne de mire.
En juin 2022, Hugging Face a soumis des recommandations à la Maison Blanche et à la National Science Foundation pour l’élaboration d’une feuille de route sur la recherche visant à implémenter les résultats du rapport intermédiaire de la National AI Research Resource (NAIRR). Cette initiative est cruciale pour la démocratisation de l’IA et plaide notamment pour l’inclusion de voix techniques et éthiques solides.
Renforcer le Conseil d’Experts Techniques et Éthiques
Les recommandations de Hugging Face insistent sur l’importance d’intégrer des experts ayant un palmarès d’innovations éthiques. Par exemple, Dr. Margaret Mitchell, un poids lourd dans ce domaine qui officie comme Chief Ethics Scientist chez Hugging Face, est évoquée comme modèle d’external advisor. Cela garantirait que les systèmes d’IA soient conçus pour être techniquement solides sans compromettre l’éthique ou accroître les biais nuisibles.
Standardiser la Documentation des Modèles et Données
La standardisation des documents et données, par le biais de templates comme les Model Cards, permettra une accessibilité accrue des systèmes IA pour divers publics. Cette uniformisation vise à rendre la documentation compréhensible, facilitant ainsi la participation d’un large éventail de contributeurs non techniques.
Accessibilité de l’IA Pour Tous les Experts
Afin d’élargir l’accès à l’IA, NAIRR devrait déployer des ressources éducatives et des outils low-code ou no-code, rendant possible des tâches complexes comme l’entraînement d’un modèle IA même pour les non-techniciens. AutoTrain de Hugging Face offre déjà cette approche inclusive qui devrait être renforcée.
Hugging Face recommande des mesures pour démocratiser et sécuriser la recherche IA, en incluant experts diversifiés et en établissant des standards clairs pour les modèles et données.
Surveiller et Réguler l’Usage Open-Source
La protection contre les utilisations malveillantes passe par la définition claire de concepts tels que le ‘harm’, incluant biais et désinformation. Des licences AI responsables doivent être mises en place pour prévenir les abus. Cette recommandation est primordiale pour éviter les dérives dans une infrastructure open-source.
Favoriser la Diversité à Travers des Ressources Multilingues
Garantir que les outils IA soient accessibles aux diverses disciplines et langues est essentiel. Cela inclut l’offre de ressources IA dans les langues les plus parlées aux États-Unis, prenant exemple sur le BigScience Research Workshop, qui rassemble des chercheurs de plus de 60 pays autour d’un modèle open-source multilingue puissant.
« Empower diverse researcher perspectives via accessible tooling and resources. »
Hugging Face Response
Les contributions de Hugging Face montrent une voie claire vers un modèle de recherche en IA bien plus inclusif et sécurisé. Rester en arrière sur ces recommandations serait une opportunité manquée pour les États-Unis de mener l’innovation éthique et ouverte en IA.