La difficulté «d’être bon et bien» dans la vie, l’IA et au-delà | par le Dr Avinash Jhangiani | Jul, 2025

Alors que l’intelligence artificielle (IA) continue d’évoluer et de remodeler les industries à travers le monde, le débat sur ses implications éthiques et ses avantages économiques devient plus prononcée. La question qui se pose est: pouvons-nous équilibrer l’éthique de l’IA – des valeurs comme l’équité, la responsabilité, la transparence et l’inclusion – avec les puissantes incitations économiques qui stimulent l’innovation et le déploiement de l’IA?

Cette question ne concerne pas seulement le développement de l’IA. Il s’étend également à la gouvernance de l’IA, qui comprend des cadres pour garantir l’inclusion d’IA responsable, l’inclusion d’IA et un impact sociétal plus large. La tension entre faire bien (succès économique) et être bon (responsabilité morale) est au cœur de la lutte pour créer des systèmes d’IA qui sont à la fois rentables et bénéfiques pour la société. Mais d’où vient cette fracture, et comment pouvons-nous commencer à le combler?

Les racines de ce défi remontent à la façon dont nous sommes éduqués. Dès le plus jeune âge, on nous apprend à évaluer le développement moral – pour être honnête, gentil, empathique et éthique. Cette phase fondamentale de l’apprentissage se concentre sur l’importance d’être bon: apprendre à prendre des décisions éthiques et à vivre par des valeurs qui contribuent au bien-être des autres. Au fur et à mesure que nous progressons dans notre éducation, surtout lorsque nous atteignons l’enseignement supérieur ou entrons dans le marché du travail, l’attention se déplace. On nous apprend maintenant à bien faire – pour réussir dans un monde compétitif, gagner de la richesse, du statut et du pouvoir et d’obtenir des résultats mesurables. Le succès économique devient l’objectif ultime, tandis que les considérations éthiques prennent souvent un siège arrière.

On nous enseigne d’abord Qu’est-ce qui est bienpuis plus tard, ce qui est récompensé. Nous apprenons rarement à tenir les deux vérités à la fois.

Ce passage du bien à bien fait établit une fracture qui se déroule dans la façon dont nous abordons l’IA. D’une part, nous avons des aspirations morales – pour créer une IA inclusive, juste et responsable. D’un autre côté, nous avons des incitations économiques – la volonté d’innover, de maximiser les bénéfices et d’évoluer rapidement les technologies de l’IA. Dans de nombreux cas, ces deux forces semblent être en conflit direct, et trouver un moyen de les équilibrer n’est pas une tâche simple.

La gouvernance de l’IA, tout comme le développement de l’IA elle-même, est influencée par cette tension éthique-économique. Dans le cas de l’IA, les questions éthiques sont claires:

• Un système d’IA devrait-il hiérarchiser le profit sur l’équité ou l’efficacité sur l’inclusivité?
• Comment équilibrer la vitesse et l’échelle du déploiement de l’IA avec la nécessité de considérations éthiques, telles que la prévention du biais ou la transparence?
• Pouvons-nous créer un cadre de gouvernance d’IA responsable qui explique à la fois le bien social et la motivation de la compétitivité économique?

Ces questions illustrent le cœur du paradoxe de la gouvernance de l’IA. La réalité est que l’IA éthique – qui garantit l’équité, réduit les biais, protège la vie privée et favorise l’inclusion – nécessite souvent du temps, des efforts et des ressources qui peuvent ralentir le développement de l’IA ou augmenter les coûts. Pendant ce temps, les pressions économiques sur les entreprises et les gouvernements à déployer rapidement l’IA, à innover et à capturer des parts de marché poussent souvent ces préoccupations éthiques à la touche.

Par exemple, une entreprise peut se précipiter pour déployer un nouvel algorithme d’IA pour gagner un avantage concurrentiel, mais si elle n’a pas été entièrement testée pour les préjugés ou la transparence, il pourrait renforcer les inégalités nuisibles dans la société. De même, un gouvernement pourrait hiérarchiser la croissance économique par l’adoption de l’IA, mais ne parvient pas à adopter des réglementations solides qui traitent des dommages sociaux potentiels tels que les déplacements de l’emploi ou les violations de la vie privée.

La discussion dans le livre «Le prix de nos valeurs: les limites économiques de la vie morale» Peut être appliqué au discours actuel de l’IA en explorant comment les aspirations morales liées à l’IA – telles que l’équité, la responsabilité, la transparence et les droits de l’homme – rencontrent souvent des contraintes économiques, techniques et politiques. Entrons en profondeur avec ces paradoxes.

1. Équité vs efficacité économique: De nombreux systèmes d’IA, en particulier ceux utilisés dans l’embauche ou la justice pénale, visent à être juste et impartiaux. Cependant, assurer l’équité nécessite souvent une collecte de données supplémentaires, des ajustements algorithmiques et parfois des coûts opérationnels plus élevés. Alors que les préoccupations éthiques font pression pour l’équité, la réalité économique est que les organisations peuvent hiérarchiser les mesures de réduction des coûts, conduisant parfois à des compromis d’équité.

2. Transparence vs intérêts propriétaires: Les appels éthiques à la transparence dans les modèles d’IA, où les utilisateurs peuvent comprendre comment les décisions sont prises, se heurtent souvent aux intérêts commerciaux. De nombreuses entreprises d’IA considèrent que leurs algorithmes sont propriétaires, ce qui fait de la transparence une entreprise coûteuse qui pourrait entraver un avantage concurrentiel. Les entreprises peuvent hésiter à partager des informations détaillées sur leurs modèles, malgré les avantages éthiques de l’ouverture et de la responsabilité.

3. Responsabilité par rapport à l’efficacité de l’automatisation: Il y a un désir moral de tenir les systèmes d’IA responsables de leurs décisions, en particulier dans les secteurs critiques comme les soins de santé et la finance. Cependant, l’automatisation de ces processus pour être plus efficace conduit souvent à des systèmes opaques ou opares sans surveillance humaine claire. Le compromis ici implique le coût de la surveillance humaine, qui peut réduire l’efficacité opérationnelle et augmenter les erreurs.

4. Confidentialité des données vs bénéfice: Les considérations éthiques dans l’IA soulignent souvent l’importance de la confidentialité des données, mais les entreprises peuvent faire face à la pression pour exploiter les données personnelles à but lucratif, conduisant au dilemme éthique de l’équilibrage de la confidentialité des utilisateurs avec les avantages économiques de la prise de décision basée sur les données. Les organisations peuvent repousser les réglementations strictes sur la confidentialité des données en raison des coûts économiques perçus de la conformité.

Appliquer l’idée de compromis: Comme les auteurs du livre, nous pouvons affirmer que lors de la prise de décisions concernant l’IA, il est crucial de reconnaître ouvertement les compromis entre les valeurs éthiques et les réalités économiques. L’IA éthique ne peut pas exister dans le vide; Il doit confronter les coûts et les contraintes économiques auxquels il est confronté. Ce faisant, les entreprises et les sociétés peuvent naviguer ces compromis plus efficacement et créer des systèmes d’IA qui équilibrent les idéaux moraux avec des limites pratiques.

Les cadres d’IA éthiques pourraient donc avoir besoin d’inclure des mécanismes de reconnaissance et de lutte contre ces coûts, en veillant à ce que les systèmes d’IA adhèrent non seulement à des directives morales, mais le font de manière économiquement possible et alignée sur des objectifs sociétaux plus larges.

Le défi d’équilibrer l’éthique de l’IA et les intérêts économiques dans la gouvernance est en grande partie dû à la façon dont nous avons été conditionnés à penser à ces deux domaines. Le raisonnement moral est souvent considéré comme quelque chose d’extérieur aux objectifs économiques des affaires et de l’innovation. Les préoccupations éthiques sont fréquemment traitées comme secondaires aux pressions de la réussite financière et de l’avancement technologique. Cet état d’esprit, ancré sur des années d’éducation et d’expérience professionnelle, façonne la façon dont nous abordons la prise de décision, non seulement dans l’IA mais dans de nombreux aspects de la vie. Dans la gouvernance de l’IA, l’accent mis sur «bien faire» (maximiser les bénéfices, accélérer le déploiement technologique et stimuler la croissance du marché) prévient souvent la priorité sur le «bon» (prioriser l’impact sociétal à long terme, l’inclusivité et l’équité des systèmes d’IA). Le résultat est que nous considérons les préoccupations éthiques comme des obstacles au progrès plutôt que des composantes essentielles d’un avenir technologique durable et responsable.

Pour créer une approche plus équilibrée de la gouvernance de l’IA, nous devons intégrer les valeurs morales et les objectifs économiques dans le même cadre. S’appuyant sur les idées de Le prix de nos valeursnous pouvons comprendre que les décisions éthiques comportent des coûts économiques, mais ces coûts peuvent entraîner une plus grande valeur, une confiance et des avantages sociétaux à long terme. Voici comment nous pouvons évoluer vers un modèle de gouvernance d’IA intégré:

L’IA n’est pas seulement un défi technologique. C’est un miroir de nos systèmes de valeurs – et si ces systèmes sont divisés dès le début, nos technologies le seront aussi. La guérison de cette scission commence par la façon dont nous enseignons à la prochaine génération à penser, à ressentir et à construire.

Si nous pouvons intégrer la responsabilité morale à l’ambition économique au début de l’éducation et des cadres politiques, nous pouvons nous assurer que le développement de l’IA ne reflète pas simplement les gains économiques à court terme mais aussi les valeurs d’équité, d’inclusion et de justice auxquelles nous aspirons en tant que société.

Nous devons remodeler la façon dont nous éduquons la prochaine génération de leaders de l’IA. Au lieu de séparer les compétences techniques du raisonnement moral, nous devons apprendre aux étudiants à voir les deux comme interdépendants. Cela comprend l’éthique de mélange, l’intelligence émotionnelle et l’expertise technique dans les programmes d’IA. Les futurs dirigeants de l’IA doivent comprendre que le succès ne consiste pas seulement à obtenir des résultats mesurables, mais aussi à la façon dont ces résultats s’alignent sur les principes éthiques et contribuent au bien social plus large.

Les entreprises et les régulateurs de l’IA doivent adopter des cadres de gouvernance éthiques clairs qui garantissent le développement et le déploiement responsables de l’IA. La gouvernance éthique de l’IA n’est pas une simple case réglementaire mais un aspect central de la stratégie commerciale. En intégrant des pratiques éthiques dans les systèmes d’IA – des audits d’équité aux initiatives de transparence – les entreprises peuvent atteindre une innovation durable qui s’aligne à la fois sur les besoins sociétaux et les objectifs économiques.

Pour naviguer efficacement dans les complexités de la gouvernance de l’IA, nous avons besoin de collaboration entre des experts techniques, des éthiciens, des régulateurs et des parties prenantes de la communauté. Cette approche interdisciplinaire, ou pensée des systèmes, garantit que les systèmes d’IA sont non seulement efficaces et innovants, mais aussi inclusifs et équitables. Il garantit également que les implications sociales de l’IA sont entièrement comprises et traitées dans les cadres de gouvernance.

La gouvernance de l’IA doit redéfinir le succès en mesurant non seulement les résultats économiques, mais aussi la valeur sociale. Cela implique la création de mesures pour le succès de l’IA éthique qui incluent l’inclusivité, l’équité et la transparence aux côtés de mesures commerciales traditionnelles telles que les revenus et la part de marché. Une approche à long terme et axée sur la valeur de l’IA favorisera une plus grande confiance du public, une acceptation sociale et, finalement, une croissance durable.

Le fossé entre être bon et bien faire – entre la responsabilité éthique et la réussite économique – est une raison principale pour laquelle nous luttons pour équilibrer l’éthique de l’IA et les intérêts économiques dans la gouvernance. Pour combler ce fossé, nous devons adopter une approche holistique qui traite les considérations éthiques et les objectifs économiques comme des forces interdépendantes plutôt que opposées.

En intégrant les principes d’IA éthiques aux objectifs commerciaux, nous pouvons créer des cadres de gouvernance qui encouragent à la fois l’innovation et la responsabilité, le profit et l’équité. Cela garantira que les systèmes d’IA sont non seulement avancés technologiquement mais aussi socialement bénéfiques, équitables et alignés sur les valeurs humaines.

En fin de compte, la gouvernance de l’IA doit adopter l’idée que bien faire en étant bon est non seulement possible mais essentiel. En intégrant l’éthique dans la gouvernance de l’IA dès le début, nous pouvons créer un avenir où les technologies de l’IA fonctionnent pour tout le monde – de manière responsable, inclusivement et durable.

Donc, si l’IA reflète les valeurs que nous y organisons, que dit-elle de nous lorsque l’éthique devient facultative et que l’économie n’est pas négociable?

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