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Les écarts de perception des risques, des avantages et de la valeur entre les experts et le public remettent en question l'IA socialement acceptée

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  • Haebom

Auteur

Philipp Brauner, Felix Glawe, Gian Luca Liehner, Luisa Vervier, Martina Ziefle

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Cette étude analyse l'écart de perception de l'IA entre le grand public (1 110 répondants) et les experts en IA (119 répondants) à travers 71 scénarios. Pour des scénarios couvrant un large éventail de domaines, notamment le développement durable, la santé, l'emploi, les inégalités sociales, l'art et la guerre, chaque groupe a évalué la probabilité, les risques, les avantages et la valeur globale de l'IA. Les résultats ont montré que les experts ont évalué le potentiel de l'IA comme étant plus élevé, les risques comme étant plus faibles, les avantages comme étant plus importants et une attitude plus positive que le grand public. De plus, les experts ont tendance à sous-estimer les risques par rapport aux non-experts. Cette étude illustre visuellement les points de convergence, tels que le diagnostic médical et l'utilisation criminelle, et les points de divergence, tels que les jugements juridiques et la prise de décision politique, soulignant l'importance de comprendre et de combler l'écart de perception entre les développeurs et le public afin d'aligner le développement de l'IA sur les priorités sociétales.

Takeaways, Limitations_

Takeaways:
En démontrant empiriquement l’écart de perception de l’IA entre les experts en IA et le grand public, nous fournissons une base pour développer une gouvernance de l’IA sensible à la valeur et des stratégies de renforcement de la confiance.
Nous présentons différentes perspectives sur l’impact social de l’IA et suggérons des orientations d’intervention politique pour parvenir à un consensus social.
Il souligne l’importance des stratégies de communication pour répondre aux préoccupations du public et instaurer la confiance lors du développement et de la mise en œuvre de l’IA.
Cela souligne la nécessité de déployer des efforts pour combler le fossé entre le développement de la technologie de l’IA et l’acceptation sociale.
Limitations:
La représentativité des participants à l’étude doit être revue (éventuellement biaisée en faveur de certaines régions, groupes d’âge, etc.).
Les critères de sélection et les détails spécifiques des 71 scénarios n’ont pas été précisés, la généralisation peut donc être limitée.
Les causes de ces différences de perception manquent d'analyse approfondie. Au-delà de ces simples différences de perception, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour comprendre les facteurs sociaux et culturels sous-jacents.
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