Dilemmes éthiques de l'IA avec des exemples de la vie réelle
Bien que l'intelligence artificielle transforme le fonctionnement des entreprises, des préoccupations existent quant à son influence sur nos vies. Il ne s'agit pas seulement d'un problème académique ou sociétal, mais d'un risque de réputation pour les entreprises ; aucune entreprise ne souhaite être minée par des scandales liés aux données ou à l'éthique de l'IA qui nuisent à sa réputation.
Explorez des aperçus sur les questions éthiques soulevées par l'utilisation de l'IA, des exemples de mauvais usage et les principes clés pour atténuer ces problèmes.
Biais algorithmique
Les algorithmes et les données d'entraînement peuvent contenir des biais, tout comme les humains, car ce sont ces derniers qui les génèrent. Ces biais empêchent les systèmes d'IA de prendre des décisions équitables. Nous rencontrons des biais dans les systèmes d'IA pour deux raisons :
- Les développeurs peuvent programmer des systèmes d'IA biaisés sans même s'en rendre compte
- Les données historiques utilisées pour entraîner les algorithmes d'IA peuvent ne pas être suffisantes pour représenter avec précision l'ensemble de la population.
Exemple de la vie réelle :
Les grands modèles de langage (LLM) sont de plus en plus utilisés sur les lieux de travail pour améliorer l'efficacité et l'équité, mais ils peuvent également reproduire ou amplifier les biais sociaux. L'étude Silicon Ceiling examine l'impact des LLM sur le recrutement en auditant les biais raciaux et de genre dans le GPT-3.5 de OpenAI, en s'appuyant sur des méthodes traditionnelles d'audit de CV.
Les chercheurs mènent deux études utilisant des noms associés à différentes races et genres : évaluation de CV et génération de CV. Dans l'étude 1, GPT attribue des scores à des CV avec des noms variés dans plusieurs professions et selon des critères d'évaluation, révélant des biais basés sur les stéréotypes. Dans l'étude 2, GPT génère des CV fictifs, montrant des différences systématiques : les CV des femmes reflètent moins d'expérience, tandis que les CV asiatiques et hispaniques incluent des marqueurs d'immigration.
Ces résultats s'ajoutent aux preuves de biais dans les LLM, en particulier dans les contextes de recrutement.1
Pour construire une IA responsable et éthique, il est nécessaire d'éliminer les biais dans les systèmes d'IA. Pourtant, seulement 47 % des organisations testent les biais dans les données, les modèles et l'utilisation humaine des algorithmes.2
Bien qu'il soit presque impossible d'éliminer tous les biais dans les systèmes d'IA, étant donné les nombreux biais humains existants et la découverte continue de nouveaux, les minimiser peut être un objectif pour une entreprise.
Choses autonomes
Les choses autonomes (AuT) sont des dispositifs et des machines qui effectuent des tâches spécifiques sans intervention humaine. Ces machines incluent les voitures autonomes, les drones et la robotique. Puisque l'éthique des robots est un sujet vaste, nous nous concentrons sur les problèmes non éthiques découlant de l'utilisation de véhicules autonomes et de drones.
Voitures autonomes
Le marché des véhicules autonomes était évalué à 54 milliards de dollars en 2019 et devrait atteindre 557 milliards de dollars d'ici 2026.3 Malgré sa valeur croissante, les véhicules autonomes posent divers risques aux lignes directrices éthiques de l'IA. La responsabilité et la redevabilité des véhicules autonomes font toujours l'objet de débats.
Exemple de la vie réelle :
Par exemple, en 2018, une voiture autonome Uber a percuté un piéton qui est décédé plus tard à l'hôpital.4 L'accident a été enregistré comme la première mort impliquant une voiture autonome.
Après l'enquête du département de police de l'Arizona et du Conseil national de la sécurité des transports des États-Unis (NTSB), les procureurs ont décidé que l'entreprise n'était pas pénalement responsable de la mort du piéton. Cela est dû au fait que le conducteur de sécurité était distrait par son téléphone portable, et les rapports de police qualifient l'accident de « complètement évitable ».
Armes autonomes létales (LAWs)
Les LAWs (Armes autonomes létales) sont des armes alimentées par l'IA capables d'identifier et d'engager des cibles par elles-mêmes sur la base de règles programmées. De tels systèmes existent depuis des décennies, en particulier dans les applications défensives comme les mines, la défense antimissile, les systèmes de sentinelle et les munitions loitering.
Les plateformes plus récentes incluent des véhicules terrestres et maritimes dotés de capacités autonomes, principalement pour la reconnaissance mais parfois avec des fonctions offensives.
Exemple de la vie réelle :
Dans le conflit Ukraine-Russie, les armes autonomes sont principalement utilisées via des drones compatibles avec l'IA et des munitions loitering plutôt que des systèmes entièrement indépendants.
La Russie utilise des munitions loitering, qui peuvent rechercher et frapper autonomement des cibles militaires prédéfinies avec un contrôle humain minimal une fois lancées. L'Ukraine utilise principalement des drones semi-autonomes, où les humains autorisent les attaques tandis que l'IA aide à la navigation, au suivi des cibles et à l'engagement rapide.
Ces systèmes augmentent la vitesse et la précision sur le champ de bataille mais réduisent la surveillance humaine significative, créant des défis juridiques et éthiques dans le cadre du droit international humanitaire, en particulier concernant les principes de distinction, de proportionnalité et de responsabilité.5
Exemple de la vie réelle :
Depuis 2018, les Nations Unies s'opposent constamment aux systèmes d'armes autonomes létaux (LAWS). Le Secrétaire général António Guterres les a qualifiés de politiquement inacceptables et moralement inacceptables, et a appelé à leur interdiction.
En 2023, il a réitéré la nécessité d'un instrument international juridiquement contraignant pour interdire les armes entièrement autonomes et réglementer les autres, citant de graves risques humanitaires, juridiques et relatifs aux droits de l'homme. Les experts en droits de l'homme de l'ONU ont fait écho à ces préoccupations et soutenu une interdiction mondiale.6
Chômage et inégalité des revenus dus à l'automatisation
L'automatisation pilotée par l'IA devrait remodeler considérablement les marchés du travail, contribuant à des pressions de chômage à court terme et à un élargissement des inégalités de revenus si elle n'est pas gérée.
Les projections actuelles suggèrent que 15 à 25 % des emplois subiront des perturbations importantes d'ici 2025-2027, avec un déplacement net de 5 à 10 % des emplois après la création de nouveaux rôles.
En même temps, l'IA complète le travail humain dans des domaines tels que la prise de décision, le raisonnement et la créativité, déplaçant la demande vers des compétences à plus haute valeur ajoutée. Avec plus de 40 % des travailleurs ayant besoin d'une formation substantielle d'ici 2030, un accès inégal à la reconversion risque d'approfondir les inégalités de revenus entre ceux qui peuvent s'adapter aux rôles compatibles avec l'IA et ceux qui ne le peuvent pas. Lisez la perte d'emplois due à l'IA pour plus de prédictions sur l'effet de l'IA sur le marché actuel de l'emploi.
Mauvais usages de l'IA
Conflits de gouvernance de l'IA sur les armes autonomes
Les tensions récentes entre les entreprises d'IA et les gouvernements illustrent à quel point il est difficile de fixer des limites à l'utilisation militaire de l'IA. Début 2026, l'entreprise d'IA Anthropic a refusé de signer un contrat du Département de la défense des États-Unis qui aurait permis au gouvernement un « accès illimité » à ses modèles pour « tous les usages légaux ».
Le PDG de Anthropic, Dario Amodei, a déclaré que l'entreprise ne participerait que si deux garanties étaient incluses : interdire la surveillance de masse intérieure et empêcher le développement d'armes entièrement autonomes sans surveillance humaine.7
Le désaccord met en lumière des préoccupations plus larges concernant le rôle des systèmes d'IA avancés dans la guerre. Bien que les grands modèles de langage ne soient pas des armes en eux-mêmes, ils peuvent être intégrés dans des systèmes militaires pour analyser le renseignement, générer des listes de cibles potentielles, prioriser les menaces et recommander des actions militaires.
Les armes entièrement autonomes représentent l'étape la plus controversée de cette progression. Une fois activées, ces systèmes peuvent rechercher, sélectionner et attaquer indépendamment des cibles en utilisant des capteurs tels que des caméras et des radars, ainsi que des algorithmes d'IA.
Les critiques avertissent que retirer les humains de la boucle de décision soulève de graves préoccupations éthiques et juridiques, en particulier autour de la responsabilité et de la conformité au droit international humanitaire.
Pratiques de surveillance limitant la vie privée
« Le Grand Frère vous regarde. » Cette célèbre ligne du roman dystopique de George Orwell, 1984, était autrefois une œuvre de science-fiction. Aujourd'hui, cependant, elle semble de plus en plus être une réalité, car les gouvernements déploient l'IA pour la surveillance de masse. En particulier, l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale dans les systèmes de surveillance a soulevé de graves préoccupations concernant les droits à la vie privée
Selon l'indice de surveillance mondiale de l'IA (AIGS), 176 pays utilisent des systèmes de surveillance par IA, et les démocraties libérales sont de grands utilisateurs de la surveillance par IA.8
La même étude montre que 51 % des démocraties avancées déploient des systèmes de surveillance par IA contre 37 % des États autocratiques fermés. Cependant, cela est probablement dû à l'écart de richesse entre ces deux groupes de pays.
D'un point de vue éthique, la question importante est de savoir si les gouvernements abusent de la technologie ou l'utilisent légalement.
Exemples de la vie réelle :
Certains géants de la technologie expriment également des préoccupations éthiques concernant la surveillance alimentée par l'IA. Par exemple, le président de Microsoft, Brad Smith, a publié un article de blog appelant à la réglementation gouvernementale de la reconnaissance faciale.9
De plus, IBM a cessé d'offrir la technologie pour la surveillance de masse en raison de son potentiel de mauvais usage, tel que le profilage racial, qui viole les droits fondamentaux de l'homme.10
Manipulation du jugement humain
Les analyses alimentées par l'IA peuvent fournir des informations exploitables sur le comportement humain, mais abuser de l'analyse pour manipuler les décisions humaines est éthiquement répréhensible.
Exemple de la vie réelle :
Cambridge Analytica a vendu les données des électeurs américains collectées sur Facebook à des campagnes politiques et a fourni une assistance et des analyses aux campagnes présidentielles de 2016 de Ted Cruz et Donald Trump.
Les informations sur la violation de données ont été divulguées en 2018, et la Federal Trade Commission a infligé une amende de 5 milliards de dollars à Facebook pour ses violations de la vie privée.11
Prolifération des deepfakes
Les deepfakes sont des images ou des vidéos générées synthétiquement dans lesquelles une personne dans une image ou une vidéo médiatique est remplacée par la ressemblance de quelqu'un d'autre.
Créer un faux récit en utilisant des deepfakes peut nuire à la confiance des gens dans les médias (qui est déjà à un niveau historiquement bas).12 Cette méfiance est dangereuse pour les sociétés, étant donné que les médias de masse sont toujours l'option numéro un des gouvernements pour informer les gens sur les événements d'urgence tels qu'une pandémie mondiale ou un tremblement de terre majeur causant des dommages et des victimes généralisés.
Exemple de la vie réelle :
La Commission européenne a ouvert une enquête sur la plateforme X d'Elon Musk concernant des allégations selon lesquelles son outil d'IA, Grok, aurait été utilisé pour générer des images deepfake sexualisées de personnes réelles, suite à une action similaire de la part du régulateur britannique Ofcom.
Si X est reconnu avoir enfreint la loi européenne sur les services numériques, il pourrait faire face à des amendes allant jusqu'à 6 % de son chiffre d'affaires annuel mondial, et les régulateurs pourraient imposer des mesures provisoires si les garanties ne sont pas renforcées.
Les responsables de l'UE et les militants ont condamné les deepfakes comme nuisibles et dégradants, en particulier pour les femmes et les enfants, remettant en question si X a correctement évalué et atténué les risques liés aux outils d'IA puissants.13
Intelligence artificielle générale (AGI) / Singularité
La perspective de l'intelligence artificielle générale (AGI) ou de la singularité soulève des préoccupations éthiques concernant la valeur de la vie humaine alors que les machines surpassent l'intelligence humaine. En même temps, le chemin vers l'AGI reste incertain, sans consensus scientifique sur le fait qu'elle émergera de l'extension des architectures existantes telles que les transformateurs ou du développement d'approches fondamentalement nouvelles, ni sur la façon dont l'AGI devrait être finalement validée.
Des dilemmes pratiques, tels que de savoir si les voitures autonomes devraient privilégier la sécurité des passagers ou des piétons, soulignent des questions morales non résolues qui doivent être abordées avant que ces technologies ne soient largement déployées. Plus largement, l'émergence de systèmes surintelligents remet en question la domination humaine et soulève des questions fondamentales sur les droits, les responsabilités et les cadres moraux des êtres artificiels.
Nous avons analysé plus de 8 500 prédictions de scientifiques, d'entrepreneurs et de la communauté au sens large et avons constaté que la plupart des experts considèrent l'AGI comme inévitable. Sur la base de cette croyance, de récentes enquêtes auprès de chercheurs en IA estiment son arrivée vers 2040, un changement notable par rapport aux prévisions antérieures plus proches de 2060, tandis que les entrepreneurs sont encore plus optimistes, projetant des calendriers proches de 2030.
Éthique des robots
L'éthique des robots, ou roboéthique, traite de la façon dont les humains conçoivent, utilisent et traitent les robots. Les débats sur ce sujet existent depuis les années 1940, remettant principalement en question si les robots devraient avoir des droits comparables à ceux des humains et des animaux.
L'auteur Isaac Asimov est le premier à parler de lois pour les robots dans sa nouvelle intitulée « Runaround ». Il a introduit les 14 Trois lois de la robotique :
- Un robot ne peut blesser un être humain ou, par son inaction, permettre à un être humain de se blesser.
- Un robot doit obéir aux ordres donnés par les êtres humains, sauf lorsque ces ordres entreraient en conflit avec la Première Loi.
- Un robot doit protéger son existence tant que cette protection n'entre pas en conflit avec la Première ou la Deuxième Loi.
Ajouter comme source préféréeComment naviguer dans ces dilemmes ?
Ce sont des questions difficiles, et des solutions innovantes et controversées comme le revenu de base universel peuvent être nécessaires pour les aborder. Il existe de nombreuses initiatives et organisations visant à minimiser l'impact négatif potentiel de l'IA.
Par exemple, l'Institut d'éthique de l'intelligence artificielle (IEAI) de l'Université technique de Munich mène des recherches sur l'IA dans divers domaines tels que la mobilité, l'emploi, la santé et la durabilité.15
Voici quelques recommandations pour atténuer les controverses entourant les utilisations adverses de l'IA :
Considérer les politiques et les meilleures pratiques de l'UNESCO
Politique de gouvernance des données
Cette politique met l'accent sur l'importance de cadres détaillés pour la collecte, l'utilisation et la gouvernance des données afin de garantir la vie privée des individus et d'atténuer les risques. Elle encourage la création de jeux de données de qualité pour l'entraînement de l'IA, l'adoption de jeux de données ouverts et dignes de confiance, et la mise en œuvre de stratégies efficaces de protection des données.
Par exemple, l'établissement de jeux de données standardisés pour l'IA de santé assure l'exactitude et réduit les biais.
Gouvernance éthique de l'IA
Les mécanismes de gouvernance doivent être inclusifs, multidisciplinaires et multilatéraux, intégrant divers intervenants tels que les communautés affectées, les décideurs politiques et les experts en IA. Cette approche s'étend à l'application de la responsabilité et à la fourniture de recours pour les préjudices.
Par exemple, assurer un recrutement équitable des systèmes d'IA nécessite des audits continus pour traiter les biais.
Politique d'éducation et de recherche
Elle promeut la littératie en IA et la conscience éthique en intégrant l'éducation à l'IA et aux données dans les programmes d'études. Elle privilégie également la participation des groupes marginalisés et fait progresser la recherche éthique sur l'IA.
Par exemple, les écoles pourraient enseigner les bases de l'IA parallèlement à la programmation et à la pensée critique, équipant les générations futures pour naviguer dans les impacts sociétaux de l'IA.
Santé et bien-être social
Cette politique encourage le déploiement de l'IA pour améliorer les soins de santé, répondre aux risques sanitaires mondiaux et faire progresser la santé mentale. Elle souligne la nécessité d'applications d'IA qui sont médicalement prouvées, sûres et efficaces.
Égalité des genres dans l'IA
L'égalité des genres vise à réduire les disparités de genre dans l'IA en soutenant les femmes dans les domaines STEM et en évitant les biais dans les systèmes d'IA.
Par exemple, allouer des fonds pour mentorater les femmes dans la recherche en IA et traiter les biais de genre dans les algorithmes de recrutement d'emplois.
Durabilité environnementale
Cette politique se concentre sur l'évaluation et l'atténuation de l'impact environnemental de l'IA, tel que son empreinte carbone et sa consommation de ressources. L'incitation à l'utilisation de l'IA dans la prédiction et l'atténuation du climat est encouragée.
Par exemple, l'IA peut être utilisée pour surveiller la déforestation et optimiser les réseaux d'énergie renouvelable.
Méthodologie d'évaluation de la préparation (RAM)
Cette technique aide les États à évaluer leur préparation à mettre en œuvre des politiques éthiques de l'IA en évaluant les cadres juridiques, les infrastructures et la disponibilité des ressources.
Par exemple, la RAM peut identifier les lacunes dans la réglementation et l'infrastructure de l'IA, guidant les nations vers l'adoption éthique de l'IA.
Évaluation d'impact éthique (EIA)
Cette méthode évalue les impacts sociaux, environnementaux et économiques potentiels des projets d'IA. En collaborant avec les communautés affectées, l'EIA assure l'allocation des ressources pour prévenir les préjudices.
Par exemple, une EIA pourrait identifier les risques de biais dans un système de police prédictive et recommander des atténuations.
Observatoire mondial sur l'éthique de l'IA
Il fait référence à une plateforme numérique qui offre des analyses des défis éthiques de l'IA et surveille la mise en œuvre mondiale des recommandations de l'UNESCO.
Par exemple, l'observatoire pourrait fournir des rapports sur les impacts sociétaux de l'IA dans divers pays.
Formation à l'éthique de l'IA et sensibilisation du public
Cette approche encourage une éducation accessible et l'engagement civique pour améliorer la compréhension publique de l'éthique de l'IA.
Par exemple, des campagnes pour éduquer les utilisateurs sur les risques de confidentialité dans les plateformes de médias sociaux alimentées par l'IA peuvent créer des citoyens numériques informés.
Figure 1 : Domaines de politique éthique de l'IA de l'UNESCO16
Meilleures pratiques recommandées par l'UNESCO
- Gouvernance inclusive et multipartite :
- Faire participer divers intervenants, y compris les communautés marginalisées, à la création de politiques et à la gouvernance de l'IA.
- Utiliser des équipes multidisciplinaires pour garantir que les décisions sont équilibrées et équitables.
- Exemple : Tenir des consultations publiques lors du déploiement de systèmes de surveillance par IA.
- Transparence et explicabilité :
- Développer des systèmes d'IA avec des processus de prise de décision interprétables.
- Équilibrer la transparence avec les préoccupations de sécurité et de vie privée.
- Exemple : Fournir aux utilisateurs des explications en langage simple sur la façon dont un modèle d'IA prend des décisions.
- Évaluations de durabilité :
- Évaluer régulièrement les systèmes d'IA pour leur impact environnemental, y compris la consommation d'énergie et l'empreinte carbone.
- Exemple : Réduire la consommation d'énergie dans l'entraînement de grands modèles d'apprentissage automatique.
- Programmes de littératie en IA :
- Éduquer le public et les décideurs politiques sur les implications éthiques de l'IA.
- Incorporer l'éthique de l'IA dans les programmes d'études à tous les niveaux.
- Exemple : Ateliers sur les risques de confidentialité dans les médias sociaux alimentés par l'IA.
- Audits continus et mécanismes de responsabilité :
- Établir des audits réguliers pour les systèmes d'IA afin de détecter et de traiter les biais, les inexactitudes ou les violations éthiques.
- Assurer qu'il existe un processus clair de recours en cas de préjudice causé par l'IA.
- Exemple : Examens périodiques des outils de recrutement par IA pour prévenir les biais de genre.
Apprendre les cadres d'IA responsable
Voici quelques cadres d'IA responsable pour surmonter les dilemmes éthiques comme les biais de l'IA :
Transparence
Les développeurs d'IA ont l'obligation éthique d'être transparents de manière structurée et accessible, car la technologie de l'IA a le potentiel de violer les lois et d'avoir un impact négatif sur l'expérience humaine. Pour rendre l'IA accessible et transparente, le partage des connaissances peut aider.
Par exemple, OpenAI a été fondée en 2015 en tant que laboratoire de recherche en IA à but non lucratif par Elon Musk, Sam Altman et d'autres, avec la mission de développer une « intelligence numérique » au bénéfice de l'humanité.
Cependant, suite à sa restructuration en société à but public (PBC), OpenAI fonctionne désormais en tant qu'entité à but lucratif régie par une fondation à but non lucratif.17
En accordant à Microsoft une licence exclusive pour ses modèles de pointe, OpenAI est passée d'un modèle de recherche transparent et ouvert à un modèle propriétaire, suscitant un débat important sur sa mission d'origine.
Explicabilité
Les développeurs d'IA et les entreprises doivent expliquer comment leurs algorithmes arrivent à leurs prédictions pour surmonter les problèmes éthiques qui surviennent avec des prédictions inexactes. Diverses approches techniques peuvent expliquer comment ces algorithmes arrivent à leurs conclusions et quels facteurs affectent leurs décisions.
Alignement
De nombreux pays, entreprises et universités construisent des systèmes d'IA, et dans la plupart des domaines, il n'existe pas de cadre juridique adapté aux développements récents en IA.
La modernisation des cadres juridiques aux niveaux national et supérieur (par exemple, l'ONU) clarifiera le chemin vers le développement éthique de l'IA. Les entreprises pionnières devraient mener ces efforts pour créer de la clarté pour leur industrie.
Utiliser des cadres et des outils d'éthique de l'IA
Les universitaires et les organisations se concentrent de plus en plus sur les cadres éthiques pour guider l'utilisation des technologies d'IA. Ces cadres abordent les implications morales de l'IA tout au long de son cycle de vie, y compris l'entraînement des systèmes d'IA, le développement de modèles d'IA et le déploiement de systèmes intelligents.
Voici une liste d'outils qui peuvent vous aider à appliquer des pratiques d'éthique de l'IA :
Outils de gouvernance de l'IA
Les outils de gouvernance de l'IA garantissent que les applications d'IA sont développées et déployées en accord avec les principes éthiques. Ces outils aident les organisations à surveiller et à contrôler les programmes d'IA tout au long du cycle de vie de l'IA, à traiter les risques liés aux résultats non éthiques et à soutenir une IA digne de confiance.
En mettant en œuvre des pratiques complètes de gouvernance de l'IA, les entreprises peuvent mieux gérer les risques potentiels et atteindre la conformité de l'IA avec les organismes de réglementation.
LLMOps
À mesure que les technologies d'IA deviennent plus sophistiquées, le besoin d'outils spécialisés pour superviser et déployer ces modèles a augmenté.
Dans ce contexte, les outils LLMOps, pratiques opérationnelles utilisées pour gérer les grands modèles de langage, jouent un rôle clé dans le soutien de l'utilisation éthique des grands modèles de langage en aidant à garantir qu'ils ne perpétuent pas les inégalités existantes ou ne contribuent pas à des problèmes tels que les deepfakes.
MLOps
Les outils MLOps (Machine Learning Operations) impliquent l'intégration de modèles d'IA dans la production tout en garantissant l'alignement avec les normes éthiques.
Cette pratique met l'accent sur la surveillance humaine des systèmes autonomes, en particulier dans des domaines critiques tels que la santé et la justice pénale.
Gouvernance des données
La gouvernance des données est cruciale pour l'utilisation éthique de l'IA, impliquant une gestion responsable des données qui entraîne les systèmes d'IA.
Une gouvernance des données efficace assure la protection des données et prend en compte les implications sociales de l'utilisation des données, soutenant les considérations éthiques tout au long du cycle de vie de l'IA. Cela est particulièrement important alors que les grandes entreprises technologiques façonnent l'avenir des technologies d'IA.
FAQ
L'éthique de l'IA est l'étude des principes moraux guidant la conception, le développement et le déploiement de l'intelligence artificielle. Elle aborde des questions telles que l'équité, la transparence, la vie privée et la responsabilité pour garantir que les systèmes d'IA bénéficient à la société, évitent les préjudices et respectent les droits de l'homme, tout en atténuant les biais et les conséquences imprévues.
La Recommandation de l'UNESCO sur l'éthique de l'IA, adoptée en novembre 2021, appelle à minimiser les résultats discriminatoires et biaisés dans les systèmes d'IA tout en promouvant l'équité, la transparence, la responsabilité et le respect des droits de l'homme.
Elle met l'accent sur la création de cadres institutionnels et juridiques pour gouverner l'IA pour le bien public. Elle énonce des politiques concrètes pour la gouvernance des données, l'égalité des genres et l'utilisation éthique de l'IA dans tous les secteurs. La Recommandation inclut des mécanismes de suivi, d'évaluation et de mise en œuvre pour favoriser un changement significatif.
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