Pourquoi le boom de l’IA atteint notre vie privée ?

L’arrivée de ChatGPT en 2022 a marqué un tournant dans notre relation avec l’intelligence artificielle (IA). Mais l’émergence de l’IA générative représente-t-elle un pas de trop dans la lutte pour protéger notre vie privée en ligne ?

Il est difficile de surestimer le potentiel de l’IA générative. Avec une taille de marché mondial prévue pour dépasser les 200 milliards de dollars d’ici 2032, et le modèle de grand langage de ChatCPT-4 se classant récemment dans le top 10 % des participants à un examen simulé du barreau américain, l’essor de GenAI prend déjà un élan extraordinaire à un rythme étonnant.

Mais bien qu’il y ait de quoi s’enthousiasmer pour l’IA générative, la technologie pourrait déjà être trop intelligente pour son propre bien lorsqu’il s’agit de protéger la vie privée de ses utilisateurs.

Malgré le fait que la révolution de l’IA générative n’a qu’un an, des préoccupations concernant la violation des droits d’auteur, les biais inhérents aux algorithmes génératifs et l’émergence de faux profonds et d’autres contenus faussement manipulateurs sont déjà devenus des points de discussion sérieux.

L'intelligence artificielle est en plein essor, mais est-il temps de prendre des mesures pour protéger nos informations personnelles contre l'ascension des machines ?

IA et Défis de la Vie Privée

La vie privée est l’un des problèmes clés émergents de la croissance de l’IA générative. Lorsque les programmes GenAI et les LLM qui les soutiennent ne sont pas formés avec les bons algorithmes axés sur la vie privée, ils peuvent être vulnérables à plusieurs risques pour la vie privée et menaces pour la sécurité.

L’IA générative fonctionne en créant ou en ‘générant’ de nouvelles données pour les utilisateurs. Cela rend impératif que les données qu’elle génère ne contiennent pas d’informations sensibles pouvant représenter un risque pour les individus.

Étant donné que de nombreux modèles GenAI sont formés en utilisant de grands volumes de big data obtenus à partir de nombreuses sources qui peuvent contenir des informations personnelles en ligne, des risques peuvent émerger immédiatement si l’IA ne peut pas se conformer à ses politiques de confidentialité programmées.

Les utilisateurs commencent déjà à exploiter les failles existantes dans les chatbots d’IA générative pour apprendre les invites capables de faire oublier leur programmation aux LLM. L’exemple récent d’un développeur X incitant un chatbot de concessionnaire automobile à offrir une Chevrolet Tahoe 2024 pour 1 $ souligne les vulnérabilités graves encore présentes dans la technologie.

En outre, les attaques d’exfiltration, dans lesquelles des pirates volent des données d’entraînement de chatbots, pourraient laisser les cybercriminels avec des masses de big data qui pourraient contenir des informations privées d’individus.

La Bataille pour Préserver la Sécurité de l’IA

Heureusement, les entreprises et les régulateurs sont conscients des failles de confidentialité que l’IA générative peut poser pour les utilisateurs. Des propositions telles que l’interdiction ou le contrôle de l’accès aux modèles GenAI, la priorisation des données synthétiques et l’exploitation de LLM privés sont devenues courantes.

Étant donné la croissance exponentielle que nous avons constatée dans le paysage de l’IA générative, la seule solution sera de découvrir de nouvelles façons de vivre avec l’IA et d’atténuer ses menaces pour la sécurité.

Au niveau des entreprises, l’approche la plus courante pour les fournisseurs comme Google, Microsoft, AWS et Snowflake est de faire fonctionner les LLM en privé sur les infrastructures organisationnelles.

On peut voir cela en action avec le Snowpark Model Registry de Snowflake, qui permet aux utilisateurs d’exécuter un LLM open source au sein d’un service de conteneurisation en utilisant un compte Snowflake, aidant les modèles à fonctionner en utilisant des données propriétaires.

Meta a rapidement confirmé que

son modèle LLM Llama 2 a été formé sans utiliser les données des utilisateurs de Meta. Cela a aidé à apaiser les préoccupations concernant l’utilisation des informations des utilisateurs de Facebook au milieu d’une méfiance publique plus large envers l’engagement de l’entreprise envers la confidentialité.

Comment Garder les Données Privées en Sécurité face à l’IA

Malgré les mesures visant à contrôler la puissance de l’IA générative, la course au développement des LLM les plus efficaces pourrait conduire au lancement précipité de nouveaux modèles ou à la réduction des coûts en libérant des programmes sous-entraînés.

L’essor de l’IA générative ne disparaîtra pas de sitôt, il est donc judicieux de prendre quelques mesures pour garantir que vos données soient aussi sûres que possible en cohabitant avec GenAI.

Vérifiez les politiques de confidentialité avant d’utiliser GenAI Optez pour ne pas partager d’informations Les VPN limitent la surveillance en ligne Limitez l’exposition de vos enfants à GenAI Vérifiez les Politiques de Confidentialité Avant d’Utiliser GenAI Tous les modèles de grands langages sophistiqués devraient avoir des politiques de confidentialité accessibles comme celles utilisées par ChatGPT d’OpenAI et le modèle Bard de Google. Bien que ce processus de lecture puisse être étendu, il clarifiera exactement quelles informations vos LLM utilisent et comment ils y accèdent.

Vous pouvez également utiliser les politiques de confidentialité pour mieux comprendre quelles données sont à risque et si vous devez prendre des mesures supplémentaires pour garder vos informations en sécurité.

Optez pour ne pas Partager d’Informations Si vous êtes heureux d’utiliser vos LLM choisis en fonction de leurs politiques de confidentialité, vous pouvez toujours choisir de ne pas utiliser vos conversations avec les modèles dans le cadre de leur processus de formation.

Cela signifie que tout ce que vous partagez excessivement ne sera pas enregistré pour améliorer la précision des réponses à d’autres invites que les programmes d’IA générative recevront.

Encore une fois, choisir de ne pas partager votre activité est facile, avec des options comme Google Bard et ChatGPT offrant un bouton facile à naviguer pour activer ou désactiver.

Les VPN Limitent la Surveillance en Ligne

Les données disponibles utilisées pour former les modèles d’IA générative sont difficiles à suivre, et il est compréhensible que vous souhaitiez que votre vie privée en ligne reste protégée en tout temps.

En utilisant un VPN, vous pouvez ajouter anonymement une couche complète de confidentialité à votre navigation en ligne et vous empêcher de générer inconsciemment des quantités massives de données liées à votre profil en ligne.

Les VPN offrent un cryptage de bout en bout qui facilite une navigation en ligne privée sans que les crawlers, les pirates ou les logiciels de surveillance soient capables de suivre votre comportement car vous utiliserez un serveur qui n’est pas lié à votre adresse IP.

Les avantages de l’utilisation d’un VPN peuvent aller au-delà de la surveillance et apporter de nombreux avantages en termes de divertissement et de navigation au-delà des restrictions géographiques.

C’est l’utilisation des VPN qui a aidé à rendre les services de streaming comme FireStick d’Amazon mondialement populaires pour accéder à du contenu mondial.

Cela est dû au fait que l’utilisation d’un VPN pour FireStick est devenue un moyen largement utilisé pour que les téléspectateurs internationaux surmontent le géo-blocage pour le contenu sur des services majeurs comme Netflix, Amazon Prime et Disney+, entre autres services.

C’est à travers les VPN pour les services de streaming que nous pouvons voir comment la technologie ne se contente pas de préserver la confidentialité de l’utilisateur, mais aide également à fournir un plus grand volume et une meilleure qualité de contenu tout en maintenant une connexion anonyme et sécurisée.

Limitez l’Exposition de Vos Enfants à GenAI

Les dangers que l’IA générative pose pour les enfants sont clairs. Bien que les LLM puissent être d’excellents outils éducatifs pour les élèves, les risques posés par la désinformation et le partage excessif pourraient conduire à une grave menace pour la sécurité de votre enfant ou de votre foyer.

Assurez-vous de communiquer les risques de l’IA générative à vos enfants et veillez à ce qu’ils utilisent uniquement des modèles d’IA générative fiables si possible.

En plus de cela, il est judicieux de vérifier les lois et lignes directrices appropriées à l’âge pour l’utilisation de modèles comme ChatGPT par vos enfants. Au Royaume-Uni et en Californie, les lois sur les codes de conception appropriés à l’âge exigent une évaluation de l’impact sur la protection des données pour déterminer si les enfants de moins de 18 ans peuvent accéder à des programmes qui présentent des risques pour la vie privée.

Réglementation pour Renforcer la Confiance

Bien que nous ayons abordé de nombreuses préoccupations clés concernant la vie privée liées à l’utilisation de modèles d’IA générative, il est bon de se rappeler que la technologie est destinée à être une force positive dans le monde en nous aidant à résoudre des problèmes en ligne, à concevoir et à créer du contenu à une échelle sans précédent, et à automatiser de nombreuses tâches répétitives et monotones.

La vie privée sera sans aucun doute au premier plan alors que le boom de l’IA générative est mis en œuvre dans d’innombrables industries. Cependant, les régulateurs internationaux peuvent s’attendre à aider à développer un cadre qui maintient les modèles GenAI productifs, utiles et sécurisés.

La révolution de l’IA générative prend de l’ampleur, et développer des modèles axés sur la confidentialité est la clé pour réaliser tout le potentiel de cette technologie nouvelle et transformatrice.