AI Deepfakes et l’éthique des dommages synthétiques en science
Les deepfakes soulèvent d’importantes questions éthiques dans le domaine scientifique. Dans un contexte où la recherche repose sur la confiance dans les données et les preuves, même de petites manipulations peuvent avoir des conséquences graves.
Comment les deepfakes sont-ils créés ?
Les deepfakes sont générés à l’aide de modèles génératifs, des réseaux neuronaux entraînés sur d’immenses ensembles de données de visages, de voix et de mouvements. Ces modèles ne se contentent pas de copier des enregistrements existants. Ils apprennent les schémas qui font que les gens ressemblent, sonnent et se comportent d’une certaine manière, puis utilisent ces connaissances pour synthétiser de nouveaux contenus convaincants.
Les systèmes de deepfake modernes reposent principalement sur deux types de modèles : les réseaux antagonistes génératifs (GANs) et les modèles de diffusion.
Risques et impacts des deepfakes
Avec ce niveau de précision vient un niveau d’inquiétude. Une grande partie des préoccupations du public autour des deepfakes se concentre sur les abus, en particulier les images intimes non consensuelles, la désinformation politique et l’érosion de la confiance dans les preuves audio-visuelles. Ces problèmes peuvent avoir des implications sérieuses, en particulier pour les femmes, souvent les principales victimes de ces campagnes de désinformation.
Intégrité scientifique et données synthétiques
Un des défis les plus pressants est le risque d’utilisation abusive de l’IA générative pour produire des données scientifiques, des images médicales ou des ensembles de données entiers qui semblent authentiques mais sont en réalité fabriqués. Les scientifiques ont averti que les chercheurs pourraient utiliser ces modèles génératifs pour falsifier des résultats, conduisant à des conclusions trompeuses.
Une étude de cas : Deepfakes dans la science judiciaire
Un domaine particulièrement concerné est celui de la science judiciaire, qui dépend fortement de l’intégrité des preuves numériques. Les praticiens judiciaires doivent souvent vérifier l’authenticité des contenus vidéo et audio susceptibles d’avoir été manipulés synthétiquement. Des méthodes traditionnelles de détection ne suffisent plus face à la sophistication croissante des deepfakes.
Réponses réglementaires et éthiques
Actuellement, il existe peu de règles formelles qui traitent directement de l’utilisation des médias synthétiques dans le travail scientifique. Les éditeurs devraient exiger des chercheurs qu’ils divulguent l’utilisation d’outils génératifs, qu’ils effectuent des dépistages d’images altérées ou qu’ils demandent l’accès aux données sources lorsque quelque chose semble suspect.
Conclusion
Les risques éthiques des dommages synthétiques en science ne peuvent être ignorés. À mesure que les technologies deepfake deviennent plus avancées et accessibles, elles menacent la confiance sur laquelle repose la science. Une image clinique manipulée ou une vidéo falsifiée présentée comme preuve peut déformer des décisions et des résultats, érodant ainsi la confiance du public dans la recherche scientifique.