Les Nouveaux Défis de la Gouvernance des Systèmes NeuroAI
La recherche se concentre de plus en plus sur les défis de la gouvernance des systèmes NeuroAI et des systèmes neuromorphiques, un domaine où les approches réglementaires actuelles sont insuffisantes. Afifah Kashif de l’Université de Cambridge, Abdul Muhsin Hameed de l’Université de Washington et Asim Iqbal de Cornell University démontrent que les cadres de gouvernance existants, conçus pour des réseaux neuronaux artificiels statiques fonctionnant sur du matériel conventionnel, ne sont pas adaptés à ces architectures fondamentalement différentes.
Besoin Critique de Réévaluation
Ce document souligne la nécessité de réévaluer les méthodes d’assurance et d’audit, plaidant pour une coévolution de la réglementation aux côtés de la computation inspirée du cerveau afin d’assurer une supervision techniquement solide et efficace des caractéristiques uniques de la physique, de la dynamique d’apprentissage et de l’efficacité des NeuroAI. Comprendre ces limitations et proposer une gouvernance adaptative est crucial car le NeuroAI promet des avancées substantielles en matière d’efficacité énergétique et de traitement en temps réel.
L’Inadéquation des Cadres de Gouvernance Actuels
Les systèmes neuromorphiques et l’inadéquation des cadres de gouvernance actuels en matière d’IA nécessitent des approches réglementaires proactives et adaptatives. Les scientifiques redéfinissent les frontières de la gouvernance de l’intelligence artificielle avec des recherches sur les systèmes NeuroAI, qui remettent en question les hypothèses sous-jacentes aux benchmarks réglementaires actuels pour l’exactitude, la latence et l’efficacité énergétique.
NeuroAI : Une Convergence entre Neurosciences et IA
NeuroAI représente une convergence entre les neurosciences et l’intelligence artificielle, visant à créer des systèmes plus intelligents et plus efficaces en s’appuyant sur des connaissances issues du cerveau. L’informatique neuromorphique s’éloigne de l’architecture von Neumann conventionnelle en intégrant la mémoire et la computation, fonctionnant de manière asynchrone et réactive.
Les Règles d’Apprentissage Locales et la Comparaison avec les Réseaux Neuronaux Artificiels
À un niveau algorithmique, cela se manifeste dans les réseaux neuronaux à impulsion, qui communiquent via des impulsions discrètes encodant l’information en fonction de leur taux et de leur synchronisation. Cela contraste avec les réseaux neuronaux artificiels, comme ceux alimentant ChatGPT, qui s’appuient sur des activations continues et un rétropropagation d’erreur global.
Nécessité d’une Évaluation Révisée
Cette recherche met en évidence la nécessité d’une coévolution entre la gouvernance de l’IA et les architectures NeuroAI, car les benchmarks réglementaires actuels pour l’exactitude, la latence et l’efficacité énergétique sont conçus pour des systèmes statiques et centraux. Pour y remédier, l’étude fait référence à NeuroBench, un cadre évaluant la performance à travers les couches de tâche, de modèle et de plateforme.
Transition Responsable vers les Applications Réelles
Les systèmes neuromorphiques nécessitent des approches de gouvernance révisées pour aborder les défis éthiques et de sécurité uniques. Les frameworks de gouvernance actuels, conçus pour les systèmes informatiques conventionnels, sont mal adaptés aux systèmes NeuroAI construits sur du matériel neuromorphique. Les méthodes d’audit traditionnelles, axées sur l’exactitude, la latence et l’efficacité énergétique, ne s’alignent pas avec les caractéristiques uniques de ces architectures inspirées du cerveau.
Avec une transition de l’informatique neuromorphique des laboratoires de recherche vers des applications réelles, il est urgent de développer des méthodes d’assurance et d’audit qui coévoluent avec les architectures NeuroAI, alignant les métriques réglementaires avec la physique sous-jacente et les dynamiques d’apprentissage de la computation inspirée du cerveau.