Ils créent une IA pour détecter les « discours de haine », les pires contrevenants sont… les minorités

Des chercheurs de l’Université de Cornell ont découvert que les systèmes d’intelligence artificielle conçus pour identifier les commentaires offensants de « discours de haine » signalent les commentaires prétendument faits par les minorités « à des taux beaucoup plus élevés » que les remarques faites par les Blancs.

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Plusieurs universités maintiennent des systèmes d’intelligence artificielle conçus pour surveiller les sites Web de médias sociaux et signaler les utilisateurs qui affichent des « discours haineux ». Dans une étude publiée en mai, des chercheurs de Cornell ont découvert que les systèmes « signalent » plus souvent les tweets qui proviennent des utilisateurs noirs des médias sociaux, selon Campus Reform.

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Les auteurs de l’étude ont constaté que, selon la définition des systèmes d’IA du discours offensant, « les tweets écrits en anglais afro-américain sont abusifs à des taux considérablement plus élevés ».

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L’étude a également révélé que les tweets correspondant à des utilisateurs noirs sont deux fois plus sexistes que ceux correspondant à des utilisateurs blancs.

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L’équipe de recherche a déclaré que les résultats inattendus pouvaient s’expliquer par les « préjugés raciaux systématiques » affichés par les êtres humains qui ont aidé à repérer le contenu offensant.

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« Les résultats montrent des preuves de préjugés raciaux systématiques dans tous les ensembles de données, car les logiciels classificateurs formés sur ces bases de données ont tendance à prédire que les tweets écrits en anglais afro-américain sont abusifs à des taux considérablement plus élevés », peut-on lire dans le résumé de l’étude. « Si ces systèmes de détection de langage abusif sont utilisés sur le terrain, ils auront donc un impact négatif disproportionné sur les utilisateurs afro-américains des médias sociaux. »

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PLUS : Un rapport du FBI révèle que les gauchistes sont une plus grande menace que les tenants de la suprématie blanche

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L’un des auteurs de l’étude a déclaré que les « préjugés internes » sont peut-être à blâmer en ce que  l’anglais afro-américain pourrait être plus perçu comme une langue offensante ».

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Il existe d’autres technologies de censure antiraciste

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La technologie automatisée d’identification des discours de haine n’est pas nouvelle, et les universités ne sont pas les seules à l’élaborer. Il y a deux ans, Google a dévoilé son propre système appelé « Perspective », conçu pour évaluer les phrases et les expressions en fonction de leur degré de « toxicité ».

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Peu après la sortie de Perspective, le youtubeur Tormental a réalisé une vidéo du programme au travail, alléguant des incohérences dans sa mise en œuvre. Le système a jugé que les commentaires préjudiciables à l’égard des minorités étaient plus « toxiques » que les déclarations équivalentes à l’égard des Blancs. Le système de Google a montré un écart similaire noirs/blancs pour les commentaires religieux moralisateurs dirigés contre les femmes par rapport aux hommes.

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Source : https://pluralist.com/ai-censorship-cornell-study/

Traduction : Julien Martel.

 

 

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