Guide du marketing pour atténuer les risques liés à l'IA en 2023

Au cours des derniers mois, ChatGPT a pris d'assaut le monde numérique, rassemblant environ 57 millions d'utilisateurs actifs en un mois seulement après son lancement pour un usage public en décembre 2022 (CBS). Il est sûr de dire que les technologies d'intelligence artificielle sont là pour rester. De l'analyse des données et du service client à la traduction et à la détection des fraudes, les chefs d'entreprise de tous les secteurs et de toutes les fonctions sont intrigués par la perspective de déployer des outils d'IA pour obtenir les résultats prometteurs qui ont été annoncés dans l'amélioration de l'efficacité des processus, de la prise de décision, de la gestion des talents et du marketing par Adopteurs précoces.

Bien qu'il y ait de nombreux avantages à l'IA générative, les préoccupations concernant les biais et la précision intégrés à la technologie sont suffisamment démontrées - comme l'exemple d'une IA mal formée qui a créé ce portrait d'"Obama blanc". Pour cette raison, les cadres à tous les niveaux doivent se familiariser avec les utilisations de la technologie et définir des garde-fous pour s'assurer qu'elle fonctionne d'une manière qui correspond au confort et aux exigences de chaque entreprise. Cela permettra aux entreprises d'utiliser l'IA générative pour poursuivre leurs objectifs commerciaux tout en protégeant la confiance de l'entreprise avec le public à un moment où les opinions sont encore mitigées sur la technologie de l'IA.

Naviguer dans les complexités de l'IA dans le marketing

Bien qu'il existe une multitude d'applications pour l'IA générative, le marketing est peut-être l'un des domaines qui a fait le plus de progrès tout en étant toujours exposé aux plus grands risques.

En revanche, l'IA générative peut être extrêmement utile aux spécialistes du marketing qui s'appuient fortement sur le ciblage d'audiences spécifiques pour optimiser l'efficacité des campagnes. Les modèles d'IA générative peuvent générer du contenu personnalisé et cibler des individus en fonction de données démographiques, d'intérêts et de comportements. Cependant, là où les spécialistes du marketing doivent faire attention, c'est que les modèles biaisés peuvent perpétuer le ciblage discriminatoire ou renforcer les stéréotypes, entraînant l'exclusion ou le traitement injuste de certains groupes. Garantir l'équité et la précision du ciblage est crucial pour protéger des pratiques de marketing efficaces et éthiques.

Un autre domaine où l'IA générative peut être utile au marketing est celui de l'expérience client et de l'engagement. L'IA générative crée du contenu personnalisé, des chatbots et des assistants virtuels pour améliorer l'expérience client et le fait mieux et plus rapidement que jamais. Cependant, si ces systèmes d'IA produisent des agents virtuels stéréotypés racialement ou des réponses biaisées et inexactes, cela peut avoir un impact négatif sur la satisfaction et l'engagement des utilisateurs. Les clients peuvent se sentir incompris, mal représentés ou discriminés, ce qui entraîne une baisse du volume des transactions et une diminution de la fidélité à la marque. Il est donc crucial de fournir des interactions générées par l'IA précises et impartiales pour favoriser des expériences client positives.

Il y a aussi la question émergente de la conformité réglementaire et des considérations juridiques puisque l'IA générative pourrait relever des lois existantes sur la publicité et la protection des consommateurs. L'environnement juridique autour de la technologie de l'IA est encore en train de prendre forme. Les outils qui présentent des biais et des inexactitudes créent la probabilité d'exposition à des sanctions juridiques et financières ainsi qu'à des dommages importants à la réputation.

Les responsables marketing déploient des efforts inlassables pour créer et maintenir des images de marque positives et gagner la confiance des clients, ce qui n'est pas une mince affaire et nécessite un temps et un investissement considérables. Lorsqu'ils s'aventurent dans le domaine de l'IA générative, il est donc crucial pour eux de saisir à la fois les avantages et les inconvénients de cette technologie et d'apprendre à l'utiliser de manière responsable. Être pleinement conscients des avantages et des risques associés à l'IA générative leur permettra de prendre des décisions éclairées et de protéger l'intégrité de leur marque.

Quelles sont les solutions ?

Alors, qu'y a-t-il à l'horizon pour aider les spécialistes du marketing et les autres utilisateurs professionnels à tirer parti des avantages et à réduire les risques de l'IA générative ? Les scientifiques des données impliqués dans l'IA générative à tous les niveaux travaillent dur pour améliorer les types de données sur lesquelles les classificateurs et les filtres intégrés aux outils sont formés. Ce travail et les méthodes suivantes offrent des solutions prometteuses pour améliorer l'impact et réduire le risque de la technologie d'IA générative.

1. Conservation et diversité des ensembles de données : la conservation d'ensembles de données de formation plus diversifiés et représentatifs peut aider à réduire les biais. Des efforts sont en cours pour inclure un plus large éventail de perspectives et garantir des données équilibrées. Les chercheurs développent des techniques pour identifier et atténuer les biais dans les données de formation.
2. Améliorations algorithmiques : les chercheurs explorent des algorithmes de réglage fin, d'apprentissage par transfert et d'entraînement contradictoire pour atténuer les biais et améliorer la précision. Les progrès algorithmiques et les architectures de modèles en cours peuvent contribuer à des systèmes d'IA générative plus précis et plus équitables.
3. Vérification post-génération et vérification des faits : des techniques sont en cours de développement pour évaluer l'exactitude des résultats de l'IA générative. L'intégration de sources de connaissances externes, l'exploitation du traitement du langage naturel et la collaboration avec des experts du domaine peuvent aider à vérifier l'exactitude factuelle du contenu généré pour identifier et corriger les inexactitudes.
4. Interprétabilité et explicabilité : rendre les modèles d'IA génératifs plus interprétables et explicables peut aider à identifier et à corriger les biais et les inexactitudes. Comprendre le fonctionnement interne de ces modèles aide les parties prenantes à détecter et à résoudre les problèmes liés aux biais.
5. Directives et réglementations éthiques : Reconnaissant la nécessité de directives et de réglementations éthiques, les gouvernements, les organisations et les organismes industriels travaillent sur des cadres et des politiques pour promouvoir des pratiques d'IA responsables. Ces mesures encouragent l'adoption de pratiques éthiques et tiennent les développeurs responsables des biais et des inexactitudes.

Alors que l'IA générative continue d'évoluer, les utilisateurs professionnels - en particulier les spécialistes du marketing - doivent comprendre les capacités de leur technologie et faire preuve de diligence pour déterminer si un outil potentiel a été formé sur une gamme acceptable d'ensembles de données. Une surveillance et une collaboration continues avec des experts du domaine en matière d'éthique, de diversité et de linguistique contribueront à accroître la sensibilisation aux problèmes potentiels qui doivent être résolus dès la phase d'adoption ou d'utilisation plus large.

Conclusion

Un jour viendra un moment où la technologie d'IA générative sera aussi répandue dans la vie de tous les jours que les moteurs de recherche et les téléphones portables. Bien que la technologie soit très prometteuse et que nous n'ayons pas encore saisi tout son potentiel, elle en est encore à ses balbutiements, avec des imperfections et des douleurs de croissance qui doivent être lissées.

En conservant divers ensembles de données, en affinant les algorithmes, en vérifiant les résultats, en favorisant l'interprétabilité et en mettant en œuvre des pratiques responsables, le potentiel de biais et d'inexactitude dans l'IA générative pourrait être minimisé. Cependant, il est essentiel de reconnaître que ce défi est complexe et continu, nécessitant des efforts continus de la part des chercheurs, des développeurs, des décideurs et des parties prenantes dans de multiples disciplines. Des pratiques transparentes et responsables sont essentielles pour assurer le développement et le déploiement responsables de systèmes d'IA générative qui sont équitables, précis et inclusifs.