Le PDG d'Oracle, Larry Ellison, discute de la surveillance des forces de l'ordre par l'IA
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Lors d'une réunion avec des analystes financiers d'Oracle, le PDG Larry Ellison a décrit sa vision des systèmes de surveillance des forces de l'ordre améliorés par l'IA. Il a affirmé que la surveillance constante des policiers permettrait une meilleure responsabilité, l'IA identifiant et signalant les problèmes. Ellison a émis l'hypothèse que cette supervision continue pourrait encourager un comportement responsable parmi les citoyens, réduisant ainsi potentiellement les taux de criminalité. Cependant, les critiques alertent sur les biais inhérents présents dans les données de la police américaine. Des rapports, notamment ceux du Washington Post, indiquent que l'intégration de ces données biaisées dans les modèles d'IA pourrait exacerber les disparités raciales et socio-économiques, créant des boucles de rétroaction négatives qui faussent les taux de criminalité dans les communautés marginalisées. Ainsi, bien que la vision d'Ellison pour l'IA dans les forces de l'ordre présente des possibilités révolutionnaires, les implications éthiques concernant les biais et les inégalités doivent être examinées en profondeur pour éviter de renforcer les injustices systémiques.Lors d'une réunion avec des analystes financiers d'Oracle, le PDG Larry Ellison a exprimé sa conviction que l'IA pourrait éventuellement faciliter de vastes réseaux de surveillance pour les forces de l'ordre. «Nous allons avoir une supervision», a-t-il déclaré. «Chaque policier sera surveillé à tout moment, et en cas de problème, l'IA l'identifiera et en informera l'autorité compétente.
Cela encouragera les citoyens à se comporter correctement, car nous enregistrerons et documenterons en continu tout ce qui se passe. » Ellison affirme que cette surveillance persistante pilotée par l'IA pourrait réduire considérablement les taux de criminalité. Cependant, les preuves ne soutiennent pas nécessairement cette affirmation. Comme le note le Washington Post, les données historiques de la police aux États-Unis reflètent des biais inhérents, et l'intégration de ces données dans un modèle d'IA pourrait l'amener à indiquer une activité criminelle plus élevée dans ces régions, créant potentiellement des boucles de rétroaction dommageables basées sur la race et le statut socio-économique.
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