L’éthique de la piraterie de modèles : Les grands modèles linguistiques peuvent-ils être formés à partir de données volées ?

Maria Rodriguez

Introduction

La récente sortie de modèles comme Mixtral de Mistral AI et d’autres modèles linguistiques de pointe a suscité des controverses concernant la confidentialité des données et l’éthique des modèles. Ces modèles, formés sur de vastes quantités de texte issu d’Internet, ont soulevé des questions sur le fait de savoir si leurs données d’apprentissage ont été obtenues éthiquement. Cette enquête explore les implications éthiques et la faisabilité technique de la formation de grands modèles linguistiques (GML) à partir de données potentiellement volées ou acquises de manière non éthique.

Comprendre la piraterie de modèles et les grands modèles linguistiques

La piraterie de modèle, dans ce contexte, fait référence à l’utilisation des données de quelqu’un d’autre pour former son propre modèle sans autorisation ni compensation appropriés. Les GML, comme ceux créés par des entreprises comme Mistral AI [2], sont formés sur de vastes quantités de données textuelles récupérées à partir d’Internet. Ces données comprennent souvent du matériel protégé par le droit d’auteur et des informations personnelles.

Les GML génèrent un texte similaire à celui d’un être humain en se basant sur les modèles appris pendant l’apprentissage. Plus ils sont formés sur de grandes quantités de données, meilleures sont leurs performances - mais des préoccupations éthiques surgissent lorsque ces données sont obtenues sans consentement ni attribution appropriée [1].

L’éthique de la propriété et de la confidentialité des données

La propriété des données est un sujet complexe à l’ère de la grosse tech. Les utilisateurs génèrent chaque jour de vastes quantités de données, mais ils n’en sont souvent pas propriétaires une fois qu’elles ont été partagées en ligne. Cependant, même si les données sont publiques, cela ne signifie pas qu’elles peuvent être utilisées par n’importe qui sans conséquence.

Les données personnelles, telles que les publications et les commentaires sur les plateformes de réseaux sociaux, sont protégées par des lois sur la confidentialité comme le RGPD dans l’UE [DATA NEEDED]. Le matériel protégé par le droit d’auteur, quant à lui, est une propriété intellectuelle légalement protégée. Même si les données sont accessibles publiquement, leur utilisation sans permission peut violer les accords de conditions d’utilisation ou les lois sur le droit d’auteur.

[TABLEAU: Propriété des données | Type | Protection légale | Considération éthique | Données personnelles | RGPD, CCPA | Le consentement est requis pour l’utilisation | Matériel protégé par le droit d’auteur | Droit d’auteur | La permission est nécessaire pour la réutilisation]

La faisabilité technique : Les grands modèles linguistiques peuvent-ils être formés à partir de données volées ?

La formation des GML nécessite des ressources informatiques et des données importantes. Les données volées pourraient potentiellement raccourcir ce processus - mais est-ce techniquement possible ?

  • La taille des données compte : Les GML nécessitent de grandes quantités de données textuelles pour être formés efficacement. Le vol de données ne garantit pas un modèle réussi, car la qualité et la pertinence sont également des facteurs cruciaux [1]. [CHART_BAR: Taille des données nécessaires | Type de modèle : Taille des données | GPT-4 : 1T+ mots | Mixtral : 10 milliards de mots]

  • Formation secrète : La formation des GML à partir de données volées pourrait être techniquement possible mais éthiquement discutable. Il est possible de former des modèles secrètement en utilisant des techniques comme la confidentialité différentielle pour masquer les données sources [DATA NEEDED].

  • Détectabilité : Bien qu’il ne soit peut-être pas immédiatement apparent qu’un modèle a été formé à partir de données volées, il existe des méthodes pour détecter un tel comportement. Par exemple, vérifier si le modèle génère des réponses typiques du matériel protégé par le droit d’auteur ou des données personnelles pourrait déclencher des signaux d’alarme.

Les impacts et les risques potentiels

La formation des GML à partir de données volées présente plusieurs risques :

  1. Conséquences légales : L’utilisation de matériel protégé par le droit d’auteur sans permission peut entraîner des poursuites judiciaires et des amendes [DATA NEEDED].
  2. Dommages à la réputation : Être pris en train d’utiliser des données volées pourrait nuire à la réputation d’une entreprise et éroder la confiance des utilisateurs.
  3. Invasion de la vie privée : La formation de modèles à partir de données personnelles sans consentement porte atteinte aux droits de confidentialité des utilisateurs et peut violer les lois comme le RGPD ou le CCPA.
  4. Biais du modèle : L’utilisation de données biaisées ou inexactes peut entraîner des modèles biaisés ou inexacts, avec des conséquences potentiellement préjudiciables [1].

[CHART_PIE: Risques de piraterie de modèle | Légal : 50 % | Réputation : 25 % | Vie privée : 20 % | Biais : 5 %]

Les alternatives à la piraterie de modèle

Plutôt que de s’appuyer sur des données volées :

  • Acheter ou licencier des données : Les entreprises peuvent acheter des ensembles de données auprès de fournisseurs réputés ou négocier des licences avec les propriétaires de données.
  • Récupérer et curer : Former des modèles à partir de données récupérées légalement à partir d’Internet, en veillant à ce qu’elles ne soient pas personnelles ou protégées par le droit d’auteur. Alternativement, utiliser des textes de domaine public.
  • Génération de données synthétiques : Créer des données synthétiques qui imitent les modèles du monde réel sans violer les lois sur la confidentialité ou le droit d’auteur.

Les implications juridiques et réglementaires

Les cadres juridiques et réglementaires évoluent pour aborder les préoccupations concernant la propriété des données et la confidentialité :

  • La loi sur le droit d’auteur protège la propriété intellectuelle, nécessitant une permission pour la réutilisation [DATA NEEDED].
  • Les lois sur la confidentialité comme le RGPD et le CCPA réglementent la manière dont les données personnelles sont traitées et limitent leur utilisation sans consentement.
  • Les accords de conditions d’utilisation interdisent souvent le récupération ou l’utilisation commerciale des données de la plateforme.

[CHART_LINE: Évolution juridique | Type de loi, année | Loi sur le droit d’auteur : 1909 | Lois sur la confidentialité : 20XX]

Conclusion

La formation de grands modèles linguistiques à partir de données volées soulève de graves préoccupations éthiques et présente des risques importants. Bien que techniquement possible, il est crucial pour les entreprises de prioriser les pratiques d’acquisition de données éthiques plutôt que de prendre des raccourcis comme la piraterie de modèle.

À mesure que les GML continuent de progresser, notre compréhension de leurs implications éthiques doit également évoluer. En favorisant la transparence, la gestion responsable des données et le respect de la confidentialité des utilisateurs, nous pouvons garantir que ces outils puissants sont développés et déployés de manière éthique.

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