L’éthique du vol de modèles : Les grands modèles linguistiques peuvent-ils être formés sur des données volées ?

Maria Rodriguez

Introduction

La récente sortie de modèles tels que Mixtral d’Mistral AI et d’autres modèles linguistiques de pointe a soulevé un débat sur la protection des données et l’éthique des modèles. Ces modèles, formés à partir de vastes quantités de textes issus d’Internet, ont suscité des questions sur l’éthique de leur formation en ce qui concerne les sources de leurs données. Cette enquête explore les implications éthiques et la faisabilité technique de former des grands modèles linguistiques (GML) à partir de données potentiellement volées ou obtenues de manière non éthique.

Comprendre le vol de modèles et les grands modèles linguistiques

Le vol de modèle, dans ce contexte, fait référence à l’utilisation des données d’autrui pour former son propre modèle sans autorisation ni compensation adéquate. Les GML, tels que ceux créés par des entreprises comme Mistral AI [2], sont formés sur une quantité considérable de textes extraits d’Internet. Ces données incluent souvent du matériel protégé par le droit d’auteur et des informations personnelles.

Les GML génèrent un texte humainement plausible basé sur les motifs appris pendant la formation. Plus ils sont formés sur une grande quantité de données, meilleure est leur performance — mais des préoccupations éthiques se posent lorsque ces données ont été obtenues sans consentement ou reconnaissance adéquate [1].

L’éthique de la propriété des données et de la vie privée

La propriété des données est un sujet complexe dans l’ère du big tech. Les utilisateurs génèrent une quantité considérable de données quotidiennement, mais ils ne contrôlent souvent pas ces données après les avoir partagées en ligne. Cependant, le fait que les données soient publiques n’implique pas qu’elles sont libres d’utilisation sans conséquences.

Les données personnelles, telles que des publications et des commentaires sur les plateformes de médias sociaux, sont protégées par des lois comme la GDPR en Europe [DONNÉES NÉCESSAIRES]. Le matériel protégé par le droit d’auteur, quant à lui, est une propriété intellectuelle juridiquement protégée. Même si les données sont accessibles publiquement, leur utilisation sans permission peut violer les accords de service ou les lois sur le droit d’auteur.

[TABLEAU : Propriété des Données | Type | Protection Juridique | Considérations Éthiques | Données Personnelles | GDPR, CCPA | Consentement requis pour l’utilisation | Matériel Protégé par le Droit d’Auteur | Loi sur le droit d’auteur | Permission nécessaire pour la réutilisation]

Faisabilité Technique : Les grands modèles linguistiques peuvent-ils être formés à partir de données volées ?

La formation des GML nécessite des ressources informatiques considérables et une grande quantité de données. Des données volées pourraient potentiellement simplifier ce processus — mais est-ce techniquement faisable ?

  • La taille des données compte : Les GML nécessitent une grande quantité de données textuelles pour être formés efficacement. Le fait de voler des données ne garantit pas un modèle réussi, car la qualité et la pertinence sont également des facteurs cruciaux [1]. [GRAPHIQUE_BARRE : Taille des Données Nécessaire | Type de Modèle:Taille des Données | GPT-4:1T+ mots | Mixtral:10B mots]

  • Formation discrète : Il est techniquement possible de former des modèles à partir de données volées, mais cela soulève des questions éthiques. Il est possible de former des modèles en secret, en utilisant des techniques comme la confidentialité différentielle pour masquer les données sources [DONNÉES NÉCESSAIRES].

  • Détection : Bien que ce ne soit pas immédiatement évident 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 peut soulever des drapeaux.

Impacts et Risques Potentiels

Former des GML à partir de données volées comporte plusieurs risques :

  1. Conséquences juridiques : L’utilisation de matériel protégé par le droit d’auteur sans permission peut entraîner des poursuites judiciaires et des amendes [DONNÉES NÉCESSAIRES].
  2. Dommages à la réputation : Être pris en train d’utiliser des données volées pourrait nuire à la réputation de l’entreprise et éroder la confiance des utilisateurs.
  3. Violation de la vie privée : Former des modèles sur des données personnelles sans consentement porte atteinte aux droits à la protection de la vie privée des utilisateurs et peut violer des lois comme la GDPR ou la CCPA.
  4. Biais du modèle : L’utilisation de données biaisées ou inexactes peut entraîner des modèles biaisés ou inexactes, avec des conséquences potentiellement néfastes [1].

[GRAPHIQUE_CERCLE : Risques du Vol de Modèle | Juridique:50% | Réputation:25% | Vie Privée:20% | Biais:5%]

Alternatives au vol de modèles

Au lieu de se fier à des données volées :

  • Acheter ou licencier des données : Les entreprises peuvent acheter des jeux de données auprès de fournisseurs réputés ou négocier des licences avec les propriétaires des données.
  • Crawl et curateur : Former des modèles sur des données légalement crawlées à partir d’Internet, en s’assurant qu’il ne s’agit pas de données personnelles ou protégées par le droit d’auteur. Alternativement, utiliser des textes du domaine public.
  • Génération de données synthétiques : Créer des données synthétiques qui imitent les motifs réels sans enfreindre la vie privée ou le droit d’auteur.

Conséquences juridiques et réglementaires

Les cadres juridiques et réglementaires évoluent pour répondre aux préoccupations sur la propriété des données et la protection de la vie privée :

  • La loi sur le droit d’auteur protège les droits intellectuels, exigeant une permission pour la réutilisation [DONNÉES NÉCESSAIRES].
  • Les lois sur la protection de la vie privée, comme la GDPR et la CCPA, réglementent la manière dont les données personnelles sont gérées et restreignent leur utilisation sans consentement.
  • Les accords d’utilisation des services interdisent souvent le scraping ou l’utilisation commerciale des données des plateformes.

[GRAPHIQUE_LIGNE : Évolution Juridique | Type de Loi, Année | Loi sur le droit d’auteur:1909 | Lois sur la protection de la vie privée:20XX]

Conclusion

Former des grands modèles linguistiques à partir de données volées soulève des préoccupations éthiques sérieuses et comporte des risques importants. Bien que techniquement faisable, il est crucial pour les entreprises de prioriser des pratiques d’obtention éthique des données plutôt que des raccourcis comme le vol de modèles.

Alors que les GML continuent à progresser, notre compréhension de leurs implications éthiques doit également s’améliorer. En favorisant la transparence, une gestion responsable des données et un respect pour la vie privée des utilisateurs, nous pouvons garantir que ces outils puissants sont développés et déployés de manière éthique.

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