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Meredith Whittaker, présidente de Signal, en croisade contre la surveillance de masse

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Meredith Whittaker, présidente de Signal, en croisade contre la surveillance de masse

Meredith Whittaker, présidente de Signal, en croisade contre la surveillance de masse
En bref
1Meredith Whittaker, présidente de Signal, dénonce l'utilisation de l'IA par les entreprises pour renforcer leur pouvoir et contrôler les utilisateurs.
2Elle souligne que la technologie actuelle, loin d'être révolutionnaire, sert principalement les intérêts des géants du numérique, comme Google et Facebook.
3Son engagement contre la surveillance de masse met en lumière la nécessité de protéger les données personnelles dans un monde numérique en pleine expansion.
💡Pourquoi c'est importantLa lutte contre la surveillance de masse est essentielle pour garantir la vie privée et la liberté individuelle à l'ère numérique.
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Article traduit en français

Meredith Whittaker, présidente de Signal, en croisade contre la surveillance de masse

« Je ne suis pas antitech. » Meredith Whittaker a tenu à préciser cela au journaliste du magazine Wired qui l'interviewait en 2024. Il faut dire que, pour les géants du numérique, la cofondatrice de l'AI Now Institute et présidente de Signal fait office d'irritant. Du genre acéré et tenace. Avec en ligne de mire leur produit phare : l'intelligence artificielle (IA), qui, pour elle, n'a rien de la révolution technologique qu'ils vantent à longueur de discours, et sert avant tout à décupler le pouvoir de ces groupes.

« Cette histoire qu'on nous raconte, selon laquelle ces technologies sont intelligentes, telles des divinités, et peuvent effectuer n'importe quelle tâche mieux que les humains, est une façon d'installer encore davantage ces entreprises au cœur de nos infrastructures. Cela représente un danger pour la démocratie », expliquait-elle au Monde en mai 2024.

Le problème lui a sauté aux yeux en 2012. Elle est alors salariée de Google, arrivée là un peu par hasard, six ans plus tôt, au service client, après des études littéraires. Elle monte en grade, lance des groupes de recherche, et s'étonne que, soudain, dans l'entreprise, tout le monde ne parle plus que des prouesses du « machine learning », l'apprentissage de la machine.

« Attendez, c'est quoi le machine learning ? », se demande-t-elle alors. « Oh, donc vous prenez des données pourries qui, selon vous, représentent les sentiments humains (…), vous mettez tout ça dans une sorte de modèle statistique, et vous appelez ça de l'intelligence ? », rapporte-t-elle à Wired une douzaine d'années plus tard. « Je me suis dit : “Attendez, non, vous ne pouvez pas faire ça.” »

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