Les éléments qui sont générés par les IAG relève du domaine public puisque pour être protégée selon la loi canadienne sur le droit d’auteur, une œuvre doit faire preuve d'originalité, qui s'exprime à travers de compétences, du talent ou du jugement, et être fixée sous une forme matérielle, qu'elle soit électronique, papier ou autre.
« La Loi ne définit pas explicitement le terme « auteur » ni si une application d’IA peut être l’auteur d’une œuvre. Cependant, la jurisprudence canadienne sur le droit d’auteur laisse entendre qu’un auteur doit être une personne physique qui exerce son talent et son jugement dans la création de l’œuvre, reflétant le fait que la Loi lie la durée de protection à la vie et à la mort d’un auteur »
Innovation, sciences et développement économique Canada. (2021). Consultation sur un cadre moderne du droit d’auteur pour l’intelligence artificielle et l’internet des objets. Gouvernement du Canada. https://publications.gc.ca/collections/collection_2021/isde-ised/Iu173-37-2021-fra.pdf
Les nouvelles regorgent actuellement de poursuite de créateurs contre les compagnies produisant de grands modèles de langage.
Commission de l’éthique en science et en technologie. (2023, 21 septembre). Intelligence artificielle générative : vers un nouveau régime de droit d’auteur? Commission de l’éthique en science et en technologie.
Collectif. (2018). La Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle. Université de Montréal.
Innovation, sciences et développement économique Canada. (2021). Consultation sur un cadre moderne du droit d’auteur pour l’intelligence artificielle et l’internet des objets. Gouvernement du Canada.
Léger-Rousseau, M. et Beaudet, M. (2023, 3 avril). Les IA, le droit d’auteur et vous. L’éveilleur.
Paillon, E. (2023, 7 février). ChatGPT bouscule le droit d’auteur. Blogue SOQUIJ - Actualités juridiques et judiciaires du Québec.
Torrance, A. W. et Tomlinson, B. (2023). Training Is Everything: Artificial Intelligence, Copyright, and Fair Training. Dickinson Law Review.
Les progrès récents dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier avec le développement de grands modèles de langage comme GPT-3 ou BLOOM, soulèvent des préoccupations importantes concernant leur impact environnemental. Ces modèles nécessitent en effet des quantités massives d'énergie pour leur entraînement et leur fonctionnement, ce qui se traduit par des émissions de gaz à effet de serre considérables.
Une étude a estimé que l'entraînement d'un seul modèle de langage peut émettre l'équivalent de 626 000 livres de dioxyde de carbone, soit près de cinq fois les émissions sur toute la durée de vie d'une voiture moyenne américaine. De plus, l'utilisation à grande échelle de ces modèles, comme dans les chatbots ou les moteurs de recherche, engendre des émissions supplémentaires qui peuvent s'avérer tout aussi importantes.
«Générer une seule image utilise autant d'énergie que de charger entièrement son téléphone intelligent.» (Notre traduction) (Heikkilä, 2023)
Plusieurs autres groupes proposent également des solutions pour calculer l'empreinte carbone. Nous vous proposons quelques liens alternatifs.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A. et Shmitchell, S. (2021, 3 mars). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? 🦜. FAccT ’21: 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, Virtual Event Canada (p. 610‑623). https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
Coleman, J. (2023, 7 décembre). AI’s Climate Impact Goes beyond Its Emissions. Scientific American. https://www.scientificamerican.com/article/ais-climate-impact-goes-beyond-its-emissions/
Dhar, P. (2020). The carbon impact of artificial intelligence. Nature Machine Intelligence, 2(8), 423‑425. https://doi.org/10.1038/s42256-020-0219-9
de Vries, A. (2023). The growing energy footprint of artificial intelligence. Joule, 7(10), 2191‑2194. https://doi.org/10.1016/j.joule.2023.09.004
Heikkilä, M. (2023, 5 décembre). AI’s carbon footprint is bigger than you think. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2023/12/05/1084417/ais-carbon-footprint-is-bigger-than-you-think/
Lannelongue, L., Grealey, J. et Inouye, M. (2021). Green Algorithms: Quantifying the Carbon Footprint of Computation. Adv. Sci. https://doi.org/10.1002/advs.202100707
Dzieza, Josh (31 janvier 2024), « Combien d’humains faut-il pour créer une IA? », L’actualité (version originale parue dans The Verge, 20 juin 2023)
Perrigo, B. (2023, 18 janvier). OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour. Time.
Simon, Théophile (28 janvier 2024), « C’est de l’exploitation », Lapresse.ca
Gauthier, S. (2023, 25 avril). L’intelligence artificielle, le partage des données et les droits humains : trois questions à Anne-Sophie Hulin. Université de Sherbrooke.