A Inteligência Artificial (IA) envolve a criação de máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Isso inclui entender a linguagem natural, reconhecer padrões e tomar decisões baseadas em dados.

Desafios como viés em algoritmos, preocupações com privacidade de dados e a necessidade de processos de tomada de decisão transparentes devem ser abordados para garantir o desenvolvimento ético da IA.

Tendências e Perigos da IA para os Próximos Anos

De fato, desenvolver a ética em IA é uma tendência emergente que surge dos perigos relacionados a este tema. A sociedade está principalmente preocupada com a privacidade dos dados e o uso inadequado desses em ferramentas suportadas por IA. Além disso, outro perigo está relacionado ao aumento dos níveis de vieses, desinformação ou até discriminação.

Outros perigos da IA incluem:

  • Uso Malicioso
  • Deslocamento de Empregos
  • Riscos Existenciais
  • Vulnerabilidades de Segurança

Apesar da extensa lista de perigos potenciais, há uma quantidade similar de tendências positivas (como a mencionada ética em IA) tais como:

  • IA Multimodal
  • Modelos de linguagem menores e avanços em código aberto
  • Modelos locais personalizados e pipelines de dados
  • IA Sombria (e políticas corporativas de IA)
  • IA para Gestão de Segurança de Dados

O que você deve saber sobre a ética em IA?

A ética em IA refere-se aos requisitos principais que integram expertise técnica com insights de campos como filosofia, sociologia, direito e políticas públicas. Isso seria essencial para garantir que as tecnologias de IA estejam sendo desenvolvidas de maneira responsável e ética.

Existem vários pontos-chave na ética em IA que devem ser considerados:

Pontos Chave na Ética da IA

Equidade e Viés: Sistemas de IA podem herdar vieses dos dados em que são treinados, levando a resultados injustos, especialmente para grupos marginalizados. Sob a lei de ética de IA, é crucial implementar técnicas de mitigação de viés, como diversificação de conjuntos de dados, auditoria algorítmica e algoritmos de aprendizado de máquina conscientes da equidade. Além disso, iniciar iniciativas de diversidade e inclusão dentro das organizações é importante.

Transparência e Explicabilidade: Algoritmos de IA muitas vezes operam como "caixas-pretas", o que dificulta entender suas decisões. Para aumentar a transparência, recomenda-se a adoção de frameworks e ferramentas de IA de código aberto que promovam a transparência e permitam que os usuários inspecionem e entendam o comportamento do modelo.

Privacidade e Proteção de Dados: IA frequentemente depende de grandes quantidades de dados, levantando preocupações sobre privacidade e proteção de dados. Deve-se implementar técnicas robustas de anonimização e criptografia de dados para proteger informações sensíveis dos usuários. Também se deve adotar técnicas de IA que preservam a privacidade, como aprendizado federado ou privacidade diferencial, que permitem que modelos de IA sejam treinados em dados descentralizados sem expor pontos de dados individuais.

Responsabilidade e Obrigação: Não há uma restrição legal clara sobre responsabilidade por acidentes causados pela tecnologia de IA. É importante estabelecer linhas claras de responsabilidade e obrigação para sistemas de IA, incluindo a atribuição de responsabilidade a desenvolvedores, operadores e órgãos regulatórios. Mecanismos para auditoria e monitoramento de sistemas de IA também devem ser implementados.

Segurança e Confiabilidade: Sistemas de IA ainda estão evoluindo, e os desenvolvedores precisam considerar aspectos de segurança mais do que apenas aspectos técnicos. Sistemas de IA devem ser projetados de uma forma que priorize segurança e confiabilidade, considerando riscos potenciais e consequências não intencionais.

Inclusividade e Acessibilidade: Isso é um problema significativo na maioria dos desenvolvimentos, não apenas naqueles com tecnologia de IA. Sistemas de IA devem ser projetados com recursos inclusivos que acomodem as diversas necessidades dos usuários, como fornecer métodos de entrada alternativos para usuários com deficiências ou oferecer suporte multilíngue. Testes de usuário e engajamento com comunidades diversas para identificar e abordar barreiras de acessibilidade são necessários.

Regulação e Governança: Muitos produtos de suporte tecnológico de IA não têm regulamentações ou termos de uso preparados. Deve-se advogar pela desenvolvimento e implementação de quadros regulatórios abrangentes que abordem preocupações éticas relacionadas à IA. Recomenda-se colaborar com legisladores, partes interessadas da indústria e organizações da sociedade civil para elaborar legislação e normas.

Tomada de Decisão Ética: Atualmente, a maioria dos empresários presta mais atenção ao produto em si e considera apenas decisões relacionadas aos negócios. Deve-se estabelecer conselhos ou comitês de revisão ética dentro das organizações para avaliar as implicações éticas potenciais dos projetos de IA. Treinamento e recursos devem ser fornecidos para desenvolvedores de IA e partes interessadas sobre princípios éticos e frameworks de tomada de decisão.

Impacto Social: A tecnologia de IA existe em uma sociedade e tem um enorme impacto em seus habitantes. Avaliações devem ser realizadas para avaliar as consequências sociais, econômicas e ambientais das implementações de IA. Estratégias para mitigar impactos negativos e maximizar resultados positivos devem ser desenvolvidas.

Aprendizado Contínuo e Adaptação: Não é apenas importante desenvolver produtos que se adaptam às necessidades sociais, mas também promover uma cultura de aprendizado contínuo e melhoria dentro da comunidade de IA. Pesquisadores, desenvolvedores e formuladores de políticas devem ser encorajados a se manterem informados sobre desafios éticos emergentes e melhores práticas.

Ética em IA - quais são os próximos passos?

De modo geral, todos os problemas éticos potenciais (e já existentes) estão principalmente relacionados à ideia de estabelecer um mecanismo comum que ajudaria a prevenir danos sociais provenientes da tecnologia de IA. Como a IA, em geral, é um produto do mercado global, provavelmente deveria haver alguma base de conhecimento compartilhado. Por exemplo, poderiam ser conferências anuais, workshops ou fóruns dedicados à ética em IA e à inovação responsável.

A ideia toda é criar um conjunto de regras que serão correlacionadas e co dependentes entre:

  • governo
  • desenvolvedores de IA
  • sociedade (usuários)

A colaboração entre todos os grupos mencionados pode não apenas prevenir os danos potenciais, mas também ajudar a fomentar a tecnologia de IA ética, consciente e socialmente responsável.

Author

Julia Mykhailiuk

Marketing Specialist