Por que a IA Responsável é Importante Agora
A Inteligência Artificial (IA) está sendo amplamente implantada em diversas disciplinas, como finanças, manufatura, saúde e educação, mais do que em qualquer outro momento da história. Com bilhões de usuários, surgem preocupações sobre a responsabilidade da IA, dadas as potenciais danos e benefícios que a tecnologia pode trazer para a sociedade. Essas preocupações exigem que as empresas garantam que os benefícios da IA superem os danos.
Dimensões da IA Responsável
Os aspectos da inteligência artificial definem como a IA deve ser desenvolvida, implantada e gerenciada para garantir que seja ética, justa, transparente e benéfica para a sociedade.
a) Justiça
É essencial evitar preconceitos e discriminação. Isso harmoniza os resultados prováveis de questões como raça, renda, orientação sexual ou gênero através da tomada de decisões algorítmicas. Por exemplo, um algoritmo de contratação que apresenta preconceitos contra candidatos com nomes associados a um determinado gênero ou etnia.
b) Responsabilidade
Quem é responsável pelos efeitos de um sistema de IA — desenvolvedores, empresas ou usuários? Essa questão exige transparência e processos organizacionais, além de documentação e compartilhamento sobre como modelos e conjuntos de dados foram criados, treinados e avaliados.
Existem dois modos de documentação de responsabilidade:
- Cartões de modelo: Um documento padrão que descreve o propósito, desempenho, limitações e considerações éticas de um modelo de aprendizado de máquina, promovendo transparência e responsabilidade.
- Cartões de dados: Resumos estruturados de fatos essenciais sobre vários aspectos de conjuntos de dados de aprendizado de máquina necessários para as partes interessadas durante o ciclo de vida de um projeto.
c) Segurança e proteção
A segurança da Inteligência Artificial deve seguir um procedimento para evitar e gerenciar ações que possam causar danos, tanto intencional quanto inadvertidamente. É necessário realizar testes de estresse na IA para verificar se ela se comporta como esperado em situações de violação, distúrbio e estabilidade sob pressão.
d) Privacidade
É fundamental considerar as possíveis implicações do uso de dados sensíveis, respeitando requisitos legais e regulatórios, normas sociais e expectativas individuais. A proteção de dados dos usuários e a conformidade dos sistemas de IA com regulamentações como GDPR ou CCPA são essenciais, especialmente ao lidar com informações sensíveis.
e) Transparência
Os processos de tomada de decisão da IA precisam ser compreensíveis para usuários e partes interessadas. Isso inclui explicar como os modelos funcionam e por que certos resultados são produzidos.
f) Inclusividade
Considerar perspectivas variadas no design da Inteligência Artificial é vital para refletir as necessidades de diferentes populações, evitando a exclusão de grupos sub-representados.
g) Sustentabilidade
Avaliar o impacto ambiental da Inteligência Artificial, como o consumo de energia de grandes modelos, e promover práticas ecológicas é igualmente importante.
h) Design Centrado no Humano
Priorizar o bem-estar humano é crucial, garantindo que a IA complemente e não substitua o julgamento humano, quando apropriado.
