Qual é o propósito do Framework do Ciclo de Vida da IA para abordar os riscos relacionados à IA?
O Framework do Ciclo de Vida da IA tem como objetivo fornecer aos formuladores de políticas e reguladores uma abordagem estruturada para mitigar os riscos complexos associados às tecnologias de IA. Ele divide o desenvolvimento da IA em sete estágios distintos:
- Coleta e Pré-processamento de Dados
- Arquitetura do Modelo
- Treinamento e Avaliação do Modelo
- Implantação do Modelo
- Aplicação do Modelo
- Interação do Usuário
- Monitoramento e Manutenção Contínuos
Ao identificar pontos de intervenção eficazes em cada estágio, o Framework permite estratégias de mitigação de risco direcionadas que se alinham com os principais princípios orientadores. Em última análise, procura promover uma abordagem equilibrada e proativa à gestão de riscos da IA, maximizando os benefícios e minimizando os potenciais danos.
Principais Insights:
O framework está estruturado em torno do conceito de riscos e mitigações “a montante” e “a jusante”:
- Riscos a montante surgem do treinamento e desenvolvimento do modelo.
- Riscos a jusante resultam de interações do usuário com os modelos.
A mitigação de riscos pode ocorrer tanto nos estágios a montante quanto a jusante, mesmo para categorias de risco principalmente associadas a um ou outro. Por exemplo, o uso malicioso, um risco a jusante, pode ser abordado por meio de mitigações a montante (desenvolvimento do modelo) e a jusante (interação do usuário).
A mitigação eficaz deve ser específica e estritamente adaptada ao estágio relevante do ciclo de vida da IA. Pesquisas e compreensão completas dos riscos e das estratégias de mitigação disponíveis são essenciais para que os formuladores de políticas e os desenvolvedores de IA reduzam os danos potenciais.
Preocupações Regulatórias:
O Framework destaca a importância de uma supervisão regulatória adaptável e em constante evolução. Mecanismos para revisão regular, refinamento e monitoramento contínuo de sistemas de IA são cruciais para acompanhar os rápidos avanços tecnológicos e as ameaças emergentes.
No que diz respeito aos modelos de IA de acesso aberto, os formuladores de políticas precisam criar uma supervisão regulatória para a IA que considere a viabilidade técnica das medidas propostas. A colaboração com especialistas em IA e partes interessadas para identificar e implementar mecanismos que sejam eficazes e tecnicamente viáveis é essencial para encontrar o equilíbrio certo entre permitir a inovação em IA e abordar o uso malicioso da IA.
Implicações Práticas:
A aplicação do Framework do Ciclo de Vida da IA envolve a implementação de intervenções técnicas e políticas. As mitigações técnicas envolvem mudanças concretas nas estruturas técnicas que podem reduzir o risco. As mitigações políticas, frequentemente na forma de estruturas regulatórias, fornecem incentivos para que os desenvolvedores adotem mitigações técnicas e garantam a educação e a segurança do usuário.
As estratégias específicas de mitigação incluem:
- Transparência no fornecimento de dados
- Padrões robustos de segurança para arquitetura de modelo
- Auditorias de segurança regulares e testes de penetração
- Detecção de anomalias e monitoramento contínuo na implantação do modelo
- Supervisão humana na aplicação do modelo
- Mecanismos de denúncia para suspeitas de fraude ou uso malicioso
O Framework reconhece que certas mitigações de risco podem ser mais eficazes em todo o espectro de modelos de acesso aberto, enquanto outras podem ser mais aplicáveis a sistemas de código fechado com maior controle sobre o acesso e o uso.
Quais são os princípios-chave que orientam as estratégias de mitigação de riscos da IA?
O Instituto de Segurança e Tecnologia (IST) identificou cinco princípios orientadores que são fundamentais para o desenvolvimento de estratégias eficazes de mitigação de riscos da IA. Esses princípios fornecem um contexto de alto nível para formuladores de políticas, desenvolvedores de IA e outras partes interessadas que navegam no complexo cenário da IA e na necessidade de conformidade.
Equilibrando Inovação e Aversão ao Risco
A governança e gestão da IA exigem um equilíbrio delicado: incentivar a inovação responsável, priorizando a identificação e mitigação de riscos potenciais. O objetivo é aproveitar o potencial transformador da IA, garantindo que seu desenvolvimento e uso estejam alinhados com padrões de segurança, ética e confiabilidade. Concentre-se em não impedir a inovação, ao mesmo tempo em que gerencia os riscos.
Responsabilidade Compartilhada Entre as Partes Interessadas
A mitigação eficaz dos riscos da IA exige a colaboração de todas as partes interessadas, incluindo formuladores de políticas, desenvolvedores de IA, usuários e a sociedade civil. Um ponto crítico é que cada grupo contribui com perspectivas, conhecimentos e papéis únicos que devem ser considerados. Reconhecer e abraçar esta responsabilidade compartilhada promove uma abordagem colaborativa e, portanto, mais eficaz para a mitigação dos riscos, aproveitando os pontos fortes de todas as partes interessadas.
Compromisso com a Precisão e a Veracidade
Garantir que os modelos de IA forneçam informações confiáveis e factuais é crucial para construir confiança. As estratégias de mitigação de riscos devem priorizar a preservação da precisão, evitando a censura e o comprometimento da verdade em prol de resultados agradáveis. Cumprir este princípio permite o desenvolvimento de sistemas de IA confiáveis e resultados úteis, verificáveis e confiáveis que informam decisões críticas, por sua vez, ajudam a moldar a compreensão da humanidade sobre desafios complexos.
Regulamentação Praticável e Viável
A supervisão regulatória da IA deve considerar a viabilidade técnica de quaisquer medidas propostas. A supervisão prática exige colaboração com especialistas em IA e partes interessadas para identificar e implementar mecanismos eficazes e tecnicamente viáveis que garantam a justiça, mitiguem os danos e forneçam a supervisão necessária. Explore abordagens alternativas que criem uma responsabilização significativa sem impor barreiras ou restrições tecnicamente inviáveis ao desenvolvimento da IA.
Supervisão Adaptável e Contínua para Combater Riscos
Os marcos regulatórios devem adaptar-se e acompanhar os avanços tecnológicos, as melhores práticas e as lições aprendidas. Esses marcos devem incorporar mecanismos para revisão regular, aperfeiçoamento, monitoramento contínuo e supervisão eficaz. Abrace a coleta constante de dados, a análise rigorosa e os loops de feedback eficazes para melhor informar as melhorias contínuas e os esforços de mitigação de riscos, mantendo a vigilância em relação a ameaças emergentes, vulnerabilidades e preocupações éticas.
Como o Framework do Ciclo de Vida da IA pode impulsionar a inovação enquanto gerencia os riscos da IA?
O Framework do Ciclo de Vida da IA oferece uma abordagem estruturada para o desenvolvimento de IA, dividida em sete estágios distintos: coleta e pré-processamento de dados, arquitetura do modelo, treinamento e avaliação do modelo, implantação do modelo, aplicação do modelo, interação do usuário e monitoramento e manutenção contínuos. Este framework permite estratégias de mitigação de risco direcionadas em cada estágio, permitindo que a inovação floresça enquanto aborda os potenciais danos proativamente.
Equilibrando Inovação e Aversão ao Risco
A chave é a mitigação sob medida. O Framework do Ciclo de Vida da IA permite escolhas precisas em cada estágio de desenvolvimento, protegendo a inovação através do uso de intervenções que gerenciam e reduzem o risco de forma eficaz e com mínima intrusão. Focar em mitigações upstream no início do desenvolvimento do modelo é um excelente exemplo, pois aborda os riscos preventivamente, sem inibir o desenvolvimento da aplicação downstream.
Responsabilidade Compartilhada e Engajamento das Partes Interessadas
Central para este framework é o princípio da responsabilidade compartilhada. As partes interessadas, incluindo legisladores, desenvolvedores de IA, usuários e sociedade civil, devem colaborar. Ao mapear os riscos e mitigações em todo o ciclo de vida, cada grupo entende seu papel, aproveitando diversas perspectivas para uma gestão de risco mais robusta.
Estratégias Praticáveis e Conscientes da Viabilidade
O framework divide o desenvolvimento de IA em fases gerenciáveis, abrindo caminho para medidas regulatórias viáveis. Ao focar em fases específicas, os reguladores podem criar intervenções direcionadas que sejam tecnicamente viáveis e impactantes, evitando mandatos muito amplos ou impraticáveis. Isso incentiva a inovação, focando os encargos regulatórios em ações específicas.
Supervisão Adaptável e Contínua
O Framework do Ciclo de Vida da IA sincroniza-se bem com a necessidade contínua de frameworks regulatórios adaptativos, pois evolui juntamente com os avanços tecnológicos. A supervisão contínua mais a melhoria iterativa estão integradas no ciclo de vida, permitindo atualizações contínuas das estratégias de mitigação de risco com base tanto em ameaças emergentes quanto em novos desenvolvimentos na tecnologia de IA.
Principais Estratégias de Mitigação ao Longo do Ciclo de Vida
Aqui estão alguns exemplos concretos de abordagens de mitigação, por fase do ciclo de vida:
- Coleta e Pré-processamento de Dados Tornar o sourcing do conjunto de dados transparente para usuários públicos e sociedade civil, validando todos os dados para detectar e, se necessário, remover pontos de dados anômalos/suspeitos antes que entrem no pipeline de treinamento. Isso também incluiria o uso de técnicas de IA que preservam a privacidade (como o aprendizado federado).
- Arquitetura do Modelo Apoiar mesas redondas de IA para os especialistas em IA da América, incentivando organizações e pesquisadores através de incentivos em dinheiro, computação ou concessão para compartilhar conhecimento e adotar práticas de IA seguras. Seguindo a mesma linha, precisamos de padrões de segurança robustos em todos os principais laboratórios de IA, para incentivar o compartilhamento de dados e a criação de tecnologia de IA segura.
- Treinamento e Avaliação do Modelo Ordenar auditorias de segurança regulares e testes de penetração para identificar vulnerabilidades e garantir que os modelos não estejam sendo explorados para fins/acesso maliciosos. Criar fortes proteções legais e recompensas públicas para denunciantes que relatem comportamento malicioso.
- Implantação do Modelo Implementar fortes proteções legais para preocupações éticas ou denunciantes, e monitorar continuamente os modelos quanto a intrusão ou uso indevido, usando técnicas de aprendizado de máquina para detectar e responder a ameaças em tempo real. A detecção de anomalias deve ser integrada à arquitetura do modelo.
- Aplicação do Modelo Ordenar mecanismos de supervisão e controle humanos para aplicações de IA de alto risco e restringir os tipos de aplicações pelos desenvolvedores de aplicativos em que os modelos de fundação são aplicados.
- Interação do Usuário Medidas legais devem ser tomadas contra usuários que realizam atividades ilícitas ou ilegais usando sistemas de IA.
- Monitoramento e Manutenção Contínuos Estabelecer mecanismos de denúncia acessíveis e claramente comunicados para suspeita de fraude ou uso indevido, divulgados em todos os meios de comunicação, com confidencialidade garantida mais proteção contra retaliação para os repórteres.
Quais são os principais estágios do ciclo de vida da IA?
O desenvolvimento e a implantação de sistemas de IA são um processo complexo composto por estágios distintos. Compreender esses estágios é fundamental para identificar e mitigar riscos potenciais, especialmente em face de crescentes preocupações com o uso malicioso.
Aqui está uma análise do ciclo de vida da IA, conforme articulado em um relatório recente:
- Coleta e Pré-processamento de Dados: Este estágio inicial envolve a coleta de dados brutos, a limpeza, o tratamento de valores ausentes, a normalização de formatos de dados e o aumento de conjuntos de dados. Dados de alta qualidade são cruciais para modelos de IA eficazes; dados de baixa qualidade levam a resultados tendenciosos e não confiáveis.
- Arquitetura do Modelo: O design e a estrutura são definidos nesta fase, incluindo a seleção de algoritmos e a topologia da rede. Uma arquitetura bem projetada é essencial para o desempenho, a escalabilidade e, principalmente, a segurança dos modelos de IA.
- Treinamento e Avaliação do Modelo: Usando dados pré-processados, é aqui que os modelos de IA aprendem a reconhecer padrões e fazer previsões. Testes rigorosos garantem que o modelo generalize bem para novos dados e evite overfitting ou underfitting — problemas que podem impactar aplicações do mundo real.
- Implantação do Modelo: Isso envolve a integração do modelo de IA treinado em um ambiente de produção para acesso do usuário final, configurando a infraestrutura necessária, como servidores e APIs. Práticas adequadas de implantação mantêm o desempenho, a segurança e a escalabilidade do modelo.
- Aplicação do Modelo: Esta etapa se concentra no desenvolvimento de aplicativos usando os modelos de IA implantados para executar tarefas específicas. O desenvolvimento eficaz de aplicativos garante que as tecnologias de IA sejam aproveitadas adequadamente e proporcionem valor.
- Interação do Usuário: O design de interfaces de usuário e interações com IA é crítico. Isso inclui considerações sobre UX, UI e acessibilidade para garantir um engajamento positivo e mitigar os riscos de uso indevido ou incompreensão do usuário.
- Monitoramento e Manutenção Contínuos: O rastreamento contínuo do desempenho do modelo, a resolução de problemas e a atualização de modelos são necessários. Esta etapa final é vital para sustentar a confiabilidade e segurança a longo prazo dos sistemas de IA, adaptando-se a ambientes em mudança e incorporando novos avanços.
Formuladores de políticas, responsáveis pela conformidade e profissionais de tecnologia jurídica devem entender que cada etapa apresenta oportunidades e desafios únicos para a implementação de estratégias de mitigação de riscos.
Por que esses estágios são importantes
A importância de cada estágio não pode ser exagerada, especialmente no contexto do aumento dos riscos impulsionados pela IA:
- Qualidade dos Dados: Lixo entra, lixo sai. Dados não tendenciosos e de alta qualidade são fundamentais.
- Segurança da Arquitetura: Uma arquitetura vulnerável pode ser explorada; um design robusto é inevitável.
- Treinamento Rigoroso: O treinamento e a avaliação devem ser completos para evitar saídas não confiáveis ou enviesadas.
- Implantação Adequada: Práticas de implantação ruins criam aberturas para exploração por maus atores.
- Aplicações Eficazes: Se os aplicativos não forem desenvolvidos cuidadosamente, o valor da IA diminui — e os riscos aumentam.
- Experiência Positiva do Usuário: Usabilidade, transparência e confiabilidade são essenciais para minimizar as chances de uso indevido.
- Supervisão Contínua: A confiabilidade a longo prazo depende de monitoramento e manutenção vigilantes.
O valor da estrutura está em identificar mitigações direcionadas com base em conhecimento técnico e evidências do mundo real, não apenas em amplas suposições não testadas.
Como o AI Lifecycle Framework ajuda a identificar pontos efetivos para mitigação de riscos?
O AI Lifecycle Framework fornece uma abordagem estruturada para o desenvolvimento de IA, dividindo o processo complexo em sete estágios distintos, permitindo estratégias de mitigação de riscos direcionadas.
Os Sete Estágios
Aqui estão os sete estágios do AI Lifecycle Framework:
- Coleta e Pré-processamento de Dados
- Arquitetura do Modelo
- Treinamento e Avaliação do Modelo
- Implantação do Modelo
- Aplicação do Modelo
- Interação do Usuário
- Monitoramento e Manutenção Contínuos
Ao identificar os pontos mais eficazes para implementar mitigações de risco em cada estágio do ciclo de vida da IA, o framework permite intervenções direcionadas que se alinham a princípios orientadores, como:
- Equilibrar inovação e aversão ao risco
- Promover a responsabilidade compartilhada entre as partes interessadas
- Manter um compromisso com a precisão
- Desenvolver uma regulamentação viável
- Criar uma supervisão adaptável e contínua
O framework reconhece que a mitigação de riscos pode ocorrer tanto a montante (visando o desenvolvimento do modelo) quanto a jusante (visando o lançamento do modelo e a interação do usuário). Essa distinção é crucial porque, mesmo para riscos a jusante, como uso malicioso, as mitigações a montante e a jusante podem reduzir significativamente os danos.
Tipos de Mitigação
O Framework enfatiza dois tipos de mitigações:
- Mitigações Técnicas: Mudanças concretas nas estruturas técnicas para reduzir o risco.
- Mitigações de Política: Estruturas regulatórias que incentivam os desenvolvedores a adotar mitigações técnicas bem-sucedidas, garantindo a educação e a segurança do usuário.
A relevância do framework para os formuladores de políticas decorre de sua maneira prática de transmitir as implicações das intervenções de maneira acessível. Ele ajuda a identificar danos previsíveis dentro do contexto legal existente, esclarecendo o dever de cuidado dos desenvolvedores de IA.
Um ponto forte fundamental reside em sua ênfase em pesquisa aprofundada e tomada de decisão informada. Ao examinar minuciosamente cada estágio, você pode desenvolver uma compreensão diferenciada dos riscos e oportunidades específicos e identificar mitigações direcionadas baseadas em expertise técnica e evidências do mundo real.
O framework reconhece o espectro de abertura no desenvolvimento de IA. Os modelos de IA de acesso aberto, embora promovam a transparência e a colaboração, apresentam desafios únicos de mitigação de riscos devido à sua acessibilidade e potencial para uso indevido. O framework sugere o foco em mitigações a montante para acesso aberto, como coleta de dados responsável e red teaming pré-implantação, ao mesmo tempo em que reconhece que as restrições a jusante podem ser menos eficazes.
Como é estruturada a Imersão Profunda nos Riscos de Uso Malicioso e qual é o seu objetivo?
A secção “Imersão Profunda nos Riscos de Uso Malicioso” é estruturada para fornecer uma análise abrangente dos potenciais danos associados às tecnologias de IA. Ela concentra-se em áreas-chave previamente identificadas como sendo negativamente influenciadas pelo aumento da abertura dos modelos de IA.
Metodologia
A metodologia envolve uma análise em três fases:
- Perspectiva Histórica: Examinar as tendências abrangentes de comportamentos maliciosos sem o uso da tecnologia de IA para construir uma compreensão dos ecossistemas e padrões comportamentais de cada categoria de malícia.
- Estado Atual: Analisar o estado atual do uso malicioso de tecnologias de IA para determinar como essas novas tecnologias estão a ser aplicadas aos padrões comportamentais existentes.
- Perspetivas Futuras: Adotar uma abordagem virada para o futuro para determinar como, com tecnologias existentes e mais avançadas, as ferramentas de IA podem ser aplicadas a cada categoria.
Esta abordagem permite que um contexto histórico claro seja estabelecido, permitindo que os leitores compreendam como os sistemas de IA estão atualmente a integrar-se em padrões existentes de comportamento humano em casos de uso malicioso.
Objetivos
Os objetivos desta secção são duplos:
- Compreender como os sistemas de IA estão atualmente a encaixar-se em padrões existentes de comportamento humano em casos de uso malicioso.
- Construir um modelo mental preditivo para determinar onde e como os sistemas de IA podem encaixar-se, ou exacerbar, padrões existentes de atividade maliciosa, e para identificar os resultados potenciais mais prováveis e mais ameaçadores.
A secção visa informar a governação proativa e o desenvolvimento de estruturas robustas de segurança da IA, ao mesmo tempo que reconhece a incerteza introduzida pelo rápido avanço tecnológico e pela interação das escolhas humanas.
Áreas-Chave de Foco
A imersão profunda concentra-se em várias áreas-chave de uso malicioso:
- Fraude e outros esquemas criminosos, particularmente visando populações em risco.
- Minar a coesão social e os processos democráticos através da desinformação.
- Abusos dos direitos humanos por estados autoritários.
- Interrupção de infraestruturas críticas através de ataques cibernéticos.
- Conflito estatal através da contribuição de capacidades de IA para entidades adversárias.
Para cada área, a análise considera o contexto histórico, a aplicação atual e as potenciais ameaças futuras, fornecendo uma visão abrangente dos riscos associados ao uso indevido da IA.
Como o Framework do Ciclo de Vida da IA se alinha com os princípios orientadores?
O Framework do Ciclo de Vida da IA se alinha inerentemente com os princípios orientadores, garantindo que as intervenções sejam viáveis, acionáveis e direcionadas. Esta abordagem exige o envolvimento de múltiplas partes interessadas, cada uma trazendo suas perspectivas e conhecimentos únicos. Ao direcionar estágios específicos do ciclo de vida da IA, escolhas precisas e informadas podem ser feitas para proteger a inovação, mitigando eficazmente os riscos.
Princípio nº 1: Equilibrando Inovação e Aversão ao Risco
O Framework permite estratégias de mitigação de risco personalizadas em cada estágio de desenvolvimento e implantação da IA. Essa granularidade garante que as medidas de mitigação de risco sejam eficazes e minimamente intrusivas, protegendo o potencial inovador das tecnologias de IA. Por exemplo, focar nas mitigações upstream durante a fase de desenvolvimento do modelo pode abordar preventivamente os riscos sem sufocar a inovação downstream no desenvolvimento de aplicações.
Princípio nº 2: Responsabilidade Compartilhada Entre as Partes Interessadas
A mitigação eficaz de riscos requer a contribuição de todas as partes interessadas envolvidas no ciclo de vida da IA, incluindo formuladores de políticas, desenvolvedores, usuários e sociedade civil. Ao mapear os riscos e as mitigações em todo o ciclo de vida, cada grupo de partes interessadas obtém uma compreensão clara de seu papel e responsabilidades. Essa abordagem colaborativa aproveita diversos conhecimentos e perspectivas, levando a estratégias de gestão de risco mais abrangentes e robustas.
Princípio nº 3: Compromisso com a Precisão
Abordar os riscos em vários estágios do ciclo de vida da IA garante que a precisão e a confiabilidade sejam mantidas ao longo do processo de desenvolvimento e implantação. A implementação de mecanismos rigorosos de validação e monitoramento em cada estágio mantém a integridade dos modelos de IA, fomentando assim a confiança e garantindo sua aplicação benéfica em vários domínios.
Princípio nº 4: Supervisão Regulatória Consciente da Viabilidade
O Framework divide o complexo processo de desenvolvimento de IA em estágios gerenciáveis, facilitando o design e a implementação de medidas regulatórias viáveis. Ao focar em fases específicas, os reguladores podem desenvolver intervenções direcionadas que sejam tecnicamente viáveis e eficazes, evitando mandatos excessivamente amplos ou impraticáveis.
Princípio nº 5: Supervisão Adaptável e Contínua
A natureza dinâmica do Framework se alinha com a necessidade de estruturas regulatórias adaptáveis que evoluam com os avanços tecnológicos. A supervisão contínua e as melhorias iterativas são incorporadas ao ciclo de vida, permitindo atualizações regulares para estratégias de mitigação de risco com base em ameaças emergentes e novos desenvolvimentos na tecnologia de IA.
Qual é a relação entre abertura e o Framework do Ciclo de Vida da IA?
O Framework do Ciclo de Vida da IA oferece uma abordagem estruturada para gerenciar os riscos da IA, especialmente no que diz respeito à abertura. O relatório da Fase I estabeleceu que, em geral, à medida que o acesso aos modelos fundamentais da IA aumenta, o potencial de dano também aumenta. Esta seção se baseia nessas ideias, explorando como a abertura afeta o Framework do Ciclo de Vida da IA e as estratégias de mitigação de risco associadas.
Ao mapear o espectro de abertura no Framework do Ciclo de Vida da IA, formuladores de políticas e stakeholders podem obter uma compreensão mais profunda dos desafios e oportunidades únicas em cada estágio.
Impacto da Abertura em todo o Ciclo de Vida da IA
O grau de abertura em cada estágio impacta significativamente os riscos associados. Considere estes exemplos:
- Coleta e Pré-processamento de Dados: Modelos abertos podem se beneficiar de conjuntos de dados diversos, reduzindo o viés.
- Desenvolvimento e Treinamento de Modelos: Maior acesso promete transparência e colaboração, mas complica a segurança e a aplicação de padrões éticos.
- Teste, Implantação e Governança: Modelos abertos exigem abordagens impulsionadas pela comunidade, em vez de controle centralizado.
Eficácia Variada das Mitigações de Risco
Certas estratégias de mitigação enfrentam desafios à medida que a abertura aumenta:
- Restrições de Caso de Uso: A aplicação de limitações em modelos totalmente abertos torna-se difícil.
- Práticas de Coleta de Dados: A coleta de dados responsável permanece vital em todos os níveis de abertura para mitigar o viés e os riscos de uso malicioso.
Riscos como o uso malicioso e a falha de conformidade se cruzam com os estágios do ciclo de vida da IA de maneiras complexas, e o nível de abertura desempenha um papel significativo nessas dinâmicas.
Por exemplo, o risco de uso malicioso pode ser maior para modelos com maior abertura, pois atores maliciosos têm maior acesso aos componentes do modelo e podem modificar ou ajustar o modelo mais facilmente para fins prejudiciais. Nesses casos, as estratégias de mitigação de risco focadas no estágio de desenvolvimento, teste e validação do modelo, como arquiteturas de modelo seguras e processos robustos de teste e validação, tornam-se cada vez mais importantes.
Como o relatório propõe abordar os riscos da IA, ao mesmo tempo que fomenta a inovação?
O relatório enfatiza o equilíbrio entre inovação e aversão ao risco como um princípio orientador. Ele visa criar um ambiente que incentive a inovação responsável em IA, mas priorize a identificação, avaliação e mitigação de riscos. Isso deve permitir que a sociedade se beneficie do progresso da IA, ao mesmo tempo que alinha seu desenvolvimento com segurança, ética e confiabilidade.
Uma ferramenta fundamental nessa abordagem é o Framework do Ciclo de Vida da IA, que divide o desenvolvimento da IA em sete estágios distintos:
- Coleta e Pré-processamento de Dados
- Arquitetura do Modelo
- Treinamento e Avaliação do Modelo
- Implantação do Modelo
- Aplicação do Modelo
- Interação do Usuário
- Monitoramento e Manutenção Contínuos
O framework possibilita estratégias de mitigação de risco direcionadas em cada estágio. Essa especificidade garante que a mitigação de risco seja eficaz, mas minimamente intrusiva, protegendo o potencial inovador das tecnologias de IA. Por exemplo, mitigações upstream durante o desenvolvimento do modelo podem abordar preventivamente os riscos sem sufocar a inovação downstream no desenvolvimento de aplicações.
Aqui estão alguns exemplos de mitigações propostas, organizadas por estágio do ciclo de vida:
Coleta e Pré-processamento de Dados
- Transparência do Fornecimento de Dados: Exigir transparência para grandes laboratórios que constroem modelos de fundação em relação às origens dos conjuntos de dados.
- Validação e Higienização de Dados: Implementar protocolos rigorosos para detectar dados anômalos ou suspeitos.
- Técnicas de IA que Preservam a Privacidade: Empregar métodos como aprendizado federado para proteger dados confidenciais.
Arquitetura do Modelo
- Mesas Redondas de IA: Apoiar mesas redondas para pesquisadores verificados compartilharem as melhores práticas.
- Padrões de Segurança Robustos: Desenvolver e aplicar padrões de segurança robustos para laboratórios líderes.
- Incentivos: Fornecer incentivos para projetos colaborativos compartilhando conhecimento em desenvolvimento seguro de IA.
Treinamento e Avaliação do Modelo
- Auditorias de Segurança Regulares: Determinar auditorias regulares e testes de penetração de ambientes de treinamento de IA.
- Programas de Recompensa por Bugs: Incentivar a descoberta de bugs em metodologias conhecidas por meio de recompensas financeiras.
- Red Teaming: Simular ataques adversários para fortalecer as medidas de segurança e abordar as vulnerabilidades.
Implantação do Modelo
- Monitoramento Contínuo: Empregar técnicas de aprendizado de máquina para detectar intrusão ou uso indevido em tempo real.
- Detecção de Anomalias: Incorporar a detecção de anomalias na arquitetura do modelo para identificar atividades maliciosas
Aplicação do Modelo
- Supervisão Humana: Determinar a supervisão humana para aplicações de alto risco para evitar ações maliciosas autônomas.
- Restrições de Uso: Delinear restrições no uso de modelos de fundação no desenvolvimento de aplicações
- Teste de Time Vermelho: Simular potenciais cenários maliciosos e vulnerabilidades.
Interação do Usuário
- Medidas Legais: Processar usuários que utilizam IA para ações fraudulentas ou ilegais.
Monitoramento e Manutenção Contínuos
- Mecanismos de Denúncia: Estabelecer formas claras e acessíveis para que os indivíduos denunciem suspeitas de fraude ou uso malicioso de IA.
- Campanhas Públicas: Promover esforços de conscientização para denunciar e divulgar a importância de fazê-lo.
- Revisões Regulares: Atualizar as práticas de denúncia com base na experiência do usuário relevante e nas tendências de fraude em desenvolvimento.
O relatório também reconhece que a abertura afeta a mitigação de riscos. Uma maior abertura pode exigir abordagens orientadas pela comunidade e enfatiza mitigações upstream, como coleta responsável de dados e transparência no desenvolvimento de modelos, para modelos de acesso aberto.
Por fim, este framework visa uma estrutura regulatória adaptável e viável, que evolua com a tecnologia emergente e seja informada por meio de um modelo colaborativo público-privado.
