Técnicas de Aprendizado Regulatório para a Lei de IA da UE e Desenvolvimento Rápido de IA
A futura Lei de IA da União Europeia busca governar um cenário tecnológico em rápida evolução, mas seu sucesso depende de uma capacidade de adaptação contínua e aprendizado. O conceito de aprendizado regulatório é investigado como uma forma de implementar efetivamente essa adaptabilidade. Este trabalho aborda uma lacuna crítica na estrutura da Lei, a falta de mecanismos técnicos claramente definidos para coletar e processar informações necessárias para ajustes de políticas informados.
Modelo Teórico de Aprendizado Regulatório
Os autores propõem um modelo teórico que decompõe o aprendizado regulatório em níveis micro, meso e macro, identificando os Sandboxes Técnicos de IA como componentes vitais para gerar as evidências necessárias para impulsionar esse processo. Essa pesquisa oferece uma ponte crucial entre os requisitos legais e a implementação técnica, promovendo um diálogo mais produtivo entre especialistas legais e técnicos.
Uma abordagem adaptativa é necessária para governar as tecnologias de inteligência artificial, dadas suas rápidas evoluções e capacidades emergentes imprevisíveis. Para se manter relevante, a Lei de IA incorpora disposições para aprendizado regulatório, mas atualmente essas disposições operam dentro de uma rede complexa de atores e mecanismos sem uma base técnica claramente definida para fluxo de informação escalável.
Espaço de Aprendizado Regulatório da Lei de IA da UE
O estudo estabelece um modelo teórico do espaço de aprendizado regulatório da Lei de IA da UE, decompondo-o em níveis micro, meso e macro para mapear o fluxo de informações entre as partes interessadas. Os cientistas mapearam meticulosamente os atores e suas interações, estendendo análises hierárquicas existentes para modelar a dinâmica entre a aplicação da lei e a agregação de evidências.
As atividades de design e avaliação de sistemas de IA geram as evidências necessárias no nível micro para informar adaptações no nível macro, potencialmente levando a emendas na própria Lei de IA ou à criação de atos de implementação. A pesquisa destaca uma desconexão entre a autonomia legal e operacional do Escritório de IA, identificando-o como um exemplo de ‘quase-agencificação’ dentro da governança da UE.
Implicações e Riscos
Para superar isso, o estudo introduziu uma abordagem de raciocínio funcional, traçando o pipeline de aplicação de cima para baixo, desde a legislação até as avaliações técnicas, definindo três níveis de abstração onde o aprendizado pode ocorrer. Experimentos revelam que pequenas e médias empresas, enfrentando classificações de IA de alto risco, devem demonstrar conformidade com vários artigos da Lei, realizando avaliações iterativas durante o ciclo de vida de desenvolvimento de suas soluções.
A participação em estruturas como processos de padronização e fóruns consultivos permite que informações e experiências de nível micro se propaguem para os níveis meso e macro. Uma metodologia consistente e reproduzível dentro de um Sandbox de IA torna o desenvolvimento de sistemas de IA transparente, potencialmente ajudando na interpretação dos requisitos legais e resultados de avaliação.
Conclusão
Os resultados confirmam que a implementação de metodologias de Sandbox de IA em interações com as autoridades dos Estados-Membros permite avaliações comparáveis, possibilitando que essas autoridades coletem evidências e refinam sua compreensão de como traduzir legislação de alto nível em operacionalização técnica. À medida que o número de engajamentos em Sandboxes Regulatórios de IA cresce, os dados gerados suportam agregação e análise escalável, permitindo ao Escritório de IA projetar diretrizes e códigos de prática.
A pesquisa demonstra que uma base técnica robusta é necessária para apoiar a ambição da Lei de IA em regulamentação futura, movendo-se além dos mecanismos legais existentes para revisão e padronização. Ao aplicar a teoria do aprendizado social, o estudo destaca a importância dos Sandboxes de IA na geração reproduzível de evidências técnicas, enquanto também delineia requisitos para soluções legíveis por máquina para garantir uma agregação eficiente de dados.
