Quais são as capacidades atuais da IA de uso geral e os potenciais avanços futuros
A IA de uso geral tem assistido a rápidos avanços nos últimos anos, passando de mal produzir parágrafos coerentes a escrever programas de computador, gerar imagens fotorrealistas e envolver-se em conversas prolongadas. Os modelos recentes demonstram melhorias no raciocínio científico e nas habilidades de programação.
Agentes de IA
Muitas empresas estão a investir em agentes de IA — sistemas de IA de uso geral que podem agir, planear e delegar tarefas de forma autónoma, com supervisão humana mínima. Estes agentes sofisticados poderiam concluir projetos mais longos do que os sistemas atuais, potencialmente desbloqueando benefícios e riscos.
Capacidades Futuras
O ritmo de avanço nos próximos meses e anos é incerto, variando de lento a extremamente rápido. O progresso depende da disponibilização de mais dados e poder computacional para o treino, e de se o escalonamento pode superar as limitações atuais. Embora o escalonamento permaneça fisicamente viável por vários anos, grandes avanços podem exigir avanços na investigação ou abordagens de dimensionamento inovadoras.
Considerações Chave para os Responsáveis Políticos:
- Ritmo de Avanço: Quão rapidamente as capacidades da IA de uso geral avançarão e como esse progresso pode ser medido de forma fiável?
- Limiares de Risco: Quais são os limiares de risco sensatos para acionar medidas de mitigação?
- Acesso à Informação: Como é que os decisores políticos podem obter o melhor acesso à informação sobre a IA de uso geral relevante para a segurança pública?
- Avaliação de Risco: Como é que investigadores, empresas e governos podem avaliar de forma fiável os riscos do desenvolvimento e da implementação da IA de uso geral?
- Operações Internas: Como é que os modelos de IA de uso geral funcionam internamente?
- Design Fiável: Como é que a IA de uso geral pode ser concebida para se comportar de forma fiável?
Que tipos de riscos estão associados ao desenvolvimento e implantação de IA de propósito geral
A IA de propósito geral (IAPG) apresenta um espectro de riscos, categorizados aqui para maior clareza: uso malicioso, mau funcionamento e efeitos sistêmicos. Alguns danos já são aparentes, enquanto outros estão surgindo à medida que as capacidades da IAPG avançam.
Riscos de Uso Malicioso
Atores mal-intencionados podem aproveitar a IAPG para infligir danos a indivíduos, organizações ou à sociedade como um todo:
- Conteúdo Falso: A IAPG facilita a geração de conteúdo falso altamente realista para pornografia não consensual, fraude financeira, chantagem e danos à reputação.
- Manipulação: A IAPG permite conteúdo persuasivo em escala, que pode influenciar a opinião pública e influenciar resultados políticos.
- Ataque Cibernético: Os sistemas de IAPG estão mostrando capacidades na automação de partes de ataques cibernéticos, diminuindo a barreira para atores maliciosos.
- Ataques Biológicos/Químicos: Algumas IAPG demonstram habilidades para auxiliar na criação de armas biológicas ou químicas. Uma grande empresa de IA aumentou recentemente sua avaliação desse tipo de risco biológico de “baixo” para “médio”.
Riscos de Mau Funcionamento
Mesmo sem intenção maliciosa, os sistemas de IAPG podem causar danos devido a:
- Problemas de Confiabilidade: A IAPG atual pode ser não confiável, gerando falsidades em domínios críticos como aconselhamento médico ou jurídico.
- Viés: A IAPG pode amplificar preconceitos sociais e políticos, levando à discriminação e resultados desiguais em áreas como alocação de recursos.
- Perda de Controle (Hipotético): Embora não seja atualmente plausível, alguns preveem cenários onde os sistemas de IAPG operam fora do controle humano, justificando maior atenção.
Riscos Sistêmicos
Além dos riscos de modelos individuais, a implantação generalizada da IAPG introduz preocupações sociais mais amplas:
- Riscos do Mercado de Trabalho: A IAPG pode automatizar uma ampla gama de tarefas, potencialmente levando à perda de empregos que podem ou não ser compensadas pela criação de novos empregos.
- Divisão Global de P&D: O desenvolvimento da IAPG está concentrado em alguns países, levantando preocupações sobre desigualdade global e dependência.
- Concentração de Mercado: Um pequeno número de empresas domina o mercado da IAPG, aumentando o potencial de falhas em cascata devido a bugs ou vulnerabilidades.
- Riscos Ambientais: A IAPG está aumentando rapidamente o uso de energia, água e matéria-prima na infraestrutura de computação.
- Riscos de Privacidade: A IAPG pode causar violações não intencionais e deliberadas da privacidade do usuário.
- Violações de Direitos Autorais: A IAPG aprende e cria mídia expressiva, desafiando os sistemas existentes sobre consentimento de dados, compensação e controle. A incerteza jurídica está fazendo com que as empresas de IA se tornem mais opacas, dificultando a pesquisa de segurança de terceiros.
A liberação de modelos de IA para o público em geral como “modelos de peso aberto” (onde os “pesos” internos do modelo estão disponíveis publicamente para download) adiciona outra camada de complexidade. Isso pode aumentar ou diminuir vários riscos identificados, dependendo das circunstâncias.
Quais técnicas existem para identificar, avaliar e gerenciar os riscos associados à IA de propósito geral
O gerenciamento de riscos em IA de propósito geral ainda está em sua infância, mas técnicas promissoras estão emergindo para abordar os desafios únicos inerentes a essa tecnologia. Pense nisso como construir sistemas de segurança para algo que nós mesmos entendemos apenas parcialmente.
Identificação e Avaliação de Riscos
O padrão ouro atual permanece sendo as “verificações pontuais” — essencialmente testar o comportamento da IA em cenários específicos. Mas sejamos claros, estes são limitados. É difícil prever uma gama abrangente de casos de uso para IA de propósito geral, ou replicar as condições do mundo real em um laboratório. A avaliação de risco precisa de expertise, recursos e acesso a informações sobre sistemas de IA, que as empresas de IA hesitam em compartilhar.
Técnicas de Mitigação
Várias abordagens estão sendo exploradas, mas ressalvas se aplicam:
- Treinamento Adversarial: Expor modelos a cenários projetados para fazê-los falhar para que possam melhorar nisso. Imagine ensinar uma IA a identificar golpes, mas não ser capaz de prever o surgimento de novas ameaças. Descobertas recentes sugerem que, mesmo com treinamento adversarial, ainda é geralmente fácil contornar essas salvaguardas.
- Monitoramento e Intervenção: Existem ferramentas para detectar conteúdo gerado por IA e rastrear o desempenho do sistema. Combinar medidas técnicas com supervisão humana pode melhorar a segurança, mas também introduz custos e atrasos.
- Medidas de privacidade: Estas variam desde a remoção de dados de treinamento confidenciais até o emprego de tecnologia de aprimoramento da privacidade. No entanto, adaptar as privacidades de dados em geral parece ser mais desafiador do que mitigar as preocupações de segurança.
Considerações Econômicas e Políticas
Elementos externos, como a pressão competitiva e o ritmo de avanço, adicionam outra camada de complexidade à equação. Um equilíbrio deve ser feito entre as empresas que buscam implementar essas técnicas de mitigação de risco, mantendo-se competitivas. Os tomadores de decisão não podem ter certeza se haverá uma mudança generalizada na política que ajude ou dificulte os esforços de segurança.
Como podem os legisladores entender e responder melhor às incertezas inerentes à IA de propósito geral
Os legisladores que lidam com a ascensão da IA de propósito geral (IAPG) enfrentam o que os especialistas estão chamando de “dilema da evidência”. O desafio é como regular uma tecnologia quando seu rápido avanço supera as evidências científicas disponíveis sobre seu verdadeiro potencial e riscos. Dada a natureza imprevisível do desenvolvimento da IAPG, agir muito cedo com medidas preventivas pode ser desnecessário ou até contraproducente. Por outro lado, esperar por provas definitivas de riscos pode deixar a sociedade vulnerável a ameaças repentinas e graves.
Superando a Lacuna de Informação
Atualmente, existe uma significativa assimetria informacional. As empresas de IA possuem consideravelmente mais conhecimento sobre o funcionamento interno de seus sistemas e os riscos potenciais do que os governos ou pesquisadores independentes. Esse desequilíbrio dificulta o gerenciamento eficaz de riscos em todos os níveis.
Abordando as Pressões Competitivas
Os legisladores também devem considerar o impacto das pressões competitivas tanto nas empresas de IA quanto nos governos. A concorrência acirrada pode desincentivar o gerenciamento abrangente de riscos dentro das empresas, enquanto os governos podem despriorizar as políticas de segurança se perceberem um conflito com a manutenção de uma vantagem competitiva no cenário global de IA.
Ações Chave para os Legisladores:
- Sistemas de Alerta Precoce: Apoiar o desenvolvimento e a implantação de sistemas de alerta precoce que possam identificar riscos emergentes associados à IAPG.
- Estruturas de Gerenciamento de Riscos: Incentivar a adoção de estruturas de gerenciamento de riscos que acionem medidas de mitigação específicas com base em novas evidências de riscos.
- Medidas de Transparência: Explorar mecanismos para aumentar a transparência em torno do desenvolvimento e implantação da IAPG, reconhecendo as legítimas preocupações comerciais e de segurança.
- Evidência de Segurança: Considerar a exigência de que os desenvolvedores forneçam evidências de segurança antes de lançar novos modelos, promovendo uma abordagem proativa ao gerenciamento de riscos.
Áreas para Mais Pesquisa:
Os legisladores devem incentivar a pesquisa nas seguintes questões críticas:
- Ritmo do Avanço: Quão rapidamente as capacidades da IAPG avançarão e como o progresso pode ser medido de forma confiável?
- Limiares de Risco: Quais são os limiares de risco sensatos para acionar medidas de mitigação?
- Acesso à Informação: Como os legisladores podem obter o melhor acesso à informação sobre a IAPG relevante para a segurança pública?
- Avaliação de Risco: Como pesquisadores, empresas e governos podem avaliar de forma confiável os riscos do desenvolvimento e implantação da IAPG?
- Interna dos Modelos: Como funcionam internamente os modelos de IAPG?
- Design Confiável: Como a IAPG pode ser projetada para se comportar de forma confiável?
Em última análise, responder às incertezas em torno da IAPG requer um equilíbrio delicado. Os legisladores devem fomentar a inovação, ao mesmo tempo em que se protegem contra potenciais danos, navegando em um cenário complexo com informações limitadas e tecnologia em rápida evolução.
Quais fatores além dos aspectos técnicos influenciam o progresso e a aplicação da IA de propósito geral?
Como jornalista de tecnologia especializada em governança de IA, sou frequentemente questionado sobre os fatores que influenciam a progressão e a adoção da IA de propósito geral além das capacidades técnicas. Esta é uma área crucial para profissionais de direito e tecnologia e analistas de políticas entenderem, pois esses fatores moldam drasticamente o cenário de risco e regulamentação.
Influenciadores Não Técnicos do Progresso
Embora as melhorias em computação, disponibilidade de dados e design de algoritmos sejam centrais para o avanço da IA, fatores não técnicos exercem influência considerável:
- Regulamentações Governamentais: As abordagens que os governos adotam para regular a IA provavelmente terão um impacto na velocidade de desenvolvimento e adoção da IA de propósito geral.
- Fatores Econômicos: O ritmo de avanço na IA de propósito geral cria um ‘dilema de evidência’ para os tomadores de decisão. O rápido avanço da capacidade torna possível que alguns riscos surjam em saltos.
- Dinâmicas Societais: Fatores sociais dificultam a gestão de riscos no campo da IA de propósito geral.
O Dilema da Evidência para os Legisladores
Os avanços potencialmente rápidos e inesperados na IA de propósito geral apresentam um desafio único de governança. Os legisladores enfrentam o “dilema da evidência”. Eles devem pesar os potenciais benefícios e riscos sem um grande conjunto de evidências científicas devido ao rápido ritmo de melhorias tecnológicas. Isso leva a um ato de equilíbrio crucial:
- Medidas Preventivas: Agir cedo com evidências limitadas pode ser ineficaz ou acabar sendo desnecessário.
- Ação Atrasada: Esperar por provas definitivas de risco pode deixar a sociedade vulnerável a ameaças emergentes rapidamente, tornando a mitigação eficaz impossível.
Para resolver isso, algumas soluções em que empresas e governos estão trabalhando são:
- Sistemas de alerta precoce: Monitorar riscos potenciais rastreando medidas específicas quando novas evidências de riscos surgem.
- Estruturas de gerenciamento de riscos: Exigir que os desenvolvedores forneçam evidências de segurança antes de lançar um novo modelo.
Desafios de Assimetria de Informação
Um desafio fundamental é a lacuna de informação: as empresas de IA geralmente possuem substancialmente mais conhecimento sobre seus sistemas do que governos ou pesquisadores independentes. Essa falta de transparência complica o gerenciamento eficaz de riscos.
- Compartilhamento Limitado de Dados: As empresas geralmente restringem o acesso a informações detalhadas do modelo devido a preocupações comerciais e de segurança.
- Pesquisa Prejudicada: A opacidade inibe a pesquisa de segurança de IA de terceiros.
Pressões Competitivas
Além dos desafios regulatórios e de informação, as empresas e governos de IA estão frequentemente sujeitos a pressões competitivas que afetam a forma como o gerenciamento de riscos de IA é priorizado:
- Despriorização do Risco: A pressão competitiva pode incentivar as empresas a investir menos tempo ou recursos no gerenciamento de riscos do que fariam de outra forma.
- Conflitos na Política: Os governos podem investir menos em políticas para apoiar o gerenciamento de riscos nos casos em que percebem compensações entre a concorrência internacional e a redução de riscos.
