Atendendo às Metas de Alfabetização em IA da Lei de IA da UE: Lições Aprendidas
No início deste ano, as primeiras disposições da Lei de Inteligência Artificial (IA) da União Europeia entraram em vigor. Embora seja uma legislação da UE, seu alcance é global: qualquer organização que ofereça sistemas de IA a usuários na UE – independentemente de sua localização, tamanho ou receita – deve atender aos requisitos da Lei. Essas disposições não apenas impõem uma proibição sobre práticas de IA arriscadas, mas também estabelecem um mandato proativo: o Artigo 4 exige que os provedores e implementadores de sistemas de IA promovam ativamente a alfabetização em IA dentro de suas organizações.
De acordo com o Artigo 4, cada provedor ou implementador de IA deve garantir que funcionários e partes interessadas alcancem um nível suficiente de alfabetização em IA, tornando a Lei aplicável em diversos contextos. Essa exigência, frequentemente negligenciada, pode ser uma medida-chave para garantir que o poder transformador da IA seja utilizado de forma responsável, levantando, no entanto, questões sobre como colocá-la em prática efetivamente.
Definição de Alfabetização em IA
Um bom ponto de partida ao abordar a alfabetização em IA – como em qualquer área de ação regulatória – é perguntar: o que a lei exige e como a alfabetização em IA é definida? A Lei de IA exige que todos os provedores e implementadores de IA alcancem um nível suficiente de alfabetização em IA – definido no Artigo 3 (56) da Lei de IA da UE. A definição abrange tanto as habilidades quanto o conhecimento necessários para desenvolver e implementar sistemas de IA de forma segura, além de uma compreensão completa de seus benefícios e riscos potenciais.
Para cumprir essa exigência, as organizações que utilizam IA são obrigadas a implementar treinamentos de alfabetização direcionados e programas de conscientização que abordem não apenas os aspectos técnicos da IA, mas também os contextos específicos em que esses sistemas são utilizados e as características de seus usuários pretendidos. Essa exigência é particularmente crítica em processos eleitorais, onde uma compreensão inadequada das capacidades e riscos da IA pode levar a resultados prejudiciais, como práticas de campanha manipulativas, desinformação ou comprometimento da autonomia do eleitor e violação de direitos civis e políticos.
Lições Aprendidas sobre Alfabetização em IA
Com base na experiência recente de apoio a órgãos de gestão eleitoral (EMBs) na melhoria da alfabetização em IA, identificamos três lições críticas para salvaguardar a integridade eleitoral e aumentar a resiliência:
Primeira Lições: Abordagem Holística
Os programas de alfabetização em IA devem ir além das considerações puramente técnicas para incluir dimensões de direitos humanos, éticas e implicações sociais, políticas e contextuais mais amplas. Dados de pesquisas realizadas nas oficinas da International IDEA revelam que a maioria dos oficiais eleitorais ainda possui apenas um entendimento rudimentar da IA, alimentando preocupações sobre violações de direitos, erros ocultos e vulnerabilidades cibernéticas. Essas preocupações são justificadas. Em eleições, a IA pode amplificar preconceitos, distorcer o discurso público e erodir a confiança dos eleitores nas instituições democráticas.
Segunda Lições: Mitigação de Riscos
Adotar proativamente estratégias de mitigação de riscos é essencial para abordar efetivamente as preocupações sobre os riscos potenciais da IA. Neste ambiente de alto risco, até mesmo um único preconceito, vazamento de dados ou exploração adversarial negligenciado pode infringir direitos civis e políticos cruciais, erodir a confiança pública ou invalidar resultados. Para os EMBs, que são implementadores em vez de desenvolvedores de ferramentas de IA, o ponto-chave reside em como essas ferramentas são adquiridas e introduzidas.
Terceira Lições: Importância da Formação Contínua
Embora a implementação de programas de alfabetização em IA continue sendo um trabalho em progresso, esses programas se destacam como uma das maneiras mais eficazes de reduzir riscos potenciais e garantir a implementação responsável da IA em processos eleitorais. Treinamentos bem estruturados preparam a equipe para exigir evidências credíveis de conformidade com direitos e ética dos fornecedores, examinar propostas em relação aos valores institucionais e estabelecer expectativas claras de transparência e responsabilidade.
Conclusão
Resumindo, uma abordagem holística para a alfabetização em IA é essencial para compreender completamente as implicações sociais, legais e éticas mais amplas, especialmente nos contextos específicos onde a IA é aplicada e as pessoas que ela afeta. A alfabetização em IA não será fácil, mas é potencialmente uma das melhores maneiras de limitar os danos potenciais da IA enquanto desbloqueia seus benefícios.
