A Tokio Marine Holdings, Inc. anunciou a implementação de sua Política Básica de Governança em Inteligência Artificial (IA), que entrará em vigor em abril e será aplicada em suas empresas globais. A política estabelece princípios fundamentais para o uso responsável da IA, garantindo que as decisões da IA permaneçam sujeitas ao julgamento humano.
O documento analisa a emergência da China AI Safety and Development Association (CnAISDA) como um novo ator na governança de segurança da inteligência artificial (IA) global. A criação da CnAISDA representa uma oportunidade para a China se envolver em discussões internacionais sobre os riscos da IA, ao mesmo tempo em que mantém flexibilidade em sua política doméstica de inovação em IA.
O projeto de lei RAISE, que visa regular a segurança da IA, foi aprovado pelos legisladores de Nova York e agora está na mesa da governadora Kathy Hochul. O projeto exige que os desenvolvedores de modelos de linguagem de grande porte criem e publiquem protocolos de segurança e avaliações de risco.
O Senado do Estado de Nova York aprovou o RAISE Act, que exige que as principais empresas de inteligência artificial publiquem relatórios de segurança e informem os consumidores sobre incidentes de segurança. Se assinado, o projeto de lei poderá impor penalidades civis de até 30 milhões de dólares para as empresas que violarem as regras.
As organizações nórdicas estão investindo na capacitação de seus funcionários para mitigar os riscos das tecnologias de IA emergentes. Apesar dos desafios, elas estão tomando medidas tangíveis para incorporar a IA responsável nas suas estratégias de transformação.
A governança da IA é um desafio significativo, e a liderança deve gerenciar essa transformação de forma estratégica. É crucial que os CHROs e CFOs colaborem para garantir que a IA traga valor sustentável e não apenas ganhos de produtividade.
O CEO de conformidade em IA, Erez Kaminski, destaca que implementar IA regulamentada é “incrivelmente difícil” devido à complexidade dos documentos regulatórios. Ele sugere que uma abordagem “neuro-simbólica” pode ser mais eficaz, combinando redes neurais modernas com lógica baseada em regras.
Os legisladores do estado de Nova York querem impor novos requisitos de segurança para os modelos de inteligência artificial mais avançados do mundo, mas os legisladores federais ameaçam anular as novas regras antes que sejam implementadas. O projeto de lei exigiria que os desenvolvedores apresentassem planos de segurança abrangentes para reduzir o risco de causar danos graves.
Os gastos com IA entre as organizações aumentaram 2,7 vezes na região da ASEAN e 3,3 vezes na Ásia-Pacífico, destacando a prontidão para a adoção nas regiões. No entanto, apenas 24% das organizações globalmente implementaram políticas completas de governança, risco e conformidade (GRC) para IA.
A gestão de modelos serve como a camada fundamental do MLOps (Operações de Aprendizado de Máquina), fornecendo a estrutura e a responsabilidade necessárias para suportar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Com práticas como controle de versão e monitoramento de desempenho, a gestão de modelos é essencial para garantir a implantação confiável e a eficiência operacional.