Duas legisladoras de partidos opostos apresentaram propostas de leis concorrentes sobre inteligência artificial, destacando a divisão sobre como a IA deve ser regulamentada nos Estados Unidos. A proposta da Rep. Yvette Clarke visa impor rigorosas diretrizes sobre a tomada de decisões automatizadas, enquanto a proposta do Rep. Michael Baumgartner busca criar uma estrutura nacional que limite as barreiras regulatórias.
À medida que as ferramentas de IA se tornam parte das operações, os reguladores exigem provas de supervisão. Os escritórios familiares, embora não sejam o alvo das novas leis de conformidade, enfrentam riscos significativos devido à crescente responsabilidade pela governança da IA.
O professor Suresh Venkatasubramanian da Universidade Brown discutiu abordagens para a regulação da inteligência artificial e a avaliação da justiça em seu uso durante uma palestra na Carnegie Mellon University. Ele enfatizou a necessidade de políticas práticas e específicas em vez de regulamentos abrangentes, alertando que a falta de diretrizes claras pode dificultar o progresso na governança da IA.
A proposta das Nações Unidas para regular a IA visa estabelecer limites internacionais para prevenir riscos severos à humanidade e à estabilidade global. No entanto, especialistas expressam preocupações sobre a viabilidade e aplicabilidade dessas regras, especialmente em relação ao impacto nas empresas.
O professor Suresh Venkatasubramanian da Universidade Brown discutiu abordagens para a regulação da inteligência artificial e a avaliação da justiça em seu uso durante uma palestra na Carnegie Mellon University. Ele enfatizou a necessidade de políticas práticas e específicas em vez de regulamentos abrangentes, alertando que a falta de diretrizes claras pode dificultar o progresso na governança da IA.
A FICO anunciou o lançamento de dois modelos fundamentais, o FICO Focused Language (FICO FLM) e o FICO Focused Sequence (FICO FSM), projetados para atender às necessidades de confiança e conformidade de seus clientes financeiros. Com uma arquitetura diferenciada, esses modelos visam melhorar a análise de transações e a comunicação com os clientes, garantindo respostas precisas e relevantes.
A governança responsável da inteligência artificial não deve começar — muito menos terminar — na conformidade legal. As empresas precisam avaliar os riscos de seus sistemas de IA independentemente, considerando não apenas as leis, mas também a possibilidade de danos, viés e a confiança dos clientes.
A Nvidia Corporation criticou publicamente o recentemente proposto Gain AI Act, destacando seu potencial para sufocar a concorrência no setor de inteligência artificial. O ato visa garantir que componentes-chave de IA permaneçam acessíveis às empresas e agências governamentais dos Estados Unidos antes de serem fornecidos ao exterior.
Este guia fornece um framework de nível CISO para proteger agentes de IA e identidades não-humanas (NHIs). À medida que os agentes de IA se tornam trabalhadores digitais autônomos, os desafios de segurança se multiplicam, exigindo uma governança proativa para evitar riscos como a exploração de credenciais e a manipulação da cadeia de suprimentos.
O desafio de custo da IA em setores regulamentados pode ser significativo, levando a atrasos na implementação e riscos de conformidade. Modelos de implantação privados e híbridos estão surgindo como opções flexíveis para atender às necessidades de governança e desempenho, permitindo que as empresas escalem a IA de forma responsável.