Atualmente trabalho em uma startup secreta desenvolvendo soluções de IA que acreditamos que moldarão o futuro da interação do usuário – de maneira responsável. Uma das minhas últimas ideias é um recomendador de filmes impulsionado por IA, que me levou a questionar como ele escolhe o que é “bom” para o usuário e se pode ser confiável.
A MineOS lançou um novo recurso em sua plataforma: o MineOS AI Agent, que automatiza a criação e manutenção de Registros de Atividades de Processamento (RoPAs). Este agente alimentado por IA ajuda as organizações a atenderem às exigências de conformidade de privacidade, oferecendo insights de risco e detecção de dados em tempo real.
Especialistas em políticas alertam que proibir empresas como OpenAI, Google e Meta de treinar IA com material protegido por direitos autorais no Reino Unido pode comprometer a qualidade dos modelos e o impacto econômico. Eles afirmam que isso resultará em viés nas saídas dos modelos, minando sua eficácia, enquanto os detentores de direitos provavelmente não receberão o nível de compensação que antecipam.
O desenvolvimento de IA apresenta riscos devido a ferramentas modernas que desafiam as fronteiras éticas sob estruturas legais existentes. As abordagens regulatórias variam amplamente entre países, com os EUA priorizando a inovação e a União Europeia adotando uma abordagem de prevenção de danos.
Este artigo explora como as equipes de Engenharia de Dados podem se transformar de construtores isolados em arquitetos de capacitação, permitindo que as unidades de negócios desenvolvam soluções de IA escaláveis e confiáveis. À medida que a demanda por IA aumenta, é crucial que as equipes de Engenharia de Dados implementem estruturas de governança e mentoria para apoiar a adoção responsável da IA nas organizações.
A inteligência artificial (IA) está se tornando cada vez mais presente nos negócios e na vida social, oferecendo um grande potencial, mas também trazendo riscos significativos. A falta de transparência, viés algorítmico e preocupações com a privacidade podem erodir a confiança na IA e nas organizações que a utilizam.
Na era da IA Responsável, a compreensão dos modelos de inteligência artificial é tão importante quanto suas capacidades. A explicabilidade da IA (XAI) se tornou uma demanda pública e uma necessidade ética, garantindo que as decisões automatizadas sejam transparentes e confiáveis.
O relatório Brundtland de 1987 da ONU definiu o desenvolvimento sustentável como “desenvolvimento que atende às necessidades do presente sem comprometer a capacidade das futuras gerações de atenderem às suas próprias necessidades”. A inteligência artificial (IA) pode ser utilizada para ajudar a alcançar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável, especialmente no combate às mudanças climáticas.
O Plano de Ação do Continente de IA da UE é uma iniciativa de 200 bilhões de euros destinada a posicionar a Europa como líder global em inteligência artificial. O plano se concentra em desenvolver infraestrutura, promover a adoção de IA e garantir o uso ético dessa tecnologia.
Em uma era em que a Inteligência Artificial está transformando indústrias e tomando decisões críticas em tempo real, a importância da governança de dados nunca foi tão crucial. Sistemas de IA são tão bons quanto os dados em que são treinados, e dados mal gerenciados podem levar a preconceitos perigosos e resultados errôneos.