Esta série explora como a explicabilidade na IA ajuda a construir confiança, garantir responsabilidade e alinhar-se às necessidades do mundo real. A explicabilidade não é um luxo, mas um critério fundamental para qualquer IA confiável, exigindo um processo dinâmico de questionamento e diálogos entre especialistas técnicos, usuários de negócios, reguladores e cidadãos.
As leis e regulamentações sobre privacidade de dados e cibersegurança estão em constante mudança, e com o crescimento rápido da inteligência artificial (IA), estamos começando a ver mais ações regulatórias em níveis federal e estadual. É importante que as empresas conheçam as leis aplicáveis para evitar violações, especialmente com novas leis estaduais que exigem notificações aos consumidores sobre o uso de IA.
A ascensão dos grandes modelos de linguagem (LLMs) revolucionou a forma como interagimos com a tecnologia, mas esse imenso poder vem com responsabilidades significativas. Este guia explora os conceitos centrais da segurança dos LLMs, desde barreiras proativas até riscos críticos e o panorama regulatório que molda nosso campo.
A conformidade com a Lei de IA da UE está rapidamente se tornando uma prioridade para as empresas do Reino Unido que operam dentro ou ao lado do mercado europeu. Este regulamento abrangente categoriza aplicações de IA em quatro níveis de risco, garantindo que os esforços regulatórios sejam proporcionais aos riscos potenciais.
Em junho, 14 empresas de TI ucranianas criaram uma organização de autorregulamentação para apoiar abordagens éticas na implementação da inteligência artificial na Ucrânia. As empresas se comprometeram a desenvolver produtos inovadores em conformidade com os princípios de uso seguro da IA.
A governança de IA é crucial para garantir uma implementação segura e eficaz da IA generativa, que está se afastando do hype experimental. Organizações devem priorizar a governança como um elemento fundamental em suas estratégias de IA, integrando monitoramento e gerenciamento de riscos desde o início.
A prontidão para IA não é apenas uma lista de verificação técnica, mas sim uma estratégia de resiliência que permite que os produtos se adaptem a dados em mudança, alterações regulatórias e expectativas dos usuários. As equipes que têm sucesso são aquelas que constroem ciclos de feedback, incorporam supervisão e planejam a incerteza.
Sam Peters, o Diretor de Produto da ISMS.online, explica como as marcas podem construir modelos de IA seguros, éticos e em conformidade em um cenário de ameaças em evolução. À medida que a inteligência artificial se torna cada vez mais integrada às operações comerciais, é fundamental que as organizações incorporem a conformidade como base de suas iniciativas de IA.
A Scottish AI Alliance lançou seu Relatório de Impacto 2024/2025, destacando um ano transformador de progresso na promoção de inteligência artificial confiável, ética e inclusiva na Escócia. O relatório revelou que mais de 1.500 alunos participaram do curso “Vivendo com AI”, com uma taxa de conclusão de 34%, quase o triplo da média da indústria.
Neste ambiente altamente competitivo, não é suficiente apenas implantar Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) — é necessário um robusto framework LLMOps para garantir a confiabilidade e o cumprimento das normas. Com a rica ecologia do Python, é possível integrar prototipagem, monitoramento e governança em um fluxo de trabalho de produção contínuo.