A Comissão Europeia está convidando todos os interessados a contribuir com suas experiências práticas na elaboração de diretrizes sobre modelos de IA de uso geral (GPAI) no âmbito da Lei de IA. O feedback deve ser enviado até 22 de maio e as novas diretrizes serão publicadas antes de agosto de 2025.
O Qatar International Academy for Security Studies (QIASS) e a Câmara Americana de Comércio no Catar (AmCham) concluíram um workshop intitulado “Equilibrando Inovação e Conformidade em IA: Uma Abordagem Prática”, que explorou a relação entre inovação e regulação na era da inteligência artificial. O evento reuniu líderes das comunidades jurídica, empresarial e tecnológica para discutir ferramentas práticas para gerenciar inovação e conformidade.
A indústria de IA expressou preocupações sobre os padrões regulatórios ambíguos da lei básica de IA, que podem prejudicar seu crescimento. Recentemente, Huang Jeong-a, membro do Partido Democrático da Coreia, propôs um projeto de lei para adiar as regulamentações estabelecidas pela lei básica de IA por três anos.
A rápida integração da inteligência artificial (IA) na tecnologia cotidiana trouxe enormes oportunidades junto com desafios éticos significativos. Os designers de produtos estão na vanguarda, garantindo que as aplicações de IA sejam desenvolvidas com considerações éticas em seu núcleo, focando na segurança do usuário, inclusão e transparência.
Os dados são o combustível que alimenta a inteligência artificial (IA), e sem dados, não há muito para os sistemas de IA serem inteligentes. As regulamentações de proteção de dados, como o GDPR, se aplicam a organizações que operam sistemas de IA para processar dados pessoais, e a violação dessas regulamentações pode resultar em multas significativas.
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.
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.