Top 10: Regulamentações e Questões de Conformidade em IA
Com o desenvolvimento da IA em todo o mundo, torna-se cada vez mais difícil implementar regulamentações eficazes. Sistemas de IA generativa, por exemplo, estão transformando indústrias que vão da saúde às finanças, enquanto os governos lutam para equilibrar a inovação com os riscos emergentes.
A União Europeia lidera com seu Ato de IA, impondo obrigações rigorosas sobre aplicações de IA de alto risco, enquanto os Estados Unidos seguem uma abordagem fragmentada que combina decretos executivos federais com legislações em nível estadual. O Reino Unido, por sua vez, adota uma regulamentação baseada em princípios, buscando manter sua posição como um centro de IA.
Essa divergência regulatória cria desafios particulares para empresas multinacionais de tecnologia que implementam sistemas de IA em diferentes países. O custo da conformidade tornou-se uma consideração estratégica, com organizações investindo milhões em estruturas de governança, expertise legal e soluções técnicas.
10. Transferências de dados transfronteiriças
Por que é um problema: Fluxos globais de dados para IA entram em conflito com regras de soberania de dados nacionais.
Empresa que enfrenta isso: Duality Technologies
A IA requer vastos conjuntos de dados que muitas vezes abrangem múltiplas jurisdições, criando conflitos com as regulamentações de soberania de dados, incluindo o GDPR. A invalidação do Privacy Shield entre a UE e os EUA em 2020 demonstrou a complexidade das transferências em conformidade.
Isso significa que as organizações devem navegar por Cláusulas Contratuais Padrão e Regras Corporativas Vinculativas, exigindo Avaliações de Impacto de Transferência detalhadas. A Duality Technologies aborda esses desafios por meio de sua plataforma SecurePlus, que utiliza criptografia homomórfica para permitir a colaboração de dados sem expor informações sensíveis.
9. Governança de IA e gestão de riscos
Por que é um problema: Estruturas proativas são cruciais para gerenciar os riscos e a conformidade da IA em evolução.
Empresa que enfrenta isso: KPMG
A adoção de IA introduz ameaças cibernéticas, falhas operacionais e riscos de não conformidade regulatória. Como resultado, as organizações enfrentam penalidades financeiras sem estruturas de governança adequadas.
A gestão de riscos de IA evoluiu de atividades ad hoc para metodologias estruturadas que exigem ferramentas dedicadas. A KPMG oferece um quadro de IA confiável que abrange confiabilidade, segurança, privacidade, explicabilidade, justiça e responsabilidade.
8. Paisagem regulatória global fragmentada
Por que é um problema: Leis inconsistentes criam conformidade complexa, custosa e incerta para empresas globais.
Empresa que enfrenta isso: TrustArc
A TrustArc fornece soluções de governança de IA por meio de sua plataforma PrivacyCentral, permitindo a conformidade com várias regulamentações, incluindo o Ato de IA da UE e o Ato de IA do Colorado.
A plataforma incorpora padrões como o Quadro de Gestão de Risco de IA do NIST e os Princípios de IA da OCDE. É essencial que plataformas como essa existam, pois os ambientes regulatórios de IA variam significativamente entre as jurisdições.
7. Deepfakes e desinformação
Por que é um problema: Fakes gerados por IA minam a confiança e possibilitam fraudes/manipulações.
Empresa que enfrenta isso: Intel
Os deepfakes gerados por IA ameaçam a confiança pública, os processos democráticos e a segurança corporativa. Mídias sintéticas, incluindo vídeos, imagens e áudios manipulados, estão se tornando cada vez mais sofisticadas e difíceis de distinguir do conteúdo autêntico.
Os governos estão respondendo com legislações, como a que criminaliza deepfakes maliciosos em New Hampshire e a Lei de Defesa da Democracia contra a Decepção por Deepfake na Califórnia.
Em resposta, a Intel desenvolveu o FakeCatcher, o primeiro detector de deepfake em tempo real que analisa sinais biológicos para determinar a autenticidade de vídeos.
6. Direitos de propriedade intelectual
Por que é um problema: O treinamento e a saída da IA desafiam as leis existentes de direitos autorais e propriedade.
Empresa que enfrenta isso: Adobe
A IA generativa cria complexidades para os direitos de propriedade intelectual, particularmente na propriedade e infração de direitos autorais. No entanto, a maioria das leis de direitos autorais e patentes não aborda o papel da IA na autoria ou invenção.
Os debates se concentram em saber se usar materiais protegidos para treinar modelos de IA constitui infração e quem possui os direitos autorais pelo conteúdo gerado por IA.
Casos de destaque incluem estúdios de cinema processando a Midjourney por supostamente copiar personagens protegidos.
Para enfrentar esse desafio de direitos autorais, a Adobe investe em empresas como a Truepic, apoiando tecnologias de autenticação que combatem deepfakes. Além disso, a Adobe participa da Coalizão para a Proveniência e Autenticidade de Conteúdo, fornecendo detalhes verificáveis sobre a origem e as edições do conteúdo digital.
5. Segurança e proteção da IA
Por que é um problema: A IA introduz novas ameaças cibernéticas e riscos operacionais.
Empresa que enfrenta isso: Palo Alto Networks
A implementação de IA cria ameaças cibernéticas, incluindo injeções de prompt, inversão de modelo e contaminação de dados que comprometem a precisão e a integridade da IA.
Com as empresas lutando para se proteger, empresas como a Palo Alto Networks oferecem produtos e serviços que protegem os sistemas de IA contra novas ameaças cibernéticas, garantindo a integridade do modelo e a resiliência da infraestrutura.
4. Responsabilidade e supervisão humana
Por que é um problema: A IA autônoma carece de responsabilidade e controle humano claros.
Empresa que enfrenta isso: Open AI
Os sistemas de IA que ganham autonomia criam desafios para estabelecer responsabilidade e garantir supervisão humana. Como resultado, os princípios da UNESCO exigem que os sistemas de IA não usurpem a responsabilidade e a prestação de contas humanas.
Abordagens Human-in-the-Loop incorporam o julgamento humano nos fluxos de trabalho operacionais da IA, especialmente em domínios de alto risco onde erros têm consequências.
A Open AI enfatiza a responsabilidade e a supervisão humana por meio de pesquisa de segurança de código aberto e colaboração com governos em estruturas de governança da IA.
3. Transparência e explicabilidade
Por que é um problema: Decisões opacas da IA erodem a confiança e dificultam a responsabilidade e a auditabilidade.
Empresa que enfrenta isso: Google
A natureza de caixa-preta dos sistemas de IA obscurece o raciocínio das decisões, erodindo a confiança do usuário e impedindo a responsabilidade. Isso levou os padrões globais da UNESCO e as novas regulamentações, como o Projeto de Lei de IA do Reino Unido, a enfatizar a importância da transparência e da explicabilidade.
A IA explicável permite a conformidade ao facilitar a detecção e correção de preconceitos, garantindo que os julgamentos da IA na saúde e nas finanças sejam compreensíveis.
A divisão DeepMind da Google é uma das empresas que lideram o desenvolvimento ético da IA, enfatizando a IA explicável em seus projetos.
2. Privacidade e proteção de dados
Por que é um problema: A IA processa vastos dados, arriscando violação e uso indevido de informações pessoais.
Empresa que enfrenta isso: Microsoft
A Microsoft aborda os desafios de privacidade e proteção de dados de várias maneiras, incluindo por meio de sua suíte Purview, que oferece capacidades de governança de dados unificadas.
A plataforma oferece descoberta e classificação de dados automatizadas, com soluções de segurança integradas, incluindo Prevenção de Perda de Dados e Proteção da Informação em ambientes locais, multicloud e SaaS.
Os princípios de IA responsável da Microsoft também incorporam privacidade e segurança desde o início em todo o ciclo de vida dos sistemas de IA. As empresas estão inovando dessa forma, pois os sistemas de IA processam volumes imensos de dados, levantando preocupações de privacidade e proteção em relação a informações pessoais sensíveis.
Como resultado, a conformidade com o GDPR é primordial, com diretrizes da EDPB sobre transferências de dados e cursos de treinamento para Oficiais de Proteção de Dados.
As violações de dados e o uso indevido de dados pessoais estão entre as principais preocupações empresariais.
1. Viés algorítmico e justiça
Por que é um problema: A IA injusta leva a discriminação, riscos legais e danos à reputação.
Empresa que enfrenta isso: IBM
O viés algorítmico resultante de dados de treinamento não representativos resulta em resultados discriminatórios em processos de contratação e aprovações de empréstimos. Esses preconceitos acarretam riscos legais e reputacionais, tornando a busca pela justiça uma imperativa empresarial.
Os órgãos reguladores que aplicam o Ato de IA da UE e o Ato de Responsabilidade Algorítmica dos EUA exigem estratégias de mitigação de viés.
A IBM é uma empresa que lidera soluções para problemas de viés algorítmico e justiça, fornecendo o kit de ferramentas de justiça de IA de código aberto, que oferece 70 métricas de justiça e 10 algoritmos de mitigação de viés, detectando e reduzindo a discriminação ao longo dos ciclos de vida das aplicações de IA.
Além disso, o Conselho de Ética de IA da IBM revisa casos de uso de IA, garantindo alinhamento com os princípios de justiça.
