Estruturas de Gestão de Risco de IA para Gerenciar Riscos em Sistemas de Inteligência Artificial
A gestão de riscos em sistemas de Inteligência Artificial (IA) é uma preocupação crescente à medida que o uso desse tipo de tecnologia se torna mais prevalente. A construção de modelos de IA envolve desafios significativos, especialmente no que diz respeito à segurança e à ética do uso de dados. Este estudo examina as estruturas de gestão de risco de IA e seus elementos fundamentais.
O Que É Risco de IA?
O conceito de risco de IA pode ser representado pela fórmula:
Risco de IA = (a probabilidade de um modelo de IA ser explorado ou gerar uma saída errônea) x (as consequências do erro ou exploração)
Uma resposta gerada por IA deve ser idealmente precisa e imparcial. No entanto, se os dados de treinamento forem falhos, o modelo pode produzir respostas incorretas, o que pode resultar em consequências sérias, desde inconvenientes menores até impactos fatais, dependendo do contexto.
Riscos Associados à IA
Os modelos de IA compartilham quatro conjuntos principais de riscos:
- Riscos de Dados
- Riscos de Modelo
- Riscos Operacionais
- Riscos Éticos ou Legais
Riscos de Dados
Um modelo de IA é tão bom quanto os dados fornecidos para seu desenvolvimento. A contaminação de dados pode levar a resultados incorretos. Por exemplo, um algoritmo de previsão de riscos em saúde demonstrou viés racial ao determinar que pacientes negros precisavam de menos cuidados do que pacientes brancos, mesmo quando estavam mais doentes.
Riscos de Modelo
Os riscos de modelo estão relacionados à lógica de aprendizado do algoritmo. A manipulação de modelos pode ocorrer através de ataques adversariais ou injeções de prompt, que visam confundir o modelo e gerar saídas inadequadas. Um exemplo notável foi o descarte de uma ferramenta de recrutamento da Amazon, que apresentava resultados discriminatórios devido ao viés nos dados de treinamento.
Riscos Operacionais
Os riscos operacionais podem surgir de fatores internos, como desatualização de dados e falta de responsabilidade. Um caso emblemático ocorreu quando o Apple Card ofereceu limites de crédito diferentes para homens e mulheres, devido à falta de transparência nas decisões do algoritmo.
Riscos Éticos ou Legais
A falta de consideração pela segurança e privacidade pode levar a violações regulatórias. Por exemplo, a OpenAI enfrentou uma reclamação de privacidade na Europa após o ChatGPT gerar uma história falsa sobre um norueguês, levantando preocupações sobre a conformidade com o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR).
Estruturas de Gestão de Risco de IA
Para mitigar esses riscos, é fundamental implementar uma estrutura de gestão de risco de IA. Algumas das mais populares incluem:
O Quadro de Gestão de Risco de IA do NIST
Desenvolvido pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), este quadro fornece diretrizes para gerenciar os riscos associados à IA. Define três categorias de dano:
- Dano às pessoas
- Dano à organização
- Dano ao ecossistema
Além disso, destaca as características de um sistema de IA confiável, como precisão, responsabilidade e transparência.
A Lei de IA da UE
A Lei de IA da União Europeia, aprovada em 2024, é a primeira regulamentação abrangente do mundo sobre IA. Ela classifica os sistemas de IA por níveis de risco e impõe medidas rigorosas de conformidade para garantir a privacidade e a segurança dos dados.
Padrões ISO/IEC
Os padrões ISO/IEC fornecem diretrizes essenciais para a proteção de dados em sistemas de IA. O ISO/IEC 27001:2022 e o ISO/IEC 23894:2023 oferecem estruturas para mitigar ameaças como acesso não autorizado e viés.
Conclusão
A gestão de riscos em IA é crucial para proteger dados sensíveis e garantir a confiança dos usuários. À medida que as regulamentações se tornam mais rigorosas, as organizações devem adotar estruturas robustas de gestão de risco para mitigar os diversos desafios associados ao uso de IA.
