Além dos Modelos Seguros: Por que a Governança da IA deve Enfrentar Ecossistemas Inseguros
A discussão sobre a governança da Inteligência Artificial (IA) tem ganhado destaque mundial. No entanto, a maior parte da atenção ainda se volta para a segurança em nível de modelo—assegurando que a ferramenta opere como pretendido. Contudo, muitos dos riscos mais imediatos não provêm da IA em si, mas de como ela funciona dentro de seu contexto, especialmente quando implantada em instituições com incentivos conflitantes, supervisão fraca ou salvaguardas inadequadas.
Por exemplo, sistemas de recomendação em plataformas de mídia social são tecnicamente sólidos, mas podem amplificar a polarização e a desinformação ao priorizar o engajamento do usuário a todo custo. O problema não está na lógica do algoritmo, mas sim nos incentivos da plataforma.
Os Riscos da Implantação Insegura
Ferramentas de IA utilizadas em processos de contratação, por sua vez, têm demonstrado discriminação racial e de gênero, mesmo atendendo a padrões técnicos. Um sistema classificou candidatos de forma inferior por terem estudado em faculdades femininas, não por uma falha técnica, mas porque herdou preconceitos de decisões de contratação anteriores.
Assim, apesar de os modelos subjacentes poderem atender a marcos técnicos, a implantação em ambientes opacos e de alto risco pode resultar em resultados que não são justos ou seguros.
De Modelos Seguros a Ecossistemas Seguros
Apesar dos riscos evidentes dos ecossistemas de implantação inseguros, a abordagem predominante em governança da IA ainda enfatiza intervenções pré-implantação. Iniciativas de governança, como o Ato de IA da UE, embora vitais, colocam principalmente obrigações sobre provedores e desenvolvedores, sem considerar adequadamente o que acontece após a implantação.
A governança deve, portanto, questionar: onde este sistema está sendo usado, por quem, para que propósito—e com que tipo de supervisão? É necessário mover o foco das verificações de modelos pré-implantação para um quadro robusto que coloque a segurança do ecossistema de implantação no centro da avaliação de riscos.
Um Quadro de Avaliação de Risco Consciente do Contexto
Para ajudar a mudar o foco para além da governança centrada no modelo, destacam-se quatro características críticas dos ecossistemas de implantação que podem amplificar ou mitigar os riscos da IA na prática:
- Alinhamento de Incentivos: A governança deve considerar se as instituições que implantam sistemas de IA priorizam o bem público em vez de objetivos de curto prazo, como lucro ou engajamento.
- Preparação Contextual: Nem todos os ecossistemas de implantação estão igualmente equipados para gerenciar os riscos da IA. Fatores como salvaguardas legais e infraestrutura técnica são cruciais.
- Responsabilidade Institucional e Transparência de Poder: Instituições que implantam sistemas de IA devem ter estruturas responsáveis e contestáveis, com linhas claras de responsabilidade.
- Supervisão Adaptativa e Risco Emergente: Os sistemas de IA interagem com ambientes sociais dinâmicos, sendo necessário um governo iterativo que monitore os resultados reais.
Conclusão
Em resumo, não precisamos apenas de modelos seguros—mas de ecossistemas de implantação seguros. À medida que a IA se torna cada vez mais incorporada em nossas sociedades, os riscos não estão apenas no código inadequado, mas nas lacunas da governança: incentivos que não examinamos, contextos que não avaliamos e danos que só percebemos tarde demais.
Expandir a lente de governança para incluir a segurança do ecossistema de implantação é essencial para garantir um futuro mais seguro e justo na aplicação da IA.
