Governança de IA: A Necessidade de uma Base Matemática
A conferência ICEGOV é uma plataforma global que une líderes de diversos setores para explorar a inovação digital no fortalecimento da governança. O evento de 2025 destacou a importância de um discurso que integre tecnologia, políticas e desenvolvimento sustentável.
O Papel da Matemática na Governança de IA
Uma das questões centrais abordadas foi que a governança da inteligência artificial (IA) deve ser fundamentada não apenas na ética, mas também nos fatos científicos que definem suas capacidades e limites. À medida que a IA se torna uma ferramenta invisível na governança moderna, a demanda por sistemas “justos”, “transparentes” e “responsáveis” se intensifica. Entretanto, entre a retórica idealista e a matemática fria do aprendizado de máquina existe uma lacuna perigosa que pode transformar boas intenções em resultados prejudiciais.
Desafios da Governança de IA
Atualmente, a governança de IA frequentemente assume que viés, erro ou opacidade podem ser eliminados. Contudo, a matemática do aprendizado revela uma verdade mais complexa: cada algoritmo opera sob compromissos inevitáveis. Por exemplo, o compromisso entre viés e variância mostra que a redução de um tipo de erro tende a aumentar outro. Modelos probabilísticos, como o framework de aprendizagem “Provavelmente Aproximadamente Correta” (PAC), mostram que a IA envolve modelos que são apenas “provavelmente” corretos dentro de uma margem de erro específica.
Falhas no mundo real, como o algoritmo COMPAS utilizado em tribunais, evidenciam que nenhum modelo pode satisfazer todos os critérios de justiça quando as taxas base variam entre grupos. Esses não são meros erros de codificação; são resultados esperados do uso de modelos complexos sem uma compreensão de seus limites teóricos.
Implicações para os Policymakers
Para os formuladores de políticas, isso significa que a governança eficaz da IA não pode depender apenas da ética, mas deve ser baseada na ciência dos algoritmos. A regulamentação deve mudar de metas aspiracionais para um realismo baseado em riscos. Por exemplo, a exigência de avaliações de impacto algorítmico pode transformar a responsabilidade em sistemas efetivos.
Essa abordagem se alinha com uma mudança mais ampla na governança global, reconhecendo a incerteza como inerente aos sistemas de IA. No entanto, para que esses frameworks sejam eficazes, é necessário incorporar diagnósticos teóricos da teoria do aprendizado computacional, considerando variáveis como generalização e complexidade da amostra como aspectos de governança.
Oportunidades para a África
A África está em uma encruzilhada crítica, rica em dados e talentos, mas vulnerável a se tornar um consumidor passivo de sistemas de IA desenvolvidos em outros lugares. Para garantir soberania na era dos algoritmos, o continente deve desenvolver não apenas frameworks regulatórios, mas também infraestrutura intelectual, promovendo expertise em teoria do aprendizado computacional, ética de dados e auditoria algorítmica.
Os formuladores de políticas devem exigir transparência como um requisito de parcerias digitais. Investir em ciência aberta e ecossistemas de dados indígenas pode ajudar a prevenir a importação de viés externo, permitindo que modelos sejam treinados com base em realidades africanas. A governança de IA deve ser vista como uma oportunidade de liderança, criando frameworks que sejam conscientes do contexto, socialmente enraizados e globalmente impactantes.
Conclusão
A governança de IA deve iniciar onde os algoritmos começam, ancorando políticas em princípios algorítmicos. Somente assim poderemos criar sistemas que sejam responsáveis e confiáveis, adaptados às necessidades e realidades locais.
