O Dilema de Dados da IA: Privacidade, Regulação e o Futuro da IA Ética
As soluções impulsionadas por IA estão rapidamente sendo adotadas em diversos setores, serviços e produtos todos os dias. No entanto, sua eficácia depende inteiramente da qualidade dos dados em que são treinadas – um aspecto frequentemente mal compreendido ou negligenciado no processo de criação de conjuntos de dados.
À medida que as autoridades de proteção de dados aumentam o escrutínio sobre como as tecnologias de IA se alinham com as regulamentações de privacidade e proteção de dados, as empresas enfrentam uma pressão crescente para obter, anotar e refinar conjuntos de dados de maneiras conformes e éticas.
Existe realmente uma abordagem ética para a construção de conjuntos de dados de IA? Quais são os maiores desafios éticos enfrentados pelas empresas e como estão lidando com eles? E como os quadros legais em evolução impactam a disponibilidade e o uso de dados de treinamento? Vamos explorar essas questões.
Privacidade de Dados e IA
Por sua natureza, a IA requer uma grande quantidade de dados pessoais para executar tarefas. Isso levantou preocupações sobre a coleta, armazenamento e uso dessas informações. Muitas leis ao redor do mundo regulam e limitam o uso de dados pessoais, desde o GDPR e a recém-introduzida Lei de IA na Europa até a HIPAA nos EUA, que regula o acesso a dados de pacientes na indústria médica.
Por exemplo, quatorze estados dos EUA atualmente possuem leis abrangentes de privacidade de dados, com mais seis previstas para entrar em vigor em 2025 e início de 2026. A nova administração sinalizou uma mudança em sua abordagem à aplicação da privacidade de dados em nível federal, com um foco chave na regulação da IA, enfatizando o fomento à inovação em vez de impor restrições.
A legislação de proteção de dados está evoluindo em vários países: na Europa, as leis são mais rigorosas, enquanto na Ásia ou na África, tendem a ser menos rigorosas.
No entanto, informações pessoalmente identificáveis (PII) – como imagens faciais, documentos oficiais como passaportes ou qualquer outro dado pessoal sensível – geralmente são restritas na maioria dos países, em certa medida. Segundo a UN Trade & Development, a coleta, uso e compartilhamento de informações pessoais com terceiros sem aviso ou consentimento dos consumidores é uma grande preocupação na maioria do mundo. 137 de 194 países possuem regulamentações garantindo a proteção e privacidade de dados. Como resultado, a maioria das empresas globais toma precauções extensivas para evitar o uso de PII para treinamento de modelos, uma vez que regulações como as da UE proíbem estritamente tais práticas, com raras exceções encontradas em nichos altamente regulamentados, como a aplicação da lei.
Quais Métodos as Empresas Usam para Obter Dados?
Ao estudar questões de proteção de dados para treinamento de modelos, é essencial primeiro entender de onde as empresas obtêm esses dados. Existem três fontes principais de dados:
Coleta de Dados
Esse método permite a coleta de dados de plataformas de crowdsourcing, bancos de mídia e conjuntos de dados de código aberto. É importante notar que a mídia pública está sujeita a diferentes acordos de licenciamento. Mesmo uma licença de uso comercial muitas vezes afirma explicitamente que o conteúdo não pode ser usado para treinamento de modelos. Essas expectativas variam de plataforma para plataforma e exigem que as empresas confirmem sua capacidade de usar o conteúdo da maneira que precisam.
Mesmo quando as empresas de IA obtêm conteúdo legalmente, ainda podem enfrentar alguns problemas. O avanço rápido do treinamento de modelos de IA superou as estruturas legais, o que significa que as regras e regulamentações em torno dos dados de treinamento de IA ainda estão evoluindo. Como resultado, as empresas devem se manter informadas sobre os desenvolvimentos legais e revisar cuidadosamente os acordos de licenciamento antes de usar conteúdo de estoque para treinamento de IA.
Criação de Dados
Um dos métodos mais seguros de preparação de conjuntos de dados envolve a criação de conteúdo único, como filmar pessoas em ambientes controlados, como estúdios ou locais ao ar livre. Antes de participar, os indivíduos assinam um formulário de consentimento para usar suas PII, especificando quais dados estão sendo coletados, como e onde serão usados, e quem terá acesso a eles. Isso garante total proteção legal e dá confiança às empresas de que não enfrentarão reivindicações de uso ilegal de dados.
Geração de Dados Sintéticos
Utilizando ferramentas de software para criar imagens, textos ou vídeos com base em um cenário dado. No entanto, dados sintéticos têm limitações: são gerados com base em parâmetros predefinidos e carecem da variabilidade natural dos dados reais. Essa falta pode impactar negativamente os modelos de IA.
Embora não seja relevante para todos os casos e não aconteça sempre, é importante lembrar do “colapso do modelo” – um ponto em que a dependência excessiva de dados sintéticos causa a degradação do modelo, resultando em saídas de baixa qualidade. Os dados sintéticos ainda podem ser altamente eficazes para tarefas básicas, como reconhecer padrões gerais, identificar objetos ou distinguir elementos visuais fundamentais, como rostos.
No entanto, não é a melhor opção quando uma empresa precisa treinar um modelo completamente do zero ou lidar com cenários raros ou altamente específicos.
Desafios Éticos e Como a Lei de IA da União Europeia e a Mitigação das Regulamentações dos EUA Impactarão o Mercado Global de IA
Ao discutir a ética e a legalidade do trabalho com dados, também é importante entender claramente o que define a IA “ética”. O maior desafio ético que as empresas enfrentam hoje na IA é determinar o que é considerado inaceitável para a IA fazer ou ser ensinada.
Há um consenso amplo de que a IA ética deve ajudar e não prejudicar os seres humanos e evitar a decepção. No entanto, os sistemas de IA podem cometer erros ou “alucinar”, o que desafia a determinação se esses erros qualificam-se como desinformação ou dano.
A ética da IA é um grande debate, com organizações como a UNESCO se envolvendo — com princípios-chave em torno da auditorabilidade e rastreabilidade dos resultados.
Os quadros legais em torno do acesso a dados e do treinamento de IA desempenham um papel significativo na formação do cenário ético da IA. Países com menos restrições sobre o uso de dados possibilitam dados de treinamento mais acessíveis, enquanto nações com leis de dados mais rigorosas limitam a disponibilidade de dados para treinamento de IA.
A Lei de IA da União Europeia está impactando significativamente as empresas que operam na Europa. Ela impõe um rígido quadro regulatório, dificultando para as empresas usar ou desenvolver certos modelos de IA. As empresas devem obter licenças específicas para trabalhar com certas tecnologias, e em muitos casos, as regulamentações efetivamente tornam difícil para pequenas empresas cumprir essas regras.
Como resultado, algumas startups podem optar por deixar a Europa ou evitar operar lá, semelhante ao impacto observado com as regulamentações de criptomoedas. Empresas maiores que podem arcar com o investimento necessário para atender aos requisitos de conformidade podem se adaptar. No entanto, a Lei pode impulsionar a inovação em IA para fora da Europa em direção a mercados como os EUA ou Israel, onde as regulamentações são menos rigorosas.
A decisão dos EUA de investir recursos significativos no desenvolvimento de IA com menos restrições também pode ter desvantagens, mas convida mais diversidade no mercado. Enquanto a União Europeia foca na segurança e conformidade regulatória, os EUA provavelmente promoverão mais experimentação ousada e de ponta.
