Riscos e Responsabilidades: Explorando as Responsabilidades da IA
A inteligência artificial (IA) está se tornando cada vez mais presente na vida empresarial e social. Desde o ChatGPT até chatbots, estamos nos acostumando com suas várias aplicações que simplificam processos de trabalho, lidam com tarefas mundanas e, progressivamente, tomam decisões.
Embora a IA ofereça um potencial tremendo tanto para empresas quanto para indivíduos, seu uso crescente também traz riscos significativos. Viés algorítmico, discriminação, deepfakes, preocupações com privacidade e falta de transparência podem erodir a confiança na IA e nas organizações que a utilizam.
Mudanças Regulatórias na UE
A IA é uma questão extremamente complexa, e a responsabilidade da IA é ainda mais. Atualmente, não existem soluções fáceis para essas questões. De acordo com especialistas, as características únicas dos sistemas de IA levantam novas questões sobre responsabilidade, e não está claro se os regimes atuais serão adequados para compensar danos sofridos quando sistemas de IA falham.
As emendas à Diretiva de Responsabilidade do Produto da UE buscam abordar algumas dessas questões e trazer sistemas de IA para o regime de responsabilidade do produto estrito. Essa nova legislação expande o escopo das reivindicações para cobrir sistemas de IA e software autônomo.
Entretanto, estamos em uma fase muito inicial quando se trata de considerar a IA e a responsabilidade. Nenhum precedente legal foi estabelecido, e precisamos ver como os tribunais interpretarão, por exemplo, a nova PLD e também aplicarão leis existentes, como a negligência, às questões de responsabilidade.
O Paradigma da “Caixa Preta”
Um dos maiores desafios com a IA, do ponto de vista da responsabilidade, é a natureza “caixa preta” desses sistemas. A opacidade levanta questões evidenciais significativas ao se tentar determinar a causa de uma falha ou qual parte é responsável pelo dano causado.
Não ser capaz de ver como o sistema de IA chegou à sua decisão, aprendeu continuamente ou foi treinado, e se isso pode ser rastreado até o fabricante ou desenvolvedor, e, portanto, um defeito de design, ou o usuário final, significa que a causa raiz do dano alegado e quem é responsável por isso será muito difícil de determinar.
As presunções de causalidade foram projetadas para resolver o problema da caixa preta, facilitando para os consumidores a apresentação de reivindicações quando as evidências técnicas ou científicas são excessivamente difíceis, ou o sistema de IA é complexo demais.
Responsabilidade Estrita
Do ponto de vista legislativo, houve vários desenvolvimentos significativos nos últimos anos. Na UE, a Lei de IA e a nova PLD estão entre os mais notáveis, frequentemente descritos como dois lados da mesma moeda. Os frameworks regulatórios e de responsabilidade estão intimamente conectados, e parece claro que qualquer não conformidade com os requisitos obrigatórios sob a Lei de IA levará a riscos aumentados de responsabilidade estrita sob a nova PLD.
Embora o impacto da responsabilidade da Lei de IA da UE não seja tão abrangente sem a Diretiva de Responsabilidade da IA, as leis gerais de tort continuarão a se aplicar. Em estados membros da UE, isso geralmente implica que qualquer um que cause danos violando uma obrigação legal é responsabilizado por compensar os danos sofridos.
Abordagens para Mitigar Riscos de IA
À medida que o cenário da IA avança rapidamente, as empresas devem se preparar para os riscos potenciais associados a falhas de IA. Para gerenciar e mitigar a responsabilidade, elas podem tomar medidas proativas para abordar questões pertinentes.
Primeiro, através de proteções contratuais. Ao comprar sistemas de IA de terceiros, as empresas podem negociar promessas contratuais sobre a funcionalidade do sistema e buscar danos se essas promessas forem quebradas. A eficácia dessa abordagem depende da capacidade de negociar proteções e da capacidade do fornecedor de atender às reivindicações.
Segundo, gerenciando a responsabilidade para seus próprios clientes. Em contextos de negócios para negócios, a alocação de riscos é flexível, mas empurrar o risco de falhas de IA para os clientes depende do contexto específico.
Por fim, implementando sistemas internos para reduzir os riscos de falha da IA e identificar rapidamente problemas. Essa abordagem, embora desafiadora, é preferível a depender exclusivamente de proteções contratuais e ajuda a mitigar riscos de forma mais eficaz.
As organizações também devem implementar e documentar suas medidas de gerenciamento de risco ao longo do ciclo de vida da IA. Os sistemas de IA não se tornarão menos complexos, e, portanto, identificar uma falha específica permanecerá problemático.
Antecipando Frameworks Legais para a Responsabilidade da IA
Por enquanto, a jurisprudência que estrutura como a responsabilidade será alocada quando os sistemas de IA falharem é limitada. Resta ver quão rapidamente tais decisões emergirão uma vez que a nova PLD entre em vigor e se isso impactará significativamente conceitos e leis tradicionais de responsabilidade.
O cenário da IA continuará a evoluir nos próximos anos, e à medida que os reguladores buscam acompanhar, as empresas devem tomar medidas proativas para se protegerem. Navegar pela responsabilidade da IA continuará desafiador, especialmente à medida que os formuladores de políticas atualizam as leis de responsabilidade do produto.
