Compreendendo a Transparência em Sistemas de IA: Perspectivas da Lei de IA da UE
A transparência é um requisito fundamental para uma IA confiável, particularmente para sistemas de alto risco sob a Lei de Inteligência Artificial da União Europeia (Lei de IA). Ela se refere à clareza, compreensibilidade e rastreabilidade dos sistemas de IA para partes interessadas como provedores, implementadores, reguladores e usuários finais. Isso assegura que as decisões de IA possam ser examinadas, os riscos mitigados e a conformidade com padrões éticos e legais mantida.
Com base nas disposições dos Artigos 11, 12 e 13 da Lei de IA, a transparência não se resume apenas a “abrir a caixa preta” da IA; é um conceito multifacetado incorporado no design, documentação, operação e suporte ao usuário. Em essência, a transparência na Lei de IA aborda a opacidade de modelos complexos de IA, exigindo mecanismos que revelem como os sistemas funcionam, quais dados utilizam e como desempenham.
1. Documentação Técnica: O Projeto para a Transparência Interna (Artigo 11)
Este elemento se concentra na criação de um registro abrangente do funcionamento interno do sistema de IA, principalmente para que provedores e autoridades possam verificar a conformidade. É como um “manual do usuário” detalhado para reguladores, garantindo que o sistema possa ser auditado sem engenharia reversa.
- Especificações de Design e Lógica: Os provedores devem documentar a lógica geral do sistema de IA, incluindo algoritmos, escolhas de design, justificativas e suposições. Isso inclui o que o sistema otimiza, escolhas de classificação, saídas esperadas e relevância dos parâmetros.
- Arquitetura do Sistema: Uma descrição de como os componentes de software interagem e se integram, além dos recursos computacionais usados para desenvolvimento, treinamento, teste e validação.
- Requisitos de Dados: Quando relevante, folhas de dados sobre metodologias de treinamento, técnicas e conjuntos de dados, incluindo proveniência, escopo, características e processos de seleção.
- Avaliação de Supervisão Humana: Avaliação das medidas necessárias para supervisão humana, incluindo ferramentas técnicas para interpretar saídas.
- Tratamento de Mudanças: Para sistemas dinâmicos, descrições detalhadas de mudanças predefinidas e impactos no desempenho.
2. Manutenção de Registros: Permitindo Rastreabilidade e Monitoramento (Artigo 12)
A transparência aqui se desloca para a visibilidade operacional, exigindo o registro automático para acompanhar o comportamento do sistema ao longo do tempo. Isso é crucial para detectar problemas após a implementação e apoiar a supervisão regulatória.
- Capacidades de Registro Automático: Sistemas de IA de alto risco devem ter registro embutido que registre eventos sem intervenção humana, adaptado ao propósito do sistema.
- Registro Específico para Propósitos:
- Identificação de Riscos ou Modificações: Registros ajudam a identificar situações que apresentam riscos ou modificações substanciais.
- Facilitando o Monitoramento Pós-Mercado: Suporta a avaliação contínua para garantir que o sistema permaneça seguro e eficaz.
- Monitoramento Operacional: Verifica se o sistema funciona como pretendido, alinhando-se às instruções do desenvolvedor.
- Requisitos Especiais para Sistemas Sensíveis: Para biometria, identificação remota e reconhecimento de emoções, deve-se registrar períodos de uso e identificar bancos de dados de referência.
3. Transparência e Informação para Implementadores: Explicabilidade Centrada no Usuário (Artigo 13)
Este elemento enfatiza a transparência externa, assegurando que os implementadores (usuários como empresas ou autoridades) possam entender e utilizar a IA de maneira apropriada. Os implementadores são definidos como entidades que usam o sistema sob sua autoridade.
- Design para Interpretabilidade: Sistemas devem ser construídos com transparência suficiente para permitir que os implementadores interpretem saídas e as utilizem corretamente.
- Instruções para Uso: Provedores devem fornecer instruções concisas e abrangentes em formatos digitais ou acessíveis.
- Conteúdo Específico Obrigatório:
- Detalhes do Provedor: Identidade e informações de contato para suporte.
- Perfil do Sistema: Características, capacidades e limitações, incluindo métricas de precisão e robustez.
- Mudanças: Divulgação de atualizações predefinidas e seus impactos.
- Supervisão Humana: Detalhes sobre as medidas necessárias para supervisão humana.
- Recursos e Manutenção: Necessidades computacionais/hardware e cronogramas de manutenção.
- Gestão de Registros: Mecanismos para coletar, armazenar e interpretar registros.
