Estratégias-chave para práticas éticas de Inteligência Artificial nas empresas
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) tornou-se cada vez mais relevante no Brasil, tanto na esfera legislativa quanto na pesquisa e desenvolvimento. Diversas iniciativas e regulamentações estão sendo introduzidas para organizar e promover a IA ética no país. As principais preocupações com a adoção da IA pelas empresas incluem o uso de dados, a confiabilidade das fontes, o risco de viés e o impacto na força de trabalho. Aplicar princípios éticos é crucial para a transformação das empresas, enfatizando a centralidade humana, a inclusividade, a transparência e a responsabilidade. Esses princípios garantem que a IA beneficie os usuários de maneira justa e abrangente.
Humanidade no centro
A pesquisa recente “Relatório Anual do Índice de Tendências de Trabalho 2024”, da Microsoft com o LinkedIn, mostra que, segundo 69% dos participantes, a IA pode acelerar seu caminho para a promoção, enquanto 79% acreditam que as habilidades em IA expandirão suas perspectivas de emprego. Além disso, no Brasil, 65% dos líderes preferem contratar um candidato menos experiente com habilidades em IA a um candidato mais experiente que não domine a ferramenta.
Do lado do consumidor, o “Relatório Voz do Consumidor 2024: o desafio da fidelização às marcas” da ServiceNow descobriu que, no Brasil, para aqueles que não se envolveriam com uma marca que usa IA ou IA generativa, não querer que a inteligência artificial substitua empregos humanos é a principal razão (29%), enquanto os consumidores dispostos destacam melhores experiências e personalização como fatores motivadores.
Ao colocar os humanos no centro do desenvolvimento da inteligência artificial, as empresas podem implementar processos de “human-in-the-loop”, colocando a IA para trabalhar para as pessoas e garantindo que os usuários possam avaliar e ajustar sugestões para atender às suas necessidades específicas. Implementar pesquisas regulares de experiência do usuário ao longo do desenvolvimento da IA garante que as aplicações melhorem as experiências de trabalho, protegendo os empregos enquanto os aprimoram e promovendo uma experiência mais personalizada e significativa para os usuários.
Inclusividade
Integrar a inclusividade no desenvolvimento da IA desde o início é essencial, pois garante justiça, precisão e representatividade. Isso é ainda mais evidente no uso de modelos de IA específicos de domínio. Um fator chave para alcançar a inclusividade na IA é o uso de conjuntos de dados diversos. Ao incorporar uma ampla gama de dados, podemos reduzir o viés e melhorar a precisão dos sistemas de IA. Essa abordagem garante que os modelos reflitam as diversas experiências e necessidades de diferentes usuários, empresas e países, levando a resultados mais confiáveis. A avaliação constante dos conjuntos de dados ajuda a manter a inclusividade e evitar o viés. Uma estratégia eficaz é treinar modelos menores e específicos de domínio, em vez de depender de modelos de propósito geral. Isso minimiza erros ou “alucinações”.
Transparência
Documentação clara do produto promove a confiança na IA. A transparência envolve detalhar as características e limitações da ferramenta, atualizar os cartões de modelo e marcar o conteúdo gerado por IA. Essa clareza é vital em regiões como o Brasil, onde a desconfiança na tecnologia é alta. Permitir que os usuários revisem e aprovem os resultados da inteligência artificial ou desativem recursos de IA generativa também pode contribuir para a confiabilidade e o controle do usuário.
Responsabilidade
Estabelecer a responsabilidade na governança da IA é essencial. As empresas devem criar comitês de ética internos e conselhos de governança para supervisionar o uso da IA integrando considerações éticas. Essa abordagem garante o uso responsável da IA e mantém a confiança. A responsabilidade deve estar no coração de cada iniciativa de IA. As empresas devem levar suas responsabilidades a sério. Essa postura proativa é fundamental para manter a confiança e garantir que as tecnologias de inteligência artificial sejam usadas de maneira ética e responsável. As empresas brasileiras enfrentam desafios específicos, como disparidades socioeconômicas e a necessidade de inclusão digital. No entanto, ao adotar princípios éticos na IA, como ser cuidadoso e estratégico sobre quando, onde e como usar a IA, é possível superar essas barreiras e promover uma transformação digital que beneficie a todos e garanta o sucesso a longo prazo das empresas.
Katia Ortiz, Vice-Presidente da América Latina do Sul para ServiceNow.
O impacto da reeleição de Trump na Inteligência Artificial: O que esperar?
A recente reeleição de Donald Trump não apenas marca uma nova era política nos Estados Unidos, mas também acende um debate crucial sobre o futuro da inteligência artificial (IA) em um mundo cada vez mais competitivo. Com a promessa de desregulamentação e um foco renovado na inovação, o que podemos esperar dessa nova onda de desenvolvimento de IA sob sua liderança?
À medida que a corrida pela supremacia em IA se intensifica globalmente, com a polaridade entre China e EUA, a administração Trump poderá moldar não apenas o cenário americano, mas também influenciar padrões globais e práticas relacionadas à IA. As implicações vão além do setor tecnológico, afetando a economia, a segurança nacional e nossas vidas cotidianas.
Neste contexto, é vital explorar como as políticas de Trump podem impactar a evolução da IA, quais iniciativas estão em andamento e como isso ressoará não apenas nos Estados Unidos, mas também em países como o Brasil, que busca se posicionar na vanguarda dessa revolução tecnológica. Vamos nos aprofundar nas iniciativas de IA de Trump, nas expectativas para seu segundo mandato e nas consequências que podem surgir nesse novo cenário.
Iniciativas de IA de Trump Durante Seu Primeiro Mandato
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Em 2019, Trump lançou a Iniciativa Americana de IA, uma ordem executiva que direcionou as agências federais a priorizar a pesquisa e desenvolvimento em IA. Esta iniciativa visava garantir que os EUA mantivessem sua liderança em IA em meio à crescente competição da China, que estava investindo pesadamente na tecnologia. A iniciativa enfatizou cinco pilares principais:
4.Desenvolvimento da Força de Trabalho: Foram propostos programas para aprimorar a educação e o treinamento em campos relacionados à IA.
Apesar desses objetivos ambiciosos, críticos apontaram que a iniciativa carecia de compromissos específicos de financiamento e estratégias de implementação detalhadas, levantando preocupações sobre sua potencial eficácia.
Expectativas para o Segundo Mandato de Trump
À medida que Trump retoma o cargo, várias áreas-chave de foco são antecipadas:
– Desregulamentação: Espera-se uma mudança significativa em direção à desregulamentação, possivelmente revertendo estruturas existentes que governam o desenvolvimento e a implementação da IA. Isso pode levar a um ritmo mais rápido de inovação, mas também pode levantar preocupações éticas e de segurança.
– Aumento do Investimento: Pode haver novos apelos por um aumento do investimento federal em pesquisa e infraestrutura de IA, especialmente à medida que a competição com a China se intensifica. Isso pode incluir financiamento para tecnologias de ponta, como veículos autônomos e robótica avançada.
– Foco na Segurança Nacional: Espere um ênfase maior no papel da IA na segurança nacional, particularmente em relação à cibersegurança e aplicações militares.
– Ações Antitruste: Embora Trump tenha sido crítico em relação às grandes empresas de tecnologia, sua administração pode adotar uma abordagem mais branda em relação à aplicação de leis antitruste em comparação com os esforços anteriores sob Biden.
– Competição Global: Um foco contínuo em garantir que os EUA permaneçam na vanguarda dos avanços globais em IA provavelmente será uma prioridade, especialmente em relação a colaborações internacionais que não comprometam as vantagens tecnológicas americanas.
A Situação no Brasil
No Brasil, o cenário para a IA também está evoluindo. O país tem visto um crescente interesse em estabelecer um quadro regulatório para tecnologias de IA. Aproximadamente 25% das grandes empresas no Brasil já estão utilizando IA, com gastos projetados para aumentar significativamente.
Principais Desenvolvimentos:
– Quadro Regulatório: O Brasil está trabalhando na criação de um quadro robusto para regular a IA, que inclui abordar questões de responsabilidade e transparência. Um comitê especial estabelecido pelo Senado Brasileiro está desenvolvendo ativamente propostas para esse regime regulatório.
– Regulamentações Eleitorais: Antecipando as eleições locais programadas para outubro de 2024, o Brasil implementou novas regulamentações que governam o uso da IA em campanhas eleitorais. Essas regras visam mitigar os riscos associados à desinformação gerada por ferramentas de IA, como deepfakes. As campanhas agora devem divulgar quando utilizam conteúdo gerado por IA, marcando um passo significativo em direção à transparência nas comunicações políticas.
– Conscientização e Engajamento Público: Há um impulso crescente por engajamento público em torno das tecnologias de IA, com foco nas implicações éticas e impactos sociais. Isso inclui discussões sobre viés em algoritmos e a necessidade de uso responsável dos sistemas de IA.
Perspectivas Futuras
À medida que tanto a administração de Trump quanto o Brasil navegam por seus respectivos caminhos em relação à política de IA, a interação entre inovação e regulamentação será crucial. Nos EUA, a abordagem desregulatória de Trump pode levar a avanços rápidos, mas também pode levantar dilemas éticos. Enquanto isso, a postura proativa do Brasil em relação à regulamentação pode servir como um modelo para equilibrar o crescimento tecnológico com a responsabilidade.
Em conclusão, ao olharmos para o futuro, tanto os Estados Unidos quanto o Brasil enfrentam desafios e oportunidades únicas no campo da inteligência artificial. Os resultados dessas iniciativas não só moldarão seus cenários internos, mas também influenciarão os padrões e práticas globais em torno dessa tecnologia transformadora.
Victoria Luz, especialista em IA aplicada a negócios pela Kellogg School Of Management, autora do Livre IA Alem do Hype.