Tendência para o futuro da IA, conheça mais sobre o AI TRiSM e sua aplicação prática.
No cenário em constante evolução tecnológica, a Inteligência Artificial (IA) é uma força que redefine a forma como interagimos com o mundo digital. Ferramentas como o ChatGPT deixam em evidência essa nova dinâmica, oferecendo um nível de acessibilidade e conveniência na interação nunca antes visto.
Essa facilidade de acesso e potencial de inovação tem gerado uma corrida pela adoção da IA. A consultoria Gartner prevê que, até 2028, a inteligência artificial estará lidando com 20% da carga de trabalho, com suas abordagens e automação representando 40% da economia.
As aplicações da IA são vastas, passando por aplicativos e dispositivos inteligentes, automações avançadas, robótica industrial e muito mais. A IA não só proporciona inúmeros benefícios que mantêm as empresas competitivas e melhoram os processos, mas reduz significativamente os custos operacionais.
Porém, é importante reconhecer que a tecnologia não é perfeita. Nesse contexto, o AI TRiSM surge como abordagem inovadora e essencial para o futuro da IA, pois destaca a importância da governança e segurança no uso da tecnologia.
Neste artigo, vamos fornecer um panorama sobre o AI TRiSM, como funciona, por quê é como importante e como pode ser aplicado. Boa Leitura!
O que é AI TRiSM?
O AI TRiSM, ou Artificial Intelligence for Trust, Responsability, and Sustainability by Multidisciplinary Integration, é uma estrutura (também chamada de framework) desenvolvida para garantir a governança e uso seguro da Inteligência Artificial.
A metodologia visa ir além da mera eficiência técnica, incorporando elementos fundamentais de confiança, responsabilidade e sustentabilidade em todas as fases do desenvolvimento de IA, sendo projetada para ser uma tecnologia de ponta nos próximos anos.
O Gartner prevê que, até 2026, organizações que adotem transparência, confiança e segurança em IA terão um aumento de 50% na eficiência de adoção de modelos de IA, alcance de objetivos de negócios e aceitação dos usuários.
Motivos pelos quais o AI TRiSM precisa ser implantado nas Inteligências Artificiais
A implementação do AI TRiSM é uma resposta às crescentes preocupações relacionadas à ética, transparência e impacto social das Inteligências Artificiais.
Com o avanço exponencial da IA, tornou-se necessário abordar questões como: viés algorítmico, privacidade de dados e responsabilidade das decisões tomadas por sistemas autônomos.
Podemos apontar seis principais razões para implantar o TRiSM nas ferramentas de Inteligência Artificial:
Mitigação Proativa de Riscos: a metodologia auxilia na identificação e redução antecipada dos riscos relacionados a modelos e aplicações de IA, assegurando compatibilidade, justiça e confiabilidade, além de proteger a privacidade dos dados.
Confiabilidade: a incorporação do AI TRiSM promove a confiabilidade e transparência dos sistemas de IA, fortalecendo a confiança do usuário nos modelos e aplicações.
Conformidade e Governança: facilita a integração da governança desde o início, garantindo que os sistemas de IA estejam em conformidade com regulamentos, padrões e considerações éticas, minimizando questões legais e éticas.
Segurança e Proteção de Dados: estabelece protocolos e medidas de segurança robustos para defender os modelos de IA contra ameaças cibernéticas, garantindo a segurança dos dados de IA e respeitando a privacidade.
Eficiência e Adoção: A adoção do AI TRiSM pode levar a um aumento na adoção de IA, devido à precisão dos modelos, resultando em maior eficiência e experiências aprimoradas para o cliente.
Preparação para o Futuro: Com a IA e automação gerenciando uma parcela significativa da carga de trabalho e contribuindo para a economia empresarial, o AI TRiSM prepara as organizações para o futuro, assegurando a confiabilidade e segurança dos modelos e aplicações de IA.
Entenda os 3 frameworks do AI TRiSM
Para compreender melhor o AI TRiSM, é possível dividir sua estrutura em 3 frameworks principais: Confiança, Risco e Gerenciamento de Segurança. A seguir, explicamos como funciona cada uma dessas estruturas:
1. Confiança em IA (AI Trust)
Este quadro está associado à transparência e explicabilidade, ou seja, à capacidade de identificar se o modelo alcançou os resultados desejados através de etapas monitoradas. Em resumo: garantir que um modelo está se comportando de acordo com o esperado.
2. Risco de IA (AI Risk)
Isso significa aplicar uma governança precisa e rigorosa no gerenciamento dos riscos de IA empresarial. Consiste em registrar e gerenciar as etapas de desenvolvimento dos modelos, verificando a integridade e conformidade dos dados em todas as partes do processo.
3. Gerenciamento de segurança de IA (AI Security)
Representa a garantia de segurança em cada etapa do processo nas operações do modelo. Por meio da implantação de AI Security Management, deve-se ser capaz de obter acesso a todo o pipeline de Machine Learning, identificando anomalias, automatizando o pipeline de CI/CD e verificando vulnerabilidades.
Quais são os pilares do AI TRiSM?
O framework AI TRiSM baseia-se em cinco pilares fundamentais que sustentam a base do conceito de gerenciamento de confiança, risco e segurança de IA.
1. Explicabilidade
Um modelo de IA deve ser capaz de explicar claramente como chegou em uma decisão ou previsão. Assim, é possível entender como se dá compreensão do modelo e qual o passo a passo do seu funcionamento. Para fazer isso, é preciso mapear e criar marcações que acompanhem os processos de Machine Learning.
Com isso, além de melhorar a transparência, as organizações podem monitorar o desempenho de seus modelos de IA. Assim como propor melhorias para tornar o processo mais eficiente e gerar melhores resultados, com maior produtividade.
2. Operações de modelo
A Model Operacionalization (ou simplesmente ModelOps) se concentra em manter e gerenciar o ciclo de vida de cada modelo de IA, ou seja, seu desenvolvimento, lançamento e manutenção. Isso inclui também o gerenciamento de infraestrutura e recursos necessários para manter a eficiência operacional da IA.
3. Detecção de anomalias de dados
Esse processo envolve o monitoramento de desvios e detecção de anomalias, erros e dificuldades que o modelo pode passar. É essencial para ajudar os profissionais de IA nas organizações a melhorar do desempenho e precisão do modelo.
4. Resistência a ataques
Modelos de IA podem sofrer hostilidades, principalmente pela inserção de dados enganosos, maliciosos ou falsos de forma a prejudicar a integridade de suas informações ou até mesmo seu próprio funcionamento.
Parte do AI TRiSM envolve criar estratégias e ferramentas para tornar possível identificar, resistir e combater esse tipo de ataque de forma preventiva, reativa e proativa.
5. Proteção de dados
A principal fonte de combustível para modelos de aprendizado de máquina são os dados. Portanto, quanto mais os dados estiverem bem protegidos, melhores serão as operações e funcionalidades.
Dessa forma, o AI TRiSM garante que haja privacidade e segurança para a empresa permanecer em conformidade com os regulamentos de proteção de dados.
Como funciona a implantação do AI TRiSM
A implantação do AI TRiSM segue uma abordagem gradual e integrativa. Começa com uma avaliação abrangente dos processos existentes, identificando áreas de melhoria em termos de confiança, responsabilidade e sustentabilidade. Em seguida, são implementadas diretrizes éticas, ajustes técnicos e práticas sustentáveis, acompanhadas por mecanismos contínuos de monitoramento e aprimoramento.
Vamos falar um pouco mais em detalhes de cada um desses processos:
Criar uma documentação robusta, com regras e melhores práticas
Deve-se criar um sistema de documentação que seja abrangente e realista. É preciso fazer avaliações de riscos, internos e externos, num processo multidisciplinar envolvendo profissionais de diversas áreas, de advogados a especialistas em segurança da informação.
A ideia central é criar uma estrutura que seja consistente e intuitiva, contendo padrões e modelos que norteiem todas as equipes envolvidas no desenvolvimento e manutenção da IA, bem como aqueles que a operam.
Isso porque, modelos de IA trabalham com uma grande quantidade de informações e dados. Portanto, criar uma documentação torna mais fácil o monitoramento e auditoria de qualquer problema no processo.
Estabeleça uma rotina de checagem e balanço
Estabelecidos os padrões e resultados esperados, é preciso colocar em prática uma rotina de monitoramento para avaliar se eles estão sendo atingidos.
É o momento de identificar se algum viés ou erro de interpretação está ocorrendo e realizar rápidas correções. Isso porque sistemas automatizados podem causar grandes problemas caso operem por longo tempo em cima de uma lógica incorreta.
Garanta a transparência
A chave para o AI TRiSM é ser capaz de operar de forma transparente. Muitos consumidores tendem a encarar a IA como uma “caixa preta” indecifrável. Para quebrar esse paradigma, é preciso ser capaz de explicar o processo decisório de uma IA, de onde vem seus dados e como eles são utilizados.
Ações cruciais na implantação do AI TRiSM
Empresas que desejam construir uma estrutura robusta de governança de IA por meio do AI TRiSM devem considerar a execução de algumas ações que serão chave para o sucesso da estratégia. São elas:
- Crie uma força tarefa para esse propósito: considere criar uma equipe ou estrutura dedicada a essa implantação. Essa equipe poderá ser responsável pela criação das políticas, implantação das ferramentas e treinamento do resto da companhia.
- Foque em maximizar os resultados: mais do que se blindar contra possíveis danos ou problemas legais, a implantação do TRiSM deve mirar a eficiência operacional e o resultado da empresa. Ao criar mecanismos de monitoramento e transparência, é possível ter uma gestão mais efetiva da tecnologia, identificar oportunidades e oferecer um produto mais poderoso e atrativo ao mercado.
- Envolva experts de diferentes áreas: a criação e gestão de um modelo de IA é um processo que envolve diversas áreas, como negócios, dados e desenvolvimento. Porém, o uso da tecnologia envolve geralmente ainda outros stakeholders, como os clientes e profissionais de diferentes formações e vivências. Explorar a contribuição de diferentes experts nesse momento é essencial para garantir a eficiência da sua política de governança e responsabilidade.
- Priorize a explicabilidade e a interpretação: ser capaz de entender e explicar o funcionamento do seu modelo de IA em detalhes é essencial para garantir que ele está agindo de acordo com os padrões de segurança e ética estabelecidos. É uma forma de proteção para clientes e a empresa.
Desafios na implantação do AI TRiSM
Apesar de seus benefícios, a implementação do AI TRiSM não está isenta de desafios. A rápida evolução da Inteligência Artificial trouxe uma série de preocupações que precisam ser cuidadosamente consideradas durante o processo de adoção.
1. Reprodução de viés discriminatório
A reprodução de vieses é uma das maiores preocupações em relação a IA. Isso porque, as bases de dados podem refletir padrões que a sociedade busca superar. Ao ser alimentada por bases uma preparação adequada e sensível as vulnerabilidade de vieses, a IA pode tomar decisões discriminatórias e prejudiciais, reproduzindo e ampliando desigualdades ali contidas.
Por isso, é importante que seja feita uma auditoria nos dados de treinamento dos modelos, bem como a criação de sistemas capazes de identificar e corrigir quaisquer viés discriminatório identificado durante a operação da IA.
Outro passo importante para que o desenvolvimento de IA seja mais ético e responsável é a busca por uma maior diversidade nas equipes de desenvolvimento.
2. Falta de participação humana
A falta de envolvimento humano adequado no ciclo de vida da IA pode resultar em decisões automatizadas que não consideram devidamente o contexto.
Isso pode levar a resultados inesperados sem responsabilidade, como decisões automatizadas sem supervisão, falta de transparência nas decisões, perda de empatia e compreensão contextual.
A estratégia para reduzir o problema é incorporar feedback humano contínuo dentro do ciclo de desenvolvimento da IA, estabelecer supervisão humana em decisões críticas e garantir transparência nas lógicas de decisão.
3. Compreensão insuficiente
A falta de compreensão sobre como os modelos de IA tomam decisões pode gerar desconfiança e resistência por parte dos usuários e stakeholders. Isso pode dificultar a aceitação e a integração dessas tecnologias, gerando falta de confiança nas recomendações ou previsões, resistência à adoção de IA em setores críticos e dificuldade em explicar decisões complexas.
Por isso é tão importante construir modelos interpretáveis, fornecer explicações transparentes sobre as decisões e educar os usuários sobre os princípios da IA.
4. Comportamento inesperado
Modelos de IA complexos podem exibir comportamentos inesperados ou inseguros, especialmente em situações não previstas durante o treinamento. Essa incerteza pode resultar em consequências não planejadas, tomada de decisões inseguras, falta de robustez em ambientes dinâmicos e respostas inadequadas a inputs imprevistos.
As estratégias para acabar com o problema envolvem testes extensivos em diferentes cenários, implementação de sistemas de monitoramento contínuo e desenvolvimento de mecanismos de fallback seguros.
A abordagem consciente desses desafios é crucial para garantir que a adoção da ferramenta de IA seja ética, justa e alinhada aos valores humanos. Ao enfrentar essas preocupações, podemos construir sistemas mais confiáveis e responsáveis.
Conclusão
O AI TRiSM emerge como uma abordagem visionária na busca pela evolução responsável das inteligências artificiais. Ao integrar confiança, responsabilidade e sustentabilidade em sua essência, esse framework não apenas responde às preocupações contemporâneas, mas também pavimenta o caminho para um futuro em que a IA não é apenas eficiente, mas também ética e sustentável.
Os desafios são reais, mas diante da urgência de uma IA responsável, o AI TRiSM emerge como uma luz no horizonte da inovação tecnológica.
