Crescimento da IA levanta discussões éticas: entenda a chamada Responsible AI – ou IA responsável – e saiba como aplicar os principais pontos em sua empresa!
Para parte da população, até poucos anos, a Inteligência Artificial não passava de um tema presente em filmes de ficção científica. Todavia, nos últimos tempos, o mundo se chocou com os avanços da IA, de modo que preocupações até então limitadas à arte passaram a se concretizar no mundo real. Uma delas se refere à Responsible AI.
Este termo diz respeito ao uso comedido, respeitoso e ético da Inteligência Artificial. O interesse em torno dele não surpreende, uma vez que o amplo acesso de informações pela IA poderia criar cenários preocupantes para a sociedade.
Desse modo, a IA Responsável ganha cada vez mais importância e deve ser considerada por empresas que têm interesse em adotar soluções de Inteligência Artificial. Conheça essa ideia!
O que é IA Responsável?
A IA Responsible ou IA Responsável é uma abordagem aplicada no desenvolvimento e no uso da Inteligência Artificial.
Ela se caracteriza especialmente pela prioridade dada à ética e transparência da aplicação desta tecnologia.
De modo geral, a IA Responsável, que também é conhecida como IA Ética, pauta pela adoção da Inteligência Artificial de modo que ela não cause impactos negativos na sociedade.
Por isso, ela visa proteger a humanidade contra o mau uso da IA, de forma a garantir o respeito aos direitos humanos, à equidade e ao avanço social.
Desse modo, é um conceito que requer a adoção de diretrizes e políticas claras no uso da Inteligência Artificial.
Pontos e atenção no desenvolvimento e uso de IA
O surgimento da IA Responsável se deu justamente pela existência de pontos de atenção e preocupação no que se refere à Inteligência Artificial. Confira quais são eles!
Transparência e explicabilidade
A IA Responsible se baseia na necessidade de que o desenvolvimento da Inteligência Artificial ocorra com transparência.
Desse modo, ela requer que os desenvolvedores de sistemas de IA esclareçam como estes foram treinados e como eles tomam decisões.
Já a explicabilidade é a possibilidade de se justificar o porquê de um sistema de IA realizar uma ação ou fazer uma previsão.
Mitigação de viés
Os sistemas de IA são treinados a partir de bancos de dados. Para que as respostas e ações da ferramenta correspondam à realidade, elas precisam ter à disposição informações corretas e que não reflitam preconceitos.
A mitigação de viés representa este cuidado para que a IA não repita a discriminação que pode ser vista na sociedade.
Seus desenvolvedores devem se certificar de que ela oferece resultados justos. Para isso, seu treinamento deve, preferencialmente, utilizar fontes diversas de dados.
Privacidade e proteção de dados
A privacidade de dados é um dos temas mais relevantes da atualidade. Sua importância foi crescendo com o aumento da digitalização das operações diárias, da concessão de dados online e do uso de informações de empresas e particulares em análises.
Além disso, o assunto ficou ainda mais pertinente diante de escândalos de vazamentos e usos de dados sem permissão.
Estes, por sua vez, levaram ao desenvolvimento de legislações voltadas à proteção de dados no mundo todo. No Brasil, isso culminou na LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).
Como dito anteriormente, o treinamento da IA depende do acesso à fonte de dados, assim como suas respostas e automações.
Para manter o respeito à privacidade, a Inteligência Artificial deve usar essas informações com base na anonimização delas, mantendo o seu acesso apenas aos dados aos quais tiver permissão para uso.
Segurança e robustez
Os sistemas de IA devem se apoiar em ferramentas de segurança. Elas podem protegê-los contra ataques e manipulações, especialmente em seus bancos de dados, impedindo, por exemplo, a inserção de informações falsas que possam prejudicar as respostas.
Por outro lado, eles também devem ser robustos, o que significa manter o bom funcionamento mesmo em situações não ideais. Isso é importante para a sua confiabilidade.
Alinhamento com valores humanos
A IA Responsável também revela preocupações sobre o alinhamento entre os sistemas de Inteligência Artificial e os valores humanos, no sentido de que a tecnologia não seja prejudicial à humanidade e ao desenvolvimento da sociedade.
Pelo contrário, cabe à IA ser uma propulsora da sobrevivência humana e do bem-estar das pessoas.
Para isso, ela precisa respeitar os direitos fundamentais e não dar respostas ou análises que prejudiquem uma pessoa ou um grupo.
Pilares da IA responsável
As preocupações que fomentaram o surgimento da Inteligência Artificial Ética também têm relação com os pilares que a sustentam. Saiba quais são eles!
Ética
A ética na Inteligência Artificial exige o desenvolvimento tecnológico de maneira justa. Isso significa que a transparência deve se fazer presente nos processos.
Igualmente, precisa garantir que a IA não seja adotada para prejudicar grupos ou indivíduos.
Equidade
A equidade corresponde ao tratamento similar para todas as pessoas e grupos.
Portanto, ela combate os preconceitos e discriminações, representando o repúdio aos vieses que podem surgir no treinamento e no uso da IA.
Governança
A governança na IA Responsável representa o uso da IA de acordo com regras de segurança e privacidade. Estas regras são tanto internas — podendo ser criadas pelo desenvolvedor da solução de IA — quanto externas, como as leis.
Aliás, sempre as regras internas deverão ser compatíveis com as leis locais, e não o contrário.
Assim, a governança permite um monitoramento do uso da Inteligência Artificial e impede que ela abuse dele.
Sustentabilidade
O último pilar da IA Responsible é a sustentabilidade, presente em todas as áreas, não apenas na tecnologia.
A sustentabilidade na Inteligência Artificial corresponde à possibilidade de usar eficientemente as ferramentas tecnológicas de forma que elas atendam às demandas existentes sem esgotar recursos naturais.
Desafios na adoção da IA Responsável
O desenvolvimento e adoção responsável das soluções de Inteligência Artificial enfrentam desafios frente à ética.
Um dos principais obstáculos se refere à dificuldade de detecção e correção de vieses, que pode levar a respostas parciais e preconceituosas.
Ainda, há o conflito existente entre o desempenho dos sistemas e a privacidade. Seu desenvolvimento e acerto em respostas e análises dependem do acesso a dados.
Este, por sua vez, requer políticas que impeçam o vazamento de dados ou a identificação dos seus titulares.
A falta de padrões e regulamentações globais é outro desafio. Ele se deve principalmente ao fato de que a disponibilização e desenvolvimento da Inteligência Artificial ainda são novidades.
Assim, embora existam leis, como as de privacidade de dados, a IA ainda não tem regulamentos de aplicação geral.
Por fim, o tempo e os custos necessários para a implementação da IA Responsável também levantam preocupações.
Embora o interesse pela IA seja crescente, ainda são poucas as empresas que possuem recursos para tomar todos os cuidados necessários para a implementação ética dela.
Práticas recomendadas para a IA Responsável
As preocupações e desafios impostos pela Inteligência Artificial podem encontrar remédios em ações que podem ser adotadas por empresas para um uso responsável da IA.
Ao estabelecer princípios éticos, as organizações têm a chance de desenvolver e impor limites para a aplicação da IA. Isso se aplica principalmente à privacidade e ao respeito aos direitos humanos.
Outra estratégia necessária envolve o investimento em capacitação dos colaboradores.
Ela tem a capacidade de garantir que as equipes que têm acesso aos dados e aos sistemas de IA os utilizem conforme as regras de transparência e boas práticas.
As auditorias regulares são aliadas da IA Responsible. Com elas, é possível reconhecer aplicações perigosas e formas de erradicá-las. Essas análises podem indicar fontes de riscos, como vazamentos, e mitigá-los.
O desenvolvimento da IA pode contar com a diversidade para evitar os vieses. Ao incluir desenvolvedores com pluralidade de etnias, orientações sexuais, posicionamentos políticos e classes sociais, é possível garantir que os dados evitarão preconceitos.
Por fim, os especialistas em ética e direito são grandes aliados para que as empresas possam usar a IA responsavelmente. Eles auxiliam no desenvolvimento de políticas de governança e no respeito a elas.
Inteligência artificial nas empresas: por que investir em IA?
Exemplos práticos de IA Responsável
Para compreender como a IA Responsible pode ser aplicada no dia a dia das empresas, confira alguns exemplos:
- Detecção de viés em recrutamento: as empresas podem utilizar IA para selecionar candidatos. Porém, para garantir a equidade entre profissionais que se candidataram, precisam promover auditorias nos algoritmos, evitando discriminação por gênero, raça ou idade;
- Proteção de privacidade em serviços digitais: as plataformas baseadas em IA utilizam técnicas como anonimização e criptografia, úteis para proteger os dados pessoais presentes no seu banco de dados e a conformidade legal;
- Monitoramento de deepfakes e desinformação: os algoritmos podem ser desenvolvidos para detectar conteúdos manipulados digitalmente. Assim, eles são aliados para evitar a disseminação de fake news, contribuindo para a segurança digital.
Conclusão
O uso da Inteligência Artificial é uma realidade que somente deve se intensificar nos próximos anos.
Por isso, resta às empresas tomarem cuidados para que a adoção das tecnologias baseadas nela siga os preceitos éticos.
Com isso, é possível ter acesso à IA Responsável. Se a sua empresa precisa de ajuda para alcançar este patamar da Inteligência Artificial, entre em contato com a BRQ! Nossos especialistas podem ajudar você a desenvolver políticas de governança e processos éticos.
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