A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando o nosso modo de vida e a execução de tarefas cotidianas.
Não existe um setor ou indústria que não seja influenciado pelos algoritmos de IA. Pense em áreas como saúde, bancos, varejo, finanças, segurança, transporte, educação e entretenimento – as aplicações da IA são visíveis em todos os lugares.
Dados estatísticos indicam que, embora o mercado global de IA esteja avaliado em US$ 136,6 bilhões, projeta-se que ele alcance US$ 1,81 trilhão até 2030.
Diante da crescente adoção da IA por organizações em todo o mundo, como garantir que seus algoritmos sejam justos e estejam em conformidade com as diretrizes legais?
É nesse contexto que a governança de IA se torna fundamental.
Neste artigo, vamos explorar a fundo a governança de IA. Compreenderemos seu significado, princípios, vantagens, importância e outros aspectos relevantes. Então, vamos direto ao ponto.
O que é a governança de IA?
A governança de Inteligência Artificial, ou simplesmente governança de IA, refere-se ao estabelecimento de um conjunto de regras e políticas para assegurar que os algoritmos de IA e Aprendizado de Máquina (ML) sejam desenvolvidos com o objetivo de promover uma adoção justa da IA em benefício de todos.
A governança de IA aborda diversas questões cruciais para garantir o uso ético da IA, incluindo transparência, viés, privacidade, responsabilidade e segurança. Portanto, quaisquer problemas relacionados ao uso inadequado da IA ou a violações são tratados por meio da governança de IA.
O foco principal da governança de IA reside em sua relação com justiça, autonomia e qualidade de dados. Além disso, uma governança de IA eficaz exige a colaboração entre as partes interessadas, como agências governamentais, instituições acadêmicas, organizações do setor e grupos da sociedade civil.
O objetivo é abordar o acesso e o controle de dados e informações pessoais e utilizar a IA de maneira ética, que contribua para maximizar lucros e benefícios potenciais e minimizar danos, ilegalidades e injustiças.
Uma estrutura de governança de IA pode incluir:
- Criação de códigos de conduta e diretrizes éticas para desenvolvedores
- Implementação de mecanismos para avaliar o impacto social e econômico da IA
- Estabelecimento de estruturas regulatórias para assegurar o uso seguro e confiável da IA
Assim, quando bem executada, a governança de IA incentiva e capacita as organizações a operarem com total confiança e agilidade, em vez de limitá-las.
Princípios Fundamentais da Governança de IA
A governança de IA visa proteger organizações e empresas que utilizam soluções de IA em software e tecnologias emergentes, assim como seus clientes que se beneficiam dessas tecnologias.
Para tanto, ela estabelece um guia ou política regulatória que as organizações devem seguir para promover o uso ético da IA.
A seguir, apresentamos os princípios básicos que orientam a governança de IA:
#1. Priorize a Empatia
É essencial projetar a IA de forma que ela compreenda as implicações sociais de suas respostas e respeite as emoções e os sentimentos humanos.
A ausência de limites e regras claramente definidos sobre o que é aceitável pode resultar em falta de empatia em tecnologias de IA, como bots, o que pode ferir os sentimentos das pessoas e afetar a reputação e a credibilidade da empresa.
#2. Assegure a Transparência
Projetar sistemas de IA e certificar algoritmos que expliquem de forma clara as operações de tomada de decisão é crucial para evitar a insatisfação ou decepção do cliente, além de garantir a responsabilidade e o escrutínio.
Portanto, as empresas devem projetar algoritmos que informem sobre as políticas de IA relativas a vieses e ofereçam uma explicação transparente quando um problema ocorrer.
#3. Promova Justiça e Não Discriminação
Os sistemas de IA podem perpetuar a discriminação e os preconceitos existentes, seja intencionalmente ou não. Dessa forma, é necessário garantir que os sistemas de IA não violem os direitos humanos relacionados à religião, sexo, gênero, deficiência ou raça, para que todos os indivíduos sejam tratados de maneira justa e equitativa.
Assim, projetar, desenvolver e implementar sistemas de IA justos e não discriminatórios, que assegurem a inclusão, é fundamental e um dos princípios-chave da governança de IA.
#4. Controle o Viés
Os sistemas de IA geralmente tomam decisões com base em dados disponíveis.
Portanto, as organizações devem regular seus dados de treinamento de Aprendizado de Máquina (ML) e avaliar seu impacto para detectar vieses que possam estar presentes ou introduzidos inadvertidamente no sistema.
#5. Estabeleça Responsabilidade
O desenvolvimento e a implementação da IA devem estar associados a linhas claras de prestação de contas e responsabilidade por quaisquer resultados adversos decorrentes de seu uso.
Dessa forma, é fundamental que as empresas que utilizam sistemas de IA estabeleçam a responsabilidade caso haja algum problema com a qualidade ou precisão do resultado gerado por seus sistemas de IA.
#6. Assegure Segurança e Confiabilidade
Os sistemas de IA podem ter um impacto significativo no bem-estar das pessoas. Portanto, é essencial permitir sistemas de IA seguros e confiáveis, que não prejudiquem os indivíduos ou a sociedade.
As organizações devem considerar uma série de fatores, incluindo a qualidade dos dados, a arquitetura do sistema, os processos de tomada de decisão, os algoritmos e muito mais para garantir a confiabilidade e a segurança dos sistemas de IA.
Por que a Governança de IA é Importante?
A IA apresenta seu próprio conjunto de riscos e limitações e, frequentemente, os sistemas de IA não tomam as decisões mais acertadas, mesmo que o modelo tenha sido treinado corretamente.
Por exemplo, o uso da IA levanta questões sociais, legais e éticas críticas que as organizações devem abordar.
Além disso, 76% dos CEOs estão preocupados com o potencial de vieses distorcidos e com a falta de transparência no mercado global de IA.
É nesse contexto que a governança da IA desempenha um papel fundamental, ao fornecer uma estrutura que monitora e controla os riscos da IA, garantindo sua implementação ética e responsável. Uma governança de IA eficaz ajuda a garantir transparência, justiça e responsabilidade nos sistemas de IA, protegendo a privacidade, respeitando os direitos humanos e promovendo a confiabilidade.
Assim, a governança da IA é necessária para evitar a exploração intencional ou não intencional da IA e para prevenir riscos financeiros, de reputação e regulatórios.
Diferentes Camadas da Governança de IA
Dividir a governança de IA em diferentes camadas pode facilitar a implementação adequada das regras.
No entanto, não existe um modelo padrão ou único que defina as camadas de governança de IA, pois diferentes empresas e organizações as estruturam de maneira distinta.
A seguir, apresentamos uma forma comum pela qual várias organizações definem as camadas de governança de IA:
- Camada legal e regulatória: esta camada abrange a criação, o desenvolvimento e a aplicação de políticas, padrões, leis e regulamentos que regem a implementação e o desenvolvimento do uso da IA. Além disso, ela também engloba as considerações sociais e éticas que moldam a implementação da IA.
- Camada técnica: esta camada engloba o design e a implementação técnica do sistema de IA, incluindo questões como segurança cibernética, qualidade de dados e justiça algorítmica.
- Camada organizacional: esta camada geralmente inclui a supervisão e o gerenciamento de sistemas de IA nas organizações, incluindo seu uso, desenvolvimento e implementação. Além disso, esta camada também aborda questões de responsabilidade, gerenciamento de riscos e transparência.
- Camada internacional: envolve a colaboração e coordenação de diferentes países e organizações globais para desenvolver padrões, normas e regulamentos comuns para a tecnologia de IA. Além disso, esta camada também aborda questões relacionadas à competição e tensões geopolíticas.
- Camada social: isso inclui o impacto social e cultural e o uso de sistemas de IA, incluindo educação, direitos humanos, privacidade, equidade, questões de emprego e acesso a tecnologias de IA.
Embora essas camadas não sejam necessariamente independentes, elas oferecem uma abordagem colaborativa e multidisciplinar, envolvendo partes interessadas de diferentes setores, para viabilizar a governança de IA.
Como Avaliar a Governança de IA?
A ausência de uma avaliação adequada e precisa da IA e de seus sistemas pode colocar as organizações sob grande risco.
Para gerenciar e avaliar corretamente a governança de IA, é crucial que as organizações definam claramente quem é responsável por garantir a governança de IA.
Além de considerar as leis e regulamentos impostos pelo governo, as organizações também devem adotar medidas que ajudem a apoiar suas decisões estratégicas e operações do dia a dia.
Essas medidas incluem:
Segurança: os dados sustentam a segurança e o uso do modelo em IA. Compreender o uso indevido e a adulteração de ambientes e sistemas de IA é essencial.
Conformidade regulatória: outra forma de avaliar a governança de IA é entender como as organizações cumprem a conformidade regulatória, os padrões e os requisitos relacionados à IA. As medidas incluem a avaliação da adesão de uma organização às diretrizes de segurança, privacidade e ética.
Viés: na IA, o viés refere-se às distorções e erros sistemáticos que podem ocorrer durante o desenvolvimento de sistemas de IA, o que pode levar a resultados discriminatórios. Avaliar a governança de IA por meio do viés inclui avaliar a imparcialidade do algoritmo de IA, analisar os processos de tomada de decisão do sistema de IA e avaliar a qualidade e a representatividade dos conjuntos de dados de treinamento.
Transparência: a transparência na IA refere-se ao grau em que o funcionamento interno e as operações do sistema de IA são abertos e compreensíveis. As organizações podem avaliar o nível de transparência nos níveis de implementação e desenvolvimento.
Auditoria: na IA, a auditoria refere-se à revisão sistemática e independente dos sistemas, ambientes, políticas e procedimentos de IA de uma organização. As auditorias se concentram em vários aspectos da governança de IA, incluindo a avaliação do gerenciamento de dados, mitigação de viés, desenvolvimento de modelos, tomada de decisões algorítmicas, privacidade e análise de documentação ética e processos éticos.
Responsabilidade: na IA, a responsabilidade refere-se ao grau em que os usuários, desenvolvedores e outras partes interessadas são responsabilizados pelas ações do sistema de IA. Ela inclui a definição clara da responsabilidade de um indivíduo e seu papel no uso dos sistemas de IA. Os mecanismos para avaliar a responsabilidade incluem comitês de supervisão, estruturas de responsabilidade e conselhos de revisão ética.
A avaliação da governança de IA é multifacetada, considerando vários fatores, como transparência, justiça, responsabilidade, segurança, viés e regulamentos de conformidade.
Quanto mais cedo essas facetas de avaliação forem implementadas, mais facilmente as organizações poderão incorporá-las ao software, e melhor poderão evoluir em direção aos objetivos da organização.
Benefícios da Governança de IA
A governança de IA permite que as organizações aproveitem ao máximo os benefícios da IA, minimizando os riscos e custos associados.
A seguir, destacamos os benefícios mais importantes da governança de IA:
#1. Garante o Uso Responsável da IA
A governança de IA garante que as organizações desenvolvam e utilizem sistemas de IA de maneira transparente, ética e responsável. Esse uso responsável e ético da IA ajuda a aumentar a confiança do público nos sistemas e tecnologias de IA e a combater seu impacto negativo.
#2. Eficiência Aprimorada
Sistemas de IA bem administrados contribuem para promover e melhorar a produtividade e a eficiência, automatizando tarefas repetitivas, otimizando a tomada de decisões e minimizando a possibilidade de erros.
#3. Melhoria da Equidade e Tomada de Decisão
O melhor acesso aos dados na governança de IA ajuda a promover a justiça e a equidade na coleta de dados, contribuindo para previsões precisas e evitando o risco de resultados tendenciosos.
#4. Promove a Participação e a Colaboração
A governança de IA facilita significativamente a participação e a colaboração entre várias partes interessadas, como governo, indústria, sociedade civil e profissionais da academia. Ela contribui para promover um entendimento compartilhado das vantagens da IA e para o desenvolvimento de soluções comuns para os riscos e desafios da IA.
Desafios na Governança de IA
Embora garanta sistemas de IA éticos, a governança de IA enfrenta muitos desafios.
É essencial enfrentar os desafios da governança de IA para obter benefícios a longo prazo. Esses desafios são:
- Discriminação e viés: se treinados com dados tendenciosos, os sistemas de IA podem se tornar altamente suscetíveis a vieses e discriminação – caso sejam projetados sem considerar diversas perspectivas. É fundamental abordar a questão da tomada de decisão tendenciosa e do viés nos modelos de IA para evitar resultados discriminatórios e injustos.
- Falta de responsabilidade: muitos sistemas de IA são difíceis de compreender, o que dificulta a responsabilização por seus resultados e decisões. É essencial fazer com que os sistemas de IA sigam os princípios da transparência e responsabilidade, para promover uma melhor compreensão de como as organizações utilizam os dados para a tomada de decisões.
- Recursos e conhecimentos limitados: o desenvolvimento e a implementação eficazes da governança de IA e suas políticas exigem conhecimentos e recursos profissionais significativos, o que pode ser um desafio para empresas e organizações menores.
- Tecnologias em rápida evolução: a tecnologia de IA em rápida evolução pode dificultar que a governança de IA acompanhe as tecnologias emergentes e combata os riscos associados.
Recursos de Aprendizagem
#1. Introdução à Governança de IA
Este curso da Udemy sobre Introdução à Governança de IA é ideal se você quiser aprender o básico e se familiarizar com os conceitos de governança de IA.
Ele oferece 1,5 horas de vídeos de palestras sob demanda e oito recursos para download que o ajudarão a entender como monitorar, avaliar e controlar os modelos baseados em IA da sua organização.
#2. Estratégia e Governança de IA
Este curso sobre Estratégia e Governança de IA do Coursera permite que você descubra e compreenda diferentes estratégias de IA usadas na transformação de negócios, além de várias ferramentas que você pode usar para minimizar as barreiras ao uso de IA e obter uma vantagem competitiva.
É um curso para iniciantes, para que você aprenda tudo o que precisa saber sobre governança e estratégias de IA com os melhores instrutores da Universidade da Pensilvânia.
#3. Governança de Inteligência Artificial (IA) e Segurança Cibernética
Se você não gosta de cursos, este livro sobre governança de IA e segurança cibernética na Amazon é perfeito para aprender sobre os riscos exclusivos criados por sistemas de IA, a criação de uma estrutura de governança de IA para mitigar esses riscos e os diferentes riscos de segurança cibernética associados aos sistemas de IA.
Além disso, ele oferece dicas sobre como criar uma estrutura de segurança cibernética para identificar e mitigar os riscos de IA e as habilidades necessárias para realizar uma análise de segurança dos sistemas de IA. Você não precisa de conhecimentos avançados de estatística ou habilidades de programação para entender os conceitos deste livro e aplicá-los facilmente nos ambientes de IA de sua organização.
#4. Estratégia, Política, Prática e Governança para IA em Instituições de Ensino Superior
Se você está cursando o ensino superior e deseja aprender sobre os conceitos de governança de IA e as melhores práticas de segurança e políticas, este livro na Amazon é ideal.
Ele aborda tópicos como ética da Inteligência Artificial, liderança administrativa pós-secundária e eficiência energética, sendo um excelente recurso para cientistas de dados, profissionais de TI, pesquisadores e profissionais do ensino superior.
Considerações Finais
A governança de IA auxilia as organizações a maximizar os benefícios da IA e a minimizar os riscos e custos associados.
É crucial estabelecer diretrizes claras, estruturas éticas e regulamentos para garantir a justiça e a segurança nos sistemas de IA. Este artigo o ajudou a entender o conceito de governança de IA, sua importância, benefícios, aplicações e desafios.
Portanto, se você deseja implementar sistemas de IA éticos, justos e imparciais, certifique-se de estabelecer uma estrutura de governança de IA em sua organização.
A seguir, você pode conferir as principais habilidades exigidas pelos profissionais de IA.