Governança de IA explicada em 5 minutos ou menos

A Inteligência Artificial (IA) transforma a forma como vivemos e realizamos tarefas diárias.

Não há indústria ou setor intocado quando se trata de algoritmos de IA. Fale sobre saúde, bancos, varejo, finanças, segurança, transporte, educação e entretenimento – você pode ver as aplicações da IA ​​em todos os lugares.

As estatísticas sugerem que, embora o mercado global de IA valha US$ 136,6 bilhões, espera-se que chegue a US$ 1,81 trilhão até 2030.

Embora a IA tenha uma adoção tremenda entre organizações globais, como ela garante que seus algoritmos sejam justos e cumpram as diretrizes legais?

É aqui que entra a governança de IA.

Neste blog, vamos nos aprofundar na governança de IA. Aprenderemos seu significado, princípios, vantagens, importância e muito mais. Então, vamos direto ao assunto.

O que é governança de IA?

A governança de Inteligência Artificial ou governança de IA é o processo de definição de um conjunto de regulamentos e políticas para garantir que os algoritmos de IA e Aprendizado de Máquina (ML) sejam desenvolvidos com o objetivo de uma adoção justa de IA para as pessoas.

A governança de IA aborda várias questões responsáveis ​​por garantir o uso ético da IA, incluindo transparência, preconceito, privacidade, responsabilidade e segurança. Portanto, quaisquer questões relacionadas ao uso indevido de IA ou violações infringidas são tratadas pela governança de IA.

O foco principal da governança de IA é como ela se relaciona com justiça, autonomia e qualidade de dados. Além disso, a governança eficiente da IA ​​requer 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 usar a IA de maneira ética que ajude a maximizar lucros e benefícios potenciais e minimizar danos, ilegalidades e injustiças.

A estrutura de governança de IA pode incluir o seguinte:

  • Desenvolvimento de códigos de conduta e diretrizes éticas para desenvolvedores
  • Estabelecer mecanismos para avaliar o impacto social e econômico da IA
  • Criar estruturas regulatórias para garantir o uso seguro e confiável da IA

Assim, quando bem feita, a governança de IA promove e capacita as organizações a funcionar com total confiança e agilidade, em vez de desacelerá-las.

Princípios-chave da governança de IA

A governança de IA visa proteger organizações e empresas que usam soluções de IA em software e tecnologias emergentes e seus clientes que usam essas tecnologias de IA.

E faz isso criando um guia ou uma política regulatória para as organizações seguirem para promover o uso da IA ​​ética.

Aqui estão os princípios básicos que regem a governança de IA.

#1. Tenha empatia

É fundamental projetar a IA de forma que ela entenda as implicações sociais de como ela responde e respeita as emoções e sentimentos humanos.

Não definir limites e regras claramente definidos do que é aceitável pode resultar em falta de empatia em tecnologias de IA, como bots, o que pode ferir os sentimentos humanos e afetar a reputação e a credibilidade da empresa.

#2. Forneça transparência

Projetar sistemas de IA e certificar algoritmos de IA que expliquem claramente as operações de tomada de decisão é essencial para evitar a insatisfação ou decepção do cliente e permitir a responsabilidade e o escrutínio.

  Como obter instruções de direção no seu Apple Watch

Assim, as empresas devem projetar algoritmos que comuniquem políticas de IA sobre viés e ofereçam uma explicação transparente de quando o problema ocorre.

#3. Justiça e Não Discriminação

Os sistemas de IA podem perpetuar a discriminação e os preconceitos existentes, intencionalmente ou não. Portanto, garantir que os sistemas de IA não violem os direitos humanos relacionados à religião, sexo, gênero, deficiência ou raça é necessário para que trate todos os humanos de maneira justa e equitativa.

Assim, projetar, desenvolver e implantar sistemas de IA justos e não discriminatórios que garantam a inclusão é essencial e um dos princípios-chave da governança de IA.

#4. Viés de controle

Os sistemas de IA normalmente tomam todas as suas decisões com base na mina de ouro dos dados disponíveis.

Portanto, as organizações devem regular seus dados de treinamento de Machine Learning (ML) e avaliar seu impacto para detectar vieses que podem estar presentes ou introduzidos involuntariamente no sistema.

#5. Estabelecer responsabilidade

O desenvolvimento e a implantação da IA ​​devem vir com linhas claras de prestação de contas e responsabilidade por qualquer resultado adverso resultante de seu uso.

Portanto, é fundamental que as empresas que usam sistemas de IA estabeleçam responsabilidade se houver um problema com a qualidade ou precisão do resultado gerado por seus sistemas de IA.

#6. Garanta Segurança e Confiabilidade

Os sistemas de IA podem impactar significativamente o 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 qualidade de dados, arquitetura do sistema, processos de tomada de decisão, 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 vem com seu próprio conjunto de riscos e limitações e, na maioria das vezes; Os sistemas de IA não tomam as decisões corretas, apesar do modelo ter sido treinado corretamente.

Por exemplo, o uso de IA levanta questões sociais, legais e éticas críticas que as organizações devem abordar.

Além disso, 76% dos CEOs se preocupam com o potencial de vieses distorcidos e com a falta de transparência no mercado global de IA.

É aqui que a governança da IA ​​desempenha um papel importante ao fornecer uma estrutura que monitora e captura os riscos da IA ​​e garante a implantação ética e responsável da IA. A governança de IA eficaz ajuda a garantir transparência, justiça e responsabilidade nos sistemas de IA que protegem a privacidade, respeitam os direitos humanos e promovem a confiabilidade.

Assim, a governança da IA ​​é necessária para evitar a exploração intencional ou não intencional da IA ​​e evitar riscos financeiros, de reputação e regulatórios.

Diferentes camadas de governança de IA

Dividir a governança de IA em diferentes camadas pode beneficiar a implantação perfeita das regras.

No entanto, nenhum modelo padrão ou único acordado define as camadas de governança de IA, pois diferentes empresas e organizações definem essas camadas de maneira diferente.

No entanto, aqui está uma maneira comum de várias organizações definirem as camadas de governança de IA:

  • Camada legal e regulamentar: essa camada inclui a criação, a concepção e a aplicação de políticas, padrões, leis e regulamentos que regem a implantação e o desenvolvimento do uso de IA. Além disso, também inclui as considerações sociais e éticas que moldam a implementação da IA.
  • Camada técnica: essa camada inclui o design e a implementação técnica do sistema de IA, incluindo questões como segurança cibernética, qualidade de dados e justiça algorítmica.
  • Camada organizacional: essa camada geralmente inclui a supervisão e o gerenciamento de sistemas de IA nas organizações, incluindo seu uso, desenvolvimento e implementação. Além disso, essa 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 de tecnologia de IA. Além disso, essa 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.
  10 ferramentas de gerenciamento de mídia social para gerenciar várias contas

Embora essas camadas não sejam necessariamente distintas, elas oferecem uma abordagem colaborativa e multidisciplinar envolvendo partes interessadas de diferentes setores para permitir a governança de IA.

Como medir a governança de IA?

A falta de medição adequada e precisa da IA ​​e de seus sistemas pode colocar as organizações em risco tremendo.

Para gerenciar e medir 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 tomar medidas que ajudem a apoiar suas decisões estratégicas e operações do dia-a-dia.

Essas medidas incluem:

Segurança: os dados alimentam 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 medir 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. Medir a governança de IA por viés inclui avaliar a imparcialidade do algoritmo de IA, acessar 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 medir o nível de transparência nos níveis de implantação e desenvolvimento.

Auditoria: Em 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 de governança de IA, incluindo avaliação de gerenciamento de dados, mitigação de viés, desenvolvimento de modelos, tomada de decisões algorítmicas, privacidade e revisão 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. Inclui esclarecer a 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.

Medir a governança de IA é multifacetado, considerando vários fatores, como transparência, justiça, responsabilidade, segurança, viés e regulamentos de conformidade.

Quanto mais cedo essas facetas de medição estiverem em vigor, as organizações de sinuca poderão incorporá-las ao software e melhor elas poderão evoluir com os objetivos da organização.

Benefícios da governança de IA

A governança de IA permite que as organizações aproveitem completamente os benefícios da IA, minimizando os riscos e custos associados.

Aqui estão os benefícios críticos da governança de IA:

#1. Garante o uso responsável da IA

A governança de IA garante que as organizações desenvolvam e usem sistemas de IA de maneira transparente, ética e responsável. Esse uso responsável e ético da IA ​​ajuda a promover a confiança do público nos sistemas e tecnologias de IA e a combater seu impacto negativo.

#2. Eficiência aprimorada

Sistemas de IA bem administrados ajudam a promover e melhorar a produtividade e a eficiência, automatizando tarefas redundantes, aprimorando a tomada de decisões e minimizando o escopo de erros.

  Corrigir o código de erro 403 da Google Play Store

#3. Melhor Equidade e Tomada de Decisão

Melhor acesso aos dados na governança de IA ajuda a promover justiça e equidade na coleta de dados, ajudando a fazer previsões precisas e evitando riscos 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. Ajuda a promover um entendimento compartilhado das vantagens da IA ​​e a desenvolver soluções comuns para os riscos e desafios da IA.

Desafios na governança de IA

Embora garanta efetivamente sistemas éticos de IA, a governança de IA enfrenta muitos desafios.

É essencial enfrentar os desafios da governança de IA para obter benefícios de longo prazo. Esses desafios são:

  • Discriminação e viés: se treinados com dados parciais, os sistemas de IA podem ficar altamente suscetíveis a viés e discriminação – se projetados sem considerar diversas perspectivas. É fundamental abordar a questão da tomada de decisão parcial e do viés nos modelos de IA para evitar resultados discriminatórios e injustos.
  • Falta de responsabilidade: muitos sistemas de IA são difíceis de entender, o que torna desafiador responsabilizá-los por seus resultados e decisões. É essencial fazer com que os sistemas de IA adiram à transparência e à responsabilidade para promover um melhor entendimento de como as organizações usam 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 mudança: a tecnologia de IA em rápida mudança pode tornar desafiador para a governança de IA manter o ritmo com as tecnologias em evolução e combater os riscos emergentes.

Recursos de aprendizagem

#1. Introdução à governança de IA

Este curso da Udemy sobre Introdução à governança de IA é perfeito se você deseja aprender o básico e se apresentar aos conceitos de governança de IA.

Compreende 1,5 horas de vídeos de palestras sob demanda e oito recursos para download que ajudam você a entender como monitorar, medir e controlar os modelos baseados em IA da sua organização.

#2. Estratégia e Governança de IA

Este curso sobre AI Strategy and Governance do Coursera permite que você descubra e entenda diferentes estratégias de AI usadas na transformação de negócios e várias ferramentas que você pode usar para minimizar as barreiras ao uso de AI e obter uma vantagem competitiva.

É um curso para iniciantes para aprender tudo o que você 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 de governança de IA e segurança cibernética na Amazon é perfeito para aprender sobre os riscos exclusivos criados por sistemas de IA, criando uma estrutura de governança de IA para mitigar esses riscos e diferentes riscos de segurança cibernética associados a sistemas de IA.

Além disso, explora dicas sobre como criar uma estrutura de segurança cibernética para identificar e mitigar os riscos de IA e as habilidades necessárias para realizar uma revisão de segurança dos sistemas de IA. Você não precisa de estatísticas avançadas ou habilidades de programação para aprender os conceitos deste livro e aplicá-los facilmente nos ambientes de IA da 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 o ideal.

Abrange tópicos como ética da Inteligência Artificial, liderança administrativa pós-secundária e eficiência energética, um excelente recurso para cientistas de dados, profissionais de TI, pesquisadores e profissionais de ensino superior.

Palavras Finais

A governança de IA ajuda as organizações a maximizar os benefícios da IA ​​e minimizar os riscos e custos associados.

É crucial estabelecer diretrizes claras, estruturas éticas e regulamentos para garantir justiça e segurança nos sistemas de IA. Este blog ajuda você a entender o conceito de governança de IA, seu significado, benefícios, aplicações e desafios.

Portanto, se você deseja habilitar sistemas de IA éticos, justos e imparciais, certifique-se de implementar uma estrutura de governança de IA em sua organização.

A seguir, você pode conferir as principais habilidades exigidas pelos profissionais de IA.