Abrindo a Caixa Preta sobre a Explicabilidade da IA

A Inteligência Artificial (IA) se tornou entrelaçada em quase todos os aspectos de nossas vidas diárias, desde recomendações personalizadas até tomadas de decisão críticas. É um fato que a IA continuará a avançar, e com isso, as ameaças associadas à IA também se tornarão mais sofisticadas. À medida que as empresas implementam defesas habilitadas por IA em resposta à crescente complexidade, o próximo passo para promover uma cultura de segurança em toda a organização é melhorar a explicabilidade da IA.

Embora esses sistemas ofereçam capacidades impressionantes, eles frequentemente funcionam como “caixas pretas” — produzindo resultados sem clareza sobre como o modelo chegou à conclusão que chegou. O problema de sistemas de IA fazerem declarações falsas ou tomarem ações falsas pode causar problemas significativos e interrupções potenciais nos negócios. Quando as empresas cometem erros devido à IA, seus clientes e consumidores exigem uma explicação e, logo após, uma solução.

Mas o que é culpado? Muitas vezes, dados ruins são usados para treinamento. Por exemplo, a maioria das tecnologias de GenAI públicas é treinada em dados disponíveis na Internet, que muitas vezes são não verificados e imprecisos. Embora a IA possa gerar respostas rápidas, a precisão dessas respostas depende da qualidade dos dados em que foi treinada.

Erros de IA podem ocorrer em várias instâncias, incluindo geração de scripts com comandos incorretos e decisões de segurança falsas, ou rejeitando um funcionário de trabalhar em seus sistemas de negócios devido a acusações falsas feitas pelo sistema de IA. Todos esses têm o potencial de causar interrupções significativas nos negócios. Isso é apenas uma das muitas razões pelas quais garantir a transparência é fundamental para construir confiança nos sistemas de IA.

Construindo Confiança

Existimos em uma cultura em que depositamos confiança em todos os tipos de fontes e informações. Mas, ao mesmo tempo, exigimos prova e validação cada vez mais, precisando constantemente validar notícias, informações e afirmações. Quando se trata de IA, estamos depositando confiança em um sistema que tem o potencial de ser impreciso. Mais importante ainda, é impossível saber se as ações tomadas pelos sistemas de IA são precisas sem transparência sobre a base em que as decisões são tomadas. E se o seu sistema de IA de segurança cibernética desligar as máquinas, mas cometeu um erro ao interpretar os sinais? Sem insight sobre as informações que levaram o sistema a tomar essa decisão, não há como saber se fez a escolha certa.

Embora a interrupção nos negócios seja frustrante, uma das preocupações mais significativas com o uso de IA é a privacidade de dados. Os sistemas de IA, como o ChatGPT, são modelos de aprendizado de máquina que obtêm respostas a partir dos dados que recebem. Portanto, se os usuários ou desenvolvedores fornecem informações confidenciais acidentalmente, o modelo de aprendizado de máquina pode usá-los para gerar respostas para outros usuários que revelam informações confidenciais. Esses erros têm o potencial de interromper severamente a eficiência, a lucratividade e, mais importante, a confiança do cliente de uma empresa. Os sistemas de IA são projetados para aumentar a eficiência e facilitar os processos, mas no caso de validação constante ser necessária porque as saídas não podem ser confiáveis, as organizações não apenas perdem tempo, mas também abrem a porta para possíveis vulnerabilidades.

Treinando Equipes para Uso Responsável de IA

Para proteger as organizações dos riscos potenciais do uso de IA, os profissionais de TI têm a responsabilidade importante de treinar adequadamente seus colegas para garantir que a IA seja usada de forma responsável. Ao fazer isso, eles ajudam a manter suas organizações seguras contra ataques cibernéticos que ameaçam sua viabilidade e lucratividade.

No entanto, antes de treinar as equipes, os líderes de TI precisam alinhar internamente para determinar quais sistemas de IA serão adequados para sua organização. Apressar-se a implementar a IA apenas dará errado mais tarde, então, em vez disso, comece pequeno, focando nas necessidades da organização. Certifique-se de que os padrões e sistemas que você seleciona estejam alinhados com a pilha de tecnologia atual da sua organização e os objetivos da empresa, e que os sistemas de IA atendam aos mesmos padrões de segurança que qualquer outro fornecedor que você selecione.

Uma vez que um sistema tenha sido selecionado, os profissionais de TI podem então começar a expor suas equipes a esses sistemas para garantir o sucesso. Comece usando a IA para tarefas pequenas e veja onde ela se sai bem e onde não, e aprenda quais são os perigos ou validações potenciais que precisam ser aplicados. Em seguida, introduza o uso de IA para aumentar o trabalho, permitindo uma resolução de autoatendimento mais rápida, incluindo as simples perguntas “como fazer”. A partir daí, pode ser ensinado como colocar validações em prática. Isso é valioso, pois começaremos a ver mais empregos se tornarem sobre colocar condições e validações juntos, e já vimos em empregos como usar a IA para ajudar a escrever software.

Além dessas etapas práticas para treinar os membros da equipe, iniciar e encorajar discussões também é imperativo. Encoraje diálogos abertos, baseados em dados, sobre como a IA está atendendo às necessidades dos usuários — está resolvendo problemas com precisão e mais rápido, estamos impulsionando a produtividade para a empresa e o usuário final, a pontuação de NPS do cliente está aumentando devido a essas ferramentas impulsionadas por IA? Seja claro sobre o retorno sobre o investimento (ROI) e mantenha isso em destaque. A comunicação clara permitirá que a conscientização sobre o uso responsável cresça, e à medida que os membros da equipe obtêm uma melhor compreensão de como os sistemas de IA funcionam, eles são mais propensos a usá-los de forma responsável.

Como Alcançar Transparência em IA

Embora treinar equipes e aumentar a conscientização seja importante, para alcançar a transparência em IA, é vital que haja mais contexto sobre os dados que estão sendo usados para treinar os modelos, garantindo que apenas dados de qualidade sejam usados. Esperançosamente, haverá eventualmente uma maneira de ver como o sistema raciocina para que possamos confiar plenamente nele. Mas até então, precisamos de sistemas que possam trabalhar com validações e guardrails e provar que aderem a eles.

Embora a transparência total inevitavelmente leve tempo para ser alcançada, o crescimento rápido da IA e seu uso torna necessário trabalhar rapidamente. À medida que os modelos de IA continuam a aumentar em complexidade, eles têm o poder de fazer uma grande diferença para a humanidade, mas as consequências de seus erros também crescem. Como resultado, entender como esses sistemas chegam às suas decisões é extremamente valioso e necessário para permanecer eficaz e confiável. Ao se concentrar em sistemas de IA transparentes, podemos garantir que a tecnologia seja tão útil quanto foi projetada para ser, permanecendo imparcial, ética, eficiente e precisa.