O que é Inteligência Artificial Responsável? Princípios, Desafios e Benefícios

Inteligência Artificial Responsável (IAR) refere-se ao design e implantação de sistemas de inteligência artificial que são transparentes, imparciais, responsáveis e seguem diretrizes éticas. À medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais robustos e prevalentes, é essencial garantir que sejam desenvolvidos de forma responsável e sigam diretrizes de segurança e ética.

Saúde, Transporte, Gerenciamento de Rede e Vigilância são aplicações críticas de inteligência artificial onde a falha do sistema pode ter consequências graves. Grandes empresas são conscientes de que a IAR é essencial para mitigar riscos tecnológicos. No entanto, de acordo com um relatório do MIT Sloan/BCG que incluiu 1093 respondentes, 54% das empresas não tinham especialistas em Inteligência Artificial Responsável e talentos.

Embora líderes de pensamento e organizações tenham desenvolvido princípios para inteligência artificial responsável, garantir o desenvolvimento responsável de sistemas de inteligência artificial ainda apresenta desafios. Vamos explorar essa ideia em detalhes:

5 Princípios para Inteligência Artificial Responsável

1. Justiça

Os tecnólogos devem projetar procedimentos para que os sistemas de inteligência artificial tratem todos os indivíduos e grupos de forma justa, sem viés. Portanto, a justiça é o requisito principal em aplicações de tomada de decisão de alto risco.

Justiça é definida como:

“Examinar o impacto em vários grupos demográficos e escolher uma das várias definições matemáticas de justiça de grupo que atenderá adequadamente ao conjunto desejado de requisitos legais, culturais e éticos.”

2. Responsabilidade

Responsabilidade significa que os indivíduos e organizações que desenvolvem e implantam sistemas de inteligência artificial devem ser responsáveis por suas decisões e ações. A equipe que implanta sistemas de inteligência artificial deve garantir que seu sistema de inteligência artificial seja transparente, interpretável, auditável e não cause danos à sociedade.

A responsabilidade inclui sete componentes:

1. Contexto (propósito para o qual a responsabilidade é necessária)
2. Alcance (assunto da responsabilidade)
3. Agente (quem é responsável?)
4. Fórum (para quem a parte responsável deve prestar contas)
5. Padrões (critérios para responsabilidade)
6. Processo (método de responsabilidade)
7. Implicações (consequências da responsabilidade)

3. Transparência

Transparência significa que a razão por trás da tomada de decisão nos sistemas de inteligência artificial é clara e compreensível. Os sistemas de inteligência artificial transparentes são explicáveis.

De acordo com a Lista de Avaliação para Inteligência Artificial Confiável (ALTAI), a transparência tem três elementos principais:

1. Rastreabilidade (os dados, etapas de pré-processamento e modelo são acessíveis)
2. Explicabilidade (o raciocínio por trás da tomada de decisão/predição é claro)
3. Comunicação Aberta (sobre as limitações do sistema de inteligência artificial)

4. Privacidade

Privacidade é um dos principais princípios da inteligência artificial responsável. Refere-se à proteção de informações pessoais. Esse princípio garante que as informações pessoais sejam coletadas e processadas com consentimento e mantenham-se fora das mãos de mal-intencionados.

Como evidenciado recentemente, houve um caso de Clearview, uma empresa que cria modelos de reconhecimento facial para forças de segurança e universidades. Os fiscalizadores de dados do Reino Unido processaram a Clearview AI por £ 7,5 milhões por coletar imagens de residentes do Reino Unido em redes sociais sem consentimento para criar um banco de dados de 20 bilhões de imagens.

5. Segurança

Segurança significa garantir que os sistemas de inteligência artificial sejam seguros e não ameacem a sociedade. Um exemplo de ameaça de segurança de inteligência artificial é ataques adversários. Esses ataques mal-intencionados enganam os modelos de aprendizado de máquina para tomar decisões incorretas. Proteger os sistemas de inteligência artificial contra ataques cibernéticos é imperativo para a inteligência artificial responsável.

4 Principais Desafios e Riscos da Inteligência Artificial Responsável

1. Viés

Os vieses humanos relacionados à idade, gênero, nacionalidade e raça podem impactar a coleta de dados, potencialmente levando a modelos de inteligência artificial viesados. Um estudo do Departamento de Comércio dos EUA descobriu que a inteligência artificial de reconhecimento facial mal-identifica pessoas de cor. Portanto, usar inteligência artificial para reconhecimento facial em forças de segurança pode levar a prisões injustas. Além disso, criar modelos de inteligência artificial justos é desafiador porque há 21 parâmetros diferentes para definir justiça. Portanto, há um trade-off; satisfazer um parâmetro de justiça significa sacrificar outro.

2. Interpretabilidade

Interpretabilidade é um desafio crítico no desenvolvimento de inteligência artificial responsável. Refere-se à compreensão de como o modelo de aprendizado de máquina alcançou uma conclusão específica.

As redes neurais profundas carecem de interpretabilidade porque operam como Caixas Pretas com múltiplas camadas de neurônios ocultos, tornando difícil entender o processo de tomada de decisão. Isso pode ser um desafio em processos de tomada de decisão de alto risco, como saúde, finanças, etc.

Além disso, formalizar a interpretabilidade em modelos de aprendizado de máquina é desafiador porque é subjetivo e específico de domínio.

3. Governança

Governança refere-se a um conjunto de regras, políticas e procedimentos que supervisionam o desenvolvimento e implantação de sistemas de inteligência artificial. Recentemente, houve um progresso significativo no discurso de governança de inteligência artificial, com organizações apresentando frameworks e diretrizes éticas.

As diretrizes éticas para inteligência artificial confiável da UE, Quadro de Ética de Inteligência Artificial da Austrália e Princípios de Inteligência Artificial da OCDE são exemplos de frameworks de governança de inteligência artificial.

No entanto, o avanço rápido na inteligência artificial nos últimos anos pode superar esses frameworks de governança de inteligência artificial. Para isso, é necessário um framework que avalie a justiça, interpretabilidade e ética dos sistemas de inteligência artificial.

4. Regulação

À medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais prevalentes, é necessário regulamentação para considerar valores éticos e sociais. Desenvolver regulamentação que não sufoca a inovação em inteligência artificial é um desafio crítico na inteligência artificial responsável.

Even com a Regulamentação Geral de Proteção de Dados (RGPD), a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) e a Lei de Proteção de Informações Pessoais (PIPL) como corpos regulamentadores, os pesquisadores de inteligência artificial descobriram que 97% dos sites da UE não cumprem os requisitos legais do framework de privacidade do RGPD.

Além disso, os legisladores enfrentam um desafio significativo em alcançar um consenso sobre a definição de inteligência artificial que inclua tanto os sistemas clássicos de inteligência artificial quanto as últimas aplicações de inteligência artificial.

3 Principais Benefícios da Inteligência Artificial Responsável

1. Redução de Viés

A inteligência artificial responsável reduz o viés nos processos de tomada de decisão, construindo confiança nos sistemas de inteligência artificial. Reduzir o viés nos sistemas de inteligência artificial pode fornecer um sistema de saúde justo e equitativo e reduzir o viés nos serviços financeiros baseados em inteligência artificial, etc.

2. Transparência Aumentada

A inteligência artificial responsável torna as aplicações de inteligência artificial transparentes, construindo confiança nos sistemas de inteligência artificial. Os sistemas de inteligência artificial transparentes diminuem o risco de erro e mau uso. A transparência aumentada torna a auditoria dos sistemas de inteligência artificial mais fácil, ganha a confiança dos stakeholders e pode levar a sistemas de inteligência artificial responsáveis.

3. Melhor Segurança

As aplicações de inteligência artificial seguras garantem a privacidade de dados, produzem saídas confiáveis e inofensivas e são seguras contra ataques cibernéticos.

As grandes empresas de tecnologia, como Microsoft (MSFT ) e Google (GOOGL ), que estão à frente do desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial, desenvolveram princípios de inteligência artificial responsável. A inteligência artificial responsável garante que a inovação em inteligência artificial não seja prejudicial a indivíduos e sociedade.

Os líderes de pensamento, pesquisadores, organizações e autoridades legais devem revisar continuamente a literatura sobre inteligência artificial responsável para garantir um futuro seguro para a inovação em inteligência artificial.

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