As capacidades da IA (artificial intelligence, inteligência artificial) estão se expandindo a uma taxa surpreendente. Nos últimos anos, a IA deixou de realizar tarefas restritas e especializadas e passou a lidar com funções complexas, como NLP (natural language processing, processamento de linguagem natural), análise preditiva de dados em tempo real e tomada autônoma de decisões em quase todos os setores. Às vezes, até parece que o sonho da AGI (artificial general intelligence, inteligência artificial geral) pode estar bem próximo de se tornar realidade.
No entanto, apesar de todos os recentes avanços, a IA é limitada pelos dados em que se baseia. Quando esses dados carregam padrões tendenciosos ou antiéticos, os sistemas de IA correm o risco de perpetuar esses problemas, levando a resultados que podem ser injustos, imprecisos ou prejudiciais.
IA responsável é um termo que descreve o compromisso de integrar princípios positivos na construção da IA. Embora essa prática seja anterior à explosão da IA que acompanhou a introdução de soluções viáveis de GPT voltadas para o consumidor em 2022 e 2023, ela é particularmente relevante para as novas gerações da GenAI (generative AI, IA generativa). Isso ocorre porque muitos sistemas de GenAI, desenvolvidos para criar textos, imagens e outros conteúdos, interagem diretamente com os usuários e afetam as decisões em larga escala, o que torna essencial garantir que esses modelos produzam resultados precisos, imparciais e éticos.
A ética é um elemento fundamental da IA responsável, mas não é o único. De fato, a IA responsável e a IA ética, embora às vezes usadas de forma intercambiável, na verdade não são a mesma coisa.
- IA responsável
IA responsável é uma estrutura mais abrangente que orienta o desenvolvimento, a implantação e a governança de sistemas de IA. Ela aborda não apenas a ética, mas também a justiça, transparência, prestação de contas e conformidade para garantir que a IA minimize os danos e contribua para o bem comum. A IA responsável considera o impacto social mais amplo da IA e inclui práticas para construir confiança e alinhar o desenvolvimento da IA aos valores estabelecidos. - IA ética
Muitas vezes, a IA ética é considerada um subconjunto da IA responsável, concentrada especificamente nas dimensões morais e éticas do desenvolvimento e uso da IA. Ela aborda questões como viés, discriminação e o efeito da IA sobre os direitos humanos. A IA ética enfatiza as implicações morais das decisões de IA, defendendo uma IA que respeita a justiça e os direitos fundamentais e evita causar danos.
A ideia geral por trás da IA responsável é criar sistemas inteligentes que demonstrem um senso moral intrínseco. Obviamente, a palavra "moral" pode ter diferentes significados para diferentes pessoas; para expressar mais claramente o objetivo da IA responsável, os cientistas da computação desenvolveram estruturas para definir as características ideais de uma IA em que os usuários estariam dispostos a confiar. Esses "pilares da IA confiável" atuam como uma check-list para engenheiros e desenvolvedores que projetam, testam e refinam sistemas de IA responsáveis.
Embora diferentes grupos possam ter suas próprias interpretações e ênfases, a estrutura da maioria dos pilares inclui alguma variação dos seguintes aspectos:
As capacidades de explicação e de interpretação permitem que as partes interessadas entendam como os sistemas de IA tomam decisões. A capacidade de explicação é particularmente importante em modelos complexos, como RNN (recurrent neural networks, redes neurais recorrentes), em que pode ser difícil acompanhar os processos de tomada de decisões. Técnicas como análise de importância de recursos e cenários alternativas hipotéticos ajudam a explicar resultados individuais, facilitando para os usuários entenderem como entradas específicas influenciam as previsões da IA. Essa transparência possibilita a prestação de contas, ajudando as partes interessadas a identificar e corrigir falhas ou vieses no comportamento do modelo.
Isso garante que os sistemas de IA tratem imparcialmente todos os usuários, evitando vieses sistemáticos ou resultados discriminatórios. Esse pilar é vital para a IA usada na tomada de decisões de alto risco, como sistemas de contratação e assistência médica. Para garantir a justiça, é necessário assumir um compromisso com dados representativos e técnicas de redução de viés, que reduzem os impactos desiguais em diferentes grupos demográficos. Estabelecer equidade e justiça constrói a confiança dos usuários e protege as organizações por trás da IA contra danos à reputação.
A reprodutibilidade garante que os modelos apresentem um desempenho consistente em condições semelhantes e que seja possível validar e depurar o processo de desenvolvimento de modelos. Esse pilar é fundamental para a conformidade regulatória e a auditabilidade, pois oferece registros claros de como ocorre a criação, o treinamento e o teste dos modelos. A reprodutibilidade dá suporte à transparência e, ao mesmo tempo, às melhorias contínuas dos modelos de IA.
A confiabilidade e a segurança garantem que os sistemas de IA apresentem um desempenho consistente e respondam com segurança a situações inesperadas. Esse pilar é fundamental para a implantação da IA em áreas como direção autônoma ou assistência médica, em que os erros podem ter consequências significativas. Os sistemas de IA confiável são rigorosamente testados em diversas condições para lidar com variabilidade e casos limite, impedindo falhas ou comportamentos inseguros. Os padrões de confiabilidade e segurança também incluem mecanismos para resistir à adulteração e reduzir vulnerabilidades, fortalecendo a resiliência geral da IA.
A transparência apresenta informações sobre como funcionam os sistemas de IA. Para que a IA seja confiável, suas operações, processos e caminhos de tomada de decisões devem ser visíveis e fáceis de entender. Isso oferece aos usuários as informações necessárias para avaliar a adequação da IA a tarefas específicas. Da mesma forma, ela ajuda as partes interessadas a tomar decisões mais bem fundamentadas com base em métricas detalhadas de desempenho do sistema.
A privacidade e a segurança se concentram na proteção de dados pessoais e comerciais nos sistemas de IA. Essas práticas verificam se os sistemas de IA estão gerenciando dados de forma ética, restringindo o acesso a usuários autorizados e protegendo as informações em trânsito e em repouso. Os protocolos de privacidade e segurança são essenciais para proteger os dados dos usuários, impedir o acesso mal-intencionado, manter a confiança dos usuários e oferecer suporte à conformidade regulatória.
À medida que os modelos de IA de larga escala crescem, também aumenta a pegada de carbono deles. A sustentabilidade enfatiza a minimização desse impacto ambiental. O desenvolvimento da IA sustentável inclui a otimização dos recursos de computação e a melhoria da eficiência energética. Priorizar a sustentabilidade garante que os sistemas de IA deem suporte às metas de responsabilidade corporativa e contribuam para objetivos sociais e ambientais mais amplos.
As IAs não operam em um vácuo; elas são o produto dos dados e das instruções que apresentam umas às outras. A prestação de contas mantém os desenvolvedores e organizações responsáveis pelo desempenho dos sistemas de IA e pelo tipo de impacto que causam na sociedade. Isso requer monitoramento constante, documentação detalhada e protocolos abrangentes para lidar com falhas do sistema ou resultados não intencionais. As práticas de prestação de contas (como MLOps) mantêm os sistemas de IA alinhados aos padrões éticos e garantem que os humanos tenham controle significativo sobre a tomada de decisões da IA.
O humanocentrismo garante que os sistemas de IA atendam aos interesses humanos, priorizando as necessidades, os valores e as metas dos usuários. A IA focada no ser humano se concentra na usabilidade e na empatia, estabelecendo soluções inteligentes que auxiliam na tomada de decisões humanas em vez de substituí-la. Esse pilar incentiva os desenvolvedores a projetar uma IA que complementa as habilidades humanas.
A inclusividade envolve a criação de sistemas de IA que beneficiam uma ampla variedade de usuários, promovendo a acessibilidade e evitando vieses ou outros efeitos excludentes. Uma IA inclusiva considera as experiências e necessidades de diferentes grupos demográficos, priorizando equipes de desenvolvimento diversificadas e garantindo a representação equitativa nos dados de treinamento da IA. Ao desenvolver a IA com a inclusividade em mente, os desenvolvedores podem criar sistemas que atendam a um público amplo com mais eficiência.
A IA pode ser a tecnologia mais influente da década de 2020, integrando-se cada vez mais ao governo, aos negócios e à vida cotidiana. Com tanto alcance e tantas pessoas interagindo com sistemas de IA e tomando decisões importantes com base em seus resultados, é mais importante do que nunca que esses sistemas sejam dignos desse nível de confiança. A IA responsável atende a essa necessidade. Implementada corretamente, a IA responsável permite:
- Redução de vieses
Treinar a IA com conjuntos de dados equitativos e representativos reduz a probabilidade de decisões tendenciosas que possam afetar certos grupos injustamente. - Aumento da transparência
As práticas de IA responsável incluem medidas de capacidade de explicação que revelam os fatores que produzem decisões específicas de IA. - Conformidade aprimorada
À medida que as normas sobre privacidade de dados e ética em IA se tornam mais rigorosas, as práticas de IA responsável ajudam as organizações a atender aos padrões normativos e manter a conformidade. - Maior confiança das partes interessadas
Adotar a IA responsável inspira confiança em consumidores, clientes e órgãos reguladores ao garantir o cumprimento de práticas éticas de IA. - Alinhamento ético
A IA responsável alinha as tecnologias de IA aos valores da organização, criando uma base para práticas éticas de negócios. - Redução de riscos
Ao identificar e abordar possíveis danos ainda no início do ciclo de vida da IA, a IA responsável reduz o risco de consequências inesperadas e dá suporte a aplicações inteligentes mais seguras e confiáveis.
A implementação da IA responsável requer mais do que o estabelecimento de políticas; ela envolve a incorporação de considerações éticas em todas as fases do desenvolvimento, implantação e monitoramento da IA. Abaixo, há várias práticas importantes para orientar as organizações na implementação eficaz da IA responsável:
A IA deve refletir os valores fundamentais e os compromissos éticos da organização. Definir e estabelecer esses princípios envolve criar diretrizes claras sobre concentração no ser humano, inclusividade, transparência e prestação de contas e tornar esses padrões uma parte fundamental do processo de desenvolvimento de IA. É necessário desenvolver os princípios fundamentais de forma colaborativa com a contribuição de uma equipe diversificada e multifuncional. O ideal é que essa equipe inclua especialistas em IA, especialistas em ética, especialistas jurídicos e líderes comerciais. O estabelecimento de princípios de IA responsável oferece um roadmap ético compartilhado, garantindo que os sistemas de IA deem suporte aos objetivos dos negócios e, ao mesmo tempo, reflitam as expectativas sociais.
Realize avaliações de impacto para avaliar os possíveis efeitos dos sistemas de IA. Ao analisar os impactos positivos e negativos, as organizações podem prever riscos com mais precisão e criar estratégias para reduzi-los. Esse processo envolve a identificação das principais partes interessadas, a consideração de como elas podem ser afetadas e o desenvolvimento de métodos contínuos para monitorar os impactos reais. As avaliações de impacto são fundamentais para a gestão proativa de riscos, permitindo que as organizações tomem decisões fundamentadas e eticamente sólidas antes de implantar novos sistemas de IA.
Treine funcionários, partes interessadas e tomadores de decisões sobre princípios e práticas de IA responsável. Por meio de programas direcionados de treinamento, as organizações podem melhorar a compreensão dos requisitos regulatórios e das preocupações com a IA. Promover a conscientização sobre a IA responsável cria uma cultura de prestação de contas e capacita os funcionários a reconhecer e resolver problemas à medida que eles vão surgindo. Isso também garante a integração dos princípios de IA responsável em toda a organização.
Torne a ética essencial para o desenvolvimento de IA ao incorporar práticas de IA responsável em todas as fases, desde a coleta de dados e o treinamento de modelos até a implantação e o monitoramento. A documentação de fontes de dados e processos de decisões e a implementação do monitoramento contínuo garantem que a ética seja uma prioridade contínua. É necessário aplicar técnicas de detecção de viés e testes de equidade regularmente, especialmente para problemas sensíveis como raça, gênero e status socioeconômico.
A dependência da IA de conjuntos de dados grandes e diversificados (que muitas vezes contêm informações pessoais) gera preocupações de privacidade relacionadas ao uso indevido de dados e ao acesso não autorizado. Para lidar com isso, as organizações devem implementar práticas de governança de dados que enfatizem a transparência e a conformidade. Os sistemas de IA devem comunicar políticas de uso de dados, obter consentimento informado e adotar precauções para proteger informações confidenciais.
Como abordado anteriormente, a IA nunca deve ser um substituto para a tomada de decisões humanas. Estabeleça a supervisão definindo linhas claras de prestação de contas e implementando mecanismos para monitorar sistemas de IA. A supervisão humana na tomada de decisões de IA permite que as organizações mantenham o controle sobre processos essenciais, especialmente em áreas de alto risco como saúde, finanças e justiça criminal. Estabelecer o monitoramento contínuo e auditar regularmente os modelos de conformidade ética fortalece ainda mais a supervisão humana.
Faça parcerias com grupos do setor, instituições de pesquisa e comunidades de código aberto focadas em IA responsável. A conexão com organizações externas permite que as empresas fiquem a par dos mais recentes padrões éticos e inovações em IA responsável. Além disso, a colaboração externa promove o compartilhamento de conhecimento e contribui para o avanço mais amplo da IA ética.
À medida que a IA responsável vai se tornando mais comum, ela traz consigo diversas vantagens distintas, não apenas para as organizações que constroem sistemas de IA, mas também para o contexto mais amplo da sociedade humana. As seguintes vantagens oferecem uma visão geral de como uma abordagem de IA ética gera mudanças positivas:
A adoção de práticas de IA responsável pode melhorar diretamente a qualidade e a confiabilidade dos produtos de IA de uma empresa. Ao priorizar a transparência e a equidade no design de modelos, as empresas garantem resultados mais precisos e imparciais e maior transparência na tomada de decisões pela IA. Com esse nível de informação, as empresas podem refinar constantemente os modelos de IA para alcançar desempenho e equidade ideais.
Ao mesmo tempo, a IA responsável fortalece a reputação das marcas. As empresas que se comprometem com esses princípios são consideradas mais confiáveis. Esse compromisso atrai consumidores que valorizam privacidade e equidade. Muitas vezes, ele também atrai investidores, funcionários e parceiros comerciais. Em um mercado competitivo, as organizações que se destacam por práticas de IA responsável podem obter uma vantagem de reputação, diferenciando-se das empresas que têm dificuldades com questões de privacidade de dados ou práticas menos éticas de IA.
A transparência da IA promove um senso de controle e confiança em processos potencializados por IA, tornando os usuários mais propensos a se envolver com a tecnologia e confiar nos resultados que ela produz. Os usuários que se sentem respeitados e informados também têm maior probabilidade de permanecer fiéis às empresas que respeitam seus direitos.
A IA responsável prioriza a privacidade de dados, protegendo os usuários contra riscos associados ao uso indevido de dados e ao acesso não autorizado. Ao implementar práticas rigorosas de privacidade, as organizações dão aos usuários mais controle sobre suas próprias informações, garantindo a eles que tratarão seus dados de forma ética e segura.
Aproveitando a visão mais ampla do impacto da IA, a IA responsável tem o potencial de melhorar a sociedade ao promovendo resultados equitativos, inclusivos e socialmente benéficos. Quando os sistemas de IA são projetados com considerações éticas, eles podem dar suporte a oportunidades equitativas, oferecendo acesso imparcial a serviços essenciais como saúde, educação e recursos financeiros.
Isso promove um tipo de inovação que é poderosa e ética, permitindo que as organizações usem capacidades de IA para resolver problemas complexos sem comprometer seus padrões morais. Desde a redução de impactos ambientais até o avanço da pesquisa científica benéfica, a IA responsável contribui para os objetivos públicos ao aplicar a eficiência da IA de muitas maneiras construtivas.
À medida que o escopo e a influência da IA continuam crescendo, priorizar a IA responsável é, sem dúvidas, a coisa mais responsável a fazer. A IA da ServiceNow demonstra seu compromisso ao priorizar padrões éticos e práticos ao longo do ciclo de vida da IA, criando soluções inteligentes que melhoram tanto o valor comercial quanto o potencial humano.
Adotando princípios de IA responsável, a ServiceNow lidera a iniciativa de oferecer uma IA eficaz, imparcial, compatível e transparente. Esses princípios guiam as práticas de desenvolvimento e governança da ServiceNow e, com o apoio de ferramentas e recursos como o Manual de IA responsável, a ServiceNow capacita os usuários a lidar com a IA de forma responsável, ética e visando a um impacto positivo em longo prazo.
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