Melhores práticas de Inteligência Artificial e a promoção de sistemas mais responsáveis e fiáveis

O surgimento da IA generativa trouxe possibilidades transformadoras e potencial para melhorar a forma como trabalhamos, vivemos e interagimos com o mundo. No entanto, é crucial reconhecer a responsabilidade que acompanha uma tecnologia tão poderosa.

Atualmente, quando contacto com executivos, existe um grande entusiasmo para começar a utilizar a IA, e ainda maior quando se trata de IA generativa.

E nesses momentos surge a questão: “Como é que posso aproveitar esta tecnologia de forma responsável, segura, para proporcionar a melhor experiência aos meus clientes?”. E esta é uma questão importante, em particular à medida que vemos surgir novos desafios em relação à IA generativa.

A Inteligência Artificial generativa, caracterizada por um poder alargado e uma acessibilidade crescente, apresenta oportunidades interessantes para a inovação. No entanto, essas mesmas oportunidades exigem maior responsabilidade para entender melhor e abordar possíveis enviesamentos e danos.

Boas práticas de IA são cruciais para promover a utilização responsável, transparente e responsável dos sistemas de IA. À medida que estas tecnologias continuam a avançar é imperativo estabelecer orientações e enquadramentos que promovam o uso responsável desta tecnologia.

Estas práticas devem abordar os potenciais riscos, tendências e impactos sociais associados à IA, ao mesmo tempo que aproveitam o seu potencial transformador para melhorar a vida das pessoas, organizações e a sociedade no geral.

As nove práticas, apresentadas abaixo, para uma utilização de Inteligência Artificial responsável vão além dos aspetos técnicos e enfatizam a necessidade de compromisso da parte dos lideres, de colaboração multifuncional e implementação de programas contínuos de formação e de consciencialização para a promoção de uma cultura de IA responsável dentro das organizações.

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1. Adotar uma abordagem centrada nas pessoas, numa equipa diversificada e multidisciplinar

Para determinar as políticas e estratégias necessárias, é ideal reunir uma equipa com conhecimentos diversificados, incluindo especialistas em Inteligência Artificial, experts em dados, equipas ligadas aos aspetos éticos e profissionais da área jurídica e legal.

Esta abordagem multidisciplinar garante uma perspetiva holística e uma compreensão abrangente das implicações da IA. Esta equipa desempenha um papel fundamental na formação e implementação de um pensamento responsável sobre a IA em qualquer organização.

É sempre importante recordar que a IA responsável não é da competência exclusiva de uma única entidade ou grupo, é um esforço de cooperação que exige a participação ativa e o empenho de todas as partes interessadas envolvidas no ecossistema da Inteligência Artificial.

2. Formação é uma prioridade

Educar e formar no âmbito das práticas responsáveis de Inteligência Artificial deve ir além dos programadores e cientistas de dados, e abranger funcionários, stakeholders e colaboradores em geral.

Os programas educativos devem centrar-se na sensibilização para as considerações responsáveis da IA, os potenciais riscos e as melhores práticas, incluindo políticas e procedimentos de IA responsáveis.

Deve ser dada especial atenção à formação em mitigação de parcialidades, proteção da privacidade, explicação dos sistemas de Inteligência Artificial e respetiva utilização responsável das tecnologias de IA.

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3. Equilibrar as tecnologia da Inteligência Artificial com o poder de decisão humano

As ferramentas de IA generativa podem criar conteúdos altamente realistas, incluindo texto, imagens e vídeos. No entanto, a IA também pode gerar resultados que parecem plausíveis, mas que são comprovadamente incorretos.

Embora os sistemas de Inteligência Artificial ofereçam capacidades inigualáveis de otimização de processos e de aumento da eficiência, deve ser dada grande atenção ao discernimento humano. As pessoas dispõem de qualidades essenciais como o conhecimento alargado, o raciocínio causal, a empatia, a compaixão e a compreensão do contexto, que são cruciais em cenários de decisão complexos e de alto risco.

É importante encontrar o equilíbrio entre as capacidades que a IA oferece e o discernimento humano para promover a utilização e a implementação responsáveis da Inteligência Artificial.

4. Diminuir possíveis erros e tendências

Em primeiro lugar, as organizações devem privilegiar o uso de dados diversos e representativos durante o processo de formação de modelos de IA. A incorporação de conjuntos de dados representativos que abranjam uma ampla gama de perspetivas, origens e dados demográficos pode ajudar a mitigar resultados tendenciosos.

Em segundo lugar, é crucial implementar técnicas de mitigação de parcialidade ao longo do desenvolvimento e implementação de sistemas de Inteligência Artificial. Isto inclui o pré-processamento de dados para atenuar os enviesamentos e a implementação de técnicas de pós-processamento para promover resultados de IA fiáveis e validados.

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5. Promover a transparência e a clareza da informação

Os modelos de Inteligência Artificial generativa podem ser complexos e pode ser difícil compreender como é que um modelo chega a um resultado.

É necessário considerar quando revelar aos utilizadores finais que estão a utilizar IA generativa. Da mesma forma, é importante considerar a necessidade de explicar como é que um modelo de IA generativa chegou a um resultado.

6. Testar, testar, testar

São necessários testes e avaliações contínuos para garantir a eficácia de um programa de IA responsável. Certifique-se de que estes testes incluem tanto o modelo como o modelo com o conjunto de dados que utilizou para o treinar.

Ao avaliar práticas de Inteligência Artificial responsáveis, considere métricas que tenham em consideração a imparcialidade, avaliando disparidades ou enviesamentos nos resultados entre diferentes grupos demográficos.

Além disso, deve considerar medir a satisfação do utilizador e a confiança nos sistemas de IA através de inquéritos, mecanismos de feedback ou avaliações da experiência do utilizador.

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7. Incorporar preocupações sobre privacidade

A IA generativa baseia-se em grandes conjuntos de dados para modelos de treino. É importante implementar as melhores práticas em torno do tratamento de dados pessoais, incluindo durante a formação e técnicas de proteção do anonimato, para ajudar a minimizar o risco.

Também deve considerar as legislações próprias e regulamentos de privacidade aplicáveis, incluindo restrições de recolha, processamento e utilização de dados, e incorporar referências de privacidade em qualquer estrutura de gestão de Inteligência Artificial.

8. Definir casos de utilização de aplicações específicas

Pode ser tentador utilizar a IA generativa de uma forma alargada, no entanto, encorajo todas as pessoas a definirem casos de utilização de aplicações específicas de elevado valor, centrados em necessidades comerciais concretas.

Estes permitem uma responsabilização e uma apropriação mais clara, proporcionam maior transparência e simplificam a avaliação e a atenuação dos riscos. Isto também permite testes, monitorização e procedimentos de tratamento de erros mais específicos.

9. Proteger e respeitar a propriedade intelectual

A ascensão da IA generativa introduz desafios complexos em termos de propriedade intelectual (PI), tais como direitos de autor sobre os inputs, os outputs e os próprios modelos, a propriedade dos conteúdos gerados pela IA e a proteção do sigilo comercial.

A proteção de algoritmos, técnicas ou processos patenteados usados em sistemas de IA, como segredos comerciais, é essencial e requer medidas de segurança robustas para evitar o acesso não autorizado ou a divulgação de informações confidenciais.

Além disso, é importante compreender o fluxo de dados de um determinado modelo, garantindo que é seguro e que os seus dados não serão partilhados com uma terceira pessoa de forma não desejada.

É fundamental adotar as medidas para construir uma estrutura de IA responsável, de modo a aproveitar todo o seu potencial e, ao mesmo tempo, promover resultados responsáveis e justos.

E os líderes executivos têm a oportunidade de liderar as suas organizações para a próxima década de inovação da IA, promovendo uma IA segura e fiável, seguindo os princípios de transparência, equidade, responsabilidade e privacidade.

Artigo de opinião escrito por Tom Godden, Enterprise Strategist na Amazon Web Services (AWS)

Tom Godden Enterprise Strategist and CxO Advisor AWS
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