A Governança de IA é importante para as organizações há muito tempo, fornecendo uma estrutura para priorizar investimentos em inteligência artificial. Ela garante transparência, auditabilidade, segurança e conformidade na gestão de dados. Mas agora, com o surgimento de tecnologias transformadoras, como modelos de linguagem de grande porte, como o ChatGPT, a importância de Governança de IA é ainda mais pronunciada.
A acessibilidade e facilidade de utilização proporcionadas por ChatGPT, BERTO, T5, CTRL e outros modelos emergentes de grandes linguagens permitiram que uma ampla gama de usuários testasse as capacidades de inteligência artificial generativa —expandindo os limites da criação de conteúdo e da recuperação de informações. A característica única da IA interativa e generativa, impulsionada pelo processamento de linguagem natural, criou um assistente virtual incomparável que aparentemente possui conhecimento ilimitado.
Riscos da IA Generativa
O surgimento de grandes modelos de linguagem não está isento de preocupações — principalmente devido ao risco potencial de incorporar informações pessoais ou sensíveis durante seus processos de treinamento. Além disso, os usuários finais podem inadvertidamente compartilhar dados confidenciais com o modelo, levantando questões sobre privacidade e segurança de dados. À medida que as organizações constroem suas redes generativas usando dados estruturados e não estruturados de diversas fontes, elas devem garantir uma governança diligente para evitar vieses e mitigar riscos.
Por exemplo, muitas empresas estão inicialmente aproveitando tecnologias de código aberto para criar seus próprios chatbots a partir de documentação técnica e wikipedias internas para criar conteúdo que seja de fácil assimilação e pesquisa por todos os seus funcionários.
Esta nova necessidade de chatbots e LLMs específicos para a indústria pode ser vista com BloombergGPT. Um chatbot que será empregado para lidar com o reconhecimento de entidades nomeadas, diferenciação de tons por meio de análise de sentimentos, e responder a perguntas financeiras, agilizando as necessidades dos funcionários da área financeira. O chatbot foi desenvolvido utilizando dados financeiros do terminal Bloomberg, criando um modelo pioneiro específico para a área financeira. Organizações que estão construindo modelos personalizados aproveitarão dados não estruturados, o que pode ser arriscado se a sensibilidade desses dados for desconhecida durante o treinamento.
Como implementar uma governança de IA eficaz
Para implementar Governança de IA Para ser eficaz, as organizações devem envolver as principais partes interessadas que já desempenham papéis importantes nas estruturas de governança. Profissionais de privacidade, com sua expertise em casos de uso tecnológico complexos e modelos regulatórios globais, oferecem insights valiosos que vão além das considerações de privacidade. Os princípios fundamentais de privacidade definem dados pessoais, mas os riscos da IA vão além. além da privacidade sozinha. É por isso que o envolvimento de profissionais de privacidade na formulação de políticas e no gerenciamento de controle é crucial.
Igualmente importante é o papel das equipes de segurança na Governança da IA. À medida que as tecnologias de IA generativa se expandem para abranger programas transformadores mais amplos e exposto via APIs, as equipes de segurança devem proteger-se proativamente contra violações e abordar vulnerabilidades na infraestrutura de IA. Garantir controles de acesso adequados e empregar medidas de segurança robustas torna-se essencial para manter a integridade dos sistemas de IA.
O terceiro ator fundamental para a adoção bem-sucedida de uma estrutura de Governança de IA é a equipe de dados. Enquanto as equipes de privacidade e segurança se concentram na criação e implementação de políticas, a equipe de dados assume a responsabilidade crítica de governar e supervisionar os próprios dados. É crucial reconhecer que os dados dentro da Governança de IA não são isolados; em vez disso, representam as diversas unidades de negócios responsáveis por criar, enriquecer ou excluir dados que sustentam diversos processos e operações de negócios. Assim, diariamente, semanalmente e mensalmente gerenciamento do ciclo de vida dos dados é essencial para garantir a conformidade com as estruturas em evolução.
A Governança de IA se baseia nos fundamentos das estruturas de governança existentes para informações e dados, representando a próxima evolução para lidar com as mudanças e complexidades aceleradas enfrentadas pelas organizações atualmente. O uso da Governança de IA é uma prova do reconhecimento de que os avanços tecnológicos exigem uma abordagem abrangente à governança.
Ao incorporar a Governança de IA em suas operações, as organizações podem navegar proativamente pelos desafios associados às tecnologias emergentes mantendo os mais altos padrões de ética, responsabilidade e transparência.
À medida que muitos setores de serviços financeiros, saúde, tecnologia e varejo testemunham uma revolução transformadora impulsionada pela tecnologia, a Governança da IA surge como uma estrutura necessária para orientar o uso responsável e ético da inteligência artificial. Por meio de transparência, responsabilidade e segurança, as organizações podem aproveitar o poder da IA e, ao mesmo tempo, se proteger contra riscos potenciais. A colaboração de profissionais de privacidade, equipes de segurança e especialistas em dados é essencial para garantir uma estrutura de Governança da IA robusta e alinhada ao cenário regulatório em evolução. Em última análise, a Governança da IA representa a fusão harmoniosa de tecnologia e princípios éticos, abrindo caminho para um futuro em que a inteligência artificial contribua positivamente para a sociedade.
Autor
