Ao desenvolver soluções de IA, é fundamental garantir que sejam livres de riscos e confiáveis. Parte disso envolve assegurar sua segurança. Elas também devem ser éticas, respeitando os direitos humanos e os valores de privacidade.
Para isso, você precisa saber o Princípios de governança de IA que estabelecem as bases para as estruturas de governança. Vamos analisar quais são esses princípios e como você pode implementá-los.
Mas primeiro…
O que é Governança de IA?
A governança de dados é a estratégia que garante que os dados da sua empresa estejam seguros e gerenciados de acordo com os requisitos estabelecidos pelas regulamentações de privacidade. A governança de IA é semelhante, mas para sistemas de inteligência artificial, garantindo que o desenvolvimento de IA esteja alinhado com regulamentações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Lei de IA da UE e Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST (AI RMF)Abrange as políticas, os princípios e as práticas que formam a base de sistemas de IA éticos e seguros.
Por que a governança da IA é necessária?
A inteligência artificial está sendo usada para assumir e automatizar processos de negócios. Alguns desses processos são de baixo risco, como chatbots que lidam com consultas simples de clientes para aliviar a carga de trabalho dos executivos de atendimento ao cliente.
Outros usos da IA, no entanto, representam um risco maior.
Riscos da IA que você precisa conhecer
Por exemplo, ferramentas de IA estão sendo usadas na área da saúde para fazer diagnósticos e recomendar tratamentos. Departamentos de recursos humanos usam IA para agilizar o processo de seleção de candidatos. Bancos e outras instituições financeiras usam IA para determinar se uma pessoa deve receber um empréstimo. Veículos autônomos usam IA para dirigir sem exigir muita intervenção do motorista.
Essas aplicações se enquadram na categoria de vida ou sustento. Se a IA apresentar mau funcionamento ou fornecer resultados incorretos, isso poderá afetar a saúde das pessoas ou sua capacidade de conseguir empregos ou empréstimos. Resultados injustos também podem afetar a capacidade de uma pessoa de... Candidatar-se a um emprego ou comprar uma casa.
O viés não é o único risco representado pelos modelos de IA; existe também o risco de violações de privacidade. Quaisquer dados sensíveis ou Informações de identificação pessoal (PII) A presença de informações incorretas nos dados de treinamento do modelo pode ser revelada nas saídas de um sistema de IA, especialmente quando se trata de IA generativa (GenAI). Portanto, é essencial implementar medidas de segurança para evitar que isso aconteça.
Outros riscos da IA incluem:
- Falta de transparência: Se você não sabe como seu modelo de IA toma decisões, não poderá defendê-las caso seja questionado.
- Riscos de segurança: Se o modelo não tiver medidas de segurança implementadas, poderá ficar vulnerável a ataques e manipulação maliciosa.
- Riscos de dados: O sobreajuste ou a generalização deficiente ocorrem quando os dados de treinamento não são suficientemente extensos ou não fornecem o contexto adequado para o uso no mundo real.
- Deriva e deterioração do modelo: Com o tempo, os dados ou a lógica do modelo começam a divergir, levando a resultados insatisfatórios.
- Uso indevido ético: Embora o modelo seja ostensivamente para um determinado uso, ele pode começar a ser usado para outra finalidade que possa violar a privacidade das pessoas.
- Risco existencial: Existe a possibilidade de os humanos perderem o controle da IA se a inteligência artificial geral (AGI) desenvolver objetivos que não estejam alinhados com os valores humanos, ou se ela se tornar capaz de superar seus criadores.
- Outros riscos: Esses fatores incluem a perda de empregos, a manipulação social, a dependência da IA e a potencial desigualdade social.
Os Princípios da OCDE para uma Governança Responsável de IA
O objetivo da governança de IA é reduzir ou eliminar esses riscos. Em vez de reagir aos problemas, busca-se antecipá-los e remediá-los desde o início. Assim, os princípios da governança de IA se aplicam a todo o ciclo de vida da IA, desde o projeto e desenvolvimento até a implantação e, por fim, o descomissionamento.
O Princípios de governança de IA da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) Enfatizar o uso responsável da IA por todos os agentes que utilizam IA. Os princípios são:
- Crescimento inclusivo, desenvolvimento sustentável e bem-estar
- Direitos humanos e valores democráticos, incluindo justiça e privacidade.
- Transparência e explicabilidade
- Robustez, segurança e proteção.
- Responsabilidade
Suas recomendações para os formuladores de políticas incluem:
- Investir em pesquisa e desenvolvimento de IA
- Promover um ecossistema inclusivo que possibilite a IA
- Moldando um ambiente de governança e políticas interoperável e favorável à IA
- Desenvolvimento de capacidades humanas e preparação para a transição do mercado de trabalho.
- Cooperação internacional para uma IA confiável
Princípios de IA para Sistemas de IA Confiáveis
Esses princípios gerais da OCDE sobre IA podem ser divididos nas seguintes nove prioridades:
Explicabilidade
É importante que um sistema de IA tenha processos de tomada de decisão abertos e explícitos. Ser capaz de explicar como o sistema chegou a um resultado é importante por vários motivos, um dos quais é a confiança. Nem as partes interessadas nem os usuários podem confiar em um sistema de caixa preta. A explicabilidade é essencial para que as pessoas entendam por que a decisão foi tomada.
A explicabilidade também ajuda a prevenir vieses. Se houver um fluxo lógico de resultados que levou a uma conclusão, você pode identificar onde um atributo sensível contribuiu para ela. Então, como você sabe exatamente onde o processo começou a tender à discriminação (ou mesmo a uma decisão ruim que não seja um viés), seus desenvolvedores sabem como corrigir o problema. A explicabilidade facilita a depuração.
Por fim, ser capaz de explicar como os algoritmos do seu sistema funcionam aumenta a transparência da IA e facilita o cumprimento de leis como o GDPR e a Lei de IA da UE. Essas leis preveem o "direito à explicação" e a transparência algorítmica. Assim, demonstrar o funcionamento do seu sistema garante a sua conformidade.
Responsabilidade
Alguém — uma pessoa — precisa ser responsabilizado por uma decisão tomada pela sua empresa, mesmo que tenha sido gerada por IA, principalmente se tiver consequências no mundo real. Você não pode simplesmente culpar o algoritmo e se esquivar das responsabilidades. Se alguém foi prejudicado por um resultado do seu sistema de IA, essa pessoa deve poder buscar reparação. Ela precisa de um ponto de contato que possa responder às suas perguntas, corrigir o erro e indenizar os danos.
Quando você sabe quem é o responsável, isso também lhe dá uma linha clara de responsabilidade. Não se trata de atribuir culpa; trata-se de identificar onde o sistema falhou e quem deve corrigir o problema. Esse conhecimento permite que você tome medidas corretivas rapidamente. Também fornece estrutura para supervisão, auditorias e gestão contínua de riscosE, mais uma vez, como a prestação de contas é uma exigência legal, isso mantém você em conformidade.
Segurança
Um sistema de IA não deve causar danos a indivíduos, à sociedade ou ao meio ambiente. Não importa se o dano foi intencional ou não, ou se foi físico, psicológico, financeiro ou social.
A ideia de uma inteligência artificial prejudicando os humanos não é nova. Na verdade, as três leis da robótica de Isaac Asimov, que eram uma obra de ficção, estão sendo aplicadas em aplicações de IA no mundo real, porque a segurança é importante.
A ideia de não causar danos vai além do resultado do modelo. Certas adoções ou práticas de IA são consideradas contrárias aos valores democráticos e à autonomia humana. Por exemplo:
- Monitoramento de pessoas com base em características protegidas.
- Utilizar táticas psicológicas para influenciar as decisões das pessoas.
- Rastreamento e criação de perfis com a ajuda de software de reconhecimento facial
Como a segurança é um princípio tão importante, é fundamental integrá-la desde as fases de projeto e desenvolvimento, especialmente se o modelo for utilizado em aplicações que afetam a vida e o sustento.
Segurança
Não basta desenvolver um modelo seguro; agentes mal-intencionados podem usar diversas técnicas, como ataques adversários ou ataques de envenenamento, para "infectar" um modelo seguro e fazê-lo produzir resultados ruins.
Ataques como inversão de modelo e extração de dados também podem ser usados para roubar informações sensíveis e dados pessoais identificáveis (PII) dos dados de treinamento do modelo. Essas informações pertencem aos consumidores de quem você as coletou e, portanto, são protegidas pelas leis de privacidade de dados relacionadas às práticas de governança de IA. Se for constatado que você não possuía medidas de segurança adequadas para proteger essas informações, poderá sofrer penalidades e ações judiciais.
Padrões de segurança de dados — criptografia, controle de acesso, e o treinamento seguro do modelo — podem ajudar a protegê-lo contra tais violações.
Uma segurança frágil também pode levar à cooptação do seu modelo de IA para a execução de tarefas não autorizadas. Independentemente de quem seja o responsável, se o seu modelo de IA for usado para fins nefastos, seu nome e reputação estarão em jogo.
Transparência
Isso pode parecer muito semelhante à explicabilidade, mas na verdade é um princípio abrangente e distinto que engloba mais do que apenas o funcionamento do modelo. Enquanto a explicabilidade se concentra em como um modelo toma suas decisões, a transparência responde a perguntas como "O que é o sistema?", "Quem o construiu?", "O que ele faz e quão abertamente isso é divulgado?".
Este princípio incentiva a transparência desde a fase de desenvolvimento da IA até a sua implementação. Para atender aos requisitos deste princípio, é necessário comunicar claramente o design do sistema, sua finalidade, limitações, fontes de dados e quem é responsável pelos seus resultados.
A transparência ajuda a garantir a supervisão externa e a responsabilização democrática. Permite que reguladores, usuários ou pesquisadores independentes auditem, questionem e critiquem seus sistemas de IA. Esse princípio é especialmente importante em implementações no setor público, onde a IA não deve prejudicar os direitos humanos ou os valores públicos.
Equidade e inclusão
Eliminar o viés é uma parte importante do desenvolvimento ético da IA. O modelo não deve discriminar pessoas com base em suas características, alinhando a IA aos princípios da justiça. Suas decisões devem ser justas, imparciais e equitativas.
A equidade em IA não se resume a um tratamento neutro — trata-se de mitigar ativamente os danos e garantir que nenhum grupo seja sistematicamente prejudicado. Isso exige escolhas criteriosas na seleção de dados, no design do modelo e nos critérios de avaliação.
Inclusão significa considerar e envolver ativamente diversas perspectivas, necessidades e experiências ao longo de todo o ciclo de vida da IA. Significa também envolver diversas partes interessadas no processo de design e tomada de decisões. Isso pode incluir comunidades afetadas, especialistas em ética, especialistas em acessibilidade ou defensores dos direitos civis. A participação deles ajuda a identificar pontos cegos e garante que o sistema funcione para uma população mais ampla, não apenas para o grupo dominante ou majoritário.
Reprodutibilidade
Em testes de software, a reprodutibilidade é um aspecto importante. Você deve ser capaz de obter os mesmos resultados sempre que um conjunto de entradas for inserido. O mesmo se aplica ao desenvolvimento de modelos de IA. A reprodutibilidade ajuda a demonstrar que o resultado correto — ou incorreto — não foi um acaso. A lógica é consistente, independentemente de quantas vezes a consulta for inserida.
A reprodutibilidade promove a responsabilização e a transparência. Quando as decisões tomadas por sistemas de IA podem ser rastreadas e testadas, torna-se mais fácil auditar seu comportamento. É possível diagnosticar erros e garantir a conformidade com padrões legais ou éticos.
Para criar um sistema reproduzível, é necessário documentar cuidadosamente as fontes de dados, o design do modelo, os processos de treinamento e as configurações do sistema. Isso torna o desenvolvimento de IA mais rigoroso e confiável.
Robustez
Não basta que um modelo de IA tenha um bom desempenho em condições "perfeitas". Ele deve ser capaz de fornecer resultados consistentes em uma ampla gama de circunstâncias, refletindo os padrões globais de IA. Isso inclui situações em que recebe entradas inesperadas, quando os dados são ruidosos ou quando seu ambiente muda.
Isso é especialmente importante em aplicações do mundo real, como veículos autônomos, diagnósticos médicos ou previsões financeiras, onde erros podem ter consequências graves.
A robustez é essencial para a confiança e a resiliência. Ela ajuda a garantir que os sistemas de IA não falhem de forma imprevisível, causem danos ou tomem decisões erráticas quando as condições mudam — algo que acontece com frequência fora de ambientes de laboratório controlados.
Garantir a robustez envolve testes rigorosos, simulações de estresse, treinamento adversário e monitoramento contínuo para assegurar que o sistema possa lidar com casos extremos e se recuperar de erros de forma adequada.
Governança de Dados
Eficaz Governança de IA Começa com uma governança de dados robusta. A qualidade, a segurança e a integridade dos dados usados para treinar sistemas de IA impactam diretamente a imparcialidade, a precisão e a responsabilidade desses sistemas.
Sem uma supervisão clara sobre a origem dos dados, como são processados e quem tem acesso a eles, até mesmo os modelos de IA mais sofisticados correm o risco de viés, violações ou descumprimento de normas.
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Para um desenvolvimento responsável de IA, as organizações precisam de ferramentas que vão além da gestão básica de dados, garantindo que os sistemas de IA operem de forma ética. Elas precisam de soluções inteligentes que automatizem a descoberta, a classificação e o controle de dados em toda a empresa.
A BigID elimina as incertezas da governança de dados, fornecendo visibilidade profunda, aplicação de políticas e recursos de conformidade em grande escala. A abordagem da plataforma para governança de IA utiliza Descoberta automática para localizar e mapear seus dadosIncluindo todos os dados e ativos de IA. Também classifica seus dados, ajudando você a gerenciá-los adequadamente.
Esse solução de segurança e governança de IA Garante que os dados utilizados pelos seus sistemas de IA sejam limpos, enriquecidos e selecionados. Monitora seus sistemas em busca de riscos e os corrige para que você possa usar sua tecnologia de IA com confiança.
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