Ao desenvolver soluções de IA, você deve garantir que elas sejam livres de riscos e confiáveis. Parte disso é garantir que sejam seguras. Elas também devem ser éticas, respeitando os direitos humanos e os valores de privacidade.
Para isso, você precisa saber o Princípio de governança da IAs que estabelecem a base para estruturas de governança. Vamos dar uma olhada em 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 definidos pelas regulamentações de privacidade. A governança de IA é a mesma coisa, mas para sistemas de inteligência artificial, garantir que o desenvolvimento da IA esteja alinhado com regulamentações como a 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 IA 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 dos executivos de atendimento ao cliente.
Outros usos da IA, no entanto, apresentam um risco maior.
Riscos da IA que devemos ter em conta
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 acelerar o processo de triagem 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 interação do motorista.
Essas aplicações se enquadram na categoria de vida ou subsistência. Se a IA apresentar mau funcionamento ou apresentar resultados incorretos, isso poderá afetar a saúde das pessoas ou sua capacidade de obter 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; há também o risco de violações de privacidade. Qualquer informação sensível ou informações de identificação pessoal (PII) nos dados de treinamento do modelo corre o risco de ser revelado nas saídas de um sistema de IA, especialmente quando se trata de IA generativa (GenAI). Portanto, é necessário ter salvaguardas 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 sejam desafiadas.
- Riscos de segurança: Se o modelo não tiver salvaguardas implementadas, ele poderá correr risco de ataques e manipulação maliciosa.
- Riscos de dados: O overfitting ou a generalização deficiente ocorrem quando os dados de treinamento não são extensos o suficiente ou não fornecem o contexto correto para uso no mundo real.
- Desvio e decaimento do modelo: Com o tempo, os dados ou a lógica do modelo começam a se desviar, levando a resultados ruins.
- Uso indevido ético: Embora o modelo seja ostensivamente para um determinado uso, ele pode começar a ser usado para outra finalidade que pode violar a privacidade das pessoas.
- Risco existencial: Há uma chance de que os humanos percam o controle da IA se a inteligência artificial geral (IAG) desenvolver objetivos que não estejam alinhados com os valores humanos, ou se ela se tornar capaz de enganar seus criadores.
- Outros riscos: Isso inclui deslocamento de empregos, manipulação social, dependência de IA e potencial desigualdade social.
Princípios da OCDE para uma Estrutura de Governança de IA Responsável
O objetivo da governança da IA é reduzir ou eliminar esses riscos. Em vez de reagir aos problemas, ela visa antecipá-los e remediá-los desde o início. Assim, os princípios de governança da IA se aplicam a todo o ciclo de vida da IA, desde o design até o desenvolvimento, a implantação e, finalmente, o descomissionamento.
- 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 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 política interoperável e favorável para a IA
- Desenvolver capacidade humana e preparar-se para a transição para o mercado de trabalho
- Cooperação internacional para uma IA confiável
Princípios de IA para sistemas de IA confiáveis
Esses princípios abrangentes da OCDE em 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 isso. Assim, como você sabe exatamente onde o processo começou a tender à discriminação (ou até mesmo a uma decisão ruim que não é um viés), seus desenvolvedores sabem como corrigi-lo. A explicabilidade facilita a depuração.
Por fim, ser capaz de explicar como os algoritmos do seu sistema funcionam facilita o cumprimento de leis como o GDPR e a Lei de IA da UE. Essas leis contêm uma cláusula de "direito à explicação" e transparência algorítmica. Assim, ser capaz de mostrar como o seu sistema funciona mantém você em conformidade.
Responsabilidade
Alguém — uma pessoa — precisa ser responsável por uma decisão tomada pela sua empresa, mesmo que tenha sido gerada por IA, especialmente se tiver consequências no mundo real. Você não pode simplesmente culpar o algoritmo e evitar consequências. Se alguém foi prejudicado por um resultado do seu sistema de IA, essa pessoa deve poder recorrer. Ela precisa de um ponto de contato que possa responder às suas perguntas, corrigir o erro e pagar a indenização.
Saber quem é o responsável também lhe dá uma linha clara de responsabilidade. Não se trata de atribuir culpas; trata-se de identificar onde o sistema falhou e quem deve consertá-lo. Esse conhecimento permite que você tome medidas corretivas rapidamente. Também lhe dá estrutura para supervisão, auditorias e gerenciamento contínuo de riscos. E, novamente, como a responsabilização é uma exigência legal, ela mantém você em conformidade.
Segurança
Um sistema de IA não deve causar danos aos indivíduos, à sociedade ou ao meio ambiente. Não importa se foi intencional ou não, ou se foi um dano físico, psicológico, financeiro ou social.
A ideia de uma inteligência artificial ferindo humanos não é nova. Na verdade, as três leis da robótica de Isaac Asimov, que eram uma obra de ficção, estão sendo aplicadas a aplicações de IA no mundo real, porque a segurança é importante.
A ideia de não causar danos vai além do resultado do modelo. Certas aplicações são consideradas contrárias aos valores democráticos e à autonomia humana. Por exemplo:
- Monitoramento de pessoas com base em características protegidas
- Usando táticas psicológicas para influenciar as decisões das pessoas
- Rastreamento e criação de perfil com a ajuda de software de reconhecimento facial
Como a segurança é um princípio tão importante, é fundamental integrá-la desde os estágios de design e desenvolvimento, especialmente se o modelo for usado em aplicações que afetam a vida e os meios de subsistência.
Segurança
Não basta desenvolver um modelo seguro; agentes mal-intencionados podem usar várias técnicas, como ataques adversários ou ataques de envenenamento, para “infectar” um modelo seguro e fazê-lo gerar resultados ruins.
Ataques como inversão de modelos e extração de dados também podem ser usados para roubar informações confidenciais e PII dos dados de treinamento do modelo. Essas informações pertencem aos consumidores dos quais você as coletou e, como tal, são protegidas por leis de privacidade de dados. Se for determinado que você não adotou medidas de segurança adequadas para proteger essas informações, você poderá sofrer penalidades e ações judiciais.
Os padrões de segurança de dados — criptografia, controle de acesso e treinamento de modelo seguro — podem ajudar a protegê-lo contra tais violações.
Uma segurança fraca também pode fazer com que seu modelo de IA seja cooptado para executar tarefas não autorizadas. Independentemente de quem seja o responsável, se seu modelo de IA for usado para fins nefastos, seu nome e sua reputação estarão em jogo.
Transparência
Isso pode parecer muito semelhante à explicabilidade, mas, na verdade, é um princípio distinto e abrangente que abrange 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 com que transparência isso é divulgado?".
Este princípio incentiva a abertura desde o desenvolvimento da IA até a implantação. Para atender aos requisitos deste princípio, é necessário comunicar claramente o design do sistema, sua finalidade, suas limitações, suas fontes de dados e quem é responsável por 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. Este princípio é especialmente importante em implementações no setor público, onde a IA não deve comprometer os direitos humanos ou os valores públicos.
Justiça e Inclusão
Eliminar vieses é uma parte importante do desenvolvimento ético da IA. O modelo não deve discriminar pessoas com base em suas características. Suas decisões devem ser justas, imparciais e equitativas.
A justiça na IA não se resume apenas à neutralidade no tratamento — 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 do ciclo de vida da IA. Também significa envolver diversas partes interessadas no processo de design e tomada de decisão. Isso pode incluir comunidades afetadas, especialistas em ética, especialistas em acessibilidade ou defensores dos direitos civis. A participação delas ajuda a revelar 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 conseguir obter os mesmos resultados sempre que um conjunto de entradas for inserido. O mesmo ocorre no 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 você inserir a consulta.
A reprodutibilidade reforça 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, você precisa de uma documentação cuidadosa das fontes de dados, do design do modelo, dos processos de treinamento e das configurações do sistema. Isso torna o desenvolvimento da sua 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. Isso inclui quando recebe entradas inesperadas, quando os dados apresentam ruído ou quando o ambiente muda.
Isso é especialmente importante em aplicações do mundo real, como veículos autônomos, diagnósticos médicos ou previsões financeiras, onde erros podem ter consequências sérias.
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 frequentemente fora de ambientes de laboratório controlados.
Garantir a robustez envolve testes rigorosos, simulações de estresse, treinamento adversário e monitoramento contínuo para garantir que o sistema possa lidar com casos extremos e se recuperar de erros sem problemas.
Governança de dados
Uma governança de IA eficaz começa com uma governança de dados sólida. A qualidade, a segurança e a integridade dos dados usados para treinar sistemas de IA impactam diretamente o quão justos, precisos e responsáveis esses sistemas são.
Sem uma supervisão clara de onde os dados vêm, como são processados e quem tem acesso a eles, até mesmo os modelos de IA mais sofisticados correm risco de viés, violações ou não conformidade regulatória.
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Para o desenvolvimento responsável da IA, as organizações precisam de ferramentas que vão além do gerenciamento básico de dados. Elas precisam de soluções inteligentes que automatizem a descoberta, a classificação e o controle de dados em toda a empresa.
O BigID elimina as incertezas da governança de dados, fornecendo visibilidade profunda, aplicação de políticas e recursos de conformidade em escala. A abordagem da plataforma para governança de IA utiliza descoberta automática para localizar e mapear seus dados, incluindo todos os dados e ativos de IA. Ele também classifica seus dados, ajudando você a governá-los adequadamente.
Esse Solução de segurança e governança de IA garante que os dados utilizados pelos seus sistemas de IA sejam limpos, enriquecidos e curados. Ele 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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