Melhores práticas de governança de IA para líderes empresariais: criando transparência em sistemas de IA
A governança da IA está evoluindo rapidamente para acompanhar as inovações dessa tecnologia. Assim, as empresas que priorizam IA responsável e ética as práticas estarão melhor posicionadas para ter sucesso no longo prazo.
O que é governança de IA?
Recentemente, têm havido discussões e desenvolvimentos crescentes relacionados com Governança de IA, que se refere às regras, políticas e estruturas que regem o desenvolvimento, a implantação e o uso de tecnologias baseadas em IA.
Governos e organizações em todo o mundo estão reconhecendo a importância da governança responsável da IA. A governança responsável da IA garante que ela seja desenvolvida e utilizada de forma ética, transparente e no melhor interesse da sociedade. Isso inclui abordar questões como privacidade, preconceito, justiça, responsabilização e segurança, fundamentais para a governança da IA em qualquer setor.
As empresas devem estar cientes da regulamentações e diretrizes emergentes relacionadas à governança da IA e garantir que seus sistemas inteligentes sejam projetados e implementados em conformidade com esses padrões. Seria necessário incorporar considerações éticas em seus processos de desenvolvimento de IA. Além disso, seria necessário realizar auditorias e avaliações de risco regulares para fornecer clareza e explicações para as decisões baseadas em IA.
Por fim, as empresas podem precisar considerar o impacto potencial da IA em sua força de trabalho e clientes e implementar medidas para lidar com quaisquer consequências negativas ou mitigar riscos.
Por que a governança da IA é necessária?
A governança da IA é necessária por vários motivos:
Reduzindo preocupações éticas
As tecnologias alimentadas por IA têm o potencial de impactar significativamente os indivíduos e a sociedade, por exemplo, por meio de violações de privacidade, discriminação e riscos à segurança. Por exemplo, quaisquer vieses inerentes aos dados de treinamento podem interferir no processo de tomada de decisão do modelo. Isso pode influenciar os resultados produzidos por IA generativa.
Um Estrutura de gerenciamento de risco de IA podem ajudar a prevenir tais problemas. Estruturas de segurança e governança de IA ajudam a garantir que essas tecnologias sejam desenvolvidas e utilizadas de forma ética e no melhor interesse da sociedade.
Eliminando a ambiguidade
Os algoritmos de IA costumam ser complexos e opacos, dificultando a compreensão de como as decisões são tomadas. Essa falta de clareza significa que os usuários não podem confiar nesses sistemas. Estruturas de governança promovem a transparência, o que pode ajudar a construir confiança nas tecnologias de IA e permitir uma supervisão eficaz. Uma documentação clara pode ajudar a fornecer insights sobre como os desenvolvedores de IA estruturaram o processo de tomada de decisão.
Criando Responsabilidade
O uso de tecnologias de IA pode impactar significativamente os indivíduos e a sociedade, e é essencial responsabilizar os responsáveis por quaisquer consequências negativas. As políticas e regulamentações de IA estabelecem mecanismos de responsabilização, como responsabilidade e reparação, para responsabilizar as partes responsáveis. Com a responsabilização incorporada ao sistema, as partes interessadas devem aderir aos padrões legais e éticos.
Incentivando a conformidade regulatória
Governos em todo o mundo estão cada vez mais introduzindo regulamentações relacionadas à IA, como leis de proteção de dados e diretrizes éticas, em um esforço para governar a IA de forma eficaz e garantir que os sistemas de IA estejam em conformidade com esses padrões. O cumprimento dessas regulamentações é fundamental para que as organizações evitem riscos legais e de reputação.
Impulsionando a inovação
As diretrizes de governança de IA podem fomentar a inovação, fornecendo clareza e certeza quanto aos parâmetros éticos e legais dentro dos quais as tecnologias baseadas em IA devem operar. Isso pode ajudar as organizações a tomar decisões informadas sobre o desenvolvimento e a implantação dessas tecnologias.
Legislação de Governança de IA Pendente e Ativa
Aqui estão algumas legislações que governos e agências federais estão propondo para a segurança da IA. Elas promovem o uso responsável da IA, ajudam a reduzir riscos e promovem uma governança eficaz.
Lei da Iniciativa Nacional de Inteligência Artificial de 2020 (NAIIA)
A Lei da Iniciativa Nacional de Inteligência Artificial de 2020 (NAIIA) é uma proposta de lei que visa promover a pesquisa, o desenvolvimento e as políticas de IA nos Estados Unidos. Se aprovada, poderá impactar significativamente a governança da IA, estabelecendo padrões, promovendo práticas responsáveis de IA e fornecendo recursos para fortalecer as capacidades da IA, ao mesmo tempo em que aborda potenciais desafios regulatórios e considerações éticas.
Lei de Justiça Algorítmica e Transparência Online
Lei de Justiça Algorítmica e Transparência Online é uma proposta de lei destinada a regular e reduzir a ambiguidade em sistemas algorítmicos, particularmente em plataformas online. Se aprovada, poderá moldar o futuro da governança da IA, exigindo responsabilidade, justiça e transparência nos algoritmos de IA utilizados em diversos serviços online. Isso influenciaria a forma como as empresas lidam com dados sensíveis e a tomada de decisões algorítmicas.
Lei AI LEAD
A Lei AI LEAD foca em aprimorar o desenvolvimento e o uso da inteligência artificial, abordando o desenvolvimento da força de trabalho, a pesquisa e a colaboração internacional. Se implementada, essa estrutura de governança poderá impactar positivamente a Governança da IA, fomentando práticas responsáveis de IA, promovendo a pesquisa em IA e facilitando a cooperação internacional em padrões e regulamentações de IA, contribuindo para um ecossistema de IA mais ético e seguro.
IA RMF
O NIST Estrutura de Gestão de Riscos de IA (IA RMF) foi introduzido para ajudar as organizações a projetar, desenvolver, implantar e usar sistemas baseados em IA de uma maneira que gerencie os riscos associados, ao mesmo tempo que promove confiança e desenvolvimento responsável de IA e uso. Lançado pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIH), o AI RMF é flexível, adaptável e não setorial. Ele permite ampla aplicação em diversos setores.
O RMF de IA enfatiza orientações práticas para incorporar considerações éticas e garantir a segurança, confiabilidade e imparcialidade da IA. Ele apoia a melhoria contínua e a avaliação de riscos ao longo do ciclo de vida da IA, fomentando a inovação e protegendo os valores sociais.
Lei de IA da UE
O Lei de IA da UE é uma legislação abrangente que garante o desenvolvimento e a implantação seguros e éticos da inteligência artificial na União Europeia. Ela categoriza os sistemas de IA com base em seus níveis de risco — do mínimo ao inaceitável — e impõe obrigações e restrições específicas correspondentes. Sistemas de alto risco, que incluem aqueles usados em infraestruturas críticas, emprego e aplicação da lei, estão sujeitos a requisitos rigorosos, como avaliações de risco, governança de dados e supervisão humana. A lei também identifica certas práticas de IA como inaceitáveis. Estas são proibidas para prevenir danos e proteger direitos fundamentais.
Esta legislação representa um passo significativo no estabelecimento de padrões legais para IA, semelhante ao impacto do GDPR na privacidade de dados. Inclui disposições de clareza e responsabilização, exigindo que os sistemas de IA sejam projetados para garantir segurança e justiça. Estabelece penalidades para o descumprimento e estabelece um protocolo de governança para aplicar essas regras em toda a UE. Este ato está pronto para influenciar os padrões globais de IA, promovendo a abordagem europeia à regulamentação tecnológica internacionalmente.
Como se preparar para a governança da IA
Para se preparar para as regulamentações emergentes para IA, as organizações podem tomar as seguintes medidas:
- Mantenha-se informado: Mantenha-se atualizado com os últimos desenvolvimentos em regulamentações de IA seguindo fontes de notícias relevantes, participando de eventos do setor e interagindo com especialistas na área.
- Realizar uma auditoria de IA: Realize uma auditoria abrangente dos sistemas baseados em IA da sua organização para identificar potenciais riscos ou preocupações éticas, garantindo que o avanço e a governança da IA estejam alinhados aos princípios estabelecidos. Isso inclui avaliar as práticas de coleta e uso de dados, os processos de tomada de decisão algorítmica e o impacto sobre as partes interessadas.
- Desenvolver uma Estrutura Ética de IA: Crie uma política descrevendo os valores, princípios e políticas da sua organização para o desenvolvimento e uso responsável de IA. Este documento deve incluir diretrizes para gerenciamento de riscos, privacidade de dados, mitigação de vieses, clareza e responsabilização.
- Treinar funcionários: Garanta que todos os funcionários envolvidos no desenvolvimento, implantação ou uso de tecnologias baseadas em IA sejam treinados em considerações éticas e melhores práticas para governança de IA.
- Implementar mecanismos de monitoramento e relatórios: Estabeleça mecanismos de monitoramento e geração de relatórios para acompanhar o desempenho e o impacto dos seus sistemas de IA ao longo do tempo. Isso inclui avaliações regulares da precisão, imparcialidade e possíveis vieses do sistema.
Exemplos de estrutura de governança de IA
Políticas de governança de IA podem ser aplicadas em diversos setores para garantir o uso responsável da IA e a segurança dos dados. Aqui estão alguns exemplos específicos de cada setor:
IA na área da saúde
Proteção de dados do paciente: A governança de IA na área da saúde garante que os registros médicos dos pacientes e dados de saúde sensíveis sejam acessados apenas por profissionais de saúde autorizados. Criptografia de dados, controles de acesso rigorosos e técnicas de anonimização protegem a privacidade do paciente e promovem o uso responsável.
Suporte à decisão clínica: A IA pode aprimorar a tomada de decisões em diagnósticos médicos e planejamento de tratamentos. As soluções de governança de IA garantem que as recomendações de IA estejam alinhadas à ética e às regulamentações médicas, mantendo a segurança dos dados.
IA governamental
Segurança Pública: A IA é usada para vigilância e detecção de ameaças. A governança da IA garante que os dados coletados para fins de segurança sejam usados dentro dos limites legais e que a privacidade individual seja respeitada.
Serviços públicos: A IA em serviços públicos, como saúde ou transporte, deve aderir a padrões rigorosos de proteção de dados definidos em estruturas de governança para manter a confiança dos cidadãos.
IA educacional
Aprendizagem personalizada: A IA pode personalizar o conteúdo educacional para os alunos. A governança garante que a privacidade dos dados dos alunos seja mantida e as plataformas de IA são usadas para melhorar os resultados da aprendizagem sem comprometer a segurança.
Eficiência Administrativa: A IA pode otimizar os processos administrativos. As regulamentações, neste caso, podem garantir que a IA proteja registros confidenciais de alunos e garantir a conformidade com as leis de proteção de dados.
IA de varejo
Marketing personalizado: Sistemas de recomendação baseados em IA aprimoram a experiência do cliente. A governança garante que os dados do cliente sejam usados de forma responsável, anonimizados quando necessário e protegidos contra acesso não autorizado.
Gestão de estoque: A IA ajuda a otimizar os níveis de estoque. Diretrizes de governança garantem a precisão e a segurança dos dados nas operações da cadeia de suprimentos.
Melhores práticas de governança de IA
Aqui está uma abordagem passo a passo para que as empresas usem a IA de forma responsável, sem comprometer o uso de dados confidenciais ou correr o risco de exposição, garantindo a conformidade com os padrões de governança de inteligência artificial:
- Governança e Classificação de Dados:
- Comece estabelecendo um protocolo claro de governança de dados dentro da sua organização.
- Classifique seus dados em categorias com base na sensibilidade, garantindo que os dados confidenciais sejam claramente identificados e protegidos.
- Colete e retenha apenas os dados necessários para suas aplicações de IA.
- Implementar rigoroso controle de acesso medidas.
- Conduta Avaliações de Impacto à Privacidade (PIAs) avaliar os riscos potenciais à privacidade dos indivíduos ao implementar sistemas de IA.
- Garanta que seus modelos e algoritmos de IA sejam transparentes e explicáveis.
- Implementar medidas para detectar e mitigar vieses em modelos de IA, especialmente ao lidar com dados confidenciais.
- Definir políticas de retenção de dados que especificam por quanto tempo os dados confidenciais serão armazenados.
- Use soluções de armazenamento de dados seguras e bem mantidas.
- Treine funcionários sobre uso responsável de IA e práticas de tratamento de dados.
- Considere contratar auditores ou especialistas terceirizados para avaliar a conformidade e a segurança dos seus sistemas de IA.
- Desenvolva um plano robusto de resposta a incidentes em caso de violações de dados ou incidentes de segurança.
- Monitore continuamente o desempenho dos seus sistemas de IA e medidas de proteção de dados.
Abordagem do BigID para governança de IA
A abordagem da BigID para a governança da IA a diferencia no setor ao colocar privacidade de dados, segurança e governança na vanguarda de suas soluções. Utilizando algoritmos avançados de IA e aprendizado de máquina de última geração, a BigID permite que as organizações entendam melhor seus dados e cumpram as regulamentações, ao mesmo tempo em que as capacita a descobrir seus dados corporativos em todas as suas formas.
À medida que a importância da governança da IA continua a crescer, o BigID permanece na vanguarda da conversa, fornecendo soluções de ponta que priorizam a privacidade, segurança, e conformidade com uma abordagem centrada em dados.
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