As Inteligências Artificiais (IA) vieram para ficar, isso é um fato. Cada vez mais elas têm apresentado avanços em diversas áreas do conhecimento humano, aprimorando e facilitando tarefas. No entanto, um debate ético e moral surge quanto a sua utilização. Pensando nisso, foi desenvolvido o conceito de Inteligência Artificial Responsável para tratar do uso dessa tecnologia de maneira transparente, respeitando os direitos humanos e as leis.
Interessado em saber sobre como essa ideia surgiu e quais ações são feitas para garantir a sua efetividade? Neste artigo, iremos nos aprofundar nesse assunto. Boa leitura.
O que é Inteligência Artificial Responsável?
A Inteligência Artificial é uma tecnologia avançada desenvolvida para executar tarefas que necessitam conhecimento humano para serem realizadas. Já o termo “IA Responsável”, refere-se às formas dessa mesma ferramenta, que são desenvolvidas para atuarem de forma ética, de acordo com as leis e os direitos humanos.
Entre os principais benefícios da criação deste tipo de IA, estão:
- Previne discriminações;
- Inovação ética e sustentável;
- Minimiza risco legais e de reputação.
Quais são as dificuldades de medir e monitorar as IA?
Com a intenção de garantir que os serviços das IA estejam sendo realizados eticamente e, além disso, entregues com qualidade, é preciso medir e monitorar os resultados para entender o seu impacto. As métricas são apresentadas a partir dos próprios índices do sistema e por pesquisas financiadas pelas organizações.
Para exemplificar, separamos os desafios de realizar esse processo:
- Transparência do algoritmo;
- Impacto social e cultural;
- Efeitos econômicos;
- Consequências éticas.
6 princípios de IA Responsável da Microsoft
Diversas empresas estipulam diretrizes para utilizar as IA’s e em seu desenvolvimento também. Um exemplo muito conhecido é o da Microsoft, gigante no ramo da tecnologia, que criou seis princípios para tornar uma Inteligência Artificial Responsável, sendo eles:
Responsabilidade: implica na obrigação dos desenvolvedores de garantir que as tecnologias sejam usadas de maneira ética, tendo que explicar e justificar as suas ações.
Inclusão: essencial para que o sistema não tome decisões desiguais ou exclua e segregue grupos específicos da sua programação.
Confiabilidade e segurança: foca na necessidade dos humanos de confiar e acreditar nos dados apresentados pela IA, os deixando sempre previsíveis, eficientes e claros.
Imparcialidade: diz respeito aos conteúdos criados, que devem ser não tendenciosos ou discriminatórios.
Transparência: os processos e decisões precisam ser compreensíveis e explicáveis para os usuários. Privacidade: prioriza a proteção dos dados individuais, certificando que a coleta, o armazenamento e o uso deles estarão de acordo com as leis e regulações de privacidade.
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