Conformidade de IA: os 6 principais desafios e falhas reais
O aumento do uso da inteligência artificial (IA) está impulsionando novas leis e padrões éticos. A Coreia do Sul tornou-se a primeira nação a aplicar integralmente uma lei de IA abrangente e autônoma.1
Explore o que é conformidade de IA, por que ela é importante agora, seus desafios e exemplos reais em que os modelos não atendem aos padrões legais:
O que é conformidade de IA?
A conformidade de IA refere-se ao processo de garantir que os sistemas de IA cumpram todas as leis, regulamentos e padrões éticos relevantes. Isso envolve garantir que:
- As ferramentas de IA não sejam usadas de maneiras ilegais, discriminatórias, enganosas ou prejudiciais.
- Os dados usados para treinar esses sistemas sejam coletados e utilizados de maneira legal e ética.
- As tecnologias de IA sejam empregadas com responsabilidade e em benefício da sociedade.
Nossa equipe tem dedicado esforços recentes para simplificar essa complexidade por meio de benchmarking de viés de IA, curadoria de ferramentas de governança de IA e auditoria de estudos de caso de ética em IA.
Benefícios da conformidade de IA
A conformidade de IA pode garantir:
- Conformidade contínua e gestão de riscos ao garantir o uso legal e ético dos sistemas de IA.
- Privacidade e segurança dos indivíduos ao garantir o tratamento adequado dos dados pessoais.
- Processos de tomada de decisão, levando a resultados de IA mais precisos e confiáveis.
- Interoperabilidade dos sistemas de IA, facilitando uma integração mais fluida com outros sistemas e tecnologias, melhorando a eficiência e a colaboração entre diferentes plataformas.
- Proteção das organizações contra possíveis riscos legais e financeiros, como multas, penalidades ou ações judiciais.
- Melhor reputação da organização e confiança com clientes, stakeholders e o público, demonstrando compromisso com práticas éticas de IA.
Por que a conformidade de IA é importante?
A conformidade de IA ganha importância devido a:
- Aumento da adoção de IA: 88% das organizações adotaram IA em pelo menos uma função de negócios.2
- Aumento do interesse em IA generativa e IA agêntica: 79% dos CEOs esperam que a GenAI transforme suas organizações nos próximos três anos.3 40% das aplicações empresariais podem apresentar agentes de IA para tarefas específicas até o final de 2026.4
- Necessidade de governança de dados eficaz: 72% das organizações relataram não ter dados governados e de qualidade para apoiar a IA avançada, o que atrasa, limita ou altera suas iniciativas de IA para mais de 80% das empresas.5
- Aumento das preocupações éticas: Devido a exemplos reais de falta de conformidade de IA e de práticas de IA responsável, como modelos tendenciosos e chatbots com comportamento discriminatório e discurso de ódio.
Para mais exemplos reais, veja abaixo:
Exemplos reais de falta de conformidade de IA
Aqui estão alguns exemplos reais de empresas que enfrentaram problemas de reputação e adiaram seus projetos de IA devido a consequências antiéticas. Esses exemplos levaram a investimentos em gestão de conformidade de IA e em esforços de IA responsável por essas empresas.
1. Deepfakes
Deepfakes são mídias geradas por IA que alteram de forma convincente aparências, vozes ou ações e podem ser usadas de maneira antiética para:
- Fraude financeira por golpistas para personificar vozes e realizar transferências de dinheiro não autorizadas.
- Cyberbullying para criar imagens ou vídeos falsos e prejudiciais para assédio.
- Manipulação de dados para enganar a mídia, alterar a percepção pública, afetar eleições ou causar crises.
- Falso testemunho para produzir provas falsas em processos judiciais, arriscando condenações injustas.
- Violações de privacidade para criar conteúdo explícito e não autorizado, muitas vezes visando indivíduos sem seu consentimento.
Por exemplo, um vídeo que mostra falsamente o Primeiro-Ministro Sênior Lee Hsien Loong promovendo um produto de investimento destaca os perigos da inteligência artificial na disseminação de desinformação.6 Aqui está o vídeo deepfake do Primeiro-Ministro:
2. Viés de gênero em ferramenta de contratação baseada em IA
Em 2018, a Amazon encerrou uma ferramenta experimental de contratação por IA depois de descobrir que ela preferia sistematicamente candidatos do sexo masculino. O problema estava enraizado em dados de treinamento tendenciosos que refletiam desequilíbrios de gênero na tecnologia.7
Esse viés levantou preocupações sobre a justiça e a precisão da IA nas decisões de contratação, levando a Amazon a remover a ferramenta para evitar perpetuar a desigualdade de gênero.
3. Viés racial
3.1 Viés racial no COMPAS
A ferramenta COMPAS, usada para prever a probabilidade de reincidência entre criminosos dos EUA, apresentou viés racial.8 Uma investigação de 2016 da ProPublica revelou que o COMPAS tinha maior probabilidade de classificar réus negros como de alto risco em comparação com réus brancos, mesmo controlando fatores como crimes anteriores e idade. Alguns dos resultados tendenciosos incluíram:
- Classificou incorretamente quase o dobro de réus negros (45%) como de alto risco em comparação com réus brancos (23%).
- Rotulou incorretamente mais réus brancos como de baixo risco, com 48% reincidindo, em comparação com 28% dos réus negros.
3.2. Viés racial em algoritmo de saúde dos EUA
Um algoritmo de IA usado em hospitais dos EUA para prever necessidades de pacientes era tendencioso contra pacientes negros.9
O algoritmo baseava suas previsões nos custos de saúde, sem levar em conta as disparidades raciais no pagamento de serviços de saúde. Como resultado, pacientes negros receberam pontuações de risco mais baixas e menos cuidados em comparação com pacientes brancos com condições de saúde semelhantes. Esse viés levou ao acesso desigual aos cuidados médicos necessários.
4. Comportamento discriminatório de chatbots
4.1 Tay
Em 2016, a Microsoft lançou a Tay, um chatbot no Twitter destinado a aprender com as interações dos usuários.10 Em até 24 horas, a Tay começou a publicar tweets racistas, transfóbicos e antissemitas após aprender com mensagens inflamatórias enviadas por usuários. Apesar dos esforços iniciais de filtragem de dados, o comportamento da Tay destacou os perigos de sistemas de IA que aprendem com interações públicas sem as devidas salvaguardas.
4.1 Neuro-sama
Outro exemplo é a Neuro-sama, uma VTuber com tecnologia de IA que faz transmissões na Twitch e interage com os espectadores como se fosse uma streamer humana.12
Em 2023, o canal dela na Twitch foi temporariamente banido por conduta odiosa, provavelmente relacionada a comentários controversos feitos pela IA, incluindo questionamento do Holocausto. Após esse incidente, o criador, Vedal, atualizou o filtro do chat para evitar problemas semelhantes.
Aqui está uma imagem da Neuro-sama:
Confira mais casos de uso de IA ética e exemplos reais.
Desafios da conformidade de IA
Aqui estão alguns desafios da conformidade de IA que exigem a implementação de ferramentas e práticas:
1. Navegando pelas regulamentações globais
A conformidade de IA envolve atender a uma variedade de regulamentações internacionais, como o Regulamento de IA da UE, as Ordens Executivas dos EUA e a AIDA do Canadá. Agora, a Coreia do Sul é o primeiro país a operacionalizar integralmente uma lei de IA abrangente. Sua nova Lei Básica de IA exige marcas d'água para conteúdo generativo e supervisão rigorosa para setores de “alto impacto”.
Essas mudanças criam um cenário complexo para as operações de IA. A conformidade exige o alinhamento cuidadoso dos sistemas de IA com os quadros legais específicos de cada região para evitar penalidades.
A tabela abaixo lista os requisitos legais atuais que os modelos de IA devem cumprir:
2. Regulamentação baseada em risco
O Regulamento de IA da UE introduziu categorias de risco para sistemas de IA (inaceitável, alto, limitado, baixo), cada categoria com obrigações regulatórias específicas. Sistemas de IA de alto risco exigem medidas de conformidade mais rigorosas, incluindo documentação detalhada e protocolos de transparência. No entanto, é desafiador avaliar o nível de risco de cada sistema de IA e garantir que ele atenda aos requisitos regulatórios correspondentes.
3. Gerenciando novas obrigações
Novas leis, como o Regulamento de IA, a Diretiva de Responsabilidade da IA e a Diretiva de Responsabilidade do Produto, impõem responsabilidades adicionais às organizações. Essas leis exigem a implementação de mecanismos de segurança, auditorias regulares e documentação detalhada para sistemas de IA.
As organizações devem adaptar seus processos para atender a esses novos padrões, o que pode exigir muitos recursos e talvez a reestruturação das práticas de conformidade existentes, considerando a abordagem baseada em risco do Regulamento de IA.
4. Coordenação entre a equipe de conformidade
A conformidade de IA exige colaboração entre várias equipes, incluindo as áreas jurídica, de governança de dados e de desenvolvimento técnico. Cada equipe tem um papel para garantir que os sistemas de IA estejam alinhados com os requisitos regulatórios.
A coordenação eficaz é essencial para evitar falhas de comunicação e garantir que todos os aspectos da conformidade sejam tratados. O monitoramento e o ajuste contínuos dos sistemas de IA para manter a conformidade aumentam a complexidade.
5. Responsabilidade multifuncional
A conformidade de IA geralmente fica restrita ao Chief Data Officer (CDO) ou equivalente, mas esse foco limitado pode ser restritivo. 80% das empresas planejam dedicar 10% ou mais do seu orçamento total de IA para alcançar a conformidade de IA.13
O comprometimento organizacional amplo e o envolvimento da alta liderança são essenciais para estabelecer a conformidade como prioridade em todas as funções e garantir os recursos necessários.
6. Salvaguardas técnicas
Garantir que os algoritmos de IA sigam diretrizes éticas, transparência e princípios de proteção de dados é um desafio significativo, principalmente para sistemas de alto risco.
A conformidade exige o desenvolvimento de algoritmos justos, não discriminatórios e seguros, o que pode ser tecnicamente exigente. As organizações devem investir em conhecimento e ferramentas para atender a esses padrões sem impedir a inovação.
Adicionar como fonte preferencialFerramentas de conformidade de IA
Uma ferramenta de conformidade de IA é uma plataforma centralizada onde equipes técnicas, de negócios e de risco e conformidade podem colaborar, documentar e gerenciar a conformidade de projetos de IA para navegar pelo complexo cenário regulatório associado aos sistemas de IA.
Algumas tecnologias que podem alcançar a conformidade de IA incluem:
Tecnologias amplas de conformidade de IA
- Ferramentas de governança de IA projetadas para monitorar, gerenciar e aplicar políticas em torno de sistemas de IA para garantir que atendam aos padrões regulatórios.
- Plataforma de IA responsável ajuda a garantir que os sistemas de IA sejam éticos, transparentes e justos, ajudando as organizações a atender aos requisitos de conformidade.
- LLMOps (Operações de Grandes Modelos de Linguagem) fornecem estruturas operacionais e ferramentas para gerenciar grandes modelos de linguagem com considerações de conformidade e ética em mente.
- MLOps (Operações de Machine Learning) concentra-se em implantar modelos de ML em ambientes de produção, mantendo confiabilidade, governança e fluxos de trabalho seguros.
- Governança de dados para aplicar a custódia adequada dos dados, alinhando as práticas aos requisitos legais e às expectativas internas.
Tecnologias específicas de conformidade de IA
- Ferramentas de Gerenciamento de Privacidade de Dados
Software projetado para gerenciar e proteger dados sensíveis, garantindo conformidade com regulamentações de proteção de dados como GDPR e CCPA. - Ferramentas de Explicabilidade de Modelos
Tecnologias que fornecem transparência aos processos de tomada de decisão de IA, ajudando a atender aos requisitos regulatórios de explicabilidade e equidade. - Plataformas de Gerenciamento de Riscos de IA
Ferramentas que ajudam a identificar, avaliar e mitigar riscos associados aos sistemas de IA, garantindo conformidade com padrões regulatórios e éticos. - Ferramentas de Detecção e Mitigação de Viés
Tecnologias que detectam e reduzem vieses em modelos de IA, ajudando as organizações a atender aos requisitos de conformidade relacionados à equidade e à não discriminação. - Ferramentas de Monitoramento de Segurança e Conformidade
Soluções que monitoram continuamente os sistemas de IA em busca de ameaças à segurança e conformidade com padrões regulatórios, fornecendo alertas e respostas automatizadas quando problemas são detectados.
Leitura adicional sobre conformidade de IA
Explore mais sobre IA responsável, IA ética e tecnologias e desenvolvimentos relacionados à conformidade de IA conferindo nossos:
- Software e Tecnologias de GRC de IA
- IA Responsável: 4 Princípios e Melhores Práticas
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Registro de alterações
3 atualizaçõesAdicionadas estatísticas do framework de gestão de risco de IA à seção de regulação baseada em risco.
Substituídas as estatísticas de adoção, IA generativa e governança de dados na seção "Por que a conformidade de IA é importante?".
Adicionada a Lei Básica de IA da Coreia do Sul à seção "Navegando pelas regulamentações globais".
Links de referência
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