Responsible AI: A Importância da Responsabilidade da IA nas Empresas
💡Motivado pela necessidade de compreender melhor esse tema, decidi sintetizar meu aprendizado, não apenas para auxiliar outros interessados, mas também para solidificar meu próprio entendimento.
Ao embarcar em minha jornada de estudo e reflexão sobre a importância da responsabilidade da Inteligência Artificial (IA) dentro das empresas, deparei-me com um cenário onde os conteúdos relevantes muitas vezes estavam disponíveis apenas em inglês.
📌A crescente presença da Inteligência Artificial (IA) nas empresas tem levantado questões cruciais sobre a responsabilidade e ética no desenvolvimento e uso desses sistemas.
“A grosso modo, temos que entender que o problema não é se os sistemas criados com base em IA pensam, mas se os homens o fazem.” — Parafraseando B.F. Skinner
A Responsible AI é um framework criado para proteger princípios humanos como dignidade, justiça e privacidade. É utilizada para projetar e construir sistemas de IA que sejam éticos, transparentes, justos e socialmente responsáveis. Ela responde ao impacto que sistemas de IA podem ter ao serem implementados na empresa.
🪜 O objetivo da Responsible AI é minimizar os impactos negativos da IA, ao mesmo tempo que tenta maximizar os impactos positivos sobre os envolvidos.
🪣Ok, mas como seria essa tal IA Responsável?
Um sistema de IA dentro de uma empresa precisa ser robusto, colaborativo, responsável, confiável, escalável e centrado nas necessidades de seus funcionários. Esses conceitos representam uma mudança significativa na forma de enxergar a IA. Em vez de apenas pensar em seu desempenho, os profissionais devem pensar também no compromisso ético e nas implicações desses sistemas em um contexto real e prático.
É por isso que a Microsoft desenvolve e implementa tecnologia utilizando práticas de IA responsável. A IA responsável visa manter as pessoas e suas metas no centro do processo de design, considerando os benefícios e os potenciais danos que os sistemas de IA podem causar na sociedade.
Pilares da Responsible AI
Sem esses atributos de Responsible AI, seria um desafio implementá-la dentro de uma organização, porque os usuários não terão a confiança necessária para usar seus sistemas.
Robust
É preciso projetar sistemas de IA para serem robustos, o que significa que eles devem ser capazes de funcionar bem mesmo em situações nas quais não foram previamente treinados.
Em suma: O pilar de robustez implica que o sistema deve funcionar de forma consistente mesmo quando os dados mudam constantemente, especialmente em um ambiente empresarial, onde muitas fontes de dados alimentam seu modelo.
📛 Se o sistema produzir insights não confiáveis, seus usuários perderão a confiança ao usar o sistema. Com isso em mente, é preciso testar o sistema massivamente.
Collaborative
A ideia por trás da IA colaborativa é aproveitar os pontos fortes da IA e dos usuários. Embora os humanos tenham pensamentos criativos, liderança, julgamento e habilidades emocionais e sociais, os “robôs” podem processar grandes quantidades de dados e ajudar na coleta de informações e otimizar/facilitar tarefas rotineiras, como atendimento ao cliente.
Ao combinar os pontos fortes dos usuários e da IA, podemos construir sistemas melhores para melhorar os processos das empresas. Um exemplo singular dessa IA colaborativa é o HSBC e o Danske Bank, que usam IA para melhorar a precisão na detecção de fraudes.
Trustworthy
Quando você pensa em construir um sistema, implica em construir sistemas confiáveis, e isso no primeiro momento parece ser algo óbvio. Nesta equação, deve-se levar em conta sua consistência, segurança e privacidade dos usuários.
O objetivo da IA Confiável é construir confiança entre o usuário e o sistema. Para criarmos esse laço, devemos ser capazes de explicar ao usuário como o sistema executou suas ações e prestar contas ao usuário sobre como concluiu ou fez uma determinada previsão.
Scalable
Para que um sistema seja escalável, é necessário garantir não apenas o gerenciamento escalável de dados e modelos, mas também a escalabilidade durante o desenvolvimento e a implantação, bem como algoritmos e infraestrutura escaláveis.
“A IA está se incorporando aos produtos e processos de praticamente todos os setores. No entanto, a implementação da IA em escala continua a ser uma questão frustrante e não resolvida para a maioria das organizações. As empresas podem ajudar a garantir o sucesso de seus esforços de IA ampliando equipes e processos.” — Manasi Vartak
Human-centric
Centrado no ser humano significa que as implementações de IA devem respeitar os valores humanos e capacitá-los a tomar decisões. Para que isso aconteça, é necessário fazer um esforço consciente para incorporar valores e necessidades humanas em suas implementações.
Você deve levar em consideração o impacto social, ético e comportamental humano.
Um exemplo de IA centrada no ser humano é o sistema de saúde que fornece recomendações de tratamento personalizadas aos pacientes com base em seus dados médicos históricos, genéticos e estilo de vida.
✋Nesse artigo, busquei fornecer uma breve explanação sobre a responsabilidade da IA e seus pilares, com o objetivo de simplificar o entendimento desses conceitos.
Referências:
Responsible AI: The Critical Need for Context (and Practical Tips)
Responsible Artificial Intelligence: A Structured Literature Review
What is responsible AI?
What Is Trustworthy AI?
