O que é ética em IA, em um artigo?

Definição de Ética da Inteligência Artificial

A Ética da Inteligência Artificial (Ética da IA) é um campo interdisciplinar que estuda os princípios morais, os valores e as responsabilidades sociais que devem ser seguidos no desenvolvimento, na implantação e no uso de sistemas de IA. A ética da IA tenta responder à questão fundamental de "como devemos projetar, usar e governar a IA", abrangendo não apenas as categorias básicas da ética tradicional, como justiça, direitos, bem-estar e virtude, mas também propondo novas normas e estruturas de governança em resposta às características da nova tecnologia, como tomada de decisões algorítmicas, ações automatizadas e orientadas por dados. A ética da IA não se preocupa apenas com os riscos inerentes à tecnologia em si, mas também com a distribuição de poder, os recursos, os impactos culturais e as questões de governança global decorrentes da incorporação da tecnologia no sistema social, com o objetivo de promover a inovação e, ao mesmo tempo, minimizar os danos à dignidade pessoal, à justiça social e ao meio ambiente ecológico, além de garantir que o desenvolvimento tecnológico melhore o bem-estar geral dos seres humanos. O campo reúne perspectivas multidisciplinares da filosofia, do direito, da ciência da computação, da sociologia, da economia, da psicologia e de outras disciplinas para formar um sistema de governança ética dinâmico, aberto e transcultural por meio da formulação de princípios, do design de padrões, da inovação institucional e da participação pública, a fim de responder a desafios iminentes, como viés algorítmico, vazamento de privacidade, desemprego automatizado, armas autônomas e manipulação de informações. Em resumo, a ética da IA é a soma do conhecimento e da prática sobre "tornar a inteligência boa".

Segurança técnica na ética da inteligência artificial

• Verificável e testável: estabeleça um sistema de verificação em vários níveis, como verificação formal, testes de simulação, exercícios de equipe vermelha, etc., para garantir que os atributos críticos de segurança sejam totalmente testados antes da implementação.
• Gerenciamento de vulnerabilidades de segurança: estabelecimento de um mecanismo de recompensa pela divulgação de vulnerabilidades, processo de correção de resposta rápida e compartilhamento de informações sobre ameaças com a comunidade de segurança cibernética para reduzir o risco de exploração maliciosa.
• Monitoramento colaborativo homem-máquina: manter o direito de decisão humana final em cenários de alto risco, como direção autônoma e diagnóstico médico, e projetar interfaces interpretáveis em tempo real para facilitar a intervenção oportuna do operador.
• Prevenção de riscos catastróficos: para sistemas com recursos de autoaperfeiçoamento ou otimização recursiva, defina limites de capacidade, interruptores fusíveis e auditorias externas para evitar efeitos em cascata descontrolados.

Viés algorítmico na ética da inteligência artificial

• Representatividade dos dados: os dados de treinamento precisam abranger várias dimensões da população-alvo, como gênero, idade, raça, geografia etc., e atenuar o viés da amostra por meio de reamostragem e síntese dos dados.
• Transparência na seleção de recursos: o uso direto de atributos sensíveis como recursos de entrada é proibido e os testes de causalidade são realizados em variáveis substitutas para evitar a transmissão indireta de discriminação.
• Métricas de justiça: introduzir vários indicadores de oportunidades iguais, resultados iguais e calibração igual, ponderando-os entre as diferentes partes interessadas para evitar que indicadores únicos mascarem injustiças localizadas.
• Monitoramento e retreinamento contínuos: faça regularmente um backtrack dos resultados da decisão após a implantação, atualize o modelo a tempo quando forem encontrados desvios e registre as alterações de versão para garantir a rastreabilidade das responsabilidades.
• Envolvimento das partes interessadas: reúna representantes de comunidades afetadas por algoritmos, organizações de defesa de direitos e formuladores de políticas para participar de auditorias de parcialidade e programas de aprimoramento para aumentar a legitimidade da governança.

Proteção da privacidade para a ética da inteligência artificial

• (c) Minimização de dados: coleta apenas dos dados necessários para realizar uma tarefa específica, evitando o modelo de coleta excessiva "colete primeiro, encontre um uso para eles depois".
• Privacidade diferencial: a injeção de ruído controlado em lançamentos estatísticos ou treinamento de modelos dificulta a inferência reversa de informações individuais, equilibrando a utilidade dos dados e as garantias de privacidade.
• Aprendizado federado e criptografia homomórfica: manter os dados "locais" para treinamento ou computação de modelos reduz a superfície de vazamento causada pelo armazenamento centralizado.
• Consentimento informado do usuário: informa em linguagem simples sobre a finalidade dos dados, a duração do armazenamento, o escopo do compartilhamento com terceiros e fornece um mecanismo de consentimento que pode ser retirado a qualquer momento.
• Avaliação do impacto na privacidade: realize uma avaliação sistemática no início do projeto do produto para identificar cenários de alto risco e desenvolver medidas de atenuação para formar um processo de aprimoramento de ciclo fechado.

Transparência e interpretabilidade na ética da inteligência artificial

• Interpretável globalmente: divulgação da estrutura do modelo, fontes de dados de treinamento, funções objetivas e restrições aos órgãos reguladores e ao público para facilitar as auditorias externas.
• Interpretável localmente: forneça exemplos comparativos, classificação de importância de recursos ou explicações em linguagem natural para decisões individuais, a fim de ajudar as pessoas afetadas a entender os motivos dos resultados.
• Explicação interativa: permite que os usuários busquem mais detalhes por meio de perguntas e respostas e visualização, fortalecendo a confiança homem-máquina e a correção de erros.
• Fidelidade da interpretação: assegure-se de que o conteúdo da interpretação seja consistente com a lógica interna do modelo e evite enganar os usuários com "histórias superficiais".
• Acessibilidade da interpretação: Projete interfaces de interpretação multimodais para públicos de diferentes origens culturais e educacionais para reduzir o limiar de compreensão.

Atribuição de responsabilidade pela ética da inteligência artificial

• Cadeia de responsabilidade: defina as obrigações e responsabilidades dos desenvolvedores, implementadores, operadores e usuários finais em diferentes links para evitar um "vácuo de responsabilidade".
• Mecanismos de seguro e compensação: estabeleça um seguro obrigatório de responsabilidade algorítmica para garantir que as vítimas sejam prontamente indenizadas e que as empresas sejam motivadas a reduzir proativamente os riscos.
• Discussão sobre personalidade jurídica: explorar a possibilidade de criar uma personalidade jurídica limitada para sistemas altamente autônomos para permitir o recurso direto em cenários de violação.
• Padrões de investigação de incidentes: desenvolva um processo interdisciplinar de investigação de incidentes, incluindo etapas como selagem de registros, análise forense de terceiros e reprodução algorítmica, para garantir conclusões objetivas.
• (c) Plataformas de monitoramento público: criação de organizações independentes ou plataformas abertas para receber reclamações públicas, publicar um banco de dados de casos de responsabilidade e criar pressão de monitoramento social.

Implicações da Ética da Inteligência Artificial na Força de Trabalho

• Avaliação da substituição de empregos: Quantificação da escala e do ritmo do impacto da automação sobre o emprego em todos os setores e níveis de qualificação por meio de macro-simulação e pesquisa de microempresas.
• Retreinamento de habilidades: o governo, as empresas e os sindicatos estão trabalhando juntos para estabelecer contas de aprendizagem ao longo da vida e oferecer cursos de habilidades digitais e orientação de transição de carreira para a população substituída.
• (c) Piso da seguridade social: explorar novos mecanismos redistributivos, como renda básica incondicional e imposto algorítmico de compartilhamento de dividendos para atenuar os choques de renda de curto prazo.
• Criação de novas carreiras: Incentive o cultivo de novas formas de emprego relacionadas a treinamento, manutenção, auditoria ética, design de experiência e outras áreas de IA para criar um ciclo positivo.
• Atualização das normas trabalhistas: revisar as regulamentações trabalhistas sobre horas de trabalho, segurança, privacidade etc. para garantir que os direitos dos trabalhadores assistidos por IA na economia de plataforma não sejam prejudicados.

Sustentabilidade ambiental da ética da inteligência artificial

• Algoritmos com eficiência energética: otimizam a estrutura do modelo e as estratégias de treinamento para reduzir as operações de ponto flutuante e o consumo de energia da GPU, por exemplo, usando técnicas como esparsificação, quantificação e destilação de conhecimento.
• Centros de dados ecológicos: uso de energia renovável, sistemas de resfriamento líquido e programação dinâmica de carga para reduzir a PUE (Power Usage Effectiveness) para menos de 1,1.
• Avaliação do ciclo de vida (LCA): Calcular e divulgar publicamente a pegada de carbono de todo o processo, desde a fabricação de chips, transporte de equipamentos, operação e manutenção até a reciclagem no fim da vida útil.
• Incentivos políticos: Incentive as empresas a dar preferência a soluções de IA de baixo consumo de energia por meio de isenções de impostos sobre o carbono e listas de compras ecológicas.
• Justiça ambiental: evitar a transferência de tarefas de treinamento com uso intensivo de energia para áreas com regulamentação ambiental fraca e impedir a externalização da poluição e do consumo de recursos.

Governança internacional da ética da inteligência artificial

• Estruturas multilaterais: apoiar organizações internacionais, como a ONU, a OCDE, o GPAI e outras, para que desenvolvam diretrizes e padrões éticos inclusivos para a IA.
• Fluxos de dados transfronteiriços: acordos bilaterais ou multilaterais sobre tópicos como proteção da privacidade, assistência mútua na aplicação da lei e alocação de impostos para evitar silos de dados e arbitragem regulatória.
• Controles de exportação de tecnologia: estabelecimento de uma lista e de um sistema de licenciamento para tecnologias de IA altamente sensíveis para evitar a proliferação de aplicativos para uso militar indevido e violações de direitos humanos.
• Cooperação Norte-Sul: ajudar os países em desenvolvimento a desenvolver a capacidade de análise ética da IA e a infraestrutura digital por meio da transferência de fundos, tecnologia e talento.
• Bens públicos globais: Promova a construção de bens públicos, como modelos de código aberto, conjuntos de dados abertos e plataformas aritméticas compartilhadas para reduzir a desigualdade causada por monopólios tecnológicos.

Diversidade cultural na ética da inteligência artificial

• Design sensível a valores: incorporar a linguagem ética e os sistemas de símbolos de diferentes culturas no estágio de análise das necessidades para evitar o domínio de uma única perspectiva ética ocidental.
• Conjuntos de dados localizados: colete e respeite dados de texto, imagem e fala em contextos nativos para reduzir erros de identificação ou ofensas devido a diferenças culturais.
• Equidade linguística: garantir que os idiomas minoritários tenham o mesmo nível de precisão e serviço em sistemas como reconhecimento de fala e tradução automática e evitar o genocídio linguístico digital.
• Respeito religioso e aos costumes: evite infringir vestimentas religiosas, rituais e tradições de privacidade em aplicativos como reconhecimento facial e previsão de comportamento.
• Mecanismo de participação múltipla: estabeleça comitês regionais de ética e convide aborígenes, comunidades minoritárias, líderes religiosos etc. para participar da definição de padrões e da avaliação de impacto.