Avaliando Estruturas de Segurança em IA: Uma Nova Abordagem

Nos últimos tempos, empresas que trabalham com inteligência artificial (IA) começaram a criar estruturas de segurança. Essas estruturas têm o objetivo de gerenciar os riscos que podem surgir ao desenvolver e usar tecnologias avançadas de IA. Exemplos de empresas assim incluem a Anthropic, OpenAI e Google DeepMind. Além disso, várias outras empresas planejam estabelecer suas próprias estruturas em breve. Como essas estruturas desempenham um papel importante para garantir um desenvolvimento seguro da IA, elas precisam ser examinadas com atenção.

Para ajudar governos, pesquisadores e o público a avaliar essas estruturas de segurança, foi proposto um sistema de classificação. Esse sistema inclui vários critérios para avaliação, o que vai ajudar a identificar pontos fortes e fracos em diferentes estruturas.

#O Que São Estruturas de Segurança da IA?

As estruturas de segurança da IA são diretrizes estabelecidas pelas empresas para gerenciar os riscos associados a sistemas avançados de IA. Essas estruturas se concentram em encontrar maneiras de prevenir riscos sérios, como o uso inadequado da IA de forma prejudicial ou falhas inesperadas. Os componentes típicos dessas estruturas incluem:

1. Identificação de Riscos: Isso envolve identificar os perigos potenciais que os sistemas de IA podem representar. Os desenvolvedores analisam o que pode dar errado e delineiam as principais ameaças que precisam gerenciar.
2. Avaliação de Risco: As empresas reúnem informações para entender o quão capazes são seus sistemas de IA. Essa etapa envolve a realização de testes para ver se seus sistemas têm capacidades perigosas.
3. Mitigação de Risco: Os desenvolvedores delineiam como irão minimizar os riscos com base em suas avaliações. Isso inclui implementar medidas de segurança que correspondam aos riscos identificados.
4. Governança de Risco: Este componente se concentra em como as empresas vão cumprir suas estruturas de segurança. Inclui procedimentos de monitoramento e garantia de conformidade com as medidas de segurança delineadas.

No geral, essas estruturas podem variar bastante. O objetivo é manter os riscos dentro de níveis aceitáveis, mas cada empresa define seus próprios padrões.

#Importância de Avaliar Estruturas de Segurança da IA

Tem vários motivos pelos quais é essencial avaliar as estruturas de segurança da IA:

1. Identificação de Deficiências: O processo de avaliação pode destacar fraquezas nas estruturas de segurança. Reconhecendo essas fraquezas, as empresas podem trabalhar para melhorar suas abordagens.
2. Incentivar Melhores Práticas: Quando as empresas sabem que suas estruturas vão ser classificadas, podem se esforçar mais para atender padrões mais altos. Se as notas forem tornadas públicas, avaliações ruins podem fazer com que as empresas se tornem mais responsáveis em suas práticas.
3. Preparação para Regulações Futuras: À medida que as regulações sobre IA se tornam mais comuns, conseguir avaliar estruturas de segurança será crucial para os reguladores. Começar essa avaliação agora ajudará a criar as ferramentas necessárias para futuras verificações de conformidade.
4. Informar Discussões Públicas: Avaliações externas podem contribuir para conversas públicas sobre segurança da IA. Quando as estruturas são avaliadas, ajuda a informar o público e diminui as chances de as empresas distorcerem seus compromissos de segurança.

#Visão Geral do Sistema de Classificação

O sistema de classificação proposto consiste em vários critérios de avaliação organizados em três categorias principais:

1. Eficácia: Mede quão bem uma estrutura controla os riscos.
2. Conformidade: Avalia quão provável é que uma empresa siga sua própria estrutura de segurança.
3. Garantia: Avalia a credibilidade do compromisso com a segurança quando revisado por terceiros.

Cada categoria tem seus próprios critérios específicos que podem ser classificados em uma escala de A (o melhor) a F (o pior).

#Critérios de Avaliação em Detalhe

#Critérios de Eficácia

Os dois principais critérios para avaliar a eficácia são:

• Credibilidade: Isso analisa se a estrutura é baseada em evidências sólidas. Avalia se os métodos, limites e avaliações escolhidas provavelmente levarão a resultados seguros.
• Robustez: Avalia quão bem a estrutura pode lidar com riscos em mudança. Dada a rápida evolução da IA, muitos riscos permanecem incertos. Este critério verifica se a estrutura tem medidas de segurança suficientes e planos de contingência.

Indicadores para Eficácia:

• Caminhos Causais: Há conexões claras entre os componentes da estrutura e seu principal objetivo de reduzir riscos?
• Evidência Empírica: Há dados ou pesquisas que apoiem as decisões da estrutura?
• Opinião de Especialistas: Especialistas conhecedores concordam que a estrutura é sólida?

#Critérios de Conformidade

Os três critérios principais para conformidade são:

• Viabilidade: Isso verifica se as medidas propostas na estrutura são realistas.
• Conformidade: Avalia quão provável é que a empresa cumpra seus compromissos.
• Empoderamento: Mede se as pessoas responsáveis pela implementação da estrutura têm o suporte e liberdade necessários.

Indicadores para Conformidade:

• Dificuldade de Compromisso: Quão difícil é implementar as medidas propostas?
• Competência do Desenvolvedor: A empresa tem as habilidades e experiências necessárias?
• Recursos Comprometidos: Os recursos necessários foram alocados para cumprir os compromissos?
• Propriedade: Está claro quem é responsável por implementar a estrutura?
• Incentivos: Existem recompensas ou penalidades para incentivar a conformidade?
• Monitoramento: Existem sistemas para verificar se os compromissos estão sendo seguidos?
• Acesso a Recursos: Os implementadores têm o que precisam para ter sucesso?
• Autonomia: Eles são livres para tomar decisões sem interferência?

#Critérios de Garantia

Os dois critérios para garantia são:

• Transparência: Mede quão claros e compreensíveis são os compromissos na estrutura.
• Revisão Externa: Verifica se a estrutura foi revisada por partes independentes.

Indicadores para Garantia:

• Clareza: Os compromissos estão claramente explicados?
• Abrangência: Eles cobrem todos os detalhes necessários?
• Racionais: Há uma explicação clara do porquê os compromissos estão definidos como estão?
• Revisão de Especialistas: Especialistas independentes estão avaliando a estrutura?
• Auditorias de Implementação: Existem verificações regulares para garantir que a estrutura está sendo seguida?

#Categorias de Qualidade

A escala de classificação varia de A a F, onde A representa o padrão mais alto e F indica uma estrutura de baixa qualidade. Cada categoria é determinada com base em quão bem a estrutura atende aos critérios de avaliação, o espaço para melhorias e os esforços feitos em relação aos riscos envolvidos.

• A: Atende totalmente aos critérios com mínima necessidade de melhoria.
• B: Atende principalmente aos critérios, mas deixa espaço para melhorias.
• C: Satisfatório, mas melhorias consideráveis são necessárias.
• D: Abaixo das expectativas com deficiências significativas.
• E: Qualidade ruim com falhas principais.
• F: Não atende a nenhum critério.

#Métodos para Aplicar o Sistema de Classificação

Existem três métodos recomendados para usar o sistema de classificação:

#Pesquisas

Esse método envolve três etapas principais:

1. Desenhar a Pesquisa: Criar uma pesquisa que peça aos participantes para avaliar cada critério com base em seu entendimento.
2. Selecionar Participantes: Distribuir a pesquisa para especialistas em segurança da IA de várias áreas.
3. Analisar Respostas: Calcular a média das notas para cada critério e resumir os achados.

Pesquisas são vantajosas porque são menos custosas em recursos e produzem resultados claros, mas podem não capturar todas as nuances das estruturas de segurança.

#Estudos Delphi

O estudo Delphi é um método mais interativo:

1. Os participantes primeiro completam uma pesquisa avaliando os critérios.
2. Eles então recebem resumos das respostas agregadas e discutem em um ambiente de workshop.
3. Após a discussão, os participantes podem revisar suas avaliações com base em novas percepções.

Esse método incentiva a colaboração entre especialistas, levando a avaliações mais reflexivas, embora exija mais tempo e coordenação.

#Auditorias

A abordagem de auditoria envolve:

1. Selecionar Auditores: Contratar especialistas independentes para avaliar as estruturas de segurança.
2. Realizar a Auditoria: Os auditores avaliam os critérios enquanto obtêm acesso a informações confidenciais para entender melhor.

Auditorias podem fornecer uma avaliação abrangente, mas podem ser demoradas e dependem da disposição das empresas em cooperar plenamente.

#Limitações do Sistema de Classificação

Embora esse sistema de classificação forneça uma ferramenta valiosa para avaliar estruturas de segurança da IA, várias limitações devem ser reconhecidas:

1. Falta de Orientação Ação: O sistema não especifica como seriam os compromissos ideais, então os resultados podem não levar diretamente a recomendações de melhoria.
2. Subjetividade nos Critérios: Alguns critérios de avaliação são abstratos e podem variar na interpretação entre os avaliadores, levando a inconsistências.
3. Necessidade de Especialização: Os avaliadores precisam ter conhecimento em segurança da IA, que é escasso, limitando quem pode avaliar as estruturas de forma credível.
4. Fatores de Avaliação Incompletos: Os critérios propostos podem não capturar todos os aspectos relevantes que contribuem para uma estrutura de segurança bem-sucedida.
5. Dificuldades na Diferenciação: Distinguir entre categorias de qualidade pode ser desafiador, especialmente para aquelas que não estão nos extremos.
6. Igualdade de Peso dos Critérios: Nem todos os critérios podem ter a mesma importância, levando a possíveis omissões se todos forem tratados igualmente.

#Conclusão

Em resumo, esse sistema de classificação para estruturas de segurança da IA fornece uma abordagem estruturada para avaliar quão efetivamente as empresas gerenciam os riscos associados a sistemas avançados de IA. Usando esse sistema, várias partes interessadas podem obter insights sobre a qualidade das estruturas de segurança, incentivar melhorias e promover responsabilidade no desenvolvimento de IA.

Desenvolver estruturas de segurança eficazes é uma tarefa complexa, e a melhoria contínua é necessária à medida que as tecnologias evoluem. No entanto, é essencial que a avaliação dessas estruturas seja feita por partes independentes para garantir objetividade e credibilidade.

À medida que os sistemas de IA se tornam cada vez mais integrados em nossas vidas, garantir seu desenvolvimento seguro e responsável será fundamental. Este sistema de classificação serve como um passo em direção a esse objetivo.