Avaliação de IA Confiável: Métodos e Desafios

À medida que a inteligência artificial (IA) vai se enfiando em mais áreas da nossa vida, a importância da ética e da confiança nesses sistemas só aumenta. A IA Confiável (TAI) é uma forma de garantir que os sistemas de IA sejam projetados e usados de um jeito que alinhe com os valores humanos. Isso envolve olhar como a IA se comporta e toma decisões. O objetivo desse artigo é revisar os métodos que existem para avaliar a TAI e criar uma classificação desses métodos.

#Importância da IA Confiável

Com a IA agora presente em setores como saúde, finanças e educação, as considerações éticas são super importantes. A ciência comportamental ajuda a alcançar objetivos como melhorar a educação e enfrentar as mudanças climáticas. No campo da TAI, isso garante que os sistemas de IA funcionem de acordo com os valores humanos. Assim, é importante que as pessoas possam se adaptar às mudanças trazidas pelas tecnologias de IA. Duas diretrizes importantes nessa área são a Lista de Avaliação da Comissão Europeia para a IA Confiável (ALTAI) e o Ato de IA da União Europeia (UE). Esses frameworks enfatizam que a IA deve estar centrada nas necessidades humanas e envolver diferentes campos de estudo.

#Métodos para Avaliar a IA Confiável

Esse artigo visa classificar os métodos existentes para avaliar a TAI. Os métodos são divididos em quatro categorias principais com base no nível de automação:

1. Métodos de Avaliação Conceitual
2. Métodos de Avaliação Manual
3. Métodos de Avaliação Automatizada
4. Métodos de Avaliação Semi-Automatizada

Cada categoria foca em temas chave como Justiça, transparência, Risco e Responsabilidade.

#Métodos de Avaliação Conceitual

Os métodos de avaliação conceitual geralmente adotam uma abordagem de alto nível. Eles oferecem frameworks para considerar vários aspectos da TAI ao longo do ciclo de vida dos sistemas de IA. Embora esses métodos possam ser abrangentes, não oferecem os detalhes necessários para a implementação prática. Por exemplo, pesquisadores apresentaram frameworks para avaliar a justiça e a conformidade em sistemas de IA. Esses frameworks normalmente envolvem determinar o que é justiça e usar diretrizes éticas existentes para moldar o comportamento da IA.

#Métodos de Avaliação Manual

Os métodos de avaliação manual usam questionários para avaliar a TAI. Esses questionários normalmente estão alinhados com regulamentos e abordam vários princípios da IA confiável. Alguns dos desafios das abordagens manuais incluem o tempo que leva para preencher esses questionários e as dificuldades em reunir as informações necessárias sobre os sistemas de IA em questão. No entanto, pesquisadores propuseram questionários práticos projetados para aumentar a justiça e detectar vieses em sistemas de IA.

#Métodos de Avaliação Automatizada

Os métodos de avaliação automatizada buscam tornar as avaliações mais consistentes, confiando em métricas pré-definidas. Esses métodos avaliam os aspectos técnicos da IA confiável, incluindo justiça e conformidade. Métodos automatizados foram desenvolvidos para analisar dados em busca de viés ou avaliar a segurança dos sistemas de IA automaticamente. Embora esses métodos sejam eficientes, enfrentam limitações devido à falta de métricas estabelecidas para vários princípios da IA confiável.

#Métodos de Avaliação Semi-Automatizada

Os métodos de avaliação semi-automatizada combinam etapas automatizadas e manuais. Essas abordagens geralmente exigem a intervenção humana para definir parâmetros ou decidir sobre trocas. Pesquisadores criaram frameworks que medem a justiça, permitindo ajustes humanos. Por exemplo, alguns frameworks oferecem ferramentas visuais que ajudam os usuários a identificar vieses e ajustar características para alcançar resultados justos.

#Barreiras para Avaliar a IA Confiável

Apesar dos avanços nos métodos de avaliação, vários desafios ainda permanecem:

1. Variedade nos Métodos de Avaliação: Existem muitos métodos para avaliar diferentes aspectos da TAI, mas esses métodos evoluem a ritmos diferentes. Algumas áreas, como justiça, têm métodos mais desenvolvidos, enquanto outras, como segurança geral e risco, ainda estão nas fases iniciais com menos opções automatizadas.

2. Falta de Métricas Padrão: Há uma inconsistência no que é avaliado entre as diferentes abordagens. Essa falta de padronização dificulta ter benchmarks universais para a TAI.

3. Necessidade de Avaliações Específicas: Avaliar a IA em diferentes casos de uso exige abordagens únicas. Por exemplo, a avaliação de sistemas de IA médica pode ser diferente da de sistemas usados em finanças.

4. Supervisão Humana: Embora existam métodos automatizados, muitos pesquisadores defendem a integração da supervisão humana no processo de avaliação. Isso garante que as avaliações reflitam as complexidades do mundo real e considerações éticas.

5. Necessidades Diferentes entre Stakeholders: Diferentes stakeholders precisam de níveis variados de transparência dos sistemas de IA. Isso significa que métodos e critérios podem precisar variar com base em quem está avaliando o sistema de IA.

6. Necessidade de Auditorias Externas: Processos de avaliação eficazes geralmente requerem alguma forma de supervisão de terceiros para garantir responsabilidade e transparência na avaliação.

7. Complexidade do Desenvolvimento: Sistemas de IA criados por várias organizações podem gerar dificuldades na avaliação. Quando os sistemas de IA usam dados de terceiros, os produtores podem não ter as informações necessárias para uma avaliação completa.

#Direções Futuras para Avaliar a IA Confiável

A literatura destaca que futuras avaliações devem incorporar capacidades semi-automatizadas contínuas. Isso inclui desenvolver modelos transparentes que permitam que especialistas humanos definam limites, trocas e definições. É essencial criar métodos de avaliação específicos para cada caso de uso único.

Além disso, há um hiato entre as ferramentas da indústria e a pesquisa acadêmica. Muitas ferramentas usadas na indústria não são revisadas por pares e não seguem as melhores práticas recomendadas na pesquisa. Essas descobertas indicam a necessidade de frameworks de avaliação padronizados para avaliar sistemas de IA de forma eficaz.

No geral, a busca para garantir práticas éticas na IA está em andamento. Os formuladores de políticas precisam desenvolver padrões que se apliquem a casos de uso específicos e indústrias. Esses padrões devem levar em conta as diferentes perspectivas de especialistas em IA, formuladores de políticas e não especialistas.

#Conclusão

Avaliar a IA Confiável é fundamental para garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e usados de uma forma que esteja alinhada com os valores humanos. Os métodos de avaliação variam bastante, e enquanto algumas áreas estão avançando, outras enfrentam barreiras significativas. Os esforços futuros devem se concentrar em melhorar os métodos de avaliação, garantindo que sejam adaptados a casos de uso específicos e integrando as perspectivas de vários stakeholders. Só assim conseguimos garantir que os sistemas de IA sejam não apenas eficazes, mas também responsáveis e éticos.