Ao mesmo tempo em que a revolução tecnológica, em especial a propiciada pela Inteligência Artificial (IA), traz exemplos incontestes de progresso em praticamente todas as áreas de nossas vidas, não se pode deixar de lado o imprescindível debate sobre o uso de dados pessoais de qualquer cidadão com base em princípios como ética, transparência e […]
Ao mesmo tempo em que a revolução tecnológica, em especial a propiciada pela Inteligência Artificial (IA), traz exemplos incontestes de progresso em praticamente todas as áreas de nossas vidas, não se pode deixar de lado o imprescindível debate sobre o uso de dados pessoais de qualquer cidadão com base em princípios como ética, transparência e responsabilidade.
O relatório Global AI Adoption Index 2021 traz um panorama interessante sobre o uso de Inteligência Artificial no Brasil e esboça as duas faces dessa discussão. Se por um lado, 40% dos profissionais brasileiros de tecnologia afirmam ter adotado ferramentas de IA em suas companhias – quase o dobro comparado ao restante da América Latina – por outro, 79% dos entrevistados relataram que falta de habilidades ou treinamentos para o desenvolvimento e gerenciamento uma IA confiável e explicável é um desafio a ser vencido no país. Eles se referem à ética da tecnologia, um conceito tão elástico quando impreciso, mas que cada vez mais vem sendo estudado e aplicado por diversas empresas e governos.
Os debates em torno do assunto estão a todo vapor na União Europeia, que há tempos se debruça sobre uma proposta de regulação das possíveis ameaças que a IA pode trazer à sociedade, que incluem o uso de sistemas de pontuação social, discriminação, passando por ameaças à privacidade, à dinâmica do emprego e ao estímulo à concorrência.
No Brasil, com uma linguagem bem mais ponderada e propositiva, a Câmara dos Deputados aprovou no último ano o Marco Legal para o uso da IA, que define fundamentos e princípios para o desenvolvimento e aplicação da tecnologia, incluindo diretrizes para o fomento e atuação do poder público.
Recentemente, o Senado brasileiro, local onde o projeto aprovado na Câmara dos Deputados passou a tramitar, instituiu a criação de uma Comissão de Juristas, que terá 120 dias (até o final de julho de 2022) para se debruçar sobre o texto e propor princípios, regras, diretrizes e fundamentos para regular o desenvolvimento e a aplicação da IA no Brasil. Concluídos os trabalhos e tão logo este assunto seja devidamente apreciado seguindo os ritos das casas legislativas, estou confiante de que ele criará as condições necessárias para impulsionar a inovação, o investimento e a segurança jurídica no nosso país. Enquanto isso não acontece, é fundamental que o setor privado adote padrões e práticas mais criteriosas para o desenvolvimento e adoção da IA.
Há quase uma década, venho estudando e participando da construção de práticas empresariais e regulatórias para posicionar a tecnologia com cada vez mais vigor e impacto positivo para a sociedade. E em meio a uma miríade de teses e argumentos, posso afirmar que 4 princípios nada técnicos, mas interdependentes e determinantes, são fundamentais para a construção de qualquer política e/ou algoritmo de IA.
1) Confiança: é a base da comunhão humana e, cada vez mais, o alicerce das relações entre empresas e consumidores. Para que ela seja crescente e perene, não se pode pensar em caminhar neste segmento sem a criação de sistemas que respeitem o dado, a privacidade e as escolhas do cliente.
2) Governança: a maioria das empresas já entende que a construção de algoritmos não pode ficar apenas restrita à lógica da programação. É preciso humanizá-los e, para isto, têm criado comitês ou conselhos internos que discutem a ética da IA. Com uma abordagem multidisciplinar e multidimensional, tais empresas nem sequer consideram desenvolver uma aplicação sem que princípios éticos e de transparência sejam incorporados na construção de seus sistemas.
3) Diversidade e inclusão: Da mesma forma que essa visão têm sido alicerce importante nas estratégias de recursos humanos das corporações, também é essencial para construir e gerenciar sistemas de IA, que são construídos com base no aprendizado dos dados. Como parte da estrutura de governança proposta acima, é fundamental que a força de trabalho responsável pelos mais variados softwares e sistemas de IA das empresas seja composta por profissionais com o maior número de diversidades representadas.
4) Transparência: os processos de tomada de decisão de uma inteligência artificial precisam ser explicáveis, de maneira didática e ao alcance de qualquer usuário interessado em conhecer o racional por trás de uma recomendação, seja ela probabilística ou determinística.
Capital de risco abundante, ecossistema pujante de inovação, mão de obra qualificada e dados, muitos dados, estarão à disposição daqueles que adotarem tais práticas como diferencial competitivo e demonstração inequívoca do seu compromisso com a ética e com a transparência na criação de algoritmos, no desenvolvimento de negócios e na criação de um ambiente regulatório moderno e estável. E que não confundamos cenários positivos, com licença para atropelar debates ou ignorar princípios, sob a pena de transformarmos perspectivas de avanços em retumbantes retrocessos.
*Fabio Rua, diretor de Relações Governamentais da IBM América Latina
