Gerenciamento de Riscos de IA com o Framework do NIST // Meetup de IA Aplicada outubro de 2023

Gerenciamento de Riscos de IA com o Framework do NIST // Meetup de IA Aplicada outubro de 2023

Tabela de Conteúdos:

I. Introdução II. O que é o Framework de Gerenciamento de Riscos de IA III. Os Quatro Pilares do AI RMF A. Governança

1. Estabelecimento de políticas e procedimentos
2. Fomentar uma cultura de risco
3. Identificar e avaliar riscos B. Mapeamento
4. Compreender o contexto e os desafios
5. Identificar partes interessadas
6. Documentar os sistemas de IA C. Medição
7. Estabelecer métricas para características confiáveis de sistemas de IA
8. Avaliar impactos sociais
9. Avaliar configurações humano-IA D. Gerenciamento
10. Alocar recursos para tratar riscos
11. Monitorar e responder a falhas do sistema
12. Comunicar impactos negativos IV. Desafios do Gerenciamento de Riscos de IA A. Lidar com consequências não intencionais B. Lidar com propriedades emergentes C. Avaliar a rapidez na tomada de decisões V. Aplicação em Diferentes Setores A. Setor Manufatureiro B. Setor de Pesquisa C. Setor Financeiro D. Setor de Saúde VI. Implicações Éticas do AI RMF A. Equidade e Viés B. Privacidade e Transparência VII. Casos de Uso e Perfil de Riscos da IA Generativa VIII. Próximos passos A. Padronização e colaboração internacional B. Aperfeiçoamento dos esforços de teste e avaliação C. Perfis de Riscos da IA em diferentes setores D. Medindo a eficácia do AI RMF IX. Conclusão

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Introdução

A Inteligência Artificial (IA) está se tornando cada vez mais avançada e está sendo aplicada em diversos setores. No entanto, à medida que a tecnologia se desenvolve, também surgem riscos e desafios significativos. Para lidar com essas Questões, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) dos Estados Unidos desenvolveu o Framework de Gerenciamento de Riscos de IA (AI RMF).

O que é o Framework de Gerenciamento de Riscos de IA?

O AI RMF é uma estrutura voluntária e não regulatória que tem como objetivo ajudar as organizações a gerenciar os riscos associados à IA. Ele adota uma abordagem centrada na confiança e no respeito aos direitos individuais. O framework foi desenvolvido após um extenso processo de consulta e envolvimento de diversas partes interessadas, incluindo a indústria privada, a sociedade civil, acadêmicos e agências governamentais.

Os Quatro Pilares do AI RMF

O AI RMF é composto por quatro funções principais: governança, mapeamento, medição e gerenciamento. Cada uma dessas funções é dividida em categorias e subcategorias específicas que ajudam as organizações a identificar e tratar os riscos de maneira abrangente. Vamos explorar cada uma dessas funções em detalhes.

Governança

A governança é responsável por estabelecer políticas, procedimentos e práticas que promovam uma cultura de risco dentro da organização. Isso envolve a definição de limites operacionais alinhados com os valores da sociedade e os requisitos legais e regulatórios existentes. Além disso, a governança envolve identificar e avaliar os riscos associados à IA em toda a organização.

Mapeamento

O mapeamento se concentra em compreender o contexto em que a IA será usada e identificar as partes interessadas envolvidas. Isso inclui documentar os sistemas de IA, como suas funcionalidades, tarefas, pressupostos científicos e limitações. O objetivo é ter uma visão clara dos fatores contextuais que podem influenciar os riscos e impactos da IA.

Medição

A medição envolve estabelecer métricas objetivas e repetíveis para avaliar as características confiáveis dos sistemas de IA. Isso inclui métricas relacionadas à segurança, privacidade, confiabilidade, interpretabilidade e imparcialidade. Além disso, a medição também aborda a avaliação dos impactos sociais e das configurações humano-IA.

Gerenciamento

O gerenciamento é responsável por alocar os recursos necessários para tratar os riscos identificados, bem como monitorar e responder a falhas dos sistemas de IA. Isso inclui o desenvolvimento de planos de resposta a incidentes, o gerenciamento de dados, a implementação de mecanismos de desativação e a comunicação de impactos negativos.

Desafios do Gerenciamento de Riscos de IA

O gerenciamento de riscos de IA apresenta desafios únicos devido à natureza complexa e em constante evolução da tecnologia. Alguns dos desafios incluem lidar com consequências não intencionais, como viés algorítmico e propriedades emergentes imprevistas. Além disso, as decisões de gerenciamento de riscos muitas vezes precisam ser tomadas rapidamente, o que requer eficiência e agilidade por parte das organizações.

Aplicação em Diferentes Setores

O AI RMF pode ser aplicado em uma ampla variedade de setores. Por exemplo, no setor manufatureiro, o framework pode ajudar as empresas a identificar e mitigar os riscos associados à aplicação de robôs e sistemas autônomos. No setor de pesquisa, o AI RMF pode orientar os pesquisadores na gestão dos riscos éticos e técnicos relacionados à criação de sistemas de IA. Em cada setor, o framework pode ser adaptado para atender às necessidades e desafios específicos.

Implicações Éticas do AI RMF

O AI RMF coloca uma ênfase especial na ética e nos valores sociais. Isso inclui a consideração de princípios como equidade, privacidade, transparência e imparcialidade na tomada de decisões relacionadas à IA. Além disso, o framework visa ao gerenciamento responsável da IA, levando em consideração os impactos potenciais em indivíduos e na sociedade como um todo.

Casos de Uso e Perfil de Riscos da IA Generativa

Um caso de uso específico abordado pelo AI RMF é a IA generativa, que envolve sistemas capazes de criar conteúdo original. Um perfil de riscos para a IA generativa está sendo desenvolvido por meio de um grupo de trabalho público, com o objetivo de fornecer orientações sobre como identificar e gerenciar os riscos associados a sistemas generativos de IA.

Próximos Passos

No futuro, o AI RMF seguirá um roteiro que inclui o alinhamento com normas internacionais, o aprimoramento dos esforços de teste e avaliação, a criação de perfis de riscos para diferentes setores e a medição da eficácia do framework. O NIST também disponibiliza um Centro de Recursos de IA Confiável e Responsável, onde todas as informações e documentos relevantes podem ser encontrados.

Conclusão

O Framework de Gerenciamento de Riscos de IA é uma abordagem abrangente para ajudar as organizações a gerenciar os riscos e as consequências da utilização da IA. Com suas quatro funções principais, o AI RMF aborda os desafios éticos, técnicos e legais que surgem com o avanço da tecnologia. Ao adotar essa abordagem, as organizações podem promover a confiança na IA e garantir que seu uso seja responsável e benéfico para a sociedade como um todo.