Segurança e viés da IA Desvendando a complexa cadeia de treinamento de IA
Segurança e viés da IA' - Desvendando a cadeia de treinamento de IA.
A segurança e o viés da IA são problemas urgentes, porém complexos, para os pesquisadores da área de segurança. À medida que a IA é integrada em todos os aspectos da sociedade, compreender seu processo de desenvolvimento, funcionalidade e possíveis desvantagens é primordial.
Lama Nachman, diretora do Laboratório de Pesquisa em Sistemas Inteligentes da Intel Labs, afirma que incluir a contribuição de um espectro diversificado de especialistas do domínio no treinamento e no processo de aprendizado da IA é essencial. Ela afirma: “Estamos assumindo que o sistema de IA está aprendendo com o especialista do domínio, não com o desenvolvedor de IA… A pessoa que ensina o sistema de IA não entende como programar um sistema de IA… e o sistema pode automaticamente construir esses modelos de reconhecimento de ação e diálogo.”
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Isso apresenta uma perspectiva empolgante, porém potencialmente custosa, com a possibilidade de melhorias contínuas no sistema à medida que ele interage com os usuários. Nachman explica: “Existem partes que você pode absolutamente aproveitar do aspecto genérico do diálogo, mas há muitas coisas em termos de apenas… a especificidade de como as pessoas realizam coisas no mundo físico que não é semelhante ao que você faria em um ChatGPT. Isso indica que, embora as tecnologias atuais de IA ofereçam ótimos sistemas de diálogo, a transição para compreender e executar tarefas físicas é um desafio completamente diferente”, disse ela.
Ela disse que a segurança da IA pode ser comprometida por vários fatores, como objetivos mal definidos, falta de robustez e imprevisibilidade da resposta da IA a entradas específicas. Quando um sistema de IA é treinado em um grande conjunto de dados, ele pode aprender e reproduzir comportamentos prejudiciais encontrados nos dados.
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Os vieses nos sistemas de IA também podem levar a resultados injustos, como discriminação ou tomadas de decisão injustas. Os vieses podem entrar nos sistemas de IA de várias maneiras; por exemplo, por meio dos dados usados para treinamento, que podem refletir os preconceitos presentes na sociedade. À medida que a IA continua a permear vários aspectos da vida humana, o potencial de danos devido a decisões tendenciosas cresce significativamente, reforçando a necessidade de metodologias eficazes para detectar e mitigar esses vieses.
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Outra preocupação é o papel da IA na disseminação de desinformação. À medida que ferramentas de IA sofisticadas se tornam mais acessíveis, há um risco aumentado de que sejam utilizadas para gerar conteúdo enganoso que possa induzir a opinião pública ou promover narrativas falsas. As consequências podem ser profundas, incluindo ameaças à democracia, à saúde pública e à coesão social. Isso destaca a necessidade de construir contramedidas robustas para mitigar a disseminação de desinformação pela IA e de pesquisas contínuas para estar à frente das ameaças em evolução.
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Com cada inovação, há um conjunto inevitável de desafios. Nachman propôs que os sistemas de IA sejam projetados para “estar alinhados com os valores humanos” em um nível elevado e sugere uma abordagem baseada em riscos para o desenvolvimento de IA que leve em consideração a confiança, a responsabilidade, a transparência e a explicabilidade. Abordar a IA agora ajudará a garantir que os sistemas futuros sejam seguros.
