A inteligência artificial é mais antiga que a própria internet, datando de meados do século XX. A questão é que, a partir do ChatGPT, Gemini e outras plataformas de IA, que possibilitam que qualquer pessoa consiga escrever um comando, criou-se uma demanda para colocarmos essa tecnologia como cerne da produtividade. “Pede pra IA fazer”, não é mesmo?

Cursos, posts e prompts. Tudo nos leva a IA. E, de fato, ela é muito útil. Neste texto, não vamos listar comandos para economizar tempo nas tarefas ou “as melhores IAs de 2024”, mas chamar atenção para as atribuições éticas do uso dessa tecnologia. Utilizamos como referência o artigo “AI and ethics in business: A comprehensive review of responsible AI practices and corporate responsibility (2024)”.

Transparência na IA

Devemos considerar a transparência como pilar ético das IAs. Ser transparente significa tornar os funcionamentos internos dos algoritmos acessíveis e compreensíveis para os stakeholders. Isso inclui explicar como os algoritmos tomam decisões, quais dados utilizam e os critérios aplicados. Sistemas de IA transparentes são fundamentais para ganhar a confiança dos stakeholders e mostrar responsabilidade. Eles ajudam a diminuir os vieses, além de fornecer bases para auditorias e revisões. No mundo corporativo é importante que as empresas documentem e divulguem como os algoritmos foram utilizados na lógica da IA. 

Diminuindo os viés dos dados

Os sistemas de IA podem, indevidamente, reproduzir perspectivas presentes nos dados de treinamento. Para garantir a justiça, as empresas devem adotar estratégias para detectar e diminuir esses vieses nos modelos de IA. Como fazer isso? Inclua a coleta diversificada de dados, faça testes de equidade e implemente técnicas de correção de possíveis tendências. Práticas justas garantem que as decisões tomadas pelos algoritmos da IA não imponha desvantagem a qualquer grupo. Mais uma vez: faça auditorias regulares e atualizações nos sistemas da sua inteligência artificial. Se utilizar tecnologia de terceiros, revise como esses sistemas se comportam.

Privacidade e uso ético dos dados

O uso ético dos dados é essencial para uma inteligência artificial responsável. As empresas devem implementar políticas rigorosas de privacidade de dados para proteger as informações individuais. Isso inclui obter consentimento de quem forneceu os dados, garantindo a minimização dos dados, ou seja, utilizar os dados unicamente para o que foi proposto, além de aplicar técnicas para manter esses dados em anonimato. O uso ético dos dados envolve não apenas o cumprimento de padrões legais, mas também a adesão às expectativas sociais mais amplas de privacidade e confiança. As empresas devem estabelecer estruturas de controle de dados que incluam revisões regulares e atualizações das medidas de proteção de dados.

Mecanismos de responsabilização

A responsabilização implica definir claramente quem é responsável pelos resultados dos sistemas da inteligência artificial, até porque ela não trabalha sozinha. Isso inclui identificar as partes envolvidas  no desenvolvimento, implementação e monitoramento das tecnologias de IA. As empresas precisam criar estruturas de responsabilização que demarque as responsabilidades e papéis de cada parte. Isso inclui a criação de times de supervisão, mecanismos regulares de relatórios e canais para lidar com reclamações relacionadas às decisões da IA. A responsabilização garante que as empresas possam responder e corrigir quaisquer impactos negativos de seus sistemas de IA.

Estruturas de controle

Controles eficazes são essenciais para gerenciar as implicações éticas da IA. Ter controle significa definir políticas, padrões e procedimentos para o desenvolvimento e implementação da IA. Isso inclui estabelecer diretrizes éticas, requisitos de conformidade e estratégias de gerenciamento de riscos. As empresas devem implementar formas de controle que permitam o monitoramento contínuo e a avaliação dos sistemas de IA comoi avaliações regulares dos impactos éticos e sociais da IA, bem como mecanismos para o engajamento e feedback dos stakeholders.

Impactos sociais e ambientais de longo prazo

As tecnologias de IA podem ter impactos sociais e ambientais de longo alcance. As empresas devem considerar as consequências de longo prazo de suas aplicações de IA, incluindo a potencial mudança nas obrigações do emprego, degradação ambiental e desigualdades sociais. A adoção responsável da IA envolve avaliar e mitigar esses impactos através de práticas e políticas sustentáveis. Isso inclui investir em programas de requalificação da força de trabalho, promover tecnologias de IA ecológicas e garantir que as aplicações de IA contribuam para o bem-estar social. As empresas devem adotar uma abordagem holística à IA que considere as consequências para a sociedade e o meio ambiente.

Conclusão

À medida que as tecnologias de IA continuam a evoluir, as empresas devem priorizar considerações éticas para garantir uma adoção responsável. Transparência, justiça, privacidade, responsabilização e sustentabilidade são os pilares essenciais.

Ao adotar esses princípios, as empresas podem alinhar suas iniciativas de IA com os valores da sociedade e construir confiança com os stakeholders. A adoção responsável da IA não apenas melhora os resultados empresariais, mas também contribui para impactos sociais e ambientais positivos.