"7 Princípios -chave para o regulamento eficaz da IA"

Sete princípios para uma regulação responsável

Empresas em democracias têm liderado a carga na IA, mas não podemos descansar sobre os louros. Precisamos continuar impulsionando avanços futuros na IA porque, vamos admitir, estamos à frente em algumas áreas, mas atrasados em outras.

Para manter o trem da inovação em movimento enquanto mantemos as coisas responsáveis, sugerimos estes sete princípios para a regulação da IA:

1. Apoiar a inovação responsável. O roteiro do Senado começa pedindo mais dinheiro para inovação e medidas de segurança em IA. Isso é inteligente porque eles andam de mãos dadas. Tecnologia melhor significa sistemas mais seguros, e embora sempre haja alguma incerteza com novas tecnologias, ainda podemos construir confiança sem desacelerar as coisas boas.
2. Foco nos resultados. Vamos pressionar por uma IA que produza coisas de qualidade enquanto mantém as coisas ruins afastadas. Ao focar no que a IA realmente produz, os reguladores podem abordar os problemas de frente sem se prenderem aos detalhes minuciosos da ciência da computação. Isso mantém as coisas ancoradas em problemas do mundo real e evita exagerar com regulamentações que podem sufocar o potencial da IA.
3. Encontrar um equilíbrio sólido em direitos autorais. Uso justo e exceções de direitos autorais são ótimos para ciência e aprendizado, mas os proprietários de sites devem poder optar por não ter seu conteúdo usado para treinamento de IA com ferramentas legíveis por máquina.
4. Preencher lacunas nas leis existentes. Se algo é ilegal sem IA, é ilegal com IA. Não há necessidade de reinventar a roda; só precisamos preencher as lacunas onde as leis atuais não se encaixam bem na IA.
5. Capacitar agências existentes. Não existe uma solução única para a regulação da IA, assim como não há uma única lei para todos os usos da eletricidade. Precisamos fortalecer as agências existentes e garantir que todas sejam conhecedoras de IA.
6. Adotar um modelo de hub-and-spoke. Este modelo estabelece um centro de conhecimento tecnológico em um lugar como o NIST para ajudar o governo a entender melhor a IA e apoiar diferentes setores, reconhecendo que os problemas bancários são diferentes daqueles em farmacêutica ou transporte.
7. Buscar alinhamento. Com tantas propostas de governança de IA por aí, incluindo mais de 600 projetos de lei apenas nos estados dos EUA, precisamos focar no dano real, não apenas jogar um cobertor sobre a pesquisa. E como a IA é algo global, nossas regulamentações devem se alinhar com padrões internacionais o máximo possível.

Olhando para o futuro

A IA já está causando impacto, desde as ferramentas que você usa todos os dias — como Google Search, Translate, Maps, Gmail e YouTube — até enfrentar grandes desafios sociais. Não é apenas um avanço tecnológico; é um avanço em fazer avanços acontecerem mais rápido.

Veja o exemplo do AlphaFold do Google DeepMind. Ele previu as formas 3D de quase todas as proteínas conhecidas e como elas interagem. Ou que tal usar a IA para prever inundações com até sete dias de antecedência, salvando vidas de 460 milhões de pessoas em 80 países? E depois há o mapeamento das vias dos neurônios no cérebro humano, descobrindo novas estruturas e nos ajudando a entender como pensamos, aprendemos e lembramos.

A IA pode continuar impulsionando esse tipo de avanços se mantivermos nossos olhos no prêmio — seu potencial de longo prazo.

Isso significa permanecer consistente, pensativo e trabalhando juntos, sempre mantendo em mente os benefícios que todos podemos desfrutar se fizermos isso direito.