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Inteligência Artificial (IA): Parte III

Conformidade, Proteção e Privacidade de Dados

Parte III - artigo IA

IA. Dando continuidade à série de publicações sobre Inteligência Artificial, hoje chegamos a Parte III. Caso ainda não tenha tido a oportunidade de ler as demais partes, clique no respectivo link: Parte I e Parte II.

Quais são as aplicações da Inteligência Artificial?

A inteligência artificial encontrou seu caminho em uma ampla variedade de mercados. Aqui estão alguns exemplos:

  • IA na saúde: as maiores apostas estão em melhorar os resultados dos pacientes e reduzir custos. Empresas estão aplicando machine learning para fazer diagnósticos médicos melhores e mais rápidos do que os humanos. Uma das tecnologias de saúde mais conhecidas é o IBM Watson. Ele entende linguagem natural e pode responder a perguntas feitas a ele. O sistema minera dados do paciente e de outras fontes de dados disponíveis para formar uma hipótese, que então apresenta com um esquema de pontuação de confiança. Outras aplicações de Inteligência Artificial incluem o uso de assistentes de saúde virtuais online e chatbots para ajudar pacientes a encontrarem informações médicas, agendar consultas, entenderem o processo de faturamento e concluir outros processos administrativos. Uma variedade de tecnologias de Inteligência Artificial também está sendo usada para prever, combater e entender pandemias como a COVID-19;
  • IA nos negócios: algoritmos de machine learning estão sendo integrados em plataformas de análise e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) para descobrir informações sobre como melhor atender aos clientes. Chatbots foram incorporados aos sites para fornecer serviço imediato aos clientes. Com o rápido avanço da tecnologia de IA generativa, como o ChatGPT, espera-se ter consequências de longo tempo: reduzindo determinadas vagas de empregos, revolucionando o design de produtos e extinguindo alguns modelos de negócios;
  • IA na educação: a IA pode automatizar a correção, dando aos educadores mais tempo para outras tarefas. A IA na educação pode avaliar os alunos e se adaptar às suas necessidades, ajudando-os a trabalhar no seu próprio ritmo. Tutores de IA podem fornecer suporte adicional aos alunos, garantindo que eles permaneçam no caminho certo. A tecnologia também pode mudar onde e como os alunos aprendem. Como demonstrado pelo ChatGPT, Google Bard e outros grandes modelos de linguagem, a IA generativa pode ajudar os educadores a elaborarem trabalhos de curso e outros materiais didáticos e envolverem os alunos de novas maneiras. O surgimento dessas ferramentas também obriga os educadores a repensarem os trabalhos de casa e testes dos alunos e a revisarem políticas e boa práticas relacionadas a plágio;
  • IA na finança: IA em aplicativos de finanças pessoais, como Intuit Mint ou TurboTax, está impactando instituições financeiras. Aplicativos como estes, coletam dados e fornecem conselhos financeiros. Outros programas, como o IBM Watson, foram aplicados ao processo de compra de uma casa. Hoje, o software de inteligência artificial realiza grande parte da negociação em Wall Street.
  • IA no direito: o processo de descoberta, ou seja, garimpo de documentos, no Direito é frequentemente desgastante para os seres humanos. Usar IA para automatizar os processos intensivos em trabalho da indústria legal está economizando tempo e melhorando o serviço ao cliente. Escritórios de advocacia usam machine learning para descrever dados e prever resultados, visão computacional para classificar e extrair informações de documentos e PLN para interpretar solicitações de informações;
  • IA no entretenimento e mídia: o setor de entretenimento usa técnicas de IA para publicidade direcionada, recomendações de conteúdo, distribuição, detecção de fraudes, criação de roteiros e criação de filmes. O jornalismo automatizado ajuda as redações a simplificarem os fluxos de trabalho de mídia, reduzindo tempo, custos e complexidade. As redações usam IA para automatizarem tarefas rotineiras, como entrada de dados e revisão de provas; e para pesquisar tópicos e ajudar com manchetes;
  • IA em desenvolvimento de software e processos de TI. Novas ferramentas de IA generativa podem ser usadas para produzir códigos com base em prompts de linguagem natural, mas é cedo para essas ferramentas e é improvável que elas substituam engenheiros de software em futuro próximo. A IA também está sendo usada para automatizar muitos processos de TI, incluindo entrada de dados, detecção de fraudes, atendimento ao cliente e manutenção preditiva e segurança;
  • Cibersegurança: IA e o machine learning estão no topo da lista de jargões que os fornecedores de cibersegurança usam para comercializar seus produtos. Ainda assim, técnicas de IA estão sendo aplicadas com sucesso em vários aspectos da cibersegurança, incluindo detecção de anomalias, resolvendo o problema de falsos positivos e conduzindo análises de ameaças comportamentais. Organizações usam machine learning em software de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM) e áreas relacionadas para detectar anomalias e identificar atividades suspeitas que indiquem ameaças. Ao analisar dados e usar lógica para identificar semelhanças com códigos maliciosos conhecidos, a IA pode fornecer alertas sobre novos ataques e emergentes muito antes do que os colaboradores ou terceiros de determinar organização;
  • IA na indústria: A indústria esteve na vanguarda da incorporação de robôs no fluxo de trabalho. Por exemplo, os robôs industriais que antes eram programados para realizar tarefas únicas e separados dos trabalhadores humanos, cada vez mais funcionam como cobots: robôs menores, multitarefa, que colaboram com humanos e assumem responsabilidade por mais partes do trabalho em armazéns, chão de fábrica e outros espaços de trabalho;
  • IA em bancos: os bancos estão empregando com sucesso chatbots para conscientizar seus clientes sobre serviços e ofertas e para lidar com transações que não requerem intervenção humana. Assistentes virtuais de IA são usados para melhorar e reduzir os custos de conformidade com regulamentos bancários. Organizações bancárias usam IA para melhorar sua tomada de decisão para empréstimos, definir limites de crédito e identificar oportunidades de investimento;
  • IA no transporte: além do papel fundamental da IA na operação de veículos autônomos, as tecnologias de IA são usadas no transporte para gerenciar o tráfego, prever atrasos de voos e tornar o transporte marítimo mais seguro e eficiente. Nas cadeias de suprimentos, a IA está substituindo métodos tradicionais de previsão de demanda e previsão de interrupções, uma tendência acelerada pela COVID-19, quando muitas empresas foram pegas de surpresa pelos efeitos de uma pandemia global na oferta e demanda de bens.

Inteligência aumentada vs. inteligência artificial

Alguns especialistas do setor argumentaram que o termo inteligência artificial está muito ligado à cultura popular, o que fez com que o público, em geral, tenha expectativas improváveis sobre como a IA mudará o local de trabalho e a vida em geral. Eles sugerem o uso do termo inteligência aumentada para diferenciar entre sistemas de IA que agem autonomamente e ferramentas de IA que apoiam os humanos.

  • Inteligência aumentada: alguns pesquisadores e profissionais de marketing esperam que o rótulo de inteligência aumentada, que tem uma conotação mais neutra, ajude as pessoas a entenderem que a maioria das implementações de IA será fraca e simplesmente melhorará produtos e serviços. Exemplos incluem apresentar automaticamente informações importantes em relatórios de inteligência empresarial ou destacar informações importantes em petições legais. A rápida adoção do ChatGPT e Gemini em toda a indústria indica uma disposição para usar a IA para apoiar a tomada de decisões humanas;
  • Inteligência artificial: a verdadeira Inteligência Artificial, ou AGI, está intimamente associada ao conceito de singularidade tecnológica – um futuro governado por uma superinteligência artificial que ultrapassa em muito a capacidade do cérebro humano de entendê-la ou de como ela está moldando nossa realidade. Isso permanece no domínio da ficção científica, embora alguns desenvolvedores estejam trabalhando com este objetivo. Muitos acreditam que tecnologias como computação quântica poderiam desempenhar um papel importante e contribuindo significativamente para tornar esse tipo de IA uma realidade.

Uso ético da inteligência artificial

Embora as ferramentas de Inteligência Artificial apresentem uma variedade de novas funcionalidades para empresas, o uso de IA também levanta questões éticas.

Isso pode ser problemático porque os algoritmos de machine learning, que sustentam muitas das ferramentas de IA mais avançadas, são tão inteligentes quanto os dados que são fornecidos no treinamento. Como um ser humano seleciona quais dados usar para treinar um programa de IA, o potencial para vieses de machine learning é inerente e deve ser monitorado de perto.

Qualquer pessoa que deseje usar machine learning como parte de sistemas reais, precisa considerar a ética em seus processos de treinamento de Inteligência Artificial e se esforçar para evitar o viés. Isso é especialmente verdadeiro ao usar algoritmos de IA que são inerentemente inexplicáveis em aplicativos de deep learning e rede adversarial generativa, Generative Adversarial Network (GAN).

A explicabilidade é um possível obstáculo para o uso de Inteligência Artificial em indústrias que operam sob requisitos rigorosos de conformidade regulatória. Por exemplo, instituições financeiras operam sob regulamentações que exigem que expliquem suas decisões de concessão de crédito. Quando uma decisão de recusar crédito é tomada por programação de Inteligência Artificial, no entanto, pode ser difícil explicar como a decisão foi tomada porque as ferramentas de IA usadas para tomar tais decisões operam ao destacar correlações sutis entre milhares de variáveis. Quando o processo de tomada de decisão não pode ser explicado, o programa pode ser referido como IA de caixa preta, ou black box AI.

Em resumo, os desafios éticos da IA incluem o seguinte:

  • Vieses devido a algoritmos mal treinados e vieses humanos;
  • Uso indevido de deepfakes e phishing;
  • Preocupações legais, incluindo questões de direitos autorais.
  • Redução de determinadas posições de empregos devido às crescentes capacidades da IA;
  • Preocupações com a privacidade dos dados.

 

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