[DIÁRIOS DA IA] Ética em IA: equilibrando mitigação de riscos e inovação

A mitigação de riscos prevene danos, garante a conformidade e mantém a confiança pública na organização. Por sua vez, a inovação busca aproveitar esses valores para criar vantagens competitivas, expandir fronteiras e impulsionar o crescimento. / Imagem: SC Inova/DALL-E

[16.08.2024]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA

No cenário digital em constante evolução de hoje, a Inteligência Artificial (IA) está na vanguarda da inovação tecnológica, oferecendo imensas oportunidades, mas também apresentando desafios éticos significativos. As organizações precisam navegar no delicado equilíbrio entre mitigar riscos e fomentar a inovação ao implementar tecnologias de IA.

Este artigo explora as considerações éticas sob ambas as perspectivas, ilustrando a discussão com exemplos do mundo real, como no exemplo do WhatsApp e Signal, e aprofundando-se nos frameworks éticos que orientam a tomada de decisões em IA. 

MITIGAÇÃO DE RISCOS VS. INOVAÇÃO

Quando falamos sobre ética em IA, é crucial distinguir entre os objetivos de mitigação de riscos e inovação. Mitigação de riscos foca na proteção dos valores de uma organização, prevenindo danos, garantindo a conformidade com as regulamentações e mantendo a confiança pública. Por outro lado, inovação busca aproveitar esses valores para criar vantagens competitivas, expandir fronteiras e impulsionar o crescimento.

Considere o exemplo do WhatsApp e do Signal. Ambas as plataformas de mensagens oferecem criptografia de ponta a ponta, mas suas abordagens em relação às considerações éticas diferem substancialmente.

 O WhatsApp, de propriedade da Meta, integra a criptografia como parte de uma estratégia mais ampla, mas frequentemente utiliza os dados para fins de monetização, como direcionamento de anúncios, o que gera preocupações sobre a real proteção da privacidade do usuário. Nesse contexto, a criptografia pode ser vista como uma formalização de práticas éticas, mais focada em cumprir regulamentações do que em proteger verdadeiramente os usuários.

Por outro lado, o Signal adota uma abordagem em que a ética é a força motriz por trás da tecnologia. A criptografia do Signal não é apenas um recurso, mas sim uma tangibilização de seus valores fundamentais, como a proteção da privacidade e a defesa dos direitos dos usuários. A ética guia a inovação no Signal, resultando em um produto que coloca a segurança e a confidencialidade do usuário acima de tudo, mesmo que isso limite possibilidades de monetização e crescimento rápido. 

Esse contraste evidencia como a ética pode não apenas mitigar riscos, mas também impulsionar inovações que estão profundamente alinhadas com os valores da organização.

FRAMEWORKS ÉTICOS EM IA

Para navegar pelas complexidades da ética em IA, as organizações frequentemente se baseiam em frameworks éticos estabelecidos. Esses frameworks oferecem diferentes abordagens para a tomada de decisões éticas:

Ética Deontológica: Esta abordagem é baseada em regras e foca na ação em si, em vez de suas consequências. Enfatiza a adesão a princípios estabelecidos, como honestidade e justiça, independentemente dos resultados. Em IA, isso pode se traduzir em estrita conformidade com leis de privacidade de dados ou transparência em algoritmos de IA, mesmo que isso limite a inovação.

Ética Utilitarista: Também conhecida como consequencialismo, esta abordagem foca nos resultados das ações. A preocupação principal é maximizar o bem geral ou minimizar o dano. Em IA, isso pode significar priorizar inovações que tragam o maior benefício para a sociedade, mesmo que exija comprometer princípios éticos estritos em determinadas situações.

Ética da Virtude: Este framework enfatiza encontrar um equilíbrio entre diferentes resultados e insumos, aprendendo ao longo do tempo o que constitui a ação correta em diferentes contextos. Trata-se de cultivar o caráter moral e a sabedoria prática. Em IA, a ética da virtude pode orientar uma empresa a navegar em áreas cinzentas, aprendendo e adaptando continuamente suas práticas para garantir a integridade ética.

Os frameworks éticos em IA oferecem abordagens complementares, que não são mutuamente excludentes e podem ser aplicados em diferentes contextos e momentos. A ética deontológica garante a adesão a princípios rígidos e conformidade, sendo essencial em situações que demandam regras claras.

A ética utilitarista, por sua vez, foca nos resultados, priorizando o maior benefício possível, mesmo que isso exija compromissos em algumas áreas. Já a ética da virtude permite que as empresas encontrem um equilíbrio dinâmico, adaptando suas práticas de maneira contínua para manter a integridade ética em um cenário em constante evolução. Essas abordagens podem ser usadas de forma flexível, dependendo das circunstâncias e objetivos da organização.

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DEFININDO VALORES: UM GUIA PRÁTICO

Definir os valores organizacionais é essencial para orientar a ética em IA e garantir o alinhamento tanto com as estratégias de mitigação de riscos quanto de inovação.

 O processo envolve várias etapas:

Regulamentações e Políticas: Comece identificando os valores que foram codificados em regulamentações ou políticas do setor. Esses valores fornecem uma base para o comportamento ético e garantem a conformidade com os padrões legais.

Valores Padrão da Indústria: Em seguida, considere os valores amplamente aceitos dentro do seu setor. Isso pode incluir normas sobre segurança de dados, privacidade do cliente ou uso responsável de IA.

Valores da Empresa: Finalmente, reflita sobre os valores únicos da sua empresa, que devem estar alinhados com seus objetivos de negócios. Esses valores podem servir como um guia, orientando decisões que não apenas cumpram os padrões externos, mas também ressoem com a missão e a visão da sua organização.

Navegar pela ética em IA requer um equilíbrio delicado entre mitigar riscos e fomentar a inovação. Ao compreender e aplicar frameworks éticos como a ética deontológica, utilitarista e da virtude, as organizações podem tomar decisões informadas que estejam alinhadas com seus valores e promovam um crescimento sustentável. 

Definir esses valores é uma etapa crítica nesse processo, garantindo que a IA não seja apenas uma ferramenta para o avanço, mas também uma força para o bem.

À medida que as empresas continuam a integrar IA em suas operações, a importância das considerações éticas não pode ser subestimada. 

Em suma, a ética em IA não se trata apenas de evitar danos; trata-se de criar valor de uma maneira que seja consistente com os princípios da empresa e as expectativas da sociedade. 

Ao adotar uma abordagem ponderada e orientada por valores, as organizações podem aproveitar todo o potencial da IA, mantendo a confiança pública e alcançando o sucesso a longo prazo.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

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• Gambelin, Olivia. AI Ethical Considerations. 2024.
• Brey, Philip. “Ethical Aspects of Information Technology.” The Blackwell Guide to the Philosophy of Computing and Information, Blackwell Publishing, 2004.
• Calo, Ryan. “Artificial Intelligence Policy: A Primer and Roadmap.” UC Davis Law Review, vol. 51, no. 2, 2017.

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