Filosofia, ética e segurança de IA para concursos

Saudações colegas concurseiros, no artigo de hoje exploraremos alguns conceitos básicos de filosofia, ética e segurança da IA (Inteligência Artificial) para concursos.

Embora a discussão sobre filosofia, ética e segurança da Inteligência Artificial abranja uma ampla gama de questões fundamentais sobre a natureza e os limites da IA, focaremos aqui nos pontos já cobrados em provas anteriores visando a objetividade do artigo. 

Dessa forma, ao final da leitura, o candidato estará preparado para enfrentar questões relacionadas às definições de conceitos dessa área do conhecimento.

Assim, nos aprofundaremos nos conceitos já cobrados anteriormente em provas, seja de áreas específicas de Tecnologia da Informação, seja de áreas não específicas, como cobranças em concursos de Auditor Fiscal. 

Filosofia, ética e segurança: Explainable

Uma Inteligência Artificial Explicável (Explainable AI – XAI) se preocupa em desenvolver modelos que sejam capazes de explicar e justificar suas decisões e resultados de forma compreensível para humanos.

Tal abordagem é especialmente importante quando as decisões baseadas em IA têm impacto significativo na vida das pessoas, como em diagnósticos médicos, sistemas de crédito, ou em processos de tomada de decisão jurídica.

No caso de sistemas de análise de crédito, em uma situação de recusa de empréstimo, caso seja seguida a abordagem explicável, a Inteligência Artificial que tomou tal decisão deve informar os motivos que levaram a aquele resultado.

Vejam que a ideia aqui é evitar técnicas “caixa preta”, isto é, aquelas que fornecem resultados sem explicar como os seus resultados foram alcançados. 

Segundo a literatura, boas explicações devem possuir várias propriedades: 

1. Deve ser compreensível e convincente para o usuário; 
2. Deve refletir com precisão o raciocínio do sistema; 
3. Deve ser completa; e 
4. Deve ser específica (diferentes usuários com diferentes condições devem receber explicações diferentes).

Filosofia, ética e segurança de IA: Responsible

A Inteligência Artificial Responsável (Responsible AI) refere-se ao desenvolvimento, avaliação e implementação de sistemas de IA de maneira ética, segura e transparente.

Tal abordagem busca garantir que esses sistemas sejam desenvolvidos e utilizados de maneira a respeitar os direitos humanos, promovendo a equidade.

Isso significa manter as pessoas no centro das decisões de design do sistema, fortalecendo valores como justiça, confiabilidade e responsabilidade.

Assim, é importante que esses conceitos estejam bem esclarecidos.

1. Justiça e Equidade: Garantir que os sistemas de IA não discriminem ou perpetuem preconceitos.
2. Transparência: Tornar os processos e decisões dos sistemas de IA compreensíveis e auditáveis. 
3. Responsabilidade: Desenvolvedores de IA devem ser responsáveis pelos impactos de seus sistemas.

Filosofia, ética e segurança: Weak e Strong 

Em 1980, o filósofo John Searle introduziu a distinção entre “weak AI” (inteligência artificial fraca) e “strong AI” (inteligência artificial forte).

A Weak AI refere-se à ideia de que as máquinas podem simular processos cognitivos humanos como se fossem inteligentes. 

Assim, sistemas construídos sob o paradigma Weak AI são projetados para agir como se fossem inteligentes, como jogar xadrez, reconhecer fala ou dirigir carros.

Ao invés disso, a Strong AI postula que as máquinas estão conscientemente pensando, ao invés de simulando a inteligência humana.

Assim, uma máquina com Strong AI teria crenças, pensamentos e consciência, semelhante a uma mente humana.

Porém, ao longo do tempo, a definição de Strong AI evoluiu e passou a ser frequentemente referida como “human-level AI” ou “general AI” (AGI – Artificial General Intelligence). 

Esta mudança reflete um foco mais pragmático na ideia de criar uma inteligência artificial que possua capacidades cognitivas semelhantes às humanas, porém sem ter consciência de fato.

Assim, nessa nova roupagem, esses sistemas podem aplicar conhecimento e habilidades para resolver uma ampla variedade de problemas em diferentes domínios, não apenas aqueles para os quais foram especificamente treinados. 

Conclusão

Nesse artigo abordamos temas fundamentais sobre a filosofia, ética e segurança da Inteligência Artificial (IA), com foco no que já foi cobrado em concursos.

Primeiramente, destacamos a Inteligência Artificial Explicável (Explainable AI – XAI), que se preocupa em desenvolver modelos capazes de explicar e justificar suas decisões e resultados de maneira compreensível para os humanos.  

Em seguida, discutimos a Inteligência Artificial Responsável (Responsible AI), que envolve o desenvolvimento, avaliação e implementação de sistemas de IA de maneira ética, segura e transparente.

Por fim, abordamos a distinção entre “Weak AI” (inteligência artificial fraca) e “Strong AI” (inteligência artificial forte), introduzida pelo filósofo John Searle em 1980. 

A Weak AI refere-se à ideia de que as máquinas podem simular processos cognitivos humanos, agindo como se fossem inteligentes, mas sem consciência real

Por outro lado, a Strong AI postula que as máquinas podem realmente pensar, com crenças, pensamentos e consciência semelhantes aos de uma mente humana. 

Ao longo do tempo, a definição de Strong AI evoluiu para “human-level AI” ou “general AI” (AGI – Artificial General Intelligence), refletindo um foco mais pragmático na criação de IA com capacidades cognitivas semelhantes às humanas, mas sem necessariamente possuir consciência. 

Assim, proporcionamos uma compreensão sobre os conceitos de IA explicável, IA responsável, e as distinções entre weak AI e strong AI, preparando os candidatos para enfrentar questões relacionadas a esses temas em provas de concurso.

@prof.lucas.ianni

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