Aproveitar a IA para o bem: oportunidades e desafios

6 de junho de 2024

  • A Cimeira AI For Good debateu exemplos dos benefícios sociais da IA
  • Estas existem num equilíbrio delicado com o seu potencial para reforçar as clivagens digitais
  • Para enfrentar os riscos e as oportunidades será necessária uma colaboração profunda
IA

A AI for Good Global Summit 2024 realizou-se nos dias 30 e 31 de maio em Genebra, reunindo um grupo de mais de 2500 participantes em representação de cerca de 145 países. 

No seu discurso de abertura, A Secretária-Geral Doreen Bogdan-Martin da União Internacional das Telecomunicações (UIT), que organizou o evento, deu o mote explicando a necessidade de inclusão no desenvolvimento da IA. 

Em 2024, um terço da humanidade continuará offline, excluído da revolução da IA e sem voz. Este fosso digital e tecnológico já não é aceitável". 

A cimeira apresentou exemplos de aplicações de IA benéficas que podem trazer os benefícios da tecnologia para a periferia, tais como Bioniks, uma iniciativa liderada pelo Paquistão que concebe membros artificiais a preços acessíveis, e IA de ultrassom, um esforço liderado por mulheres, com sede nos EUA, para melhorar os cuidados pré-natais.

A AI For Good também explorou a forma como a IA pode ajudar a atingir os Objectivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU, que estabelecem planos amplos e de grande alcance para crescer e modernizar as nações menos desenvolvidas, aliviando simultaneamente a pobreza, as alterações climáticas e outros problemas existenciais e a nível macro. 

Entre os muitos exemplos dados, Melike Yetken Krilla, directora das organizações internacionais da Google, debateu vários projectos onde os dados e a IA da Google estão a ser utilizados para acompanhar o progresso dos ODS, mapeá-lo em todo o mundo e colaborar com a Organização Meteorológica Mundial (OMM) para criar um centro de inundações para sistemas de alerta precoce.

Estes contribuem para um vasto conjunto de projectos que demonstram verdadeiramente como a IA pode acelerar o diagnóstico de doenças, ajuda desenvolver novos medicamentos, proporcionar mobilidade para aqueles que a perderam devido a uma doença causada por ferimentos, e muito mais. 

A IA está também a ajudar os conservacionistas a proteger o ambiente, desde a Amazon floresta tropical para Puffins ao largo das costas britânicas e o salmão em Vias navegáveis nórdicas

De acordo com o sentimento da Cimeira, o potencial da IA para o bem é, de facto, substancial.

Mas, como sempre, há outra metade da história. 

O impulso e a atração da IA

Em vez de ser um tráfego unidirecional, a IA tem a tentação de quebrar e acelerar as clivagens digitais, o que significa que os seus padrões de benefícios e quem os recebe são injustos.

Há fortes indícios de que a IA reforça as divisões atualmente existentes entre países mais e menos avançados tecnologicamente. Estudos do MIT e da Iniciativa Data Provenance, constatou que a maioria dos conjuntos de dados utilizados para treinar modelos de IA são fortemente centrados no Ocidente.

As línguas e culturas da Ásia, África e América do Sul continuam a estar pouco representadas na tecnologia de IA, o que faz com que os modelos não reflictam ou sirvam estas regiões com precisão.

Além disso, a tecnologia de IA é dispendiosa e difícil de desenvolver, e um pequeno número de empresas e instituições detém, sem dúvida, a maior parte do controlo. 

Os projectos de IA de fonte aberta constituem uma tábua de salvação para as empresas a nível mundial desenvolverem uma IA soberana e de baixo custo, mas continuam a exigir capacidade de computação e talentos técnicos que continuam a ser muito procurados em todo o mundo. 

Viés do modelo de IA

Outra tensão no cabo de guerra de benefícios e inconvenientes da IA é a parcialidade. Quando os modelos de IA são treinados com dados tendenciosos, adoptam e amplificam inerentemente essas tendências. 

Esta situação pode ter consequências graves, nomeadamente nos domínios da saúde, da educação e da aplicação da lei. 

Por exemplo, os sistemas de IA para os cuidados de saúde treinados predominantemente com dados ocidentais podem interpretar mal os sintomas ou comportamentos das populações não ocidentais, conduzindo a diagnósticos incorrectos e a tratamentos ineficazes.

Os investigadores das principais empresas tecnológicas, como a Anthropic, a Google e a DeepMind, reconheceram estas limitações e estão a procurar ativamente soluções, tais como Anthropicda "IA Constitucional". 

Como explicou Jack Clark, diretor de política da Anthropic: "Estamos a tentar encontrar uma forma de desenvolver uma constituição que seja desenvolvida por um conjunto de terceiros, em vez de por pessoas que por acaso trabalham num laboratório em São Francisco". 

Uma solução nobre e válida, mas como é que se cria uma democracia global eficaz para recolher as opiniões desses terceiros?

Exploração do trabalho

Outro risco para aproveitar a IA para o bem são os casos de exploração laboral de rotuladores e anotadores de dados, cuja tarefa consiste em analisar milhares de dados e marcar diferentes características para os modelos de IA aprenderem.

O impacto psicológico sobre estes trabalhadores é enorme, especialmente quando têm a tarefa de rotular conteúdos perturbadores ou explícitos. Este "trabalho fantasma" é crucial para o funcionamento dos sistemas de IA, mas é frequentemente ignorado nos debates sobre ética e sustentabilidade da IA.

Por exemplo, antigos moderadores de conteúdos em Nairobi, no Quénia, apresentou petições contra a Samauma empresa norte-americana de serviços de anotação de dados contratada pela OpenAI, alegando "condições de exploração" e graves problemas de saúde mental resultantes do seu trabalho.

Houve respostas a estes desafios, mostrando como a ameaça da IA às populações vulneráveis pode, com uma ação colectiva, ser eliminada. 

Por exemplo, projectos como Nanjala Projeto de Direitos Digitais em Kiswahili da Nyabola têm como objetivo contrariar a hegemonia digital através da tradução dos principais termos dos direitos digitais para Kiswahili, melhorando a compreensão entre as comunidades que não falam inglês na África Oriental. 

Da mesma forma, Te Hiku Media, uma organização Māori sem fins lucrativoscolaborou com investigadores para treinar um modelo de reconhecimento de voz adaptado à língua maori, demonstrando o potencial dos esforços de base para garantir que a IA beneficia todos.

Projectos de base como este podem revelar-se eficazes na democratização da IA, mas trata-se de um esforço complexo que exigirá tempo e investimento para ser implementado eficazmente à escala global.

Um ato de equilíbrio

Nos próximos anos, será difícil equilibrar as vantagens e os inconvenientes da IA. 

Em vez de representar um novo paradigma de desenvolvimento internacional, o debate em torno da inclusão da IA é talvez melhor entendido como uma continuação de décadas de discurso que investiga os impactos da tecnologia nas sociedades globais.

No entanto, de forma única, os impactos da IA são simultaneamente muito universais e muito localizados.

As ferramentas de IA em grande escala, como o ChatGPT, podem fornecer uma "manta" de conhecimentos e competências enciclopédicas a que milhares de milhões de pessoas podem aceder em todo o mundo.

Entretanto, projectos de menor escala como os acima descritos mostram que, combinados com o engenho humano, podemos construir tecnologia de IA que sirva as comunidades locais. 

Com o tempo, a principal esperança é que a IA se torne simultaneamente mais barata e mais fácil de aceder, dando às comunidades a possibilidade de a utilizarem como quiserem, nos seus termos e com os seus direitos. É claro que isso também pode incluir a rejeição total da IA. 

A IA - tanto os modelos generativos criados pelos gigantes da tecnologia como os modelos mais tradicionais criados por universidades e investigadores - pode certamente oferecer benefícios sociais quando bem canalizada.

A cimeira AI For Good encarnou essa esperança e ceticismo. As partes interessadas não estão cegas aos desafios, mas isso não significa que ainda tenham as respostas. 

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Calças de ganga Sam

Sam é um escritor de ciência e tecnologia que trabalhou em várias startups de IA. Quando não está a escrever, pode ser encontrado a ler revistas médicas ou a vasculhar caixas de discos de vinil.

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