S brzim razvojem umjetne inteligencije, regulacija korištenja AI postala je središnja i hitna tema u Brazilu. Nova tehnologija donosi ogroman potencijal za inovacije i transformaciju raznih sektora, ali također postavljaju kritična pitanja o etici, transparentnost i upravljanje. U kontekstu Brazila, gdje se digitalna transformacija odvija ubrzanim tempom, pronaći ravnotežu između inovacija i odgovarajuće regulative ključno je za osiguranje održivog i odgovornog razvoja AI
U ekskluzivnom intervjuu, Samir Karam, COO Performa_IT, nudi dubinsku analizu o izazovima i novim rješenjima u regulaciji AI, isticanje važnosti ravnoteže između inovacija i etike u tehnološkom sektoru
Regulacija AI u Brazilu još uvijek je u fazi strukturiranja, što donosi i izazove i prilike. “S jedne strane, regulacija stvara jasnije smjernice za odgovornu upotrebu tehnologije, osiguravajući principe poput transparentnosti i etike. S druge strane, postoji rizik od prekomjerne birokratizacije, što može usporiti inovaciju. Ravnoteža između regulacije i slobode za inovacije je ključna za održavanje konkurentnosti Brazila na globalnoj sceni,započinje Samir Karam, COO Performa_IT – tvrtkapuni pružatelj uslugatehnoloških rješenja, referenca u digitalnoj transformaciji i umjetnoj inteligenciji
Sjenovita AIiDuboke lažiRizici i Rješenja
Jedan od najzabrinjavajućih koncepata o kojima je raspravljao Samir Karam je "sjena AI, koji se odnosi na korištenje umjetne inteligencije unutar organizacije bez odgovarajuće kontrole ili nadzora. Ova praksa može dovesti do raznih problema, kao curenje podataka, pristrasne odluke i sigurnosni rizici
Na primjer, zamislite marketinški tim koji koristi alat za AI za analizu ponašanja potrošača bez odobrenja IT odjela iliusklađenost. Osim izlaganja tvrtke pravnim rizicima, neuregulirana upotreba te tehnologije može rezultirati neodgovarajućim prikupljanjem i analizom osjetljivih podataka, kršenje privatnosti korisnika
Druga scena je razvoj AI algoritama za odluke o zapošljavanju, da bez odgovarajuće nadzora mogu reproducirati nesvjesne pristranosti prisutne u podacima za obuku, rezultirajući u nepravednim i diskriminatornim odlukama
Kao u slučaju deepfakeova, gdje se videa ili audio zapisi koriste umjetnu inteligenciju za manipulaciju slikama, zvukovi i pokreti jedne osobe, čineći da izgleda kao da kaže ili radi nešto što, u stvarnosti, nikada se nije dogodilo. Ova tehnologija može se koristiti s lošim namjerama za širenje dezinformacija, prijevarati identitete i nanositi štetu reputaciji pojedinaca
Rješenja zasjena AIideepfakeovikretaju se prema stvaranju robusnih politika upravljanja AI, prema Samira Karama, COO Performa_IT
Te politike uključuju provedbu čestih revizija, kako bi se osiguralo da su prakse AI usklađene s etičkim i transparentnim smjernicama organizacije. Osim toga, bitno je koristiti alate koji otkrivaju neovlaštene aktivnosti i kontinuirano prate sustave umjetne inteligencije kako bi se spriječila zloupotreba i osigurala sigurnost podataka.”
Samir naglašava da, bez tih mjera, nepravilna upotreba AI može ne samo ugroziti povjerenje potrošača, ali također izlaže organizacije ozbiljnim pravnim i reputacijskim posljedicama
Lažne vijestii etički izazovi u AI
Širenjelažne vijestigenerirane od AI je druga rastuća briga. “Oborba protiv lažnih vijesti koje generira AI zahtijeva kombinaciju tehnologije i obrazovanjaAlati za automatsku provjeru, identifikacija sintetičkih obrazaca u slikama i tekstovima, osim označavanja sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom, to su važni koraci. Ali takođermoramo investir u podizanje svijesti javnosti, podučavanje prepoznavanju pouzdanih izvora i postavljanju pitanja o sumnjivim sadržajima izjavljuje Samir
Osiguranje transparentnosti i etike u razvoju AI jedan je od temelja koje zastupa Samir. On ističe da “neke od najboljih praksi uključuju usvajanje objašnjivih modela (XAI – Objašnjiva AI, neovisne revizije, korištenje raznolikih podataka za izbjegavanje pristranosti i osnivanje etičkih odbora u AI.”
Jedna od glavnih briga u vezi s kibernetičkom sigurnošću povezanih s AI uključuje sofisticirane napade, kako ophishing – tehnika napada u kojoj kriminalci pokušavaju prevariti pojedince da otkriju povjerljive informacije, kao lozinke i bankovni podaci, pretvarajući se da su pouzdane entitete u digitalnoj komunikaciji. Ovi napadi mogu biti još sofisticiraniji kada se kombiniraju s AI, stvarajući prilagođene e-mailove i poruke koje je teško razlikovati od pravih. Kako bi se ublažili ti rizici, Samir predlaže daéfundamental je ulagati u rješenja za detekciju temeljena na AI, implementirati višefaktorsku autentifikaciju i osigurati da se modeli umjetne inteligencije obučavaju za otkrivanje i ublažavanje pokušaja manipulacije.”
Suradnja za učinkovite politike umjetne inteligencije
Suradnja između tvrtki, vlasti i akademija su ključni za formuliranje učinkovitih politika o AI. Samir ističe daAI utječe na razne sektore, tako da regulativa treba biti izgrađena na suradnički način. Tvrtke donose praktičnu viziju korištenja tehnologije, vlade postavljaju smjernice o sigurnosti i privatnosti, dok akademija doprinosi istraživanjima i metodologijama za sigurniji i etičniji razvoj.”
Višeznačnatost umjetne inteligencije znači da se njezini utjecaji i primjene široko razlikuju među različitim sektorima, od zdravstva do obrazovanja, prolazeći kroz financije i javnu sigurnost. Iz tog razloga, stvaranje učinkovitih politika zahtijeva integrirani pristup koji uzima u obzir sve te varijable
Tvrtkesu su ključni u tom procesu, jer su one koje implementiraju i koriste AI u velikoj mjeri. One pružajuuvideo potrebama tržišta, praktički izazovi i najnovije tehnološke inovacije. Doprinos privatnog sektora pomaže osigurati da politike AI budu primjenjive i relevantne u stvarnom kontekstu
Vlade, svojim redom, imaju odgovornost uspostaviti smjernice koje štite građane i osiguravaju etiku u korištenju AI. Oni donose propise koji se bave pitanjima sigurnosti, privatnost i ljudska prava. Osim toga, vlasti mogu olakšati suradnju između različitih dionika i promovirati programe financiranja za istraživanje u AI
Akademijato je treći bitan deo u ovoj slagalici. Sveučilišta i istraživački instituti pružaju čvrstu teorijsku osnovu i razvijaju nove metodologije kako bi osigurali da se AI razvija na siguran i etičan način. Akademska istraživanja također igraju ključnu ulogu u identifikaciji i ublažavanju pristranosti u algoritmima umjetne inteligencije, osiguravajući da tehnologije budu pravedne i pravedne
Ova trostrana suradnja omogućuje da politike umjetne inteligencije budu robusne i prilagodljive, obrađujući kako prednosti tako i rizike povezane s korištenjem tehnologije. Praktičan primjer ove suradnje može se vidjeti u programima javno-privatnog partnerstva, gdje tehnološke tvrtke surađuju s akademskim institucijama i vladinim agencijama na razvoju AI rješenja koja poštuju norme sigurnosti i privatnosti
Samir ističe da, bez ovog suradničkog pristupa, postoji rizik od stvaranja propisa koji su odvojeni od praktične stvarnosti ili koji inhibiraju inovacije. Bitno je pronaći ravnotežu između regulacije i slobode za inovacije, tako da možemo maksimizirati prednosti AI dok minimiziramo rizike,”zaključuje
Mitovi o umjetnoj inteligenciji
U trenutnoj situaciji, gdje je umjetna inteligencija (UI) sve prisutnija u našem svakodnevnom životu, mnogi mitovi i nesporazumi pojavljuju se o njegovom funkcioniranju i utjecaju
Za pojašnjenje, demistificirajući te točke, i završiti intervju, Samir Karam odgovorio je na razna pitanja u formatu ping-pong, obrađujući najčešće mitove i pružajućiuvidevrijedni o stvarnosti AI
- Koji su najčešći mitovi o umjetnoj inteligenciji koje susrećete i kako ih razjašnjavate
Jedan od najvećih mitova je da je AI nepogrešiv i potpuno pristran. U stvarnosti, ona odražava podatke s kojima je bila obučena, i ako postoje pristranosti u tim podacima, AI ih može reproducirati. Drugi uobičajeni mit je da AI znači potpunu automatizaciju, kada, u stvari, mnoge aplikacije su samo asistenti za donošenje odluka
- AI zaista može zamijeniti sve ljudske poslove? Kakva je stvarnost o tome
AI neće zamijeniti sve poslove, ali će transformirati mnoge od njih. Nove funkcije će se pojaviti, tražeći od stručnjaka da razviju nove vještine. Najvjerojatniji scenarij je suradnja između ljudi i AI, gdje tehnologija automatizira ponavljajuće zadatke, a ljudi se fokusiraju na ono što zahtijeva kreativnost i kritičko prosudivanje
- Je li istina da AI može postati svjesna i zavladati čovječanstvom, kao što vidimo u znanstvenofantastičnim filmovima
Danas, ne postoji nikakvih znanstvenih dokaza da bi AI mogla postati svjesna. Trenutni modeli su napredni statistički alati koji obrađuju podatke kako bi generirali odgovore, ali bez ikakvog oblika spoznaje ili vlastite namjere
- Sve umjetne inteligencije su opasne ili se mogu koristiti u štetne svrhe? Što trebamo znati o tome
Kao i svaka tehnologija, AI se može koristiti za dobro ili za zlo. Opasnost nije u samoj AI, ali u načinu na koji se koristi. Zato, regulacija i odgovorno korištenje su jednako važni
- Postoji percepcija da je AI nepogrešiva. Koja su stvarna ograničenja umjetne inteligencije
AI može napraviti greške, posebno kada je obučena s ograničenim ili pristranim podacima. Osim toga, modeli IA mogu biti lako prevareni napadima protivnika, gdje male manipulacije podacima mogu dovesti do neočekivanih rezultata
- Je li AI samo prolazna moda ili je tehnologija koja je došla da ostane
IA je ovdje da ostane. Njegov utjecaj je usporediv s onim električne energije i interneta. Međutim, tvoj razvoj je u stalnoj evoluciji, i još ćemo vidjeti mnoge promjene u narednim godinama
- Sustavi umjetne inteligencije doista su sposobni donositi potpuno nepristrane odluke? Kako predrasude mogu utjecati na algoritme
Nijedna IA nije potpuno nepristrana. Ako su podaci korišteni za njezino treniranje pristrani, rezultati će također biti pristrani. Idealno je da tvrtke usvoje prakse ublažavanja pristranosti i provode stalne revizije
- Sve aplikacije umjetne inteligencije uključuju nadzor i prikupljanje osobnih podataka? Što bi ljudi trebali znati o privatnosti i AI
Nije svaka IA povezana s nadzorom, ali prikupljanje podataka je stvarnost u mnogim aplikacijama. Najvažnije je da korisnici znaju koje se podatke prikupljaju i da imaju kontrolu nad tim. Transparentnost i usklađenost s zakonodavstvima poput LGPD-a (Opća uredba o zaštiti podataka) i GDPR-a (Opća uredba o zaštiti podataka) – Opća uredba o zaštiti podataka Europske unije je temeljna
