U svijetu koji je sve više usmjeren na tehnologiju, širenje umjetne inteligencije (UI) već je stvarnost. Zato, njezino reguliranje postalo je predmet međunarodne pažnje i nekoliko zemalja, među njima Brazil, pokušavaju se unaprijediti u tom smislu. Ovdje, različite točke neslaganja doprinijele su tome da glasovanje o prijedlogu zakona (PL) 2.338/2023 seja adiada e recentemente o Tribunal de Contas da União (TCU) identificou vários riscos relacionados a tais regulamentações que estão em tramitação no Congresso Nacional
Rad TCU stavio je u perspektivu Brazilske strategije umjetne inteligencije (Ebia), obrađujući i analizirajući na koji bi način to moglo ometati njenu implementaciju, kao i mogući utjecaji koji proizlaze iz eventualnog odobrenja tih prijedloga, o javnom i privatnom sektoru. Uspostavljena putem pravilnika Ministarstva znanosti, Tehnologija i inovacije (MCTI), Ebia preuzima ulogu usmjeravanja brazilskih vlasti u korist inicijativa, u svojim raznim aspektima, koje potiču razvoj rješenja u umjetnoj inteligenciji, kao i njegovo svjesno i etičko korištenje
Za profesora sa Univerziteta u Brasiliji (UnB) i istraživača u oblasti primenjene tehnološke inovacije u zdravstvu, Dr. Paulo Henrique de Souza Bermejo, potrebno je posebno uzeti u obzir može li brazilska regulativa ograničiti inovacije, idući u susret Ebiji. Važno je spomenuti da Ebia ima šest glavnih ciljeva: doprinositi izradi etičkih načela za odgovoran razvoj i korištenje AI; promicati održive investicije u istraživanje i razvoj u AI; uklanjanje prepreka inovacijama u AI; osposobiti i obučiti stručnjake za ekosustav AI; potaknuti inovacije i brazilsku AI u međunarodnom okruženju; i promovirati suradnju između javnih i privatnih subjekata, industrija i istraživački centri za napredak umjetne inteligencije
Paulo je istaknuo da prekomjerna regulacija može opteretiti i poskupjeti razvoj sustava umjetne inteligencije u zemlji, tako da bi to dovelo do prekomjernog trošenja vremena i novca za tvrtke da ispune složena regulatorna pravila, umjesto da trošenja resursa na unapređenje tehnologije. To bi potaknulo monopoliju nekoliko financijski sposobnih tvrtki da redovito stvaraju sustave, da bi se pridržavali mogućih objavljenih normi. Tako, startupi i mala poduzeća, ne bi mogli odgovoriti na to, rizikujući ciljeve vlastite Ebije. "Sva ta scena može rezultirati gubitkom međunarodne konkurentnosti različitih proizvodnih sektora", zato je tako važno pronaći ravnotežu između regulacije i inovacija kako bi se osiguralo da se AI razvija i koristi na etički i odgovoran način, bez ometanja vašeg razvoja, dodao je profesor
Objasnio je da je jedan od najvažnijih aspekata tog područja, u Brazilu, je uspjeti smjestiti zemlju kao međunarodnog konkurenta, tako u vlastitom razvoju AI-a, koliko u primjeni u proizvodnom sektoru. Količina ulaganja i predložena regulativa u svakoj zemlji izravno će utjecati na pozicioniranje u odnosu na druge zemlje. To znači da nacionalna industrija može imati više autonomije, evoluir svoju vlastitu tehnologiju i usmjeriti se na izvoz, ili postajući ovisniji o uvozu tehnologije iz drugih zemalja. Na globaliziranom tržištu, brazilske tvrtke moraju imati sposobnost natjecanja s inozemnim tvrtkama, prateći tehnološki razvoj kako bi se proizvodni proces učinio učinkovitijim, objasnio
Profesor je istaknuo, još, da regulativa razlikuje sustave umjetne inteligencije od drugih sustava. "Po mom mišljenju, to u srednjem i dugom roku, primjer će se primijeniti na gotovo svaku vrstu softvera, s obzirom na to da će manje inteligentni softverski sustavi vjerojatno postati zastarjeli i biti brže zamijenjeni drugim. Drugim riječima, to će vjerojatno uzrokovati uvođenje niza ograničenja na sve vrste softvera, uključujući one napravljene u inozemstvu. To jest, trebalo bi trebao utjecati na nacionalnu industriju softvera i također na cijelo brazilsko društvo, jer će odgoditi uvođenje novih tehnologija u zemlju, koji će učiniti nacionalni proizvodni sustav, vezano uz različite sektore ekonomije, efikasniji i konkurentniji, naglasio
Drugi aspekt koji treba uzeti u obzir odnosi se na ograničenja eksperimentiranja, s obzirom na to da akademska istraživanja u AI obično obuhvaćaju eksperimente s novim metodama i algoritmima. Restriktivne regulative mogu ograničiti slobodu istraživača da testiraju druge pristupe, što može otežati otkrivanje novih rješenja. Osim toga, mogu ometati suradnju između istraživača, bilo da različitih institucija ili zemalja. To se može dogoditi, na primjer, ako regulative odbacuju dijeljenje skupova podataka koji su ključni za napredak AI, ograničavajući sposobnost stvaranja učinkovitijih algoritama, endorseirao.
Iz potrebe za fleksibilnom regulacijom
Istraživač je označio kao idealno, fleksibilna regulativa o AI u Brazilu, prateći razumijevanje društva kada je u pitanju tehnologija. "Budući da postoji toliko čimbenika uključenih", najbolje je ne žuriti s regulacijom u Brazilu, i produbiti raspravu i uključiti sve uključene, na primjer vlade, privatni sektor, civilno društvo i akademija, u procesu donošenja odluka. Regulacija je vrlo potrebna, ali treba biti oprezan, da bi uzela u obzir sve aspekte trenutnih okolnosti. Čak i zato što postoji brzina u evoluciji ovih tehnologija, svakodnevno se pojavljuju nove situacije koje još nisu predviđene važećim zakonima, ni u nekim od zakonskih prijedloga koji su u postupku u Brazilu. Logotip, hitna je rasprava i razmišljanje oko teme, ali ne nužno zaključak teme, rekao
U drugom aspektu ovog konteksta, prema Paulo, važno je imati na umu da primjene AI obuhvaćaju različite sektore ekonomije, tako da bi svaka od njih zahtijevala specifične regulative, biti će razumnije usvojiti različite mjere upravljanja, kao primjer onoga što se događa u SAD-u
Autorska prava i rudarenje podataka
Za učitelja, regulacija koja nadilazi razumno može ograničiti ne samo potencijal, ali i sposobnost cijele zajednice da napreduje i prosperira. S obzirom na to, jedna od raspravljenih točaka je kako uravnotežiti zaštitu individualnih i kolektivnih prava bez ometanja napretka tehnologije, posebno u vezi s vađenjem podataka
Prema Paulu, dostupnost i rudarenje podataka su ključni za razvoj AI-a, ponajprije za modele strojnog učenja, koji zahtijevaju istraživanje velikih količina podataka. Jedan od primjera toga leži u području velikih jezičnih modela, na primjer GPT-3 i 4, osnove za ChatGPT, koji su obučeni na velikim količinama tekstova s interneta, učeći se generirati sadržaj sličan ljudskom, razumjeti upute, među ostalim
Pitanje koje se ocrtava, onda, kako je izvijestio, radi se o autorskim pravima na tim podacima korištenim za obuku. Neproporcionalna odluka u regulaciji može spriječiti razvoj i korištenje sustava umjetne inteligencije koji zahtijevaju istraživanje velikog volumena podataka, uključujući tekst, zvuk i slike. To bi stvorilo još više prepreka za domaće tržište, argumentirao
U drugom pogledu na ovaj kontekst, stručnjak je istaknuo da se pitanje autorskih prava dosta raspravlja u svijetu, s tim tehnologijama koje primaju brojne kritike. Za profesora Bermeja, potrebno je da postoji konsenzus, u smislu da veliki proizvođači tih tehnoloških instrumenata postignu dogovor s kreatorima sadržaja, u slučaju kršenja intelektualnog vlasništva
Na kraju, prema stručnjaka, trening modela jezika na portugalskom jeziku je ključna tačka, jer zbog toga što komercijalni modeli poput Geminija i ChatGPT-a "govore" naš jezik, mnoge se stvari događaju kroz prijevode, tako da može rezultirati pristranim i netočnim odgovorima. S druge strane, Brazilski građani također proizvode veliku količinu podataka, što su na meti stranih "big tech" kompanija, sposobni za obučavanje velikih modela umjetne inteligencije, onda bi bile alternative profitabilne unutar tog tržišta, s pravom AI koja bi bila istinski brazilska
