在一个越来越以技术为导向的世界里, 人工智能（IA）的传播已经成为现实. 因此, 她的监管一直是国际关注的焦点，多个国家, 其中包括巴西, 试图在这方面取得进展. 在这里, 各种分歧点促使法案（PL）2的投票受到影响.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
TCU的工作为巴西人工智能战略（Ebia）提供了视角, 探讨和分析这将如何妨碍其实施, 以及这些提案最终获得批准可能带来的影响, 关于公共部门和私营部门. 通过科学部的命令设立, 科技与创新 (MCTI), Ebia承担引导巴西国家支持倡议的角色, 在其多个方面, 促进人工智能解决方案发展的措施, 以及其意识到的和伦理的使用
巴西利亚大学（UnB）的教授和应用于健康的技术创新领域的研究员, 医生. 保罗·亨里克·德·索萨·贝尔梅霍, 特别需要考虑的是巴西的监管是否可能限制创新, 前往Ebia. 值得一提的是，Ebia有六个主要目标：为负责任的人工智能开发和使用制定伦理原则做出贡献; 促进对人工智能的可持续研究和开发投资; 消除人工智能创新的障碍; 培训和培养人工智能生态系统的专业人才; 促进巴西创新和人工智能在国际环境中的发展; 并促进公共和私人实体之间的合作, 工业和人工智能进步的研究中心
保罗强调，过度监管可能会给国家的人工智能系统发展带来负担并增加成本, 这将导致企业在遵守复杂的监管规则时花费过多的时间和金钱, 而不是在技术改进上花费资源. 这将促进少数财务能力强的公司垄断定期创建系统, 为了遵守可能发布的规范. 这样, 初创企业和小型企业, 无法应对这一点, 冒着Ebia自身目标的风险. “这一切可能导致多个生产部门在国际上的竞争力下降”, 因此，在监管和创新之间找到平衡是如此重要，以确保人工智能以道德和负责任的方式开发和使用, 不妨碍你的进步, 教授补充道
他解释说该领域最基本的一个方面, 在巴西, 是将国家定位为国际竞争者, 在人工智能的自主开发中, 在生产部门的应用中多少. 各国的投资数量和提议的监管将直接影响其相对于其他国家的定位. 这意味着国内工业可以拥有更多的自主权, 发展自己的技术并以出口为目标, 你对其他国家技术的依赖性更强. 在一个全球化的市场中, 巴西企业需要具备与外国企业竞争的能力, 跟随技术进步以提高生产过程的效率, 解释了
老师指出, 然而, 法规区分了人工智能系统与其他系统. 在我看来, 这在中长期内, 将适用于几乎所有类型的软件, 考虑到较不智能的软件系统将更快地被其他系统取代并逐渐被淘汰. 换句话说, 这可能会导致对所有类型软件施加一系列限制, 包括在国外进行的那些. 也就是说, 将对国家软件产业以及整个巴西社会产生影响, 因为这可能会延迟新技术在该国的引入, 将使国家生产系统, 与经济各个部门相关, 更高效和更具竞争力, 强调
另一个需要考虑的方面是关于实验的限制, 由于学术研究中的人工智能通常涉及对新方法和算法的实验. 限制性法规可能会限制研究人员测试其他方法的自由, 什么可能会妨碍新解决方案的发现. 此外, 可能会妨碍研究人员之间的合作, 无论他们来自不同的机构还是国家. 这可能会发生, 例如, 如果法规拒绝共享对人工智能进步至关重要的数据集, 限制了创造更高效算法的能力, 背书.
需要灵活的监管
研究人员指出理想的, 巴西的灵活人工智能监管, 跟随社会对技术的理解. “由于涉及到许多因素, 最好不要急于在巴西进行监管, 并深入讨论，纳入所有相关人员, 以政府为例, 私营部门, 公民社会与学术界, 在决策过程中. 监管是非常必要的, 但必须谨慎进行, 以便考虑当前情况的所有角度. 甚至因为这些技术的发展速度很快, 日常生活中会出现一些新的情况，这些情况在现行法律中尚未预见到, 甚至在巴西正在审议的某些法律项目中. 标识, 紧急的是围绕这个主题的讨论和反思, 但不一定是问题的结论, 说
在这个背景的另一个方面, 根据保罗, 重要的是要记住，人工智能的应用涵盖了经济的各个领域, 因此他们每一个都需要特定的规定, 更合理的是采取不同的治理措施, 作为美国发生的情况的一个例子
版权和数据挖掘
对于教师, 一个超出合理范围的监管可能不仅会限制潜力, 但也有整个社区进步和繁荣的能力. 鉴于此, 讨论的一个重点是如何在不妨碍技术进步的情况下平衡对个人和集体权利的保护, 特别是在数据挖掘方面
根据保罗, 数据的可用性和挖掘对人工智能的发展至关重要, 主要用于机器学习模型, 需要对大量数据进行探索. 这方面的一个例子在于大型语言模型领域, 例如 GPT-3 和 4, ChatGPT的基础, 他们经过大量互联网文本的训练, 学习生成类似人类的内容, 理解指示, 其中之一
问题逐渐清晰, 那么, 如他所述, 这是关于用于训练的这些数据的版权问题. 不成比例的监管决策可能会阻碍人工智能系统的发展和使用，这些系统需要广泛的数据探索, 涉及文本, 音频和图像. 这将为国内市场创造更多障碍, 争论
在这个背景的另一种视角, 专家指出，版权问题在世界范围内一直受到广泛讨论, 这些技术受到无数批评. 给贝尔梅霍教授, 有必要达成共识, 在这些技术工具的大型制造商与内容创作者达成协议的意义上, 如果侵犯知识产权
最后, 根据专家的说法, 葡萄牙语语言模型的训练是一个关键点, 因为尽管像Gemini和ChatGPT这样的商业模型“会说”我们的语言, 很多时候这是通过翻译发生的, 因此可能导致偏见和不正确的回答. 另一方面, 巴西人也产生大量数据, 被外国“大科技”公司瞄准的是什么, 能够训练大型人工智能模型, 那么在这个市场中将会是盈利的替代方案, 拥有一个真正巴西的人工智能
