{"id":79574,"date":"2024-02-25T19:30:56","date_gmt":"2024-02-25T19:30:56","guid":{"rendered":"https:\/\/jornaldasoficinas.com\/pt\/?p=79574"},"modified":"2024-02-25T15:26:07","modified_gmt":"2024-02-25T15:26:07","slug":"oportunidades-e-desafios-da-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornaldasoficinas.com\/pt\/oportunidades-e-desafios-da-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Oportunidades e Desafios da Intelig\u00eancia Artificial"},"content":{"rendered":"

\"02<\/strong><\/p>\n

A intelige\u0302ncia artificial tem suscitado numerosas preocupac\u0327o\u0303es entre os cidada\u0303os, que receiam que os algoritmos possam ameac\u0327ar a sua privacidade, reforc\u0327ar e amplificar preconceitos sociais, conduzindo assim a\u0300 discriminac\u0327a\u0303o, ou tomar deciso\u0303es importantes por eles, reduzindo o controlo que te\u0302m sobre as suas vida. Embora estes receios sejam por vezes justificados, acreditamos que as aplicac\u0327o\u0303es da IA no sector automo\u0301vel na\u0303o po\u0303em em perigo os direitos fundamentais<\/strong><\/p>\n

Para garantir a confianc\u0327a dos cidada\u0303os e dos consumidores na IA automo\u0301vel, garantir a seguranc\u0327a e\u0301 fundamental. Isto e\u0301 especialmente verdade no contexto da conduc\u0327a\u0303o auto\u0301noma, em que as pessoas precisam de confiar nas deciso\u0303es tomadas pelo seu vei\u0301culo antes de poderem aceitar progressivamente o controlo. Ja\u0301 existem proto\u0301tipos, mas os automo\u0301veis totalmente auto\u0301nomos ainda esta\u0303o a anos de dista\u0302ncia. Para que se tornem realidade, os obsta\u0301culos te\u0301cnicos na\u0303o sa\u0303o o \u00fanico desafio a ultrapassar: construir confianc\u0327a e\u0301 igualmente importante.<\/p>\n

Os fornecedores do sector automo\u0301vel investem fortemente em IA e tecnologias relacionadas com a conduc\u0327a\u0303o auto\u0301noma. O principal objetivo e\u0301 tornar os vei\u0301culos mais seguros. Se os cidada\u0303os na\u0303o estiverem convencidos dos benefi\u0301cios da conduc\u0327a\u0303o auto\u0301noma e na\u0303o sentirem que os vei\u0301culos auto\u0301nomos sa\u0303o de confianc\u0327a, isso prejudicara\u0301 os progressos no sentido de eliminar os acidentes rodovia\u0301rios. Por esta raza\u0303o, os fornecedores do setor automo\u0301vel apoiam o objetivo da Comissa\u0303o de criar um sistema transparente, neutro do ponto de vista tecnolo\u0301gico e baseado nos riscos para a IA. Este quadro deve estabelecer princi\u0301pios mi\u0301nimos comuns.<\/p>\n

Ale\u0301m disso, deve ser alcanc\u0327ado um equili\u0301brio para garantir que o futuro quadro regulamentar em mate\u0301ria de IA na\u0303o ponha em causa a contribuic\u0327a\u0303o da I&D mundial para vei\u0301culos mais seguros e mais sustenta\u0301veis. A cadeia de valor do sector automo\u0301vel e\u0301 global, por conseguinte, deve ser suportada por requisitos tecnicamente justificados, que na\u0303o discriminem a IA desenvolvida em pai\u0301ses na\u0303o pertencentes a\u0300 UE.<\/p>\n

Outro grande desafio identificado pelos decisores poli\u0301ticos e\u0301 a natureza de \u201ccaixa negra\u201d da intelige\u0302ncia artificial, em que a lo\u0301gica subjacente a deciso\u0303es especi\u0301ficas tomadas pelos algoritmos de IA pode ser desconhecida ou demasiado complexa para um ser humano compreender. As duas principais questo\u0303es a este respeito sa\u0303o a seguranc\u0327a e a responsabilidade:<\/p>\n

– Do ponto de vista da seguranc\u0327a, a falta de transpare\u0302ncia do processo de decisa\u0303o da IA poderia dificultar a compreensa\u0303o das razo\u0303es de um acidente e, se o acidente tiver sido causado por um defeito, para identificar e corrigir o problema.<\/p>\n

– No que respeita a\u0300 responsabilidade, a falta de explicabilidade das deciso\u0303es da IA pode dificultar a determinar que ac\u0327a\u0303o humana pode ser responsa\u0301vel pelo dano e, consequentemente atribuir a responsabilidade e determinar uma indemnizac\u0327a\u0303o adequada a\u0300s vi\u0301timas.<\/p>\n

Na realidade, pore\u0301m, esta questa\u0303o da \u201ccaixa negra\u201d na\u0303o e\u0301 especi\u0301fica da IA ou da aprendizagem automa\u0301tica, mas ja\u0301 esta\u0301 presente em muitos domi\u0301nios. O software existente, que na\u0303o seja de IA, pode tambe\u0301m ser difi\u0301cil de compreender e os seus resultados podem ser igualmente difi\u0301ceis de explicar. Por exemplo, muitos softwares modernos sa\u0303o compostos de milho\u0303es de linhas de co\u0301digo (escritas por humanos). Na\u0303o sa\u0303o IA e, no entanto, sa\u0303o extremamente complexos. Por isso, garantir uma forma transparente de avaliar a tomada de deciso\u0303es de um sistema de conduc\u0327a\u0303o auto\u0301nomo e\u0301 muito importante. No entanto, os fornecedores do setor automo\u0301vel na\u0303o acreditam que a regulamentac\u0327a\u0303o na\u0303o deve prescrever qualquer tecnologia ou exigir a divulgac\u0327a\u0303o completa dos pormenores dos algoritmos de IA. Por exemplo, a validac\u0327a\u0303o de sistemas complexos pode ser conseguida atrave\u0301s de testes sistema\u0301ticos de unidade, carga e de integrac\u0327a\u0303o, sem necessariamente ler o co\u0301digo-fonte.<\/p>\n

No que respeita a\u0300 seguranc\u0327a, em vez de exigir que os algoritmos sejam totalmente divulgados, a regulamentac\u0327a\u0303o deve centrar-se na definic\u0327a\u0303o das normas de seguranc\u0327a aceita\u0301veis. Os produtos de IA teriam enta\u0303o de demonstrar atrave\u0301s de ensaios, que cumprem essas normas. Por exemplo, ao garantir testes de certificac\u0327a\u0303o robustos antes da comercializac\u0327a\u0303o, ha\u0301 menos necessidade de explicar a raza\u0303o pela qual um sistema de conduc\u0327a\u0303o auto\u0301nomo tomou determinadas deciso\u0303es, mas apenas que tomou as deciso\u0303es correctas. E\u0301 possi\u0301vel desenvolver KPI\u2019s que garantam uma cobertura e representatividade suficientes de um nu\u0301mero limitado de cena\u0301rios de tra\u0301fego. Quanto a\u0300 explicac\u0327a\u0303o de como uma determinada decisa\u0303o foi tomada, que pode ser importante para efeitos de responsabilidade, tal pode ser inferido apo\u0301s o facto a partir de uma combinac\u0327a\u0303o de elementos que incluem os conjuntos de dados que foram utilizados para treinar a IA.<\/p>\n

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