Machine learning (ML) tem sido uma força transformadora, impulsionando inovações em diversos setores. Pesquisadores e especialistas pedem atenção crescente às políticas que moldarão o desenvolvimento ético e eficaz dessas tecnologias emergentes.
Contexto da pesquisa
Na obra “Understanding the Artificial Intelligence Revolution”, o professor Shalom Lappin, que possui vínculos com a Queen Mary University of London e a King’s College London, faz um chamado à ação. Ele argumenta que a regulamentação internacional de gigantes da tecnologia se torna imprescindível à medida que a IA avança na sociedade.
Método proposto
Lappin propõe uma abordagem global para a regulamentação de empresas de tecnologia, pois as legislações nacionais individuais são insuficientes para enfrentar os desafios globais que surgem. Além disso, ele sugere a reforma dos direitos de propriedade intelectual para garantir que os detentores de direitos sejam compensados quando seu trabalho é usado na formação de sistemas de IA.
Resultados e impacto
O professor aponta uma preocupação crítica com a monopolização da tecnologia, onde grandes empresas dominaram o desenvolvimento de ML. Em 2022, 32 modelos de aprendizado de máquina foram criados por corporações, enquanto universidades produziram apenas três. Essa concentração de poder, segundo Lappin, pode distorcer as prioridades de pesquisa em benefício comercial em detrimento do interesse público.
“O domínio das grandes corporações permite que elas moldem as prioridades de pesquisa conforme seus interesses comerciais.”
(“The concentration of power allows corporations to shape research priorities according to commercial interests.”)— Professor Shalom Lappin, AI Expert
Além da monopolização, Lappin destaca os custos ambientais, mencionando que o treinamento do ChatGPT-4 consumiu aproximadamente 50 gigawatt-horas de eletricidade, equivalente ao uso anual de milhares de lares americanos.
Com base em suas pesquisas, Lappin conclui que o armazenamento e o processamento de dados assumem proporções que exigem intervenção eficaz. Para garantir uma implementação responsável da IA, as políticas governamentais devem direcionar investimentos públicos significativos em serviços e novas oportunidades de emprego, evitando a desestabilização social no futuro próximo devido à automação.
As próximas etapas envolvem um diálogo contínuo e a delineação de estratégias para garantir que o benefício da tecnologia de ML seja compartido equitativamente entre todos os cidadãos, não apenas entre grandes corporações.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
