O crescente uso de machine learning está transformando setores variados, desde saúde até agricultura. A necessidade de regulamentação dessas tecnologias e suas implicações sociais e econômicas estão em evidência na discussão atual sobre inteligência artificial (IA).
Contexto da pesquisa
Pesquisadores e agências internacionais, como a União Internacional de Telecomunicações (ITU), alertam sobre os riscos e benefícios associados à implementação de IA em larga escala. “A necessidade de uma abordagem global é crítica,” afirmou Doreen Bogdan-Martin, chefe da ITU. (“The need for a global approach I think is critical.”)
“A necessidade de uma abordagem global é crítica”
(“The need for a global approach I think is critical.”)— Doreen Bogdan-Martin, Chefe, União Internacional de Telecomunicações (ITU)
Método proposto
Entre as metodologias discutidas estão redes neurais profundas (DNN) e aprendizado por reforço, que demonstram alta acurácia em tarefas complexas, como reconhecimento de voz e geração de texto. Os dados utilizados em análises de performance incluem conjuntos de dados populares, como o ImageNet e o COCO, que facilitam a avaliação em benchmarks padrões da indústria.
Resultados e impacto
As métricas de desempenho mostram que modelos baseados em DNN podem alcançar acurácia superior a 90% em tarefas específicas, enquanto abordagens integradas, como GANs (Generative Adversarial Networks), são promissoras na criação de conteúdo de mídia autêntica. Entretanto, há preocupações sobre a equidade no acesso à tecnologia; segundo Bogdan-Martin, “2,6 bilhões de pessoas não têm acesso à internet, o que significa que não têm acesso à inteligência artificial.” (“We have 2.6 billion people that have no access to the internet, which means they have no access to artificial intelligence.”)
“2,6 bilhões de pessoas não têm acesso à internet, o que significa que não têm acesso à inteligência artificial”
(“We have 2.6 billion people that have no access to the internet, which means they have no access to artificial intelligence.”)— Doreen Bogdan-Martin, Chefe, União Internacional de Telecomunicações (ITU)
As implicações éticas e sociais de tais tecnologias continuam a ser um tópico crítico para futuros desenvolvimentos na área. À medida que mais dados se tornam disponíveis e a pesquisa em IA avança, uma importante discussão sobre regulamentação e responsabilidade deve progredir.
Fontes de contínua pesquisa e desenvolvimento podem levar a aplicações em diversas áreas, incluindo saúde, onde IA pode auxiliar em diagnósticos e tratamentos, e agricultura, otimizando a produção de alimentos.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
