São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa sobre machine learning e inteligência artificial (AI) ganha novos contornos à medida que especialistas propõem abordagens regulatórias mais flexíveis. Em um estudo recente publicado na revista Risk Analysis, Cary Coglianese e Colton R. Crum defendem a adoção de “leashes” em vez de “guardrails” para gerenciar os riscos da tecnologia.
Contexto da pesquisa
A discussão sobre a regulamentação da AI tem sido complexa, sobretudo no que diz respeito à segurança pública. Coglianese, diretor do Penn Program on Regulation e professor na University of Pennsylvania Carey Law School, e Crum, doutorando em ciência da computação na University of Notre Dame, expõem que o cenário atual exige uma abordagem mais adaptativa.
Método proposto
Os autores argumentam que uma “regulação baseada em gestão” funciona como uma estratégia de “leash”, permitindo que ferramentas de AI operem em um ambiente regulatório dinâmico. Essa abordagem se contrapõe ao modelo prescritivo, visto que a AI é complexa e em constante evolução. Leashes “são flexíveis e adaptáveis — assim como as coleiras físicas usadas ao passear um cachorro, permitindo uma gama de movimento e exploração” (
“são flexíveis e adaptáveis — assim como as coleiras físicas usadas ao passear um cachorro, permitindo uma gama de movimento e exploração”
— Cary Coglianese, Diretor, Penn Program on Regulation
).
Resultados e impacto
O estudo apresenta três exemplos práticos de riscos associados à AI: colisões envolvendo veículos autônomos, suicídio relacionado às redes sociais e preconceito induzido por algoritmos. Na perspectiva dos autores, uma regulação baseada em gestão poderia encorajar as empresas a desenvolverem sistemas internos que minimizem esses riscos, criando um “tethered structure” que impede que a AI “fuja” (
“uma estrutura amarrada que, como uma coleira, pode ajudar a evitar que a AI ‘fuja’”
— Colton R. Crum, Doutorando, University of Notre Dame
).
Essas abordagens regulatórias propõem um acompanhamento constante das aplicações da AI, possibilitando que inovações sejam exploradas sem barreiras excessivas. À medida que as ferramentas de AI adquirirem mais complexidade, a necessidade de regulamentações adaptativas se tornará ainda mais urgente.
O estudo sugere que esse modelo de leashes pode representar um avanço significativo na harmonização do progresso tecnológico com a segurança pública e ética na utilização de machine learning.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
