Especialistas debatem sobre a importância do amplo acesso a dados para treinar modelos de IA e a prevenção do racismo algorítmico. Saiba mais sobre os obstáculos e propostas de regulamentação.
Pontos críticos da regulação de IA no Brasil
Especialistas em inteligência artificial (IA) destacaram a necessidade de amplo acesso a dados para o treinamento de modelos de IA durante audiência na Câmara dos Deputados.
Restrições no acesso a dados
Segundo Luis Fernando Prado, líder do Comitê da IA Responsável, as possíveis restrições no treinamento de modelos de IA podem agravar problemas existentes. Prado criticou os artigos 62 a 66 do Projeto de Lei 2338/23, do Senado, que tratam dos direitos autorais como obstáculos ao desenvolvimento da IA no país.
Racismo algorítmico e proteção de dados sensíveis
Os especialistas também debateram a importância de prevenir a discriminação algorítmica e a necessidade de dados de treinamento representativos. A legislação atual, como a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), impõe limitações ao uso de dados sensíveis para treinamento de IA.
Ambiente regulatório favorável
Representantes de empresas do setor, como Dharma.AI e OpenAI, enfatizaram a importância de um ambiente regulado favorável para atrair investimentos para o Brasil. A necessidade de definições técnicas claras no projeto de lei e o estímulo a modelos de IA especializados em português foram discutidos como estratégias para promover a inovação no país.
Conclusão
Especialistas e representantes do setor destacaram a importância de um texto equilibrado que promova a inovação, proteja os direitos dos cidadãos e reduza os riscos nos sistemas de IA. A regulação deve ser flexível, ajustando-se conforme o nível de risco do sistema, e projetada considerando as particularidades do contexto brasileiro.
Tags: InteligênciaArtificial, Regulação
Fonte: camara.leg.br
