Ferramentas adicionais para RAI

Práticas responsáveis de IA

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

Avaliações de risco versus impacto

 

RISK

  • Prever possíveis problemas
  • Impacto negativo

 

IMPACTO

  • Prever potencial e risco
  • Impacto positivo e negativo
Práticas responsáveis de IA

As avaliações de risco ajudam a:

  • antecipar impactos prejudiciais
  • para mitigá-los proativamente

 

Exemplos:

  • Estrutura e guia NIST para riscos de IA (RMF)
  • Lei local 144 da cidade de Nova York
  • CNIL da França
  • Estrutura de avaliação de risco de IA da OECD

Não há uma abordagem universal para as avaliações de risco de IA.

Práticas responsáveis de IA

As avaliações de impacto da IA ajudam as organizações a:

  • Identificar os efeitos mais amplos
  • Alinhar com os valores centrados no ser humano
  • Promover a confiança e a transparência

Exemplos:

  • A avaliação holandesa do impacto da IA (AIIA)
  • Padrão de avaliação de impacto de IA responsável da Microsoft
  • IBM® watsonx
  • Avaliação do impacto sobre os direitos humanos (HRIA)
  • Benchmarks RAISE do Instituto de IA Responsável
Práticas responsáveis de IA

Armadilhas comuns

  • Pontos cegos éticos: viés implícito
  • Bluewashing ou lavagem ética: fingir
  • Compras com IA: negócios acima da ética
  • IA sombra: sem aprovação ou supervisão

Integração das avaliações de impacto da IA com as avaliações de risco:

  • garante avaliação completa da IA
  • evitar danos e gerar impacto positivo

Uma imagem de um olho em um fundo escuro como um ponto cego

1 DALL·E
Práticas responsáveis de IA

Vamos praticar!

Práticas responsáveis de IA

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