Em 2024, o processo contínuo de digitalização aumentará ainda mais a eficiência dos programas governamentais e a eficácia das políticas, conforme detalhado num documento branco anterior . Dois elementos críticos que impulsionam esta transformação digital são os dados e a inteligência artificial (IA). A IA desempenha um papel fundamental na descoberta de valor dos dados e na obtenção de conhecimentos mais profundos sobre a extensa informação que os governos recolhem para servir os seus cidadãos.  

Como se espera que a procura por IA generativa cresça este ano, torna-se imperativo que o setor público adote o uso responsável desta tecnologia. Só assim os governos poderão estabelecer-se como administradores de confiança. 

As diferenças entre IA generativa e IA tradicional 

Para compreender os desafios únicos colocados pela IA generativa em comparação com a IA tradicional, é útil compreender as suas diferenças fundamentais. A IA tradicional depende principalmente de algoritmos e extensos conjuntos de dados rotulados para treinar modelos por meio de aprendizado de máquina. Esses modelos podem fornecer recomendações ou identificar determinados comportamentos, reconhecendo padrões e aderindo a regras predefinidas. Por exemplo, a IA tradicional é usada para melhorar a eficácia da filtragem de spam de e-mail, melhorar as recomendações de filmes ou produtos para os consumidores e permitir que assistentes virtuais ajudem os indivíduos na busca de informações. 

A IA generativa está emergindo como uma solução valiosa para automatizar e melhorar tarefas administrativas e repetitivas rotineiras. Essa tecnologia é excelente na aplicação de modelos básicos, que são grandes redes neurais treinadas em extensos dados não rotulados e ajustadas para diversas tarefas. Ele pode identificar, resumir, converter, prever e gerar conteúdo de forma eficaz a partir de grandes conjuntos de dados. A implementação desta tecnologia no sector público pode melhorar significativamente a eficiência, permitindo que as organizações concluam as suas tarefas diárias com uma fracção dos recursos. 

A IA generativa apresenta uma oportunidade sem precedentes para melhorar vários aspectos das operações governamentais e melhorar os serviços para os cidadãos. Pode capacitar os funcionários do governo com ferramentas mais poderosas para responder a perguntas e realizar pesquisas. Tarefas como a redação e gestão de contratos, que são morosas e cruciais, podem beneficiar muito da aplicação de IA generativa. 

No ano passado, o Departamento de Estado dos EUA procurou feedback sobre os desafios e considerações de segurança da introdução de IA de processamento de linguagem natural e generativa na sua rede. Um pedido de informação do Departamento de Estado em Junho revelou o seu objectivo de melhorar a eficiência e a precisão dos trabalhadores em tarefas repetitivas relacionadas com a pesquisa de mercado e o planeamento de aquisições para a redacção de contratos. A IA generativa treinada em aprendizado de máquina pode ajudar na elaboração de novos contratos com base nesta pesquisa. 

Implementando IA generativa de forma responsável 

As notáveis ​​capacidades geradoras desta tecnologia emergente de IA levantam questões sobre a sua utilização responsável no sector público. Por exemplo, os gestores de contratos precisam de saber que a investigação original foi fielmente convertida num contrato juridicamente vinculativo para duas ou mais partes.  

O público encontrou recentemente IA generativa principalmente através de ferramentas que utilizam texto, imagens, vídeos e áudio pré-existentes para criar conteúdo personalizado sob demanda. No entanto, o nível de detalhe relativo à formação de alguns destes modelos pode ser insuficiente , especialmente para grandes empresas ou indústrias altamente regulamentadas que dependem da confiança pública.  

Para desenvolver uma IA responsável, os líderes governamentais devem preparar cuidadosamente os seus dados internos para aproveitar todo o potencial da IA ​​e da IA ​​generativa. Definir padrões responsáveis ​​é um papel crucial do governo, exigindo a integração de responsabilidades desde o início, e não como uma reflexão tardia. Isto inclui manter a supervisão humana para ajudar a garantir a precisão do conteúdo gerado pela IA e evitar preconceitos, entre outras considerações. 

Pilares fundamentais para uma IA responsável no governo 

O desenvolvimento de IA da IBM gira em torno de cinco pilares fundamentais para ajudar a garantir uma IA confiável. Os líderes governamentais devem dar prioridade a estes pilares ao considerarem o desenvolvimento, a formação e a implantação responsáveis ​​da IA:  

• A justiça num sistema de IA refere-se à sua capacidade de tratar indivíduos ou grupos de forma equitativa, dependendo do contexto em que o sistema de IA é utilizado. Isso significa combater preconceitos e prevenir a discriminação relacionada com características protegidas, como género, raça, idade e estatuto de veterano. 
• A privacidade diz respeito à capacidade de um sistema de IA de priorizar e salvaguardar a privacidade e os direitos dos dados dos consumidores, ao mesmo tempo que cumpre os regulamentos existentes relacionados com a recolha, armazenamento, acesso e divulgação de dados.  
• A explicabilidade é importante porque um sistema de IA deve ser capaz de fornecer uma explicação interpretável por humanos para as suas previsões e insights, de uma forma que não se esconda atrás do jargão técnico.  
• Transparência significa que um sistema de IA deve incluir e partilhar informações sobre a forma como foi concebido e desenvolvido e os dados ou fontes de dados utilizados para alimentar o sistema. 
• Robustez é a capacidade de um sistema de IA de lidar com condições excepcionais, como anormalidades na entrada. Ajuda a garantir resultados consistentes.  

IBM watsonx™ , uma plataforma integrada de IA, dados e governança, incorpora esses princípios ao oferecer uma abordagem contínua, eficiente e responsável para o desenvolvimento de IA em vários ambientes. Mais especificamente, o recente lançamento do IBM® watsonx.governance™ ajuda as equipes do setor público a automatizar e abordar essas áreas, permitindo-lhes dirigir, gerenciar e monitorar as atividades de IA de suas organizações. Essa ferramenta facilita processos claros para que as organizações possam detectar e mitigar riscos de forma proativa, ao mesmo tempo em que apoiam seus programas de conformidade para políticas internas de IA e padrões do setor.  

À medida que o setor público continua a adotar a IA e a automação para resolver problemas e melhorar a eficiência, é crucial manter a confiança e a transparência em qualquer solução de IA. As equipes devem ter a capacidade de compreender e gerenciar o ciclo de vida da IA ​​de forma eficaz. A adoção proativa de práticas responsáveis ​​de IA é uma oportunidade para todos nós melhorarmos.  

Por – IBM – Cristina Caballe Fuguet
Casey Werth