A Importância da Responsabilidade em IA
A inteligência artificial geral pode se tornar uma realidade em cinco anos, com máquinas muito inteligentes. No entanto, é fundamental considerar a responsabilidade em IA para garantir que essa tecnologia seja utilizada de forma ética e responsável. A falta de interdisciplinaridade entre engenharia, direito e sociologia é um dos principais desafios para a implementação de práticas de IA responsável.
Desafios e Soluções para a Responsabilidade em IA
Para implementar práticas de IA responsável, é fundamental considerar incentivos e identidades disciplinares em equipes técnicas. Além disso, é necessário que as organizações estruturem-se de forma a possibilitar a interdisciplinaridade, comunicação e consideração de impactos sociais e técnicos mais amplos. A governança e a cultura são fundamentais para a implementação de IA responsável.
Avaliação de Modelos de IA
A avaliação de modelos de IA enfrenta vários desafios, incluindo a falta de métricas universais para definir um “bom” desempenho e limitações de métricas como ROUGE ou BLUE em capturar nuances e sutilezas do desempenho do sistema. Além disso, a complexidade de sistemas de IA torna difícil a avaliação e a comparação de modelos.
Avaliação de Modelos de Linguagem
A avaliação da qualidade de modelos de linguagem, como RAG (Retrieve-and-Generate), é particularmente desafiadora devido à falta de um padrão comum para avaliar a qualidade de modelos de linguagem. A discussão sobre RAG patterns é complexa e pode ter diferentes interpretações.
A Importância de Avaliações (Evals) no Desenvolvimento de IA
As avaliações (evals) são fundamentais no desenvolvimento de IA, pois permitem avaliar a precisão dos modelos e melhorar a sua performance. O crescimento da indústria de evals é uma área de grande interesse, pois pode contribuir para o desenvolvimento de modelos de IA mais precisos e confiáveis.
Colaboração e Responsável AI
Para desenvolver IA responsável e ética, é necessário que os profissionais de IA colaborem e aprendam uns com os outros, além de suas disciplinas e identidades. A colaboração entre diferentes áreas, como técnicas e humanidades, é fundamental para o desenvolvimento de IA responsável.
Conclusão
A discussão sobre IA responsável evoluiu desde a definição computacional de justiça em algoritmos de aprendizado de máquina até a implementação prática em organizações. É fundamental que as organizações estruturem-se de forma a possibilitar a interdisciplinaridade, comunicação e consideração de impactos sociais e técnicos mais amplos para abordar os desafios da responsabilidade em IA. Visite o vídeo original para entender melhor como os principais pontos e insights sobre tecnologia e inteligência artificial podem ser implementados em sua organização.