À medida que as organizações adoptam cada vez mais soluções de inteligência artificial para impulsionar a eficiência e a inovação, as questões de segurança e privacidade dos dados tornaram-se uma prioridade máxima. Tal como sublinhado no sumário executivo do Livro Branco de Stanford sobre Privacidade e Proteção de Dados na Era da IA (2023), "os dados são a base de todos os sistemas de IA" e "o desenvolvimento da IA continuará a aumentar a procura de dados de treino por parte dos programadores, alimentando uma corrida ainda maior à aquisição de dados do que aquela a que assistimos em décadas passadas". Embora a IA ofereça enormes oportunidades, também introduz desafios únicos que exigem uma reconsideração fundamental das nossas abordagens à proteção de dados. Este artigo examina as principais considerações de segurança e privacidade para as organizações que implementam sistemas de IA e fornece orientações práticas para a proteção de dados sensíveis ao longo do ciclo de vida da IA.
Tal como referido no capítulo 2 do Livro Branco de Stanford, intitulado "Data Protection and Privacy: Key Concepts and Regulatory Landscape", a gestão de dados na era da IA exige uma abordagem que considere dimensões interligadas que vão para além da mera segurança técnica. De acordo com a síntese, há três sugestões fundamentais para atenuar os riscos para a privacidade dos dados decorrentes do desenvolvimento e da adoção da IA:
Estas dimensões exigem abordagens específicas que vão para além das práticas tradicionais de segurança informática.
Tal como o Livro Branco de Stanford afirma explicitamente, "a recolha de dados em grande parte sem restrições apresenta riscos únicos para a privacidade que se estendem para além do nível individual - agregam-se para causar danos à sociedade que não podem ser resolvidos apenas através do exercício dos direitos individuais sobre os dados". Esta é uma das observações mais importantes do resumo executivo e apela a um repensar fundamental das nossas estratégias de proteção de dados.
Citando diretamente a primeira sugestão do resumo executivo de Stanford:
Recomendação de implementação: Implementar um sistema de classificação de dados que rotule automaticamente os itens sensíveis e aplique os controlos adequados de acordo com o nível de sensibilidade, com definições predefinidas de não recolha.
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De acordo com a segunda sugestão do resumo executivo de Stanford, a transparência e a responsabilidade ao longo de toda a cadeia de dados são fundamentais para qualquer sistema regulamentar que trate da privacidade dos dados.
O Livro Branco afirma claramente que é necessário "concentrar-se na cadeia de fornecimento de dados de IA para melhorar a privacidade e a proteção dos dados. Garantir a transparência e a responsabilização do conjunto de dados ao longo do ciclo de vida deve ser um objetivo de qualquer sistema regulamentar que trate da privacidade dos dados". Isto implica:
Recomendação de implementação: Implementar um sistema de proveniência de dados que documente todo o ciclo de vida dos dados utilizados na formação e no funcionamento dos sistemas de IA.
A terceira sugestão do resumo executivo de Stanford afirma que é necessário "alterar a abordagem da criação e gestão de dados pessoais". Tal como referido no documento, "os decisores políticos devem apoiar o desenvolvimento de novos mecanismos de governação e infra-estruturas técnicas (por exemplo, corretores de dados e infra-estruturas de autorização de dados) para apoiar e automatizar o exercício dos direitos e preferências individuais em matéria de dados".
Recomendação de implementação: Adotar ou contribuir para o desenvolvimento de normas abertas para a autorização de dados que permitam a interoperabilidade entre diferentes sistemas e serviços.
Os próprios modelos de IA requerem protecções específicas:
Recomendação de implementação: Estabelecer "portas de segurança" na cadeia de desenvolvimento que exijam a validação da segurança e da privacidade antes de os modelos entrarem em produção.
Os sistemas de IA enfrentam vectores de ataque únicos:
Recomendação de implementação: Implementar técnicas de formação de adversários que exponham especificamente os modelos a potenciais vectores de ataque durante o desenvolvimento.
Os requisitos de privacidade e segurança variam significativamente de sector para sector:
A implementação de uma abordagem abrangente da privacidade e segurança dos dados na IA exige:
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Uma instituição financeira global implementou um sistema de deteção de fraudes baseado em IA com uma abordagem em camadas:
Tal como se afirma claramente no resumo executivo do Livro Branco de Stanford, "embora a legislação existente e proposta em matéria de privacidade, baseada em práticas de informação justas (FIP) globalmente aceites, regule implicitamente o desenvolvimento da IA, é insuficiente para fazer face à corrida à aquisição de dados e aos danos individuais e sistémicos à privacidade daí resultantes". Além disso, "mesmo a legislação que contém disposições explícitas sobre a tomada de decisões algorítmicas e outras formas de IA não prevê as medidas de governação de dados necessárias para regular de forma significativa os dados utilizados nos sistemas de IA".
Na era da IA, a proteção de dados e a privacidade já não podem ser consideradas secundárias. As organizações devem seguir as três principais recomendações do Livro Branco:
A implementação destas recomendações representa uma transformação fundamental na forma como concebemos e gerimos os dados no ecossistema da IA. Como demonstra a análise do Livro Branco de Stanford, as actuais práticas de recolha e utilização de dados são insustentáveis e correm o risco de minar a confiança do público nos sistemas de inteligência artificial, criando simultaneamente vulnerabilidades sistémicas que vão muito além dos indivíduos.
O panorama regulamentar já está a mudar em resposta a estes desafios, como evidenciado pelos crescentes debates internacionais sobre a necessidade de regulamentar não só os resultados da IA, mas também os processos de captura de dados que alimentam estes sistemas. No entanto, a mera conformidade regulamentar não é suficiente.
As organizações que adoptarem uma abordagem ética e transparente à gestão de dados estarão melhor posicionadas neste novo ambiente, obtendo uma vantagem competitiva através da confiança dos utilizadores e de uma maior resiliência operacional. O desafio consiste em equilibrar a inovação tecnológica com a responsabilidade social, reconhecendo que a verdadeira sustentabilidade da IA depende da sua capacidade de respeitar e proteger os direitos fundamentais das pessoas que serve.
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