Navegando a IA: Avanços e Desafios
- Carla Xavier Lee (CXL)
- 15 de mai. de 2024
- 2 min de leitura
Após a nossa previa discussão sobre o potencial transformador e os desafios da IA na area de desenvolvimento internacional, neste blog aprofundamos estratégias práticas e tendências emergentes no sector da IA.
Refinando a implementação de IA
As organizações continuam a adoptar a IA para agilizar as operações e promover a criatividade. Alguns examplos de histórias de sucesso sao:
World Food Programme (WFP)
Utiliza análises preditivas para melhorar as avaliações de segurança alimentar e optimizar as operações da cadeia de abastecimento.
Digital Green
Implementa machine learning na agricultura, analisando dados para fornecer aconselhamento agrícola personalizado a pequenos agricultores na Índia.
Estes exemplos mostram como a IA reduziu efectivamente a carga de trabalho e melhorou a tomada de decisões. No entanto, estes avanços exigem um refinamento contínuo das estratégias de IA para se alinharem com os objetivos e valores organizacionais.
Avançando na privacidade de dados
A privacidade dos dados continua a ser uma preocupação crítica. Mais organizações estão agora implementando técnicas avançadas de criptografia e anonimato para proteger informações confidenciais.
Técnicas e Ferramentas
Criptografia Homomórfica
Permite o processamento de dados mantendo-os criptografados, garantindo a privacidade.
Exemplo
O Microsoft SEAL (Simple Encrypted Arithmetic Library) fornece uma implementação de código aberto de criptografia homomórfica, permitindo cálculos em dados criptografados sem a necessidade de descriptografá-los primeiro.
Privacidade Diferencial
Implementado em ferramentas como a Biblioteca de Privacidade Diferencial do Google, adiciona ruído aos conjuntos de dados para evitar a identificação de indivíduos.
Exemplo
A Biblioteca de Privacidade Diferencial do Google ajuda as organizações a implementar privacidade diferencial para proteger os dados do usuário, adicionando ruído estatístico e garantindo que pontos de dados individuais permaneçam confidenciais.
Mascaramento de dados
Oculta dados confidenciais em um conjunto de dados, ocultando identificadores. Isso garante que a utilidade dos dados permaneça enquanto protege a privacidade
Exemplo
O Informatica Data Masking permite o mascaramento de dados dinâmicos e estáticos para proteger informações confidenciais em ambientes que não sejam de produção, reduzindo o risco de exposição de dados.
Tokenização de dados
Substitui elementos de dados confidenciais por equivalentes não confidenciais, conhecidos como tokens, que podem ser mapeados de volta aos dados originais somente por meio de um sistema de tokenização.
Exemplo
O Protegrity Tokenization substitui dados confidenciais por tokens não confidenciais, garantindo que, mesmo que os dados sejam acessados, eles permaneçam ilegíveis sem o sistema de tokenização.
Computação Multipartidária Segura (SMC)
Permite que as partes calculem conjuntamente uma função sobre suas entradas, mantendo essas entradas privadas.
Exemplo
Partisia Blockchain fornece soluções seguras de computação multipartidária, permitindo análise colaborativa de dados sem expor pontos de dados individuais.
Provas de Conhecimento Zero
Permite que uma parte prove à outra que uma afirmação é verdadeira sem revelar qualquer informação adicional além do fato de que a afirmação é realmente verdadeira.
Exemplo
ZCash, uma criptomoeda, usa provas de conhecimento zero (zk-SNARKs) para garantir a privacidade das transações, permitindo aos usuários provar a validade de uma transação sem revelar detalhes da transação.
Além disso, há uma tendência crescente de uso de soluções de IA locais para controlar melhor o fluxo de dados e a conformidade com regulamentações como o GDPR.
Soluções de IA locais
IBM Watson Studio Local
Permite que as organizações implantem IA em sua infraestrutura, mantendo o controle dos dados.
Pilha do Microsoft Azure
Permite que as empresas executem serviços de IA no local, garantindo que os dados permaneçam em seu ambiente local.
Combatendo a desinformação sobre IA
A batalha contra a desinformação gerada pela IA está a intensificar-se com a introdução de ferramentas de validação mais sofisticadas. Essas ferramentas são projectadas para verificar a autenticidade e a precisão dos dados antes que eles influenciem os processos de tomada de decisão.
Ferramentas de validação
Ferramenta automatizada de verificação de factos do Full Fact
Usa IA para verificar informações por meio de referência cruzada de fontes confiáveis.
API de verificação de fatos do Snopes
Integra-se com sistemas de gerenciamento de conteúdo para verificar e sinalizar automaticamente a precisão do conteúdo.
Fortalecendo a Governança da IA
Para garantir o uso responsável da IA, há um foco maior em estruturas de governação que enfatizam a transparência e a responsabilização. Estas estruturas são cruciais para manter a confiança e garantir que as soluções de IA sejam utilizadas de forma ética e eficaz.
Exemplos de estrutura
Diretrizes de Ética em IA da Comissão Europeia
Oferece um conjunto de princípios éticos e recomendações para implantação de IA.
Estrutura de Governança Modelo de IA de Singapura
Fornece diretrizes detalhadas para o uso responsável da IA, incluindo responsabilidade e supervisão humana.
Conclusão
A jornada da IA no desenvolvimento internacional continua. Ao enfrentar desafios e abraçar novas oportunidades, as organizações podem aumentar a eficiência operacional e a criatividade, levando a resultados de projetos mais impactantes. Vamos continuar a explorar e aproveitar as capacidades da IA de forma responsável e inovadora.
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