Gerenciamento de riscos de IA é o processo de identificar, mitigar e abordar sistematicamente os possíveis riscos associados às tecnologias de IA. Envolve uma combinação de ferramentas, práticas e princípios, com ênfase particular na implementação de frameworks formais de gestão de riscos de IA.
De modo geral, o objetivo do gerenciamento de riscos da IA é minimizar os possíveis impactos negativos da IA e, ao mesmo tempo, maximizar seus benefícios.
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O gerenciamento de riscos de IA faz parte do campo mais amplo da governança de IA. A governança da IA refere-se às proteções que garantem que as ferramentas e os sistemas de IA sejam seguros e éticos e permaneçam assim.
A governança de IA é uma disciplina abrangente, enquanto o gerenciamento de riscos de IA é um processo dentro dessa disciplina. O gerenciamento de riscos de IA concentra-se especificamente na identificação e no tratamento de vulnerabilidades e ameaças para manter os sistemas de IA protegidos contra danos. A governança de IA estabelece os frameworks, as regras e as normas que direcionam a pesquisa, o desenvolvimento e a aplicação da IA para garantir a segurança, a justiça e o respeito aos direitos humanos.
Nos últimos anos, o uso de sistemas de IA aumentou em todos os setores. A McKinsey relata que 72% das organizações utilizam agora alguma forma de inteligência artificial (IA), um aumento de 17% em relação a 2023.
Embora as organizações estejam em busca dos benefícios da IA, como inovação, eficiência e maior produtividade, nem sempre elas lidam com seus possíveis riscos, como questões de privacidade, ameaças à segurança e problemas éticos e legais.
Os líderes têm plena consciência desse desafio. Um recente estudo do IBM Institute for Business Value (IBM IBV) revelou que 96% dos líderes acreditam que a adoção de IA generativa torna uma violação de segurança mais provável. Ao mesmo tempo, o IBM IBV também constatou que apenas 24% dos atuais projetos de IA generativa estão protegidos.
O gerenciamento de risco da IA pode ajudar a fechar essa lacuna e capacitar as organizações a aproveitar todo o potencial dos sistemas de IA sem comprometer a ética ou a segurança da IA.
Assim como outros tipos de risco de segurança, o risco de IA pode ser entendido como uma medida da probabilidade de uma possível ameaça relacionada à IA de afetar uma organização e o grau de danos que essa ameaça causaria.
Embora cada modelo e caso de uso de IA seja diferente, os riscos da IA geralmente se enquadram em quatro grupos:
Se não forem gerenciados corretamente, esses riscos podem expor os sistemas de IA e as organizações a danos significativos, inclusive perdas financeiras, danos à reputação, penalidades regulatórias, erosão da confiança pública e violações de dados.
Os sistemas de IA dependem de conjuntos de dados que podem estar vulneráveis a adulteração, violações, viés ou ataques cibernéticos. As organizações podem mitigar esses riscos protegendo a integridade, a segurança e a disponibilidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida da IA, desde o desenvolvimento até o treinamento e a implementação.
Os riscos comuns de dados são:
Agentes de ameaças podem ter modelos de IA como alvo de roubo, engenharia reversa ou manipulação não autorizada. Os invasores podem comprometer a integridade de um modelo alterando sua arquitetura, pesos ou parâmetros, que são os componentes centrais que determinam o comportamento e o desempenho de um modelo de IA.
Alguns dos riscos de modelo mais comuns:
Embora os modelos de IA possam parecer magia, são fundamentalmente produtos de código sofisticado e algoritmos de aprendizado de máquina. Como todas as tecnologias, são suscetíveis a riscos operacionais. Se não forem resolvidos, esses riscos podem levar a falhas no sistema e vulnerabilidades de segurança que podem ser explorados por invasores.
Alguns dos riscos operacionais mais comuns:
Se as organizações não priorizarem a segurança e a ética no desenvolvimento e implementação de sistemas de IA, elas correm o risco de cometerem violações de privacidade e gerarem resultados distorcidos. Por exemplo, dados tendenciosos de treinamento utilizados para decisões de contratação podem reforçar os estereótipos raciais ou de gênero e criar modelos de IA que favorecem determinados grupos demográficos em detrimento de outros.
Riscos éticos e legais comuns:
Muitas organizações abordam os riscos de IA adotando estruturas de gerenciamento de riscos de IA, que são conjuntos de diretrizes e práticas para gerenciar riscos em todo o ciclo de vida da IA.
Pode-se pensar também nessas diretrizes como playbooks que descrevem políticas, procedimentos, funções e responsabilidades referentes ao uso da IA por uma organização. As estruturas de gerenciamento de riscos de IA ajudam as organizações a desenvolver, implementar e manter sistemas de IA de uma forma que minimize riscos, mantenha padrões éticos e alcance conformidade regulatória contínua.
Algumas das estruturas de gerenciamento de risco de IA mais utilizadas:
Em janeiro de 2023, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST) publicou o Framework de Gerenciamento de Riscos de IA (AI RMF) para fornecer uma abordagem estruturada para gerenciar os riscos de IA. Desde então, o AI RMF do NIST se tornou um benchmark para o gerenciamento de riscos de IA.
O objetivo principal do AI RMF é ajudar as organizações a projetar, desenvolver, implantar e utilizar sistemas de IA para gerenciar riscos de forma eficaz e promova práticas de IA confiáveis e responsáveis.
Desenvolvido em colaboração com os setores público e privado, o AI RMF é totalmente voluntário e aplicável a qualquer empresa, setor ou região.
A estrutura é dividida em duas partes. A Parte 1 oferece uma visão geral dos riscos e das características dos sistemas de IA confiáveis. A Parte 2, o AI RMF Core, descreve quatro funções para ajudar as organizações a lidar com os riscos do sistema de IA:
A Lei de Inteligência Artificial da UE (Lei de IA da UE) é uma lei que rege o desenvolvimento e o uso da inteligência artificial na União Europeia (UE). A lei adota uma abordagem baseada em riscos para a regulamentação, aplicando diversas regras aos sistemas de IA de acordo com as ameaças que representam à saúde, à segurança e aos direitos humanos. A lei também cria regras para projetar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial de uso geral, como os modelos de base que alimentam o ChatGPT e o Google Gemini.
A Organização Internacional para Normatização (ISO) e a Comissão Eletrotécnica Internacional (IEC) desenvolveram padrões que abordam vários aspectos do gerenciamento de riscos de IA.
As normas ISO/IEC enfatizam a importância da transparência, da responsabilidade e das considerações éticas no gerenciamento de riscos de IA. Eles também apresentam diretrizes práticas para gerenciar os riscos de IA em todo o ciclo de vida da IA, desde o projeto e o desenvolvimento até a implantação e a operação.
Embora o processo de gerenciamento de riscos de IA necessariamente varie de uma organização para outra, as práticas de gerenciamento de riscos de IA podem oferecer alguns benefícios principais comuns quando implementadas com sucesso.
O gerenciamento de riscos de IA pode aprimorar a postura de cibersegurança de uma organização e o uso da segurança de IA.
Ao realizar avaliações e auditorias de risco regulares, as organizações podem identificar riscos em potencial e vulnerabilidades durante todo o ciclo de vida da IA.
Após essas avaliações, podem implementar estratégias de mitigação para reduzir ou eliminar os riscos identificados. Esse processo pode envolver medidas técnicas, como aprimoramento da segurança de dados e melhoria da robustez do modelo. O processo também pode envolver ajustes organizacionais, como o desenvolvimento de diretrizes éticas e o fortalecimento dos controles de acesso.
Adotar essa abordagem mais proativa para detecção e resposta de ameaças pode ajudar as organizações a mitigar os riscos antes que eles aumentem, reduzindo a probabilidade de violações de dados e o possível impacto dos ataques cibernéticos.
O gerenciamento de riscos de IA também pode ajudar a melhorar a tomada de decisões gerais de uma organização.
Ao utilizar uma combinação de análises qualitativas e quantitativas, incluindo métodos estatísticos e opiniões de especialistas, as organizações podem obter uma compreensão clara de seus possíveis riscos. Essa visão abrangente ajuda as organizações a priorizar ameaças de alto risco e a tomar decisões mais embasadas sobre a implementação da IA, equilibrando o desejo de inovação com a necessidade de mitigação de riscos.
Um foco global cada vez maior na proteção de dados confidenciais estimulou a criação de importantes requisitos regulatórios e padrões do setor, incluindo o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), a California Consumer Privacy Act (CCPA) e a Lei de IA da UE.
A não conformidade com essas leis pode resultar em multas pesadas e penalidades legais consideráveis. O gerenciamento de riscos de IA pode ajudar as organizações a obter conformidade e permanecer em boa situação, especialmente porque as regulamentações relacionadas à IA evoluem quase tão rapidamente quanto a própria tecnologia.
O gerenciamento de riscos de IA ajuda as organizações a minimizar interrupções e garantir a continuidade dos negócios, possibilitando que elas lidem com possíveis riscos com sistemas de IA em tempo real. O gerenciamento de riscos da IA também pode incentivar uma maior responsabilidade e sustentabilidade de longo prazo, permitindo que as organizações estabeleçam práticas de gerenciamento e metodologias claras para uso da IA.
O gerenciamento de riscos de IA incentiva uma abordagem mais ética aos sistemas de IA, priorizando a confiança e a transparência.
A maioria dos processos de gerenciamento de riscos de IA envolve uma ampla gama de partes interessadas, incluindo executivos, desenvolvedores de IA, cientistas de dados, usuários, legisladores e até mesmo especialistas em ética. Essa abordagem inclusiva ajuda a garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e utilizados de forma responsável, levando em consideração todos os stakeholders.
Fazendo testes regulares e processos de monitoramento, as organizações podem acompanhar melhor o desempenho de um sistema de IA e detectar ameaças emergentes mais cedo. Esse monitoramento ajuda as organizações a manter a conformidade regulatória contínua e a remediar riscos de IA mais cedo, reduzindo o possível impacto das ameaças.
Apesar de todo o seu potencial de simplificar e otimizar a forma como o trabalho é realizado, as tecnologias de IA não estão isentas de riscos. Quase todas as áreas de TI das empresas podem se tornar uma arma nas mãos erradas.
As organizações não precisam evitar a IA gerativa. Eles simplesmente precisam tratá-la como qualquer outra ferramenta tecnológica. Isso significa entender os riscos e tomar medidas proativas para minimizar a chance de um ataque bem-sucedido.
Com o IBM watsonx.governance, as organizações podem facilmente direcionar, gerenciar e monitorar as atividades de IA. O IBM watsonx.governance pode governar modelos de IA generativa de qualquer fornecedor, avaliar a integridade e a precisão do modelo e automatizar fluxos de trabalho de conformidade essenciais.