Porque é que a IA é importante Oportunidades, riscos e regulamentação

Porque é que a IA é importante: oportunidades, riscos e regulamentação

• O ChatGPT democratizou a inteligência artificial (IA), tornando-a mais fácil de utilizar por pessoal não técnico. Isto abriu novas oportunidades de adopção na maioria das indústrias.
•  A IA já é utilizada em muitas empresas há anos, permitindo tudo, desde a logística preditiva aos automóveis autónomos, mas a sua adopção só ocorrerá se a tecnologia se adequar a uma necessidade empresarial.
• Existem vários riscos associados à IA: políticos, sociais e económicos. Os decisores políticos têm vindo a avançar com a regulamentação da tecnologia, mas as diferentes abordagens contribuirão ainda mais para a fragmentação e a regionalização no mundo da tecnologia.
• Devido às numerosas eleições de 2024, é mais provável que o maior impacto da IA seja inicialmente a nível político do que a nível empresarial. A médio prazo, poderá também transformar as necessidades de emprego e de educação.
  O momento da IA generativa

O lançamento do ChatGPT em Novembro de 2022 democratizou a IA, atraindo 100 milhões de utilizadores em menos de dois meses. A tecnologia em si não é nova. GPT significa Generative Pre-trained Transformer (transformador generativo pré-treinado). A Google introduziu os primeiros transformadores (redes neurais capazes de processar grandes quantidades de dados) em 2017, antes de a OpenAI lançar o seu primeiro modelo GPT em Janeiro de 2018. O ChatGPT, o Bing AI e o Boba tornaram a IA fácil de utilizar, mas a adopção generalizada nas empresas só ocorrerá se a tecnologia se adequar a uma necessidade comercial.

O ChatGPT e a IA generativa tornaram-se um tema quente nos últimos meses, mas tanto os consumidores como as empresas têm vindo a utilizar a IA há vários anos. Os exemplos incluem assistentes de voz como a Siri ou a Alexa, ou quando a Amazon ou a Netflix fornecem recomendações. O facto de as ferramentas de IA poderem ser utilizadas por pessoal não técnico permitirá alargar alguns destes casos de utilização existentes. Abrirá também novas oportunidades em todos os sectores.

A IA está a transformar o futuro da agricultura

A IA está a ser utilizada na agricultura para melhorar a produtividade de três formas principais: robótica, monitorização do solo e das culturas e análise preditiva.

A John Deere, uma empresa de equipamento agrícola, passou as últimas décadas a investir em tecnologia e robótica para desenvolver os primeiros tractores totalmente automatizados, que lançou em Janeiro de 2022 no CES, um importante evento anual de comércio de tecnologia que se realiza em Las Vegas. Ao aplicar IA de alta qualidade e dados de treino de aprendizagem automática adaptados à agricultura, os tractores autónomos podem realizar tarefas como o cultivo, a fertilização, a colheita e a plantação com o mínimo de intervenção humana. A Monarch Trator, uma start-up sediada nos EUA, também está a desenvolver tractores autónomos, com financiamento da CNH Industrial.

Outra utilização importante da IA é a agricultura de precisão através da análise preditiva. Combinada com dados de sensores em tempo real e dados analíticos visuais de drones, a IA pode fornecer aos agricultores orientações futuras para melhorar a previsão do rendimento das culturas e detectar infecções por pragas e doenças. Recentemente, a PepsiCo (EUA) estabeleceu uma parceria com a Cropin (Índia), um fornecedor de software como serviço (SaaS), para lançar um modelo de inteligência de culturas para a Índia que utilizou a análise preditiva da IA para melhorar as culturas de batata.

A IA está a impulsionar a inovação no sector automóvel

A IA tem uma vasta gama de aplicações para a indústria automóvel, desde a concepção, produção e manutenção de veículos até ao info-entretenimento e à condução autónoma.

Os algoritmos de IA, combinados com dados de sensores (incluindo LiDAR) e câmaras, já podem orientar veículos autónomos dentro de áreas prescritas e autónomas. O BMW X5, o Tesla Model S e o Cadillac Escalade da GM funcionam agora no nível 2 ou 3 dos cinco níveis de condução autónoma. Isto significa que continuam a exigir a atenção do condutor a tempo inteiro, mas prestam assistência na direcção, travagem, aceleração e controlo de cruzeiro adaptativo. Entretanto, a Cruise (EUA; propriedade da GM), a Waymo (EUA; propriedade da Alphabet) e a Pony.ai (China) estão entre as empresas que estão a experimentar robô-táxis sem condutor de nível 4 em cidades de Phoenix, Arizona, a Pequim, China.

Em termos de fabrico, a IA é utilizada para a conceção de veículos, soluções de fluxo de trabalho e robótica nas linhas de produção. A BMW (Alemanha), a Toyota (Japão) e a GM estão entre os fabricantes de automóveis que estão a lançar sistemas de visão artificial, que utilizam a IA para inspecção automática e para ajudar a detectar produtos defeituosos. A IA também alimenta os sistemas de info-entretenimento nos veículos, permitindo a navegação, a segurança através do reconhecimento biométrico e a monitorização da condução para as seguradoras.

A IA tem ajudado a facilitar a logística e o comércio retalhista

A Amazon (EUA) utiliza a IA para a logística preditiva há vários anos, tendo patenteado a tecnologia em 2014. O gigante do retalho online analisa os dados dos clientes para prever a procura de bens, de modo a poder preparar e enviar os produtos para entrega no espaço de poucas horas após a compra.

Retalhistas como a Walmart (EUA) utilizam ferramentas de IA para prever e planear os níveis de inventário, não só analisando a procura, mas também digitalizando imagens e vídeos das câmaras das lojas. As empresas de consumo utilizam a IA e os dados de geo-localização para melhorar a transparência nas suas cadeias de abastecimento, por exemplo, para cumprirem os seus objectivos de sustentabilidade; a Unilever (Países Baixos) utiliza esta técnica para controlar a desflorestação.

Outro caso de utilização da IA (especialmente da IA generativa) é o serviço de apoio ao cliente, com muitas empresas a utilizarem chatbots alimentados por IA para responder a questões dos clientes, ou mesmo para receber encomendas ou ajudá-los a fazer compras.

No entanto, alguns retalhistas lutam para rentabilizar esses serviços; a Walmart encerrou o seu assistente pessoal de compras experimental com IA em 2020, três anos após o lançamento, devido à insuficiente aceitação. Os avatares digitais alimentados por IA têm tido mais sucesso; utilizados na China para substituir os influenciadores humanos online que estão sujeitos ao escrutínio do governo, são particularmente populares entre as marcas de luxo ocidentais, como a Louis Vuitton (França) e a Prada (Itália).

A IA pode melhorar a resiliência das redes eléctricas

Actualmente, a principal utilização da IA no sector da energia é para melhorar a gestão e a eficiência da rede numa rede cada vez mais volátil e flexível. Como a produção das centrais eólicas, solares e hidroeléctricas varia com as condições meteorológicas, é necessária uma gestão eficiente da rede para evitar apagões. Nos EUA, o Departamento de Energia colocou a IA no centro da sua estratégia de redes inteligentes, enquanto no Reino Unido a National Grid se associou à IBM, uma multinacional americana de tecnologia, para desenvolver análises baseadas na nuvem. Estas iniciativas permitem a monitorização em tempo real das redes eléctricas e a capacidade de prever e responder a picos de produção ou de procura.

Esta flexibilidade está a tornar-se cada vez mais importante à medida que os bens duradouros são electrificados. Os veículos eléctricos (VE) necessitam de uma rede de energia flexível, uma vez que são carregados a partir da rede, mas também podem ser descarregados na rede, fornecendo uma fonte extra de electricidade. Os electrodomésticos estão a ser electrificados e ligados a contadores inteligentes, o que leva a uma utilização mais flexível. Isto inclui máquinas de lavar roupa que se ligam automaticamente quando a electricidade é barata.

 A detecção de fraudes e o investimento automatizado dominam a IA financeira

As empresas do sector financeiro foram as primeiras a adoptar os algoritmos e a IA, embora o sector tenha ficado para trás nos últimos anos. Uma utilização generalizada é a detecção de fraudes. A Visa, a Mastercard e a PayPal (todas norte-americanas) estão a utilizar algoritmos de aprendizagem automática para analisar dados sobre o comportamento dos clientes recolhidos ao longo de várias décadas. Esta análise pode detectar anomalias na actividade da conta e identificar actividades fraudulentas em milissegundos, em qualquer ponto do ciclo da transacção. Estes sistemas geram por vezes falsos positivos, bloqueando pagamentos genuínos de clientes, mas têm sido bem-sucedidos na redução da fraude.

Outra utilização proeminente da IA é a chamada negociação algorítmica, que actualmente se baseia mais na aprendizagem automática do que na instrução humana. Os primeiros utilizadores destes sistemas obtiveram frequentemente bons lucros, mas correram o risco de provocar comportamentos de manada que abalaram os mercados. Mais recentemente, as empresas de investimento criaram sistemas semelhantes de investimento automatizado, ou “robo-advisers”, que podem assumir tarefas como o reequilíbrio de carteiras, a recolha de prejuízos fiscais e o investimento eficiente de fundos de tesouraria. Entre os robo-consultores mais populares dos EUA contam-se o Digital Advisor da Vanguard e o Automated Investing bot da SoFi.

 A IA já está na área da saúde?

A IA já está a ser utilizada nas unidades de saúde e nas indústrias farmacêuticas de várias formas, incluindo a descoberta de medicamentos, o diagnóstico e a atribuição de recursos.

A Pfizer (EUA), a Genentech (EUA) e a Sanofi (França) estão entre as empresas que utilizam a IA e a aprendizagem automática para acelerar os seus esforços de investigação e desenvolvimento. Isto pode ser feito através da análise de documentos históricos de investigação e de dados de ensaios clínicos em busca de padrões não identificados, ou através da análise de dados genéticos de doentes e doenças para gerar novos conhecimentos. Estas informações ajudam a desenvolver medicamentos candidatos mais personalizados e eficazes, sendo a IA também utilizada para conceber ensaios clínicos subsequentes.

A GE HealthCare (EUA) está entre as empresas de tecnologia médica que utilizam a IA para ajudar na digitalização dos serviços de saúde. Os seus centros de comando centralizados, tal como os utilizados no Johns Hopkins Hospital (EUA) e na Bradford Royal Infirmary (Reino Unido), utilizam a análise preditiva da IA para ajudar na tomada de decisões dos médicos, na gestão dos fluxos de doentes e nas colaborações de investigação.

O diagnóstico é outra área com potencial, com a IA a ser utilizada para comparar os sintomas dos pacientes com possíveis causas ou para analisar exames. Entre os primeiros utilizadores contam-se as aplicações de saúde chinesas, como o Good Doctor da Ping An, e os hospitais chineses, em especial em Xangai, que pretendem tornar-se uma base para a IA nos cuidados de saúde.

 Os casos de utilização devem impulsionar a adopção

Em todos estes sectores, a pandemia realçou a necessidade de uma estratégia de transformação digital, e a IA é uma parte fundamental desse processo. A tecnologia está a desenvolver-se rapidamente, mas as empresas ainda têm de compreender por que razão querem utilizá-la. Essa necessidade comercial conduzirá então o investimento e a inovação necessários na direcção certa, com menos erros.

A IA apresenta múltiplos riscos

Embora a IA vá melhorar a eficiência e a produtividade de muitas empresas, também apresenta riscos importantes. Alguns estão dentro da própria empresa e incluem a cibersegurança, onde a IA pode potenciar ataques, ou a conformidade regulamentar, onde as empresas têm de garantir que a sua utilização da IA se enquadra no âmbito das leis actuais e em desenvolvimento. No entanto, alguns dos riscos são muito mais vastos, envolvendo a sociedade em geral; podem ser económicos (será que a IA vai aumentar os trabalhadores humanos ou substituí-los completamente?), sociais (com questões de privacidade dos dados, preconceitos implícitos ou vigilância indevida), políticos (sendo utilizada para difundir desinformação e manipular os eleitores durante as eleições) e geopolíticos (sendo utilizada para desenvolver novos armamentos tanto por governos como por organizações terroristas).

Esperamos que, a curto prazo, a IA generativa tenha um impacto maior a nível político do que a nível empresarial. Com as eleições nos EUA, no Reino Unido e na Índia em 2024, a acessibilidade do ChatGPT e dos seus concorrentes irá impulsionar a criação de conteúdos falsos, quer se trate de texto, imagens, áudio ou vídeo.

 Como os governos estão a tentar regular a IA

À medida que a utilização da IA ganha ritmo, o mesmo acontece com as tentativas de regulamentação. Cada país está a procurar ter as suas próprias regras para combater riscos como a desinformação, a perda de postos de trabalho ou a parcialidade, o que pode levar a uma maior fragmentação do mercado digital global.

 A UE quer continuar a ser a entidade reguladora mundial no domínio da tecnologia

Tal como acontece com outras regulamentações digitais, a UE assumiu a liderança em relação aos EUA e à China. A Lei da IA, aprovada pelo Parlamento Europeu e actualmente em discussão tripartida com o Conselho Europeu e a Comissão Europeia, analisa os diferentes níveis de riscos associados à tecnologia. A IA com riscos inaceitáveis, como a pontuação social, é proibida, ao passo que a IA com riscos elevados exigirá um registo e uma declaração de conformidade antes de ser autorizada no mercado.

Quando o Parlamento Europeu propôs inicialmente o quadro, tinha em mente uma tecnologia de IA capaz de realizar uma única tarefa. O surgimento da IA generativa e de modelos de base capazes de realizar múltiplas tarefas exigiu uma reformulação. Todos os sistemas de IA são essencialmente considerados de alto risco, com uma atenção acrescida à transparência, especialmente no que respeita ao material protegido por direitos de autor, e à responsabilidade. Resta saber se o texto final, previsto para o final de 2023 ou início de 2024, irá tão longe.

Outras regras também afectarão o desenvolvimento da IA na UE:

• A directiva relativa à responsabilidade em matéria de IA, que ainda está em discussão, centra-se nos algoritmos e atribui o ónus da prova à empresa e não ao utilizador – em caso de danos, cabe à empresa provar que os seus sistemas não são prejudiciais e não ao utilizador provar que o são.
•  A lei sobre os dados, que também está a ser debatida, analisa o acesso e a utilização equitativos dos dados, com controlo por parte dos utilizadores (tanto indivíduos como empresas).
• A Lei da Governação de Dados, que já foi aprovada, trata dos mecanismos que permitem a partilha de dados.
• O Regulamento Geral sobre a Protecção de Dados (RGPD), em vigor a partir de 2018, centra-se na privacidade dos dados pessoais e na forma como esses dados podem ser utilizados pelos sistemas de IA.
• A Lei dos Mercados Digitais, que também foi aprovada, centra-se na concorrência e terá como alvo os maiores operadores de computação em nuvem, que são essenciais para os sistemas de IA. 

A regulamentação da IA nos EUA tem como objectivo conter a China

Os EUA sempre favoreceram a inovação em detrimento da regulamentação e preferem que o mercado introduza os seus próprios princípios de auto-regulação. Esta abordagem foi reforçada pela sua rivalidade tecnológica com a China, que aumentou a pressão para inovar e levou os EUA a impor controlos comerciais rigorosos, como os relativos aos semicondutores.

O sistema político dos EUA também dificulta a aprovação de regulamentos. O poder legislativo debruçou-se sobre a IA, com o Senado (a câmara alta do Congresso) a apresentar o seu quadro de inovação SAFE e a Câmara dos Representantes (a câmara baixa) a apresentar a Algorithmic Accountability Act, mas não é provável que nenhuma delas seja aprovada antes do fim do mandato do Congresso em 2024, tendo em conta que não foi aprovada qualquer legislação tecnológica substancial no mandato anterior, com os democratas no controlo. Isto significa que o poder executivo tem de utilizar a sua actual autoridade legal para regular novos casos de utilização.

A Casa Branca apresentou a sua própria Declaração de Direitos da IA e assegurou compromissos voluntários das principais empresas tecnológicas para gerir os riscos da IA. A Federal Trade Commission (FTC), o Departamento de Justiça, o Consumer Financial Protection Bureau e a Equal Employment Opportunity Commission (EEOC) divulgaram a sua própria declaração conjunta. A FTC também abriu uma investigação sobre a OpenAI, centrada na protecção e nos danos causados aos consumidores.

O poder judicial também tem de se envolver e decidir se o executivo pode utilizar a sua atual autoridade legal. Em duas decisões recentes (Gonzalez v Google e Twitter v Taanmeh), o Supremo Tribunal decidiu que a Secção 230, que dá imunidade às empresas de Internet em termos de conteúdo disponível nas suas plataformas, ainda se aplicava às recomendações feitas pelos seus algoritmos. São de esperar mais decisões relacionadas com a IA, e os Estados podem também ganhar preponderância se pouco for aprovado a nível federal.

A regulamentação chinesa da IA centra-se no controlo político

Embora a regulamentação geral sobre tecnologia possa ter sido interrompida na China, o mesmo não acontece com a IA, prevendo-se a aprovação de um conjunto completo de regulamentos até ao final do ano. A China quer tornar-se o líder mundial da IA, mas o Partido Comunista no poder não quer que surjam esferas de poder alternativas. As primeiras regras centravam-se na forma como os algoritmos de recomendação eram utilizados para vender aos clientes e faziam parte do maior controlo e escrutínio que os intervenientes tecnológicos tinham enfrentado no país.

O enfoque no controlo político foi também evidente no projecto de regulamento de Abril de 2023 sobre a IA generativa, que deixou claro que o respeito pelos valores socialistas estava no centro da utilização da IA pela China. Este regulamento foi promulgado em agosto de 2023, sendo a exactidão e a prevenção de conteúdos falsos partes essenciais das regras, bem como a necessidade de registar modelos, algoritmos e dados de treino de IA. As regras centram-se na responsabilidade, na privacidade, na exactidão e na desinformação, o que as torna semelhantes às regras da UE nesse aspecto, embora sejam aplicáveis ao abrigo de um regime muito diferente. Estas regras terão também muito menos impacto a nível mundial do que as da UE, porque o Partido Comunista continua concentrado em assegurar o controlo no mercado interno.

Outros países também introduziram ou estão a tentar introduzir regras em matéria de IA, mas a UE continua a ser um caso isolado devido ao potencial rigor das suas regras. A UE espera ter o mesmo impacto global com a IA que teve com a privacidade, onde o RGPD se tornou a norma global para a regulamentação de dados, com as empresas a terem de cumprir para aceder ao mercado da UE. No entanto, muitas outras jurisdições vêem a IA como uma vantagem competitiva. Têm tendência para favorecer a inovação em detrimento da regulamentação através de uma abordagem ligeira, o que poderá colocar a UE em desvantagem. A introdução de regulamentação sobre a IA pelos governos de todo o mundo aumentará a actual fragmentação e regionalização da indústria tecnológica mundial. A adopção da IA cria oportunidades e riscos, e é vital que os reguladores reforcem os primeiros e atenuem os segundos.

⃰EIU: Economist Intelligence Unit