Como superar os desafios comuns de IA
IA e Automação

Como superar os desafios comuns de IA

A maioria de nós já teve alguma experiência em "conversar" com as ferramentas de IA mais recentes do mercado. Se você já passou tempo suficiente com a IA, já sabe que ela é como aquele amigo brilhante, mas esquecido, que tem ótimas ideias, mas às vezes se esquece do que vocês conversaram. Ou aquele colega que está sempre no telefone e compartilha notícias duvidosas de tópicos de bate-papo aleatórios, espalhando informações erradas.

Essa é apenas a ponta do iceberg quando falamos sobre os desafios da inteligência artificial. Pesquisadores da Oregon State University e da Adobe estão desenvolvendo uma nova técnica de treinamento para reduzir o viés social nos sistemas de IA. Se essa técnica se mostrar confiável, ela poderá tornar a IA mais justa para todos.

Mas não vamos nos precipitar. Essa é apenas uma solução entre muitas outras necessárias para lidar com os inúmeros desafios de IA que enfrentamos atualmente. De problemas técnicos a dilemas éticos, o caminho para uma IA confiável está repleto de questões complexas.

Vamos analisar juntos esses desafios da IA e ver o que é necessário para superá-los.

10 desafios e soluções de IA

À medida que a tecnologia de IA avança, ela se depara com uma série de problemas. Esta lista explora dez desafios urgentes da IA e descreve soluções práticas para uma implementação responsável e eficiente da IA.

1. Viés algorítmico

O viés algorítmico refere-se à tendência dos sistemas de IA de exibir resultados tendenciosos, geralmente devido à natureza de seus dados de treinamento ou design. Esses vieses podem se manifestar de várias formas, muitas vezes perpetuando e ampliando os vieses sociais existentes.

Um exemplo disso foi observado em um estudo acadêmico envolvendo o aplicativo de geração de arte de IA generativa Midjourney. O estudo revelou que, ao gerar imagens de pessoas em várias profissões, a IA representava desproporcionalmente profissionais mais velhos com títulos de trabalho especializados (por exemplo, analista) como homens, destacando um viés de gênero em seu resultado.

Soluções

  • Dados diversificados e representativos: Use conjuntos de dados de treinamento que realmente reflitam a diversidade de todos os grupos para evitar vieses relacionados a gênero, etnia ou idade
  • Detecção e monitoramento de vieses: Verifique regularmente se há vieses em seus sistemas de IA. Isso deve ser uma combinação de monitoramento automatizado e suas próprias revisões manuais para garantir que nada passe despercebido
  • Ajustes algorítmicos: Assuma um papel ativo no ajuste dos algoritmos de IA para combater o viés. Isso pode significar reequilibrar os pesos dos dados ou adicionar restrições de justiça aos seus modelos
  • Diretrizes éticas de IA: Ajude a moldar as práticas éticas de IA, adotando e implementando diretrizes que combatam a imparcialidade e a parcialidade, garantindo que esses princípios sejam incorporados em todas as etapas do seu projeto de IA

2. A falta de transparência da IA está causando desconfiança

Transparência em IA significa ser aberto sobre como os sistemas de IA operam, incluindo seu design, os dados que usam e seus processos de tomada de decisão. A explicabilidade vai um passo além, garantindo que qualquer pessoa, independentemente de suas habilidades tecnológicas, possa entender quais decisões a IA está tomando e por quê. Esses conceitos ajudam a enfrentar os receios em relação à IA, como preconceitos, problemas de privacidade ou até mesmo riscos como usos militares autônomos.

Explicabilidade

Explicabilidade em IA via Unite.ai Entender as decisões de IA é fundamental em áreas como finanças, saúde e automotiva, onde elas têm impactos significativos. Isso é difícil porque a IA geralmente funciona como uma caixa preta - até mesmo seus criadores podem ter dificuldade para identificar como ela toma suas decisões.

Soluções

  • Desenvolva uma documentação clara: Forneça detalhes abrangentes sobre os modelos de IA, seu processo de desenvolvimento, entradas de dados e processos de tomada de decisão. Isso promove um melhor entendimento e estabelece uma base para a confiança
  • Implementar modelos de IA que sejam explicáveis: Utilize modelos que ofereçam mais transparência, como árvores de decisão ou sistemas baseados em regras, para que os usuários vejam exatamente como as entradas são transformadas em saídas
  • Utilize ferramentas de interpretabilidade: Aplique ferramentas como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) ou SHAP (SHapley Additive exPlanations) para detalhar as contribuições de vários recursos no processo de tomada de decisão do modelo

3. Dimensionar a IA é mais difícil do que parece

O dimensionamento da tecnologia de IA é fundamental para as organizações que desejam capitalizar seu potencial em várias unidades de negócios. No entanto, alcançar essa escalabilidade da infraestrutura de IA é repleto de complexidades.

De acordo com a Accenture, 75% dos líderes empresariais acreditam que estarão fora do mercado em cinco anos se não conseguirem descobrir como dimensionar a IA.

Apesar do potencial de um alto retorno sobre o investimento, muitas empresas acham difícil passar de projetos-piloto para uma implementação em escala total.

O fiasco da Zillow com a troca de casas é um lembrete claro dos desafios de escalabilidade da IA. Sua IA, que tinha como objetivo prever os preços das casas para obter lucro, apresentou taxas de erro de até 6.9% levando a graves perdas financeiras e a uma redução de US$ 304 milhões no estoque.

O desafio da escalabilidade é mais aparente fora dos gigantes da tecnologia, como Google e Amazon, que possuem os recursos necessários para aproveitar a IA de forma eficaz. Para a maioria das outras empresas, especialmente as que não são de tecnologia e que estão apenas começando a explorar a IA, as barreiras incluem a falta de infraestrutura, capacidade de computação, conhecimento e implementação estratégica.

Soluções

  • Infraestrutura aprimorada: Desenvolva uma infraestrutura digital robusta que possa lidar com implementações de IA em grande escala. Por exemplo, serviços em nuvem e data centers localizados reduzem a latência e melhoram o desempenho
  • Equipes interdisciplinares: Promova um ambiente colaborativo em que as unidades de tecnologia e de negócios trabalhem juntas para integrar as soluções de IA perfeitamente aos modelos de negócios existentes
  • Ferramentas automatizadas de desenvolvimento de IA: Utilize plataformas como a evoML da TurinTech para automatizar o desenvolvimento de códigos de aprendizado de máquina, permitindo a criação e a implementação mais rápidas de modelos
  • Aprendizado e adaptação contínuos: Implemente mecanismos de aprendizado e atualização contínuos dos modelos de IA para se adaptar aos dados do mundo real e às mudanças nas condições do mercado, garantindo relevância e eficiência a longo prazo
  • Investir no desenvolvimento de talentos: Desenvolver conhecimentos internos de IA por meio de treinamento e práticas de contratação que se concentrem em tecnologias emergentes de IA, reduzindo a dependência excessiva de talentos externos de IA

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4. Deepfake e fraude de IA generativa

Estado do mercado global de IA generativa

Estado do mercado global de IA generativa via Marketresearch.biz As tecnologias de IA generativa e deepfake estão transformando o cenário de fraudes, especialmente no setor de serviços financeiros. Elas tornam mais fácil e mais barata a criação de falsificações convincentes.

Por exemplo, em janeiro de 2024, um deepfake se passando por um CFO instruiu um funcionário a transferir uS$ 25 milhões demonstrando as graves implicações de tais tecnologias.

Essa tendência crescente destaca os desafios que os bancos enfrentam à medida que lutam para adaptar seus sistemas de gerenciamento de dados e detecção de fraudes para combater golpes cada vez mais sofisticados que enganam não apenas os indivíduos, mas também os sistemas de segurança baseados em máquinas.

O potencial para esse tipo de fraude está se expandindo rapidamente, com projeções que sugerem que a IA generativa poderia aumentar as perdas financeiras relacionadas nos EUA para até uS$ 40 bilhões até 2027, um salto significativo em relação aos US$ 12,3 bilhões em 2023.

Soluções

  • Tecnologias avançadas de detecção: Os bancos devem investir em tecnologias mais recentes que possam detectar anomalias de deepfake e IA generativa com mais eficácia
  • **Supervisão humana: a integração da análise humana qualificada com as respostas da IA aumenta as taxas de detecção e ajuda a verificar e entender a identificação de fraudes orientadas por IA
  • Esforços colaborativos de prevenção de fraudes: O estabelecimento de parcerias dentro e entre setores pode ajudar a desenvolver mecanismos mais robustos para identificar e prevenir fraudes

5. Desafios de interoperabilidade e interação entre humanos e IA

Quando diferentes organizações ou países usam a IA em conjunto, eles devem garantir que a IA se comporte eticamente de acordo com as regras de todos. Isso é chamado de interoperabilidade ética, e é especialmente importante em áreas como defesa e segurança.

Atualmente, governos e organizações têm seu próprio conjunto de regras e ética. Por exemplo, dê uma olhada nas Diretrizes da Microsoft para a interação homem-IA:

Diretrizes da Microsoft para a interação entre humanos e IA

Diretrizes da Microsoft para a interação entre humanos e IA via Microsoft No entanto, há uma falta de padronização nesse ethos e nessas regras em todo o mundo.

No momento, os sistemas de IA vêm com seu próprio conjunto de regras éticas, que podem ser aceitáveis em um lugar, mas problemáticas em outro. Quando esses sistemas interagem com humanos, se eles não se comportarem como esperado, isso pode levar a mal-entendidos ou desconfiança

Soluções

  • Estabeleça padrões éticos universais: Chegue a um acordo sobre as regras éticas básicas que todos os sistemas de IA devem seguir, independentemente de sua origem. Concentre-se em justiça, responsabilidade e transparência
  • Use um sistema de certificação forte: Antes de qualquer sistema de IA ser usado, ele deve passar por um teste rigoroso para confirmar que atende a esses padrões éticos. Isso pode incluir verificações feitas pelos criadores e também por grupos independentes
  • Certifique-se de que todos estejam informados: Seja sempre claro sobre como a IA toma decisões e usa os dados. Essa transparência ajuda a criar confiança e facilita a integração de diferentes sistemas de IA
  • Fique de olho nas coisas: Verifique regularmente os sistemas de IA para garantir que eles continuem a atender aos padrões éticos. Atualize-os conforme necessário para acompanhar as novas regras ou tecnologias

6. A ética da IA é mais do que apenas boas intenções

A Inteligência Artificial (IA) está entrando em quase todas as partes de nossas vidas - de carros autônomos a assistentes virtuais - e é brilhante! Mas aqui está o problema: a forma como usamos a IA pode, às vezes, causar sérias dores de cabeça éticas. Há questões éticas espinhosas relacionadas à privacidade, preconceito, deslocamento de emprego e muito mais.

Com a IA sendo capaz de realizar tarefas que os humanos costumavam fazer, há todo um debate sobre se ela deveria estar realizando algumas delas.

Por exemplo, a IA deve escrever roteiros de filmes? Parece legal, mas isso provocou uma grande agitação no mundo do entretenimento com greves nos EUA e na Europa. E não se trata apenas dos trabalhos que a IA pode assumir; trata-se também de como ela usa nossos dados, toma decisões e, às vezes, até erra. Isso faz com que todos, desde os criadores de tecnologia até os especialistas em direito, se esforcem para descobrir como lidar com a IA de forma responsável.

Soluções

  • Esclareça as regras: Desenvolva diretrizes claras sobre como a IA deve ser usada. Isso significa estabelecer limites para evitar o uso indevido e entender as implicações legais das ações da IA
  • Respeite a privacidade: Grandes quantidades de dados, inclusive informações pessoais, são usadas para treinar a IA. Precisamos ser muito cuidadosos sobre como esses dados são coletados, usados e protegidos. Trata-se de garantir que a IA respeite nossa privacidade
  • Combater preconceitos: A IA é tão boa quanto os dados com os quais aprende e, às vezes, esses dados têm preconceitos. Precisamos eliminar esses vieses dos sistemas de IA para garantir que eles sejam justos e não discriminem
  • Proteger a propriedade intelectual: A IA pode produzir trabalhos com base no que aprendeu com os trabalhos criativos de outras pessoas. Isso pode violar os direitos autorais e roubar dos criadores o que lhes é devido, a menos que estejamos atentos
  • Ética vs. velocidade: Na corrida louca para colocar as tecnologias de IA mais recentes no mercado, a ética pode ser deixada de lado. Temos que equilibrar a necessidade de velocidade com a necessidade de fazer as coisas direito

7. A mistura de conjuntos de dados de IA pode significar um desastre

Como os dados são divididos para o desenvolvimento de algoritmos

Como os dados são divididos para o desenvolvimento de IA via Porta de pesquisa Ao desenvolver Aprendizado de máquina com IA modelos, pode ser um desafio distinguir corretamente entre conjuntos de dados de treinamento, validação e teste. O conjunto de dados de treinamento do modelo de IA ensina o modelo, o conjunto de dados de validação o ajusta e o conjunto de dados de teste avalia seu desempenho.

O gerenciamento incorreto da divisão desses conjuntos de dados pode levar a modelos que não funcionam adequadamente devido ao underfitting ou que funcionam muito bem em dados de treinamento, mas mal em dados novos e não vistos devido ao overfitting.

Esse passo em falso pode prejudicar seriamente a capacidade do modelo de funcionar de forma eficaz em aplicativos de IA do mundo real, em que a adaptabilidade e a precisão em dados padronizados são fundamentais.

Soluções

  • Divisão de dados estruturados: Adote uma abordagem sistemática para dividir os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste
  • Técnicas de validação cruzada: Utilize métodos de validação cruzada, especialmente em cenários com dados limitados. Técnicas como a validação cruzada K-fold ajudam a maximizar o uso do treinamento e fornecem uma estimativa mais robusta do desempenho do modelo em dados não vistos
  • Randomização de dados: Certifique-se de que a divisão de dados seja aleatória para evitar que qualquer viés de IA seja introduzido pela ordem dos dados. Isso ajuda a criar conjuntos de treinamento e validação que sejam representativos do conjunto de dados geral

8. Riscos e preocupações com a tomada de decisões automatizada

Quando a IA toma decisões, as coisas podem ficar complicadas, especialmente em áreas críticas como saúde e bancos. Um grande problema é que nem sempre podemos ver como os sistemas de IA tomam suas decisões.

Isso pode levar a decisões injustas que ninguém pode explicar. Além disso, esses sistemas são alvos de hackers que, se conseguirem entrar, podem roubar muitos dados importantes.

Soluções

  • Desenvolva protocolos de segurança robustos: Certifique-se de que os sistemas de IA estejam bem protegidos contra hackers. Continue atualizando a segurança para fechar todas as novas brechas que surgirem
  • Aumente a transparência: Use tecnologia que ajude a IA a explicar suas escolhas em termos simples. Se todos entenderem como as decisões são tomadas, eles confiarão mais na IA
  • Proteja as informações privadas: Proteja todos os dados pessoais com os quais a IA lida. Siga leis como a GDPR para garantir que a privacidade de ninguém seja comprometida
  • Promover a colaboração multidisciplinar: Reunir especialistas de todas as áreas - tecnologia, direito, ética - para trabalharem juntos. Eles podem ajudar a garantir que as decisões de IA sejam justas e seguras

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9. Falta de regras e regulamentos claros sobre IA

No momento, não há um único órgão de controle global para IA; a regulamentação varia de acordo com o país e até mesmo com o setor. Por exemplo, não há nenhum órgão central específico para IA nos EUA.

O que vemos hoje é uma colcha de retalhos de Governança de IA e regulamentos aplicados por diferentes agências com base em seu domínio, como proteção ao consumidor ou privacidade de dados.

Essa abordagem descentralizada pode levar a inconsistências e confusão; diferentes padrões podem ser aplicados dependendo de onde e como a IA é implantada. Isso faz com que seja um desafio para os desenvolvedores e usuários de IA garantir que estejam em total conformidade em todas as jurisdições.

Soluções

  • Estabelecer um órgão regulador dedicado à IA: Os países poderiam se beneficiar da criação de uma agência específica voltada para a IA. Esse órgão poderia supervisionar todas as questões relacionadas à IA, acompanhando o ritmo acelerado do desenvolvimento da IA e garantindo a conformidade com os padrões éticos e de segurança
  • Cooperação internacional: A IA não se limita às fronteiras. Os países precisam trabalhar juntos para criar padrões e acordos internacionais sobre o uso da IA, de modo semelhante ao funcionamento dos tratados globais para a proteção ambiental
  • Legislação clara e adaptável: As leis precisam ser claras (para que as empresas saibam como cumpri-las), mas também flexíveis o suficiente para se adaptarem aos novos avanços da IA. Atualizações e revisões regulares das leis de IA podem ajudar a mantê-las relevantes
  • Envolvimento do público e das partes interessadas: As regulamentações devem ser desenvolvidas com a contribuição de uma ampla gama de partes interessadas, incluindo empresas de tecnologia, especialistas em ética e o público em geral. Isso pode ajudar a garantir que diversos pontos de vista sejam considerados e que o público confie mais nos sistemas de IA

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10. Desinformação da IA

Imagine ter uma tecnologia capaz de pensar como um ser humano. Essa é a promessa da Inteligência Geral Artificial (AGI), mas ela vem com grandes riscos. A desinformação é um dos principais problemas aqui.

Com a AGI, é possível criar facilmente notícias falsas ou informações falsas convincentes, tornando mais difícil para todos descobrir o que é verdade e o que não é.

Além disso, se a AGI tomar decisões com base nessas informações falsas, isso pode levar a resultados desastrosos, afetando tudo, desde a política até a vida pessoal.

Soluções

  • Estabeleça verificações rigorosas: Sempre verifique os fatos duas vezes antes de permitir que a AGI divulgue informações. Use fontes confiáveis e confirme os detalhes antes de publicar qualquer coisa
  • Ensine a AGI sobre ética: Assim como ensinamos às crianças o que é certo e o que é errado, precisamos ensinar a AGI sobre comportamento ético. Isso inclui compreender o impacto da divulgação de informações falsas e tomar decisões justas e imparciais
  • Manter os humanos informados: Não importa o quanto a AGI seja inteligente, mantenha os humanos envolvidos no processo de tomada de decisão. Isso ajuda a detectar erros e garante que as ações da AGI reflitam nossos valores e nossa ética
  • Crie regras claras: Estabeleça diretrizes rígidas sobre o que a AGI pode e não pode fazer, especialmente quando se trata de criar e divulgar informações. Certifique-se de que essas regras sejam seguidas à risca

Leia também: O completo_ Glossário de IA

Ferramentas para lidar com os desafios da IA

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Respondendo aos desafios da IA com as ferramentas certas

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