De tempos em tempos, novas tecnologias tomam conta das manchetes e roubam a atenção das empresas e investidores. 2022 e 2023 foram anos marcados por várias dessas ondas, como o metaverso e as NFTs. A inteligência artificial (IA), especialmente a generativa (Gen AI), é o tema da vez. Mas, diferente das ondas tecnológicas anteriores essa está bem longe de ser um hype e já apresenta impactos significativos na sociedade, especialmente no campo jurídico.
Por isso, nos próximos meses, o time de Tech do b/luz vai lançar uma série de artigos sobre IA, Gen AI e vários outros temas que estamos vendo surgir por aí, como IA Responsável e Governança de IA. Para ficar a par das publicações, basta acompanhar as nossas redes sociais (LinkedIn e Instagram), o IA HUB e assinar a nossa quinzenal especializada em IA!
Mas… que tal começarmos pelo início?
/ O que é IA?
A IA é um campo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, jogos e criatividade. Embora a ideia de IA remonte aos anos 1950, quando Alan Turing propôs o famoso ‘Turing Test’ para avaliar a capacidade de um computador de se comportar como um humano, foi apenas nas últimas décadas que os avanços tecnológicos significativos permitiram o florescimento efetivo da inteligência artificial. Hoje, a IA está presente em diversas áreas da vida cotidiana, desde assistentes virtuais em smartphones até algoritmos avançados que impulsionam inovações em setores como saúde, finanças e transporte.
/ IA Generativa (Gen AI)
A IA avançou muito nas últimas décadas, especialmente com o desenvolvimento de técnicas de machine learning ou aprendizado de máquina (ML) e deep learning ou aprendizado profundo.
O Machine Learning organiza dados, identifica padrões e permite que computadores aprendam e resolvam problemas sem programação específica. Os algoritmos aprendem com os dados, permitindo aos computadores se adaptar a diferentes situações e aprender com experiências anteriores, eliminando a necessidade de programação detalhada.
Já o Deep Learning utiliza algoritmos mais complexos que o Machine Learning e se baseia no princípio das redes neurais para “imitar” o cérebro humano. Ao contrário do Machine Learning linear, o Deep Learning opera em camadas hierárquicas, permitindo análises mais complexas e profundas, possibilitando o reconhecimento e processamento de uma variedade ampla de imagens, sons e dados sem intervenção humana.
Ou seja, essas técnicas permitem que, por meio de grandes quantidades de dados, o sistema adquira certa autonomia de raciocínio para solucionar problemas, aprimorando-se até chegar em um ponto de precisão aceitável, assim gerando conteúdos inéditos e complexos, como roteiros de filmes, trilhas sonoras e livros.
Inicialmente, a IA generativa se destacou pelo amplo uso do ChatGPT na sociedade. Em geral, a Gen AI possui a capacidade de fazer previsões e classificações a partir da base de dados diversificadas, como imagens, códigos e linguagem natural.
Fonte: https://miro.medium.com/max/3000/1*ui3IvoiVYBFtaU0auj63ew.gif
Geralmente, em sua estrutura, há o uso de redes neurais, que por sua vez utilizam os chamados “perceptrons” para reproduzir o funcionamento dos neurônios humanos. Nesse sistema, durante a fase de aprendizado e utilização, há entradas de dados às quais um peso será atribuído a cada um deles, eles serão somados e submetidos a uma função matemática que irá gerar uma resposta. O que estiver “certo” terá maior peso, o que estiver equivocado terá seu peso diminuído e as conexões entre os “neurônios” da rede serão enfraquecidas.
/ Qual a diferença entre uma IA ‘comum’ e uma Gen AI?
Uma IA “comum” é caracterizada por classificar ou prever informações com base nos dados de entrada (inputs), como sistemas de recomendação, detecção de fraudes, reconhecimento de voz e outros.
A Gen AI usa inputs para criar conteúdos por meio de técnicas como redes neurais e deep learning, exemplificados por ChatGPT, DALL-E, GPT-4, Google Bard, GitHub Copilot, Bing Chat, entre outros. A diferença crucial está na capacidade autônoma da Gen AI de aprender e decidir. Enquanto outras tecnologias seguem instruções predefinidas, a Gen AI utiliza algoritmos de aprendizado de máquina, analisando dados, identificando padrões e fazendo previsões sem programação exata. Essa flexibilidade permite adaptação a novas situações e melhoria contínua com mais dados.
/ Regulação da IA
A popularização do uso da Gen AI também veio acompanhada de preocupações com as possibilidades de danos e de problemas que podem surgir ou aumentar. Relatos sobre violação à proteção de dados pessoais e infração a direitos autorais surgem cada vez mais na mídia. Existem aqueles que argumentam que a base jurídica atual já é suficiente para garantir que direitos não sejam violados. Contudo, esse não parece ser o entendimento das autoridades ao redor do mundo que, cada vez mais, tem ampliado as tentativas de regulação dessa tecnologia e as novas situações por ela geradas.
O Artificial Intelligence Act (AI Act) da União Europeia é uma das tentativas de regulação mais avançadas atualmente, que adota uma abordagem de classificação de riscos de IA, incluindo usos proibidos. Também existem países do leste asiático, da África e da América Latina com propostas de regulação sobre esse tema, como Myanmar, Vietnã e Ruanda. O Peru, por exemplo, aprovou em 2022 uma lei que promove o desenvolvimento do uso da IA em favor do desenvolvimento econômico e social do país. Essa legislação utilizou-se de padrões de riscos e estabeleceu princípios éticos para o desenvolvimento da IA.
No Brasil, há diversos projetos de lei, como o PL 2.338/2023, PL 3.592/2023 e PL 21/2020, todos apensados e em tramitação. Recentemente, o b/luz lançou uma análise comparativa entre o Marco Legal da Inteligência Artificial (PL 2.338/23) e o AI Act para identificar quais pontos no PL brasileiro são inspirados no AI Act e quais são únicos da legislação brasileira.
A IA é uma tecnologia que afeta diversas áreas do direito, como proteção de dados, direito do trabalho e propriedade intelectual. Por isso, há um debate sobre a necessidade e a viabilidade de uma regulação para essa tecnologia. Alguns argumentam que uma regulação prematura pode ser um obstáculo ao desenvolvimento da IA, enquanto outros defendem que ela é essencial para garantir os direitos dos envolvidos. Além disso, há o desafio de acompanhar a evolução rápida da IA, que pode tornar uma regulação obsoleta em pouco tempo. É relevante observar todas as questões e ouvir públicos multidisciplinares para uma regulação da IA que promova o desenvolvimento ao mesmo tempo que garanta direitos.
[1] Nota: além dos inúmeros exemplos de poemas e letras de músicas produzidos pelo ChatGPT na internet, podemos citar o curta Sunspring | A Sci-Fi Short Film Starring Thomas Middleditch – YouTube, cujo roteiro e trilha sonora foram produzidos por uma inteligência artificial.
