A governança IA abrange regras, princípios e normas garantindo que tecnologias IA sejam desenvolvidas e utilizadas de modo responsável, constituindo termo abrangente que envolve definição, princípios, diretrizes e políticas concebidas para orientar criação ética e utilização de tecnologias IA, quadro de crucial para abordar preocupações e desafios associados tais como tomada de decisões, privacidade de dados, preconceito em algoritmos e impacto amplo na sociedade. O conceito de governança IA vai além de aspectos técnicos incluindo dimensões jurídicas, sociais e éticas além de servir como estrutura à organizações e governos garantirem que sistemas IA sejam desenvolvidos e implantados de modo benéfico e que não causem danos não intencionais, constituindo espinha dorsal do desenvolvimento e utilização responsáveis da IA, fornecendo padrões e normas que orientam partes interessadas, incluindo criadores IA, decisores políticos e utilizadores finais estabelecendo diretrizes e princípios éticos claros harmonizando avanços na tecnologia com valores sociais e éticos das comunidades humanas.
A governança IA adapta-se às necessidades de organização sem níveis fixos, recorrendo ao NIST e OCDE para orientação, não seguindo níveis universalmente padronizados como em domínios na segurança cibernética, em vez disso, utiliza abordagens e estruturas de várias entidades permitindo que organizações as adaptem às necessidades específicas. A Estrutura de gerenciamento de risco IA do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia, NIST, os princípios da Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico, OCDE, sobre IA e as Diretrizes de Ética à IA Confiável da Comissão Europeia estão entre as mais utilizadas abrangendo tópicos que incluem transparência, responsabilização, justiça, privacidade, segurança e proteção, proporcionando base à práticas de governança variando conforme o tamanho da organização, complexidade dos sistemas IA que utiliza e o panorama regulamentar que opera. Nestes conceitos, emergem abordagens à governança IA como Governança informal, forma mais básica, baseando-se em valores e princípios de uma organização, com processos informais tais como conselhos de revisão ética, sem estrutura formal de governança, seguindo a Governança ad hoc através de abordagem mais estruturada que a governança informal envolvendo criação de políticas e procedimentos em resposta a desafios específicos, no entanto, pode não ser abrangente ou sistemático e, por fim, a Governança formal, mais abrangente implicando desenvolvimento de quadro de governança IA reflitindo valores da organização, alinhando requisitos legais e incluindo avaliação dos riscos e processos de supervisão ética. O Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados, RGPD, é exemplo da governança IA em privacidade e dados pessoais, embora o GDPR não se concentre apenas na IA, seus regulamentos têm impacto nas aplicações IA, aquelas que processam dados pessoais na UE enfatizando necessidade de transparência e proteção de dados. Princípios IA da OCDE, aprovados por mais de 40 países, sublinham compromisso com IA fiável defendendo que sistemas IA sejam transparentes, responsáveis e justos, orientando esforços ao desenvolvimento e utilização da IA, enquanto os Conselhos Corporativos de Ética IA dão abordagem à governança, por exemplo, o Conselho de Ética em IA da IBM analisa ofertas IA para garantir que estejam em conformidade com a ética IA da empresa, em equipe diversificada para fornecer supervisão abrangente. A complexidade da governança IA exige participação ativa dos setores da sociedade, incluindo o governo, indústria, meio acadêmico e sociedade civil. O envolvimento de partes interessadas garante que múltiplas perspectivas sejam consideradas no desenvolvimento de quadros de governança IA, conduzindo a políticas mais robustas e inclusivas. Este envolvimento promove um sentido de responsabilidade partilhada pelo desenvolvimento ético e utilização de tecnologias IA. Ao envolver partes interessadas no processo de governança, decisores políticos aproveitam conhecimentos garantindo que quadros de governança IA sejam bem informados, adaptáveis e capazes de enfrentar desafios e oportunidades apresentados. A IA sustentável centra-se no desenvolvimento de tecnologias amigas ao ambiente e economicamente viáveis a longo prazo, centrada no ser humano, priorizando sistemas que melhoram capacidades humanas e bem-estar, garantindo que sirva como ferramenta para aumentar potencial humano em vez de o substituir, exige colaboração internacional na governança envolvendo harmonização dos quadros regulamentares além-fronteiras, promove padrões globais à ética IA e garante que tecnologias IA sejam implementadas com segurança em ambientes culturais e regulamentares diversos, enfrentando desafios, como fluxo de dados transfronteiriço e garantindo que benefícios IA sejam partilhados de modo equitativo no mundo.
Moral da nota: o Instituto de Matemática Sobolev da Rússia, situado em Novosibirsk, avança com supercomputador para modelar epidemias, processos ambientais e sociais, notícia comunicada pelo Governo regional na cerimônia de lançamento, esclarecendo que o "supercomputador Serguei Godunov se converte na principal ferramenta para desenvolver investigações e soluções aplicadas no centro científico de Novosibirsk criando plataforma tecnológica para construir modelos matemáticos da evolução de epidemias, processos ambientais, econômicos e sociais", considerando que o novo supercomputador desenvolvido pela instituição docente alcança potência de cálculo de 54,4 teraflops semdo que um teraflops equivale a 1 bilhão de operações por segundo.