Para dar às acadêmicas e outras pessoas focadas em IA o merecido — e esperado — tempo de destaque, o TechCrunch está lançando uma série de entrevistas com foco em mulheres notáveis que contribuíram para a revolução da IA.
Sarah Bitamazire é diretora de políticas da empresa de consultoria boutique Lumiera, onde também ajuda a escrever o boletim informativo Lumiera Loop, que se concentra na alfabetização em IA e na adoção responsável da IA.
Antes disso, ela trabalhou como consultora política na Suécia, com foco em igualdade de gênero, legislação de relações exteriores e políticas de segurança e defesa.
Resumidamente, como você começou na IA? O que o atraiu para o campo?
A IA me encontrou! A IA tem tido um impacto cada vez maior em sectores em que estive profundamente envolvido. Compreender o valor da IA e os seus desafios tornou-se imperativo para que eu pudesse oferecer conselhos sólidos aos decisores de alto nível.
Primeiro, no âmbito da defesa e segurança, onde a IA é utilizada na investigação e desenvolvimento e na guerra activa. Em segundo lugar, nas artes e na cultura, os criadores estiveram entre os grupos que primeiro perceberam o valor acrescentado da IA, bem como os desafios. Eles ajudaram a trazer à luz as questões de direitos autorais que vieram à tona, como o caso em andamento em que vários jornais diários estão processando a OpenAI.
Você sabe que algo está tendo um impacto enorme quando líderes com experiências e pontos problemáticos muito diferentes perguntam cada vez mais a seus consultores: “Você pode me informar sobre isso? Todo mundo está falando sobre isso.”
De qual trabalho você mais se orgulha na área de IA?
Recentemente, trabalhamos com um cliente que tentou e não conseguiu integrar a IA em seus fluxos de trabalho de pesquisa e desenvolvimento. A Lumiera definiu uma estratégia de integração de IA com um roteiro adaptado às suas necessidades e desafios específicos. A combinação de um portfólio de projetos de IA com curadoria, um processo estruturado de gestão de mudanças e uma liderança que reconheceu o valor do pensamento multidisciplinar fez deste projeto um enorme sucesso.
Como você lida com os desafios da indústria de tecnologia dominada por homens e, por extensão, da indústria de IA dominada por homens?
Sendo muito claro sobre o porquê. Estou ativamente envolvido na indústria da IA porque existe um propósito mais profundo e um problema a resolver. A missão da Lumiera é fornecer orientação abrangente aos líderes, permitindo-lhes tomar decisões responsáveis e com confiança numa era tecnológica. Este sentido de propósito permanece o mesmo, independentemente do espaço em que nos movemos. Dominada pelos homens ou não, a indústria da IA é enorme e cada vez mais complexa. Ninguém consegue ver o quadro completo e precisamos de mais perspectivas para que possamos aprender uns com os outros. Os desafios que existem são enormes e todos precisamos colaborar.
Que conselho você daria às mulheres que desejam ingressar na área de IA?
Entrar na IA é como aprender um novo idioma ou aprender um novo conjunto de habilidades. Tem imenso potencial para resolver desafios em diversos setores. Qual problema você quer resolver? Descubra como a IA pode ser uma solução e concentre-se em resolver esse problema. Continue aprendendo e entre em contato com pessoas que inspiram você.
Quais são algumas das questões mais urgentes que a IA enfrenta à medida que ela evolui?
A velocidade rápida com que a IA está evoluindo é um problema em si. Acredito que fazer essa pergunta com frequência e regularidade é uma parte importante para poder navegar no espaço da IA com integridade. Fazemos isso toda semana em Lumiera em nossa newsletter.
Aqui estão alguns que estão em alta no momento:
- Hardware de IA e geopolítica: O investimento do sector público em hardware de IA (GPUs) irá provavelmente aumentar à medida que os governos de todo o mundo aprofundem os seus conhecimentos sobre IA e comecem a tomar medidas estratégicas e geopolíticas. Até agora, há movimento de países como Reino Unido, Japão, Emirados Árabes Unidos e Arábia Saudita. Este é um espaço para assistir.
- Benchmarks de IA: À medida que continuamos a confiar mais na IA, é essencial entender como medimos e comparamos seu desempenho. Escolher o modelo certo para um determinado caso de uso requer consideração cuidadosa. O melhor modelo para suas necessidades pode não ser necessariamente aquele no topo de uma tabela de classificação. Como os modelos estão mudando tão rápido, a precisão dos benchmarks também flutuará.
- Equilibre a automação com a supervisão humana: Acredite ou não, a superautomação é uma coisa. As decisões exigem julgamento humano, intuição e compreensão contextual. Isso não pode ser replicado por meio da automação.
- Qualidade e governança de dados: Onde estão os dados bons?! Os dados fluem para dentro, por toda parte e para fora das organizações a cada segundo. Se esses dados forem mal governados, sua organização não se beneficiará da IA, ponto final. E, a longo prazo, isso pode ser prejudicial. Sua estratégia de dados é sua estratégia de IA. Arquitetura, gerenciamento e propriedade do sistema de dados precisam fazer parte da conversa.
Quais são alguns problemas dos quais os usuários de IA devem estar cientes?
- Algoritmos e dados não são perfeitos: Como usuário, é importante ser crítico e não confiar cegamente na saída, especialmente se você estiver usando tecnologia pronta para uso. A tecnologia e as ferramentas no topo são novas e estão evoluindo, então tenha isso em mente e adicione bom senso.
- Consumo de energia: Os requisitos computacionais para treinar grandes modelos de IA, combinados com as necessidades de energia para operar e resfriar a infraestrutura de hardware necessária, levam a um alto consumo de eletricidade. O Gartner fez previsões de que, até 2030, a IA poderá consumir até 3,5% da eletricidade mundial.
- Eduque-se e use fontes diferentes: A alfabetização em IA é essencial! Para poder fazer bom uso da IA na sua vida e no trabalho, você precisa ser capaz de tomar decisões informadas sobre seu uso. A IA deve ajudar você na tomada de decisões, não tomar a decisão por você.
- Densidade de perspectiva: Você precisa envolver pessoas que conheçam muito bem o espaço do seu problema para entender que tipo de soluções podem ser criadas com IA e fazer isso durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento da IA.
- A mesma coisa vale para a ética: Não é algo que pode ser adicionado “em cima” de um produto de IA uma vez que ele já foi construído — considerações éticas precisam ser injetadas logo no início e durante todo o processo de construção, começando na fase de pesquisa. Isso é feito conduzindo avaliações de impacto social e ético, mitigando vieses e promovendo responsabilidade e transparência.
Ao construir IA, reconhecer as limitações das habilidades dentro de uma organização é essencial. Lacunas são oportunidades de crescimento: elas permitem que você priorize áreas onde precisa buscar expertise externa e desenvolver mecanismos robustos de responsabilização. Fatores incluindo conjuntos de habilidades atuais, capacidade da equipe e recursos monetários disponíveis devem ser avaliados. Esses fatores, entre outros, influenciarão seu roteiro de IA.
Como podem os investidores promover melhor uma IA responsável?
Primeiro de tudo, como investidor, você quer ter certeza de que seu investimento é sólido e dura ao longo do tempo. Investir em IA responsável simplesmente protege retornos financeiros e mitiga riscos relacionados a, por exemplo, confiança, regulamentação e preocupações relacionadas à privacidade.
Os investidores podem pressionar por uma IA responsável, observando indicadores de liderança e uso responsável da IA. Uma estratégia clara de IA, recursos de IA responsáveis dedicados, políticas de IA responsáveis publicadas, práticas de governação fortes e integração de feedback de reforço humano são factores a considerar. Estes indicadores devem fazer parte de um processo sólido de devida diligência. Mais ciência, menos decisões subjetivas. Desinvestir em práticas antiéticas de IA é outra forma de encorajar soluções responsáveis de IA.
