5 perigos da inteligência artificial para a proteção de dados

DPOnet
18 de agosto de 2023
3 min de leitura
5 perigos da inteligência artificial para a proteção de dados

Ferramentas como o ChatGPT e Google Bard certamente estão entre as tecnologias mais disruptivas do nosso tempo. Graças à sua capacidade de automatizar tarefas complexas, elas devem ser um grande impulso para diversas inovações nos próximos anos. Contudo, além de seus benefícios, os perigos da inteligência artificial (IA) também estão em debate.

Empresas e governos estão cada vez mais conscientes dos desafios para a aplicação desse recurso, especialmente no que diz respeito à privacidade e à segurança das informações pessoais dos indivíduos. Neste artigo, você verá:

  • os 5 principais perigos da inteligência artificial para a proteção de dados; 
  • como a LGPD pode impactar o uso desse tipo de ferramenta.

 1. Violação de Privacidade e Consentimento Inadequado

Um dos maiores perigos da inteligência artificial para a proteção de dados é a possibilidade de violação da privacidade. Essas ferramentas dependem de grandes volumes de dados para treinamento e aprendizado e, muitas vezes, seus usuários não têm consciência de como eles são aplicados.

Isso levanta preocupações éticas sobre a falta de consentimento adequado para coleta e uso de informações pessoais. Por ser uma tecnologia muito recente, ainda falta clareza sobre como os dados são obtidos e de que forma os indivíduos podem ter o controle desse processo. 

2. Vieses e Discriminação

Outro perigo significativo é a presença de vieses nos dados de treinamento que podem ser refletidos pelos modelos de IA. Se os dados históricos utilizados para treinar a ferramenta contiverem preconceitos ou discriminação, ela pode aprender e perpetuá-los e tomar decisões discriminatórias em várias áreas.

Por exemplo, o uso da IA em processos de seleção para empregos pode ser influenciado por viés de gênero ou raça. Existe a preocupação de que essa parcialidade prejudique ações de inclusão e diversidade nas organizações.

3. Reidentificação de Dados Anonimizados

A anonimização de dados é frequentemente usada para proteger a privacidade ao remover informações identificáveis dos dados. Contudo, a combinação de conjuntos de dados e técnicas avançadas de análise com aplicação da IA pode reverter esse processo e vincular os dados a indivíduos específicos.

Esse ponto é particularmente preocupante quando se tratam de dados sensíveis, como informações médicas ou financeiras. Nessas situações, a reidentificação pode gerar vulnerabilidades a práticas indesejadas.

4. Falta de Transparência

A complexidade dos algoritmos, como redes neurais profundas, pode dar origem a ferramentas consideradas caixas-pretas. Ou seja, modelos capazes de fornecer respostas extremamente precisas, mas que nem mesmo seus criadores podem entender, prever ou controlar. Essa preocupação levou grandes líderes da indústria a pedirem uma pausa nos projetos de IA

A falta de transparência pode ser um dos principais perigos da inteligência artificial, pois dificultaria a responsabilização e a justificação de decisões tomadas por esses sistemas, especialmente em casos que afetam significativamente a vida das pessoas. 

O direito de entender como uma decisão foi tomada, especialmente quando envolve dados pessoais, é um aspecto fundamental da proteção de dados.

5. Falsa sensação de segurança

À medida em que os modelos de IA se tornam mais precisos em muitas tarefas, pode-se presumir que eles são infalíveis. Porém, a segurança desses sistemas é uma preocupação crítica, especialmente devido à possibilidade de ciberataques. Criminosos podem explorar vulnerabilidades para introduzir perturbações imperceptíveis nos dados de entrada e gerar resultados errôneos.

É importante ter em mente que mesmo os modelos mais sofisticados não são invulneráveis e podem ser enganados, resultando em consequências graves para a proteção de dados e a segurança das informações.

Como a LGPD pode impactar o uso da IA?

De acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), o consentimento é uma das bases legais para autorizar o tratamento de dados pessoais. Isso significa que, para usar ferramentas de IA nesse processo, as empresas precisam fornecer explicações claras sobre seu funcionamento e finalidade.

Além disso, os desenvolvedores de IA devem aderir aos princípios de minimização de dados. Ou seja, só devem coletar e usar os dados pessoais estritamente necessários para um propósito específico, e apenas pelo tempo necessário. Os dados coletados para um propósito não podem ser usados para outro sem consentimento adicional.

A legislação também chama a atenção para a necessidade de transparência sobre o funcionamento desses algoritmos, visto que os indivíduos têm o direito de acessar seus dados, retificar imprecisões e até mesmo apagá-los em certas situações. Isso pode ser um grande desafio para sistemas que dependem de dados históricos para treinamento.

Para entender melhor como se prevenir contra esses perigos da inteligência artificial na sua empresa, conheça as cinco atitudes essenciais para a adequação à LGPD!

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