Congresso não pode ter pressa em fazer Lei de Inteligência Artificial
Inteligência artificial, blockchain, internet das coisas, 5G, reconhecimento facial, realidades aumentada e virtual, análise de dados, big data… as tecnologias se renovam constantemente e o cidadão espera que o governo não fique atrás na adoção dessas novas funcionalidades em seus serviços. Em painel, que debateu as oportunidades, os desafios, os prós e os contras da adoção de novas tecnologias pelo setor público, realizado no 5×5 Tec Summit, nesta segunda-feira, 6, especialistas deixaram claro: tecnologias são para trazer resultado ao cidadão.
Mas há questões importantes em curso. No caso do Brasil, por exemplo, o Congresso Nacional debate o marco legal para a inteligência artificial, um projeto que visa a definir fundamentos e princípios para desenvolvimento e aplicação da IA no País, incluindo diretrizes para o fomento e a atuação do poder público no tema. Philipe Moura, chief regulatory officer da Associação Brasileira de Inteligência Artificial(ABRIA), destacou a abordagem baseada em risco e o fato de o marco colocar o foco no ser humano.
“A IA ainda é bebê. A aplicação está em curva exponencial, mas está na infância e nem conseguimos prever o quanto vai mudar a vida nos próximos anos. Esse marco deve reforçar as competências existentes e reforçar o trabalho harmonioso entre os diferentes marcos e órgãos públicos que vão trabalhar no ecossistema, porque temos a estratégia de IA e tudo isso precisa trabalhar em conjunto”, pontuou.
No entanto, para Yasmin Mendonça, da FGV, o marco precisa ser mais debatido. “O Brasil está deixando de lado a discussão importante sobre ter mais ética em IA, sobretudo, na contratação do setor público”, disse, ressaltando que é necessário ter transparência na contratação de sistemas de IA que não passam por licitação pública. “Todos os tópicos têm de constar na legislação, mas precisamos de calma e pausa para debater estes assuntos que são sensíveis”, destacou.
Posição endossada por Thaís Covolato, da Camara-e.net. A especialista concordou que a discussão do marco de IA está atropelada. “IA, biometria são questões novas que ainda estão começando; é preciso ter mais debate sobre os temas. Importante lembrar do contexto que estamos inseridos de transformação digital e do número grande de dados que estão disponíveis em rede. A transformação digital no setor público tem de ter equilíbrio e segurança”, acrescentou.
Casos de uso
No âmbito de análise de dados, Alexandre Cardeman, chefe-executivo do Centro de Operações Rio (COR), destacou o trabalho que a entidade vem fazendo e como conseguiu ter ganhos com big data e analytics. “A gente vem, há 10 anos, tratando dados e eles são fundamentais para se ter uma visão urbana. Começamos a entender a cidade juntando os dados e começando a trabalhar visões analíticas para operações”, disse, explicando que o Centro de Operações Rio usa IA e análises cognitivas e preditivas para antecipar o comportamento urbano.
Por exemplo, dados de fontes variadas de meteorologia são analisados em conjunto para se melhorar a assertividade. Para o trânsito, o mesmo é feito com informações coletadas de aplicativos como Waze e Google Maps para entender o comportamento das pessoas no tráfego, indicando os horários de pico e o fluxo das pessoas. “Com IA, começamos a entender o comportamento e a tendência é cada vez mais fazer análises preditivas”, disse.
Na Dataprev, Flávio Sampaio, da diretoria de desenvolvimento e serviço, explicou que IA e biometria são tecnologias habilitadoras. “Para colocar em perspectiva, lidamos com dados produzimos na década de 1930 e esses dados ainda são processados e tratados pela Dataprev”, assinalou. Entre 2010 e 2015, a Dataprev passou por onda forte da transformação digital e enxergou oportunidades na IA e nas suas diversas áreas capacidades habilitadoras.
Um dos desafios da estatal de TI do Governo é ofertar serviços digitais para um público não tão afeito às novas tecnologias. Contudo, Sampaio disse que o caso de uso da prova de vida sem as pessoas terem de se deslocar fisicamente é um exemplo bem-sucedido da adoção da tecnologia de reconhecimento facial. “O ponto crucial na curva de uso se deu quando focamos em usabilidade; em tornar a tecnologia mais fluida”, ressaltou.
Para Thiago Ribeiro, CTO da Huawei, IA, câmeras de reconhecimento facial são habilitadores e a preocupação deveria recair sobre os dados e a LGPD. “Precisamos ter robustez e maturidade em como implementar as leis em cima dos dados – independentemente se é dentro do governo ou privado. A tecnologia pode ser usada para o bem ou para o mal, depende de como você usa”, completou.y76e43q212
