Quais são os Desafios e Riscos das Inteligências Artificiais Generativas para os Consumidores?

A evolução das Inteligências Artificiais Generativas (GenAI) tem proporcionado avanços notáveis em diversas áreas, como processamento de linguagem natural, criação de imagens e até mesmo música. No entanto, enquanto esses sistemas ganham cada vez mais popularidade, surgem desafios substanciais relacionados à sua precisão e ao impacto no comportamento dos consumidores. Um dos principais problemas que surgem nesse contexto é o fenômeno das "alucinações" (hallucinations), que se refere à produção de resultados plausíveis, mas factualmente incorretos ou enganosos.

As causas dessas alucinações estão intimamente ligadas ao processo de treinamento dos modelos de IA. Modelos como o GPT são treinados em vastos volumes de dados coletados da internet, o que pode levar à aprendizagem de correlações espúrias entre os dados. Durante esse processo, o modelo pode, inadvertidamente, fazer associações erradas, propagando informações incorretas. Além disso, a interação com os usuários pode intensificar a ocorrência dessas falhas. Quando o sistema usa o histórico de conversas para formular respostas, ele pode gerar resultados baseados em contextos que divergem de seu treinamento original, resultando em saídas imprecisas ou inconsistentes. Esse fator é exacerbado por um viés paramétrico, onde o sistema pode privilegiar as informações adquiridas durante o treinamento em detrimento das informações fornecidas pelo usuário, afetando a precisão dos resultados, especialmente em sistemas de IA de conversação aberta.

O impacto dessas alucinações é amplo e afeta diretamente os consumidores. Em plataformas voltadas ao público, como chatbots e assistentes virtuais, respostas falsas ou imprecisas podem prejudicar a confiança dos usuários e gerar insatisfação. Em domínios críticos, como saúde ou finanças, os erros cometidos pelos modelos podem ter consequências graves, comprometendo processos de decisão e até colocando vidas em risco. A proliferação de notícias falsas e desinformação é outro risco, pois esses sistemas podem involuntariamente contribuir para a disseminação de conteúdo enganoso.

Embora os avanços nos modelos de IA, como o GPT-4, tenham melhorado a qualidade das respostas, esses sistemas ainda não estão imunes às alucinações. Pesquisas revelaram casos em que esses modelos de alto desempenho cometeram erros factuais básicos, levantando questões sobre a confiabilidade dos resultados gerados. Isso reforça a necessidade de uma avaliação contínua e de refinamento dessas tecnologias, com o objetivo de reduzir o impacto das alucinações.

O exemplo da OpenAI, que exige que seus sistemas automatizados informem aos usuários quando estão interagindo com uma IA, destaca a importância da transparência. De acordo com suas políticas, no setor de saúde, finanças e legalidade, assim como na criação de notícias e resumos, essa divulgação é obrigatória. Da mesma forma, a Microsoft adota uma "Meta de Transparência", que visa informar os usuários quando estão interagindo com sistemas de IA que geram ou manipulam conteúdo visual, de áudio ou de vídeo, de maneira a não parecer autêntico. No entanto, nem todas as empresas adotam tais políticas, e cada desenvolvedor pode ter suas próprias diretrizes sobre como a IA deve ser apresentada ao público.

Esses sistemas não só preveem o que os consumidores podem gostar, mas também influenciam ativamente suas decisões de consumo, refletindo um fenômeno mais complexo e potencialmente mais impactante do que os sistemas tradicionais. Essa dinâmica aumenta as responsabilidades das empresas e reguladores em garantir que os consumidores recebam informações claras e precisas, especialmente quando estão sendo influenciados por tecnologias de IA.

Como os Investidores Institucionais Podem Influenciar a Governança Corporativa no Contexto da Inteligência Artificial

Com o crescente impacto da inteligência artificial (IA) no mundo dos negócios, os investidores institucionais, como o Fundo Soberano da Noruega, tornam-se peças-chave na implementação de práticas responsáveis de IA nas empresas. Esses investidores, ao exercerem sua influência sobre as grandes corporações, não se limitam a aplicar recursos financeiros, mas também moldam a governança corporativa, promovendo um uso ético e transparente da IA. O papel deles é crucial, pois suas expectativas em relação à IA impactam diretamente as práticas de governança, compliance e os padrões de responsabilidade nas corporações.

Nos últimos anos, os investidores institucionais têm sido cada vez mais ativos, não apenas ao escolherem em quem investir, mas também ao influenciar as decisões de governança das empresas em que possuem participação. Essa atuação vai além da mera aplicação de capital, incluindo esforços deliberados para garantir que as empresas cumpram suas obrigações éticas e sociais. Em particular, a introdução de tecnologias como a IA torna a governança corporativa mais complexa, exigindo novos enfoques para lidar com os riscos e oportunidades que surgem.

Por exemplo, o Fundo Soberano da Noruega, em suas mais recentes declarações, afirmou que trabalhará para apoiar o desenvolvimento de normas internacionais e regulamentos que impactam as empresas em que investe. A ênfase está na utilização responsável da IA, o que implica não apenas um cuidado com as questões financeiras, mas também com os impactos sociais, ambientais e éticos da tecnologia. A expectativa é que esses investidores ajudem a criar um sistema mais transparente e responsável, incentivando o uso da IA de maneira que promova o desenvolvimento sustentável das empresas, ao mesmo tempo que se alinha com os objetivos mais amplos da sociedade e do meio ambiente.

A relação entre governança corporativa e IA também é moldada por iniciativas globais como o Ato de Inteligência Artificial da União Europeia e o Código de Governança Corporativa do Reino Unido. Esses marcos legais visam regular como as empresas devem se comportar no uso da IA, estabelecendo normas que garantam não apenas a conformidade com as leis, mas também a ética e a responsabilidade social. No entanto, para que esses princípios sejam cumpridos, as empresas precisam integrar uma gestão de IA robusta em seus processos de governança, o que se torna um desafio, dada a complexidade e o alcance da IA no mercado.

O papel crescente da IA na governança corporativa também implica uma transformação nos métodos de fiscalização e na forma como as empresas devem se adaptar às novas demandas do mercado. As corporações que não se ajustarem a essas expectativas correm o risco de perder a confiança dos investidores e de enfrentar sanções regulatórias. Além disso, com a pressão para garantir a conformidade com leis e regulamentos cada vez mais rigorosos, os conselhos de administração e as equipes executivas precisarão desenvolver novos programas de compliance, focados não apenas na prevenção de riscos legais, mas também na gestão de impactos sociais e ambientais relacionados ao uso da IA.

Com o tempo, espera-se que a combinação de investidores institucionais, reguladores e outras partes interessadas crie um modelo de governança corporativa do século XXI, mais integrado e voltado para a responsabilidade social e ambiental. Esse modelo será baseado não apenas na rentabilidade financeira, mas também em critérios éticos que envolvem o uso sustentável da IA. Nesse contexto, a transparência e a responsabilidade no uso de IA se tornarão componentes centrais da avaliação de uma empresa, tanto pelos investidores quanto pelos consumidores.

Com isso, as empresas não apenas precisarão garantir a eficiência e a rentabilidade em suas operações, mas também adotar práticas transparentes e responsáveis no uso da IA. As grandes corporações terão que investir em tecnologia de IA que esteja alinhada com os padrões éticos globais e que seja capaz de lidar com questões complexas como direitos humanos, igualdade e sustentabilidade. Isso representará um desafio para muitas empresas, mas também uma oportunidade de se posicionar como líderes em um novo paradigma de negócios mais consciente e responsável.

Como a Inteligência Artificial e os Produtos Inteligentes Desafiam o Sistema de Responsabilidade por Defeito de Produto

Desde a sua adoção em 1985, a PLD estabelece uma definição de ‘produto’ com o objetivo de determinar o escopo de sua aplicação, uma definição ligeiramente alterada em 1999. O conceito de ‘produto’ é central para o sistema de responsabilidade e permeia todo o mecanismo jurídico, influenciando outros termos importantes, como ‘defeito’, ‘produtor’ e ‘fabricante’. A interpretação judicial de cada um desses conceitos tem impacto direto na aplicação da legislação e na definição de responsabilidades.

Contudo, a rápida evolução tecnológica e o crescimento do mercado de produtos habilitados por IA, como sistemas inteligentes e produtos conectados, colocam em xeque a aplicabilidade da definição tradicional de ‘produto’. A estrutura inicial da PLD, com seu foco na indústria e nas tecnologias pós-industriais, foi moldada por uma lógica industrial que já não é suficiente para lidar com a complexidade dos novos produtos. Esses produtos, alimentados por IA, vão além dos limites práticos e conceituais da definição clássica de ‘produto’, transformando-se em sistemas dinâmicos e interativos, capazes de evoluir ao longo de seu ciclo de vida por meio de atualizações constantes e interações com o ambiente.

Este desafio se amplia quando consideramos que os produtos inteligentes não podem ser vistos isoladamente. Eles estão integrados em um ecossistema de dados, interagindo com outros dispositivos e com a infraestrutura digital ao seu redor. A natureza interdependente desses produtos demanda uma revisão mais profunda das estruturas legais e das normas de responsabilidade. O conceito de ‘defeito’ também precisa ser reconsiderado, uma vez que um produto inteligente pode ser alterado por atualizações de software ao longo de sua vida útil, o que pode afetar suas funcionalidades e, consequentemente, sua segurança e conformidade com as normas.

Além disso, a responsabilidade por danos causados por produtos inteligentes não pode ser tratada da mesma forma que a responsabilidade por produtos tradicionais. Quando um sistema de IA falha, o dano pode ser o resultado de uma interação complexa de fatores, incluindo falhas de software, erros de atualização, ou problemas no processo de aprendizagem da máquina. A dificuldade de determinar a causa exata do defeito, combinada com a dificuldade de identificar o responsável — seja o desenvolvedor de software, o fabricante do hardware ou o provedor de serviços — torna o processo jurídico muito mais complexo.

Portanto, a revisão da PLD precisa de uma abordagem mais holística, que considere não apenas os produtos isoladamente, mas também a interdependência entre dados, software e dispositivos físicos. A evolução da tecnologia exige uma reinterpretação dos conceitos fundamentais de responsabilidade, o que permitirá que a legislação se adapte à realidade dos novos produtos habilitados por IA.

Além disso, é crucial que a revisão leve em consideração as novas formas de consumo e a crescente digitalização das economias. Muitos dos produtos inteligentes são adquiridos e operados de forma diferente dos produtos tradicionais, o que implica novas formas de regulamentação. O conceito de ‘colocação no mercado’ também precisa ser adaptado, uma vez que a distribuição de produtos inteligentes pode ocorrer por meio de plataformas digitais, sem a necessidade de uma transação física entre o consumidor e o fabricante.

Outro ponto importante que emerge dessa análise é a necessidade de garantir que os consumidores, ao adquirirem produtos habilitados por IA, estejam protegidos contra riscos de falhas tecnológicas e problemas relacionados à privacidade e segurança de dados. A natureza dos sistemas de IA exige uma análise mais detalhada sobre como as falhas podem impactar os consumidores, tanto no aspecto material do produto quanto no aspecto imaterial relacionado aos dados pessoais e ao uso de informações sensíveis.

A evolução da tecnologia, com seu impacto no mercado e nas relações de consumo, exige uma abordagem jurídica proativa, que não apenas responda aos desafios atuais, mas que também antecipe as necessidades de um mercado cada vez mais digitalizado. Para garantir a proteção do consumidor e a segurança jurídica das transações, será necessário que a revisão da PLD seja mais do que uma mera adaptação terminológica, mas uma reformulação profunda das bases conceituais que sustentam o sistema de responsabilidade por defeitos de produtos.