IA Responsável: Aplicando Princípios de IA com a GCP

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IA Responsável: Aplicando Princípios de IA com a GCP. Luanda Manuel Ernesto

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IA Responsável 🧐 Luanda

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IA Responsável 🧐 Luanda Desenvolvimento, implementação e uso de sistemas de IA que são éticos, transparentes e alinhados aos valores humanos e ao bem-estar da sociedade.

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IA Responsável - Importancia Luanda ● Minimizar impactos negativos (como viés e discriminação). ● Garantir que a IA beneficie a sociedade como um todo.

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IA Responsável - Desafios Luanda 1. Viés: Modelos podem reforçar preconceitos nos dados.

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IA Responsável - Desafios Luanda Viés, refere-se a desvios sistemáticos nos dados ou nos modelos que levam a decisões ou previsões injustas, imprecisas ou não representativas.

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IA Responsável - Desafios Luanda 1. Viés: Modelos podem reforçar preconceitos nos dados. 2. Transparência: Muitas decisões de IA são difíceis de explicar.

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IA Responsável - Desafios Luanda 1. Viés: Modelos podem reforçar preconceitos nos dados. 2. Transparência: Muitas decisões de IA são difíceis de explicar. 3. Segurança e privacidade: Proteção de dados sensíveis.

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IA Responsável - Responsabilidade Social Luanda Para que a IA seja amplamente adotada, as pessoas precisam confiar que ela é usada de forma justa e ética.

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IA Responsável - Impactos Positivos Luanda 1. Equidade: Modelos justos promovem inclusão social e evitam discriminação.

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IA Responsável - Impactos Positivos Luanda 2. Transparência: Decisões mais explicáveis aumentam a confiança dos usuários.

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IA Responsável - Impactos Positivos Luanda 3. Segurança: Sistemas robustos evitam o uso indevido e protegem dados sensíveis.

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IA Responsável - Impactos Positivos Luanda 4. Conformidade Legal: Atende a regulamentações, e evita sanções.

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IA Responsável & GCP Luanda Como líder em tecnologia, a Google tem o compromisso de criar soluções de IA que sejam confiáveis, éticas e seguras.

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Princípios de IA Responsável da GCP ☁ Luanda

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Luanda A IA deve contribuir para o bem-estar da sociedade e enfrentar desafios globais, como, saúde, sustentabilidade e inclusão social. 1. Ser socialmente benéfica

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Luanda Desenvolver modelos que sejam justos para todas as populações, independentemente de gênero, raça ou origem. 2. Evitar a criação ou reforço de viés injusto

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Luanda Garantir que os sistemas de IA sejam seguros e robustos, com monitoramento constante para evitar falhas e danos. 3. Ser construída e testado para segurança

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Luanda Fornecer explicações claras para decisões tomadas por sistemas de IA. 4. Ser responsável por seus impactos

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Luanda Implementar medidas de proteção para dados sensíveis e garantir conformidade com regulamentações. 5. Privacidade e segurança de dados

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Luanda Garantir que os sistemas sejam desenvolvidos com base em metodologias sólidas e robustas. 6. Manter padrões de excelência científica

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Luanda Restringir aplicações nocivas, como armas autônomas ou vigilância abusiva. 7. Ser projetada para usos que estejam alinhados com valores humanos

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Práticas Associadas aos Princípios Luanda 1. Auditorias Regulares: Revisões internas para garantir a conformidade dos projetos com os princípios.

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Práticas Associadas aos Princípios Luanda 2. Ferramentas de Mitigação de Viés: Usadas em todo o ciclo de vida do modelo para evitar preconceitos.

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Práticas Associadas aos Princípios Luanda 3. Monitoramento Contínuo: Sistemas de IA passam por monitoramento em tempo real para detectar falhas ou desvios.

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Práticas Associadas aos Princípios Luanda 4. Colaboração com a Comunidade: Trabalhar com pesquisadores, ONGs e governos para promover o uso ético da IA.

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Ferramentas e Práticas da GCP para IA Responsável Luanda

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Luanda AI Explanations: ● Mostra quais características dos dados influenciaram mais na decisão do modelo. ● Ajuda a garantir transparência e identificar possíveis viés. 1. Explainable AI (Explicabilidade de IA)

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Luanda Um modelo preditivo que aprova empréstimos: Com AI Explanations, é possível saber se a renda ou a idade de um cliente teve mais impacto na decisão. 1. Explainable AI (Explicabilidade de IA)

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Luanda ● Ferramenta para medir e visualizar possíveis viés em modelos de machine learning. ● Garante que modelos sejam testados com diferentes segmentos de dados. 2. Fairness Indicators

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Luanda Avaliar se um modelo de recomendação de empregos trata igualmente homens e mulheres. 2. Fairness Indicators

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Luanda Técnica que adiciona ruído aos dados para evitar a identificação de indivíduos. 3. Differential Privacy (Privacidade Diferencial)

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Luanda Permite realizar análises estatísticas sem expor informações pessoais. 3. Differential Privacy (Privacidade Diferencial)

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Luanda Análise de dados de localização de usuários para entender padrões de tráfego sem revelar detalhes individuais. 3. Differential Privacy (Privacidade Diferencial)

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Luanda Detecta, classifica e mascara informações sensíveis em conjuntos de dados. 4. Data Loss Prevention API (DLP API)

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Luanda Identifica dados confidenciais, como números de cartão de crédito, endereços ou identificações pessoais. 4. Data Loss Prevention API (DLP API)

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Luanda Substitui essas informações por pseudônimos ou outros métodos de anonimização. 4. Data Loss Prevention API (DLP API)

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Luanda Monitora modelos de IA após o lançamento para identificar problemas, como derivação de dados ou redução de desempenho. 5. Model Monitoring no Vertex AI

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Luanda Detecta mudanças nos padrões de dados que possam impactar a precisão do modelo. 5. Model Monitoring no Vertex AI

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Luanda Gera alertas para que ajustes possam ser feitos rapidamente. 5. Model Monitoring no Vertex AI

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Luanda Orienta desenvolvedores e equipes de projeto a avaliar e alinhar seus sistemas de IA com os princípios de IA responsável. 6. AI Principles Checklist

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Luanda Inclui etapas para verificar impactos sociais, segurança, privacidade e transparência do modelo. 6. AI Principles Checklist

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Impacto Prático: Exemplo de Uso de Ferramentas Luanda Cenário: Uma fintech usa IA para avaliar candidatos a crédito.

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Impacto Prático: Exemplo de Uso de Ferramentas Luanda Fairness Indicators: Avalia se o modelo está rejeitando candidatos de forma desproporcional com base em gênero ou etnia.

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Impacto Prático: Exemplo de Uso de Ferramentas Luanda Explainable AI: Explica aos clientes por que um pedido foi aprovado ou negado.

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Impacto Prático: Exemplo de Uso de Ferramentas Luanda DLP API: Garante que informações sensíveis dos clientes sejam protegidas durante o processamento de dados.

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Impacto Prático: Exemplo de Uso de Ferramentas Luanda Model Monitoring: Detecta mudanças nos padrões de comportamento financeiro para ajustar o modelo.

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Dicas Práticas para Implementar IA Responsável com GCP. Luanda

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1. Comece pelo planejamento ético Luanda ● Antes de iniciar o desenvolvimento, identifique possíveis impactos sociais e éticos do seu modelo de IA. ● Use a AI Principles Checklist do Google Cloud para garantir alinhamento com os princípios de IA responsável.

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2. Garanta a qualidade dos dados Luanda ● Dados de baixa qualidade levam a modelos ineficazes. Use ferramentas como Dataflow ou BigQuery para limpar e preparar os dados. ● Certifique-se de que os dados representem adequadamente todas as populações afetadas pelo modelo.

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3. Implemente explicabilidade desde o início Luanda ● Use Explainable AI para aumentar a transparência e permitir que os usuários entendam as decisões. ● Disponibilize explicações de forma amigável ao usuário, como visualizações simples ou relatórios textuais.

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4. Proteja a privacidade dos usuários Luanda ● Sempre pseudônimo para os dados sensíveis usando ferramentas como a DLP API. ● Em um sistema de saúde, substitua nomes de pacientes por identificadores genéricos antes do processamento.

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5. Monitore continuamente os modelos após o lançamento Luanda ● Configure Vertex AI Model Monitoring para detectar deriva de dados, erros ou redução de desempenho. ● Defina alertas automáticos para mudanças que possam impactar negativamente o desempenho.

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6. Envolva equipes diversas no desenvolvimento Luanda ● Reúna perspectivas variadas (gênero, etnia, cultura) para reduzir o viés inconsciente durante o design e o treinamento do modelo. ● Se o modelo será usado globalmente, envolva pessoas de diferentes contextos regionais para avaliar o impacto.

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7. Teste continuamente para vieses Luanda ● Use ferramentas como Fairness Indicators em todas as etapas do ciclo de vida do modelo. ● Avalie as previsões em diferentes cenários e subgrupos para identificar desigualdades.

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Luanda A implementação de IA responsável não é apenas uma obrigação ética, mas também uma vantagem competitiva. Ferramentas como Fairness Indicators, Explainable AI, DLP API e Vertex AI Model Monitoring ajudam a construir confiança e a garantir o sucesso sustentável dos sistemas de IA.

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Obrigado