Relatório ao Congresso sobre Avanços em Inteligência Artificial

Aug 22, 2023

A seguir está o relatório do Serviço de Pesquisa do Congresso de 4 de agosto de 2023, Inteligência Artificial: Visão Geral, Avanços Recentes e Considerações para o 118º Congresso.

A inteligência artificial (IA) – um termo geralmente considerado como sistemas computadorizados que funcionam e reagem de formas que geralmente se pensa exigirem inteligência – pode abranger uma variedade de tecnologias, metodologias e áreas de aplicação, como processamento de linguagem natural, reconhecimento facial e robótica. . O conceito de IA existe há décadas, tendo o termo sido cunhado pela primeira vez na década de 1950, seguido por períodos alternados de muito desenvolvimento e calmarias na atividade e no progresso.

Uma área notável de avanço recente tem sido a IA generativa (GenAI), que se refere a modelos de aprendizado de máquina (ML) desenvolvidos por meio de treinamento em grandes volumes de dados para gerar conteúdo. Os avanços tecnológicos nos modelos subjacentes desde 2017, combinados com a disponibilidade aberta destas ferramentas ao público no final de 2022, levaram à sua utilização generalizada. Os modelos subjacentes às ferramentas GenAI foram descritos como “IA de uso geral”, o que significa que podem ser adaptados a uma ampla gama de tarefas posteriores. Tais avanços, e a grande variedade de aplicações das tecnologias de IA, renovaram os debates sobre utilizações e protecções apropriadas, incluindo nas áreas dos cuidados de saúde, da educação e da segurança nacional.

As tecnologias de IA, incluindo as ferramentas GenAI, têm muitos benefícios potenciais, como acelerar e fornecer insights sobre o processamento de dados, aumentar a tomada de decisões humanas e otimizar o desempenho de sistemas e tarefas complexas. As ferramentas GenAI, por exemplo, são cada vez mais capazes de realizar uma ampla gama de tarefas, como análise de texto, geração de imagens e reconhecimento de fala. No entanto, os sistemas de IA podem perpetuar ou amplificar preconceitos nos conjuntos de dados em que são treinados; podem ainda não ser capazes de explicar completamente a sua tomada de decisões; e muitas vezes dependem de quantidades tão vastas de dados e outros recursos que não são amplamente acessíveis para investigação, desenvolvimento e comercialização além de um punhado de empresas tecnológicas.

Numerosas leis federais sobre IA foram promulgadas nos últimos Congressos, quer como legislação independente, quer como disposições centradas na IA em atos mais amplos. Isso inclui a ampla Lei da Iniciativa Nacional de Inteligência Artificial de 2020 (Divisão E do PL 116-283), que incluiu o estabelecimento de uma Iniciativa Americana de IA e orientação para atividades de pesquisa, desenvolvimento e avaliação de IA em agências científicas federais. Atos adicionais orientaram certas agências a realizar atividades para orientar programas e políticas de IA em todo o governo federal (por exemplo, a Lei de IA no Governo de 2020, PL 116-260; e a Lei de Avanço da IA ​​Americana, Subtítulo B do PL 117-263) . No 117º Congresso, foram apresentados pelo menos 75 projetos de lei que se concentravam em IA e BC ou tinham disposições focadas em IA/ML. Seis deles foram promulgados.

No 118.º Congresso, em junho de 2023, foram apresentados pelo menos 40 projetos de lei que se centravam na IA/BC ou continham disposições centradas na IA/ML, e nenhum foi promulgado. Coletivamente, os projetos de lei no 118º Congresso abordam uma série de tópicos, incluindo a supervisão da IA ​​pelo governo federal; treinamento para funcionários federais; divulgação do uso de IA; controles de exportação; proibições específicas de uso; e apoio ao uso de IA em setores específicos, como segurança cibernética, modelagem meteorológica, detecção de incêndios florestais, agricultura de precisão e segurança aeroportuária.

Uma consideração principal em debate nos Estados Unidos e internacionalmente é se e como regular as tecnologias de IA. O projecto de Lei da Inteligência Artificial da União Europeia adoptaria amplamente uma abordagem baseada no risco para os requisitos regulamentares e as proibições para determinadas utilizações. Nos Estados Unidos, a legislação introduzida anteriormente procurou exigir avaliações de impacto e relatórios para sistemas de decisão automatizados – incluindo, entre outros, sistemas de IA – em áreas críticas (por exemplo, cuidados de saúde, emprego e justiça criminal). Outras perspectivas sobre a regulamentação da IA ​​sugeriram uma abordagem sectorial específica com coordenação interagências. Uma preocupação geral para o Congresso poderá ser como abordar os esforços regulamentares da IA ​​de uma forma que equilibre o apoio à inovação e às utilizações benéficas, ao mesmo tempo que minimiza os danos actuais e futuros.