Os grandes desafios para o desenvolvimento da IA: tecnológico, normativo, ético e social

A Secretária de Estado da Digitalização e Inteligência Artificial, Carme Artigas, destacou durante a inauguração do 3º Encontro de Inteligência Artificial, organizado pela AMETIC, que ««depois das crises de saúde e confinamento chega a reconstrução económica, da qual ninguém duvida que vai ser uma reconstrução digital. A IA não é futuro, é presente, tem tido um importante papel na pandemia e vai ter mais ainda no futuro, não havendo sector produtivo que fique à margem da IA, tanto a nível público como privado»». Neste sentido, Artigas indicou que «devemos aproveitar as oportunidades para apostar no desenvolvimento e implementação da IA a fim de melhorar a competitividade e fortalecer a nossa indústria para fazer frente aos reptos sociais, centrando-se nas pessoas»».

Artigas destacou também a necessidade de uma reflexão pós pandemia sobre as novas reservas estratégicas nacionais onde a Big Data ou a IA serão fundamentais. Trata-se de uma reformulação que deve ser empreendida a nível nacional e europeu. Neste sentido, a Secretária de Estado indicou que existem quatro grandes desafios para o desenvolvimento da IA: tecnológico, normativo, ético e social. Temos de ser capazes de desenvolver na Espanha uma grande indústria de IA, que seja principalmente segura e robusta, auditável e explicável.

O encontro também contou com a participação de José Carlos Baquero, director de Inteligência Artificial e Big Data de Secure e-Solutions da GMV na mesa de debate sobre ética e privacidade para uma IA fiável. Durante a sua intervenção destacou como se pode conseguir o equilíbrio entre a privacidade e a possibilidade de utilizar os dados com uTile PET (Privacy-Enhancing Technologies).

A solução uTile desenvolvida pela GMV permite aproveitar dados confidenciais para melhorar algoritmos de aprendizagem automática e modelos analíticos

A solução uTile desarrollada desenvolvida pela GMV permite aproveitar dados confidenciais para melhorar algoritmos de aprendizagem automática e modelos analíticos, cumprindo a todo o momento os requisitos organizativos, garantindo a privacidade dos dados e as normativas vigentes. Todas as organizações podem beneficiar da uTile (que visa o equilíbrio entre privacidade e utilização de dados),ao partilhar dados e inclusivamente monetizar de forma segura o conhecimento baseado em dados, graças à computação encriptada, respeitando a privacidade das fontes de dados distribuídas e facilitando o intercâmbio seguro de informações.