A UE tem a chance de moldar como o mundo aborda a IA e a governança de dados. Notícias da IA Conversei com Resham Kotecha, chefe global de políticas do Open Data Data Institute (ODI), que disse que essa oportunidade está em provar que a proteção dos direitos das pessoas e o apoio à inovação pode andar de mãos dadas.
Os dados europeus e o Manifesto da Política da IA da ODI estabelecem seis princípios para os formuladores de políticas, pedindo forte governança, ecossistemas inclusivos e participação pública para orientar o desenvolvimento da IA.
Definir padrões em IA e dados
“A UE tem uma oportunidade única de moldar uma referência global para a governança digital que coloca as pessoas em primeiro lugar”, disse Kotecha. O primeiro princípio do manifesto deixa claro que a inovação e a competitividade devem ser construídas sobre a regulamentação que protege as pessoas e fortalece a confiança.
Espaços de dados europeus comuns e GAIA-X são exemplos iniciais de como a UE está construindo as fundações para o desenvolvimento da IA e protege os direitos. As iniciativas visam criar infraestrutura compartilhada que permite que governos, empresas e pesquisadores acumulam dados sem desistir do controle. Se tiverem sucesso, a Europa poderá combinar dados de dados em larga escala com fortes proteções para privacidade e segurança.
As tecnologias de melhoria da privacidade (animais de estimação) são outra peça do quebra-cabeça. As ferramentas permitem que as organizações analisem ou compartilhem informações de conjuntos de dados sensíveis sem expor os dados brutos. A Horizon Europe e a Europa digital já apóiam a pesquisa e a implantação de animais de estimação. O que é necessário agora, argumentou Kotecha, é a consistência: “Garantir que os animais de estimação saiam dos pilotos e para uso convencional”. Essa mudança permitiria que as empresas usassem mais dados com responsabilidade e mostrassem aos cidadãos que seus direitos são levados a sério.
A confiança também dependerá da supervisão. As organizações independentes, disse Kotecha, fornecem os cheques e saldos necessários para a IA confiável. “Eles oferecem escrutínio imparcial, constroem confiança do público e responsabilizam os governos e a indústria”. O próprio programa de instituições de dados da ODI oferece orientações sobre como esses órgãos podem ser estruturados e suportados.
Dados abertos como base da UE para a IA
O manifesto chama dados abertos de base para a IA responsável, mas muitas empresas permanecem cautelosas em compartilhar. As preocupações variam de riscos comerciais e incerteza legal a preocupações com a qualidade e o formato. Mesmo quando os dados são publicados, geralmente são não estruturados ou inconsistentes, dificultando o uso.
Kotecha argumentou que a UE deveria reduzir os custos que as organizações enfrentam na coleta, no uso e no compartilhamento de dados para a IA. “A UE deve explorar uma série de intervenções, incluindo a combinação de estruturas legislativas, incentivos financeiros, capacitação e desenvolvimento de infraestrutura de dados”, disse ela. Ao reduzir as barreiras, a Europa poderia incentivar organizações privadas a compartilhar mais dados com responsabilidade, criando benefícios públicos e econômicos.
A pesquisa do ODI mostra que a comunicação clara é importante. Os tomadores de decisão seniores precisam ver benefícios comerciais tangíveis do compartilhamento de dados, não apenas argumentos amplos “públicos”. Ao mesmo tempo, as sensibilidades em torno de dados comerciais precisam ser abordadas.
Estruturas úteis já existem – o Data Spaces Support Center (DSSC) e a International Data Spaces Association (IDSA) estão construindo estruturas técnicas e de governança que tornam o compartilhamento mais seguro e fácil. As atualizações da Lei de Governança de Dados (DGA) e GDPR também estão esclarecendo as permissões para reutilização responsável.
As caixas de areia regulatórias podem construir nessa base. Ao permitir que as empresas testem novas abordagens em um ambiente controlado, as caixas de areia podem demonstrar que o benefício público e o valor comercial não estão em conflito. As tecnologias de melhoria da privacidade acrescentam outra camada de segurança, permitindo o compartilhamento de dados sensíveis sem expor os indivíduos a riscos.
Construindo a confiança em toda a UE e ecossistemas de AI transfronteiriços
Um dos maiores obstáculos para a Europa é fazer os dados funcionarem nos países membros. Incerteza legal, padrões nacionais divergentes e fragmento de governança inconsistente qualquer sistema.
A Lei de Governança de Dados é central para o plano da UE de criar ecossistemas de AI confiáveis e transfronteiriços. Mas as leis por conta própria não resolverão o problema. “O teste real será em como os Estados -Membros implementam consistentemente (a Lei de Governança de Dados) e quanto apoio é dado às organizações que desejam participar”, disse Kotecha. Se a Europa puder se alinhar aos padrões e execução, poderá fortalecer seu ecossistema de IA e definir o padrão global para fluxos de dados transfronteiriços confiáveis.
Isso exigirá mais do que correções técnicas – construir confiança entre governos, empresas e sociedade civil é igualmente importante. Para a Kotecha, a solução está na criação de “um ecossistema de dados aberto e confiável, onde a colaboração ajuda a maximizar o valor dos dados, gerenciando os riscos relacionados ao compartilhamento transfronteiriço”.
Independência através do financiamento e governança
A supervisão dos sistemas de IA requer estruturas sustentáveis. Sem financiamento a longo prazo, as organizações independentes correm o risco de se tornar consultorias baseadas em projetos, em vez de vigilantes consistentes. “A sociedade civil e as organizações independentes precisam de compromissos para fluxos de financiamento estratégico de longo prazo para realizar a supervisão, não apenas o apoio baseado em projetos”, disse Kotecha.
O programa de instituições de dados da ODI explorou modelos de governança que mantêm as organizações independentes, permitindo -lhes administrar dados com responsabilidade. “A independência depende de mais do que dinheiro. Requer transparência, supervisão ética, inclusão nas estruturas políticas de tomada de decisão e responsabilidade que mantêm as organizações ancoradas no interesse público”, disse Kotecha.
A incorporação de tais princípios nos modelos de financiamento da UE pode garantir que os órgãos de supervisão permaneçam independentes e eficazes. A forte governança deve incluir supervisão ética, gerenciamento de riscos, transparência e funções claras, tratadas pelos subcomitês do conselho sobre ética, auditoria e remuneração.
Fazendo os dados funcionarem para startups
O acesso a conjuntos de dados valiosos geralmente é limitado às principais empresas de tecnologia. Jogadores menores lutam com o custo e a complexidade da aquisição de dados de alto valor. É aqui que entram iniciativas, como fábricas de IA e laboratórios de dados. Projetados para reduzir as barreiras, elas fornecem aos conjuntos de dados, ferramentas e conhecimentos com curadoria de startups que, de outra forma, estariam fora de alcance.
O modelo já funcionou antes; Assim como Data Pitch, um projeto que emparelhou PMEs e startups com dados de grandes organizações. Isso ajudou a desbloquear conjuntos de dados fechados anteriormente. Durante três anos, apoiou 47 startups de 13 países, ajudou a criar mais de 100 novos empregos e gerou 18 milhões de euros em vendas e investimentos.
A iniciativa OpenActive da ODI mostrou um impacto semelhante no setor de condicionamento físico e saúde, usando padrões abertos para poder dezenas de aplicativos criados para PME. Em nível europeu, os pilotos DSSC e novos espaços de dados específicos do setor em áreas como mobilidade e saúde estão começando a criar oportunidades semelhantes. Para Kotecha, o desafio agora é garantir que esses esquemas “genuinamente mais baixos para players menores, para que possam criar produtos ou serviços inovadores com base em dados de alto valor”.
Trazendo comunidades para a conversa
O manifesto também enfatiza que o ecossistema da AI da UE só terá sucesso se o entendimento e a participação públicos estiverem integrados. Kotecha argumentou que o engajamento não pode ser de cima para baixo ou tokenístico. “As iniciativas participativas de dados capacitam as pessoas a desempenhar um papel ativo no ecossistema de dados”, disse ela.
O relatório 2024 do ODI O que torna bem -sucedido iniciativas de dados participativos? Mapas como as comunidades podem se envolver diretamente na coleta, compartilhamento e governança de dados. Ele descobriu que a participação local fortalece a propriedade e oferece aos grupos sub-representados influência.
Na prática, isso pode significar projetos de dados de saúde liderados pela comunidade, como os apoiados pelo ODI, ou padrões abertos incorporados em ferramentas diárias, como localizadores de atividades e plataformas de prescrição social. Essas abordagens aumentam a conscientização e dão a agência às pessoas.
A participação eficaz requer treinamento e recursos para que as comunidades possam entender e moldar como os dados são usados. A representação também deve refletir a diversidade da própria comunidade, usando campeões locais confiáveis e métodos culturalmente relevantes. A tecnologia deve estar acessível, seja de baixa tecnologia ou offline, e a comunicação deve ficar clara sobre como os dados são protegidos.
“Se a UE quiser alcançar grupos sub-representados, deve apoiar as abordagens participativas que começam com as prioridades locais, usam intermediários confiáveis e construírem transparência desde o início”, disse Kotecha. “É assim que transformamos a alfabetização de dados em influência real”.
Por que a confiança poderia ser a vantagem competitiva da UE na IA
O manifesto argumenta que a Europa tem uma oportunidade. “A UE tem uma chance única de provar que a confiança é uma vantagem competitiva na IA”, disse Kotecha. Ao mostrar que dados abertos, supervisão independente, ecossistemas inclusivos e desenvolvimento de habilidades de dados são centrais para as economias da IA, a Europa pode provar que a proteção dos direitos e a promoção da inovação não são opostos.
Essa posição permaneceria em contraste com outros poderes digitais. Nos EUA, a regulamentação permanece fragmentada. Na China, os modelos orientados pelo estado levantam preocupações sobre a vigilância e os direitos humanos. Ao definir regras claras e de princípios para a IA responsável, a UE pode transformar a regulamentação em energia suave, exportando um modelo de governança que outros possam adotar.
Para Kotecha, não se trata apenas de regras, mas de moldar o futuro: “A Europa pode se posicionar não apenas como criadora de regras, mas como um conjunto global de padrões para a IA confiável”.
(Foto de Christian Lue)
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The Post Resham Kotecha, Open Data Institute: Como a UE pode liderar na IA apareceu pela primeira vez no AI News.
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