A IA faz parte do cotidiano de empresas, do governo, da medicina e de muitas outras áreas. Na IBM®, ajudamos pessoas e organizações a adotarem a IA de forma responsável. Somente ao incorporarmos princípios éticos em aplicações e processos de IA, poderemos construir sistemas baseados em confiança.
O watsonx.ai combina aprendizado de máquina tradicional com novos recursos de IA generativa desenvolvidos em modelos de base.
Assista ao episódio: Confiança, transparência e governança em IA
A IBM anunciou a disponibilidade geral dos primeiros modelos da watsonx Granite Model Series, uma coleção de modelos de IA generativa que promove a infusão da IA generativa em aplicações de negócios e fluxos de trabalho.
TheStreet conversou com Christina Montgomery, Chief Privacy and Trust Officer da IBM, sobre como a empresa se dedica a garantir uma IA segura e responsável
Os compromissos, centrados nos princípios fundamentais de segurança, proteção e confiança, promovem o desenvolvimento de uma IA responsável.
Arvind Krishna, CEO da IBM, revela os três princípios cruciais na regulamentação da IA inteligente.
Em uma nova série, a IBM e a Data & Trust Alliance trazem insights sobre como as empresas podem ganhar confiança na era da IA generativa.
A conscientização sobre os riscos e possíveis mitigações é um primeiro passo crucial na criação e utilização responsável dos modelos de base.
Francesca Rossi, AI Ethics Global Leader da IBM, discursa sobre o futuro da IA no Comitê Consultivo Nacional de IA dos EUA.
Os Princípios para Confiança e Transparência são os valores orientadores que diferenciam a abordagem da IBM quanto à ética da IA.
Na IBM, acreditamos que a IA deve melhorar nosso desempenho no trabalho e que os benefícios da era da IA devem chegar à maioria das pessoas, não só à elite.
Os dados e os insights dos clientes da IBM são dos próprios clientes. Acreditamos que as políticas governamentais sobre os dados devem ser imparciais e equitativas e devem priorizar a transparência.
As empresas devem ser claras sobre quem treina os sistemas de IA, quais dados foram usados no treinamento e, mais importante, o que entrou nas recomendações dos algoritmos.
Os Princípios seguem os Pilares da Confiança, nossas propriedades fundacionais para a ética da IA.
Ao criar uma experiência tranquila, um bom projeto não pode sacrificar a transparência.
Com um ajuste adequado, a IA pode ajudar os seres humanos a fazer escolhas mais justas.
Com sistemas empregados na tomada de decisões essenciais, a IA deve ser segura e robusta.
A transparência reforça a confiança, e a melhor forma de promover a transparência é com divulgação.
Os sistemas de IA devem priorizar e garantir os direitos aos dados e a privacidade dos consumidores.
Disponível agora - Treine, valide, ajuste e implante modelos de base e aprendizado de máquina com facilidade.
Disponível agora - Dimensione cargas de trabalho de IA, para todos os seus dados, em qualquer lugar.
Acelere dados e fluxos de trabalho de IA responsáveis, transparentes e explicáveis. A disponibilidade geral do watsonx.governance está prevista para novembro.
Os valores humanos estão no cerne da IA responsável.
A IBM e a Data & Trust Alliance trazem insights sobre a necessidade de governança, principalmente na era da IA generativa.
Uma abordagem regulatória baseada em risco e contexto minimiza os riscos da IA, incluindo os apresentados pelos modelos de base.
O Conselho de Ética de IA da IBM foi criado como um órgão central e interdisciplinar para promover uma cultura de IA ética, responsável e confiável em toda a IBM.
O conselho, liderado por Francesca Rossi e Christina Montgomery, tem como objetivo apoiar um processo de governança centralizado para as políticas éticas, práticas, comunicações, pesquisa, produtos e serviços da IBM. Ao infundir nossos princípios de longa data e pensamento ético, o Conselho é um mecanismo da IBM responsável por manter nossa empresa e todos os IBMers responsáveis por nossos valores.
Leia o relatório de impacto da IBM de 2022
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Um guia do formulador de políticas para modelos de base
A perspectiva da IBM sobre as oportunidades apresentadas pelos modelos de base, bem como seus riscos e potenciais mitigações.
Modelos de base: oportunidades, riscos e mitigações
A conscientização sobre os riscos e possíveis mitigações é um primeiro passo crucial na criação e utilização responsável dos modelos de base.
Regulamento de precisão para modelos de negócios orientados por dados
White paper descrevendo sete recomendações sobre os riscos do modelo de negócios baseado em dados para os formuladores de políticas.
Regulamentação de precisão em IA
As empresas devem utilizar uma estrutura de políticas de controle de IA baseada em risco e políticas específicas para desenvolver e operar IA de forma confiável.
Avanço responsável da neurotecnologia
White paper sobre os riscos de privacidade das interfaces Brain-Computer.
Responsabilidade com dados
Empresas que coletam, armazenam, gerenciam ou processam dados têm a obrigação de tratá-los de forma responsável, garantindo a propriedade, a privacidade, a segurança e a confiança deles.
Reconhecimento facial
A IBM não produz mais software de análise ou reconhecimento facial. Acreditamos em uma estrutura de controle informada por uma regulamentação de precisão.
Mitigação de parcialidade em IA
Cinco prioridades para fortalecer a adoção de estratégias de teste, avaliação e mitigação a fim de minimizar a parcialidade em sistemas de IA.
Aprenda a confiar em sistemas de IA
Um documento pioneiro sobre responsabilidade, conformidade e ética na era das máquinas inteligentes.
Diretrizes para garantir a segurança de grupos em situação de risco na auditoria de viés de IA
O ponto de vista da IBM sobre a proteção de grupos de risco na auditoria de viés de IA.
Automação com toque humano: como a IA pode revolucionar nosso governo.
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IBM faz parceria com o Vaticano para endossar diretrizes éticas em torno da IA.
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