Do Que a Como: Uma Revisão Inicial das Ferramentas, Métodos e Pesquisas de Ética em IA Disponíveis Publicamente para Traduzir Princípios em Práticas

Resumo O debate sobre as implicações éticas da Inteligência Artificial remonta à década de 1960 (Samuel em Science, 132(3429):741–742, 1960. 10.1126/science.132.3429.741; Wiener em Cybernetics: or control and communication in the animal and the machine, MIT Press, Nova Iorque, 1961). No entanto, nos últimos anos, a IA simbólica foi complementada e às vezes substituída por Redes Neurais (Profundas) e técnicas de Aprendizado de Máquina (ML). Isso aumentou imensamente sua utilidade e impacto na sociedade, com a consequência de que o debate ético se tornou mainstream. Esse debate se concentrou, principalmente, em princípios—o 'que' da ética em IA (beneficência, não-maleficência, autonomia, justiça e explicabilidade)—em vez de práticas, o 'como'. A conscientização sobre as potenciais questões está aumentando rapidamente, mas a capacidade da comunidade de IA de agir para mitigar os riscos associados ainda está em seus estágios iniciais. Nossa intenção ao apresentar esta pesquisa é contribuir para fechar a lacuna entre princípios e práticas, construindo uma tipologia que possa ajudar desenvolvedores práticos a aplicar a ética em cada etapa do pipeline de desenvolvimento de Aprendizado de Máquina, e sinalizar aos pesquisadores onde mais trabalho é necessário. O foco é exclusivamente no Aprendizado de Máquina, mas espera-se que os resultados desta pesquisa possam ser facilmente aplicáveis a outros ramos da IA. O artigo descreve o método de pesquisa para a criação dessa tipologia, as descobertas iniciais e fornece um resumo das necessidades de pesquisa futuras.