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terça-feira, 17/06/2025




Especialistas pedem fácil acesso a dados para treinar IA e prevenir falhas

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Luis Fernando Prado, líder do Comitê da IA Responsável e integrante do Conselho Consultivo da Abria, ressaltou que limitações no acesso a dados podem dificultar o treinamento eficaz dos modelos de inteligência artificial (IA). Durante debate na Câmara dos Deputados sobre o Projeto de Lei 2338/23, Prado criticou artigos sobre direitos autorais que, em sua visão, impedem o desenvolvimento adequado da IA no Brasil.

Rodrigo Ferreira, da Casa da Moeda do Brasil, destacou que o foco deve estar nos riscos associados e não apenas na tecnologia, alertando para a necessidade de permitir o treinamento com dados nacionais para desenvolver modelos alinhados à realidade do país.

O tema do racismo algorítmico foi enfatizado pelo deputado Orlando Silva (PCdoB-SP), que considerou a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) um possível empecilho quando se trata de dados sensíveis como raça. A deputada Fernanda Melchionna (Psol-RS) relatou exemplos de preconceitos refletidos por sistemas de IA, demonstrando o desafio de eliminar vieses sociais no ambiente digital.

O relator da comissão, deputado Aguinaldo Ribeiro (PP-PB), busca uma proposta equilibrada que promova a inovação ao mesmo tempo que protege os direitos dos cidadãos, questionando como reduzir os riscos sem prejudicar o avanço tecnológico.

Andrade, da OpenAI, salientou que investimentos em IA tendem a favorecer países com regulações mais claras e favoráveis, ressaltando a importância de definir tecnicamente os termos para adequar a legislação. Já Renault sugeriu que o Brasil deve aproveitar para desenvolver modelos específicos para a língua portuguesa e setores locais, além dos grandes modelos internacionais.

Paula Guedes, da ONG Artigo 19, analisou positivamente o projeto do Senado, observando que ele ajusta as regras conforme o grau de risco dos sistemas, o que proporciona uma abordagem mais flexível e proporcional às responsabilidades dos desenvolvedores.




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