Exercícios

Beneficência

Justiça

Lucratividade

Explicabilidade

A IA deve ser capaz de explicar emoções humanas.

As decisões da IA devem ser compreensíveis e transparentes para os usuários.

Os desenvolvedores devem explicar como lucrar com IA.

Os usuários devem explicar seus dados à IA antes de usá-la.

Maximização de lucro

Contestabilidade e reparação

Velocidade de processamento

Redução de custos operacionais

Modelos de IA funcionam sem eletricidade.

Treinar grandes modelos de IA, como LLMs, exige enormes quantidades de energia.

A IA reduz automaticamente o consumo de energia de qualquer organização.

Data centers não consomem energia significativa.

Pesquisa, Ética e Tecnologia

Social, Econômico e Ambiental

Hardware, Software e Dados

Governança, Regulamentação e Fiscalização

Um algoritmo de IA desenvolvido pela União Europeia.

A primeira legislação abrangente de regulamentação da IA.

Um conjunto de princípios voluntários sem força de lei.

Uma conferência acadêmica sobre IA realizada em 2024.

Escolha de algoritmo

Eficiência de data centers com energia renovável

Programação low-code/no-code

Cadeia de suprimentos sustentável

Escolhendo algoritmos que usam mais energia para garantir melhor desempenho.

Escolhendo algoritmos eficientes que usam técnicas como poda de modelo e quantização para reduzir o processamento.

Escolhendo algoritmos que funcionam apenas em hardware antigo.

Escolhendo algoritmos que não precisam de dados para funcionar.

Ideais éticos ou crenças que determinam o comportamento de uma pessoa.

Conjunto de prerrogativas que uma pessoa possui e que são protegidas pelo governo e pelos tribunais.

Regras técnicas que definem como algoritmos devem ser programados.

Diretrizes voluntárias adotadas por empresas de tecnologia.

Valores são regras de conduta; princípios são crenças pessoais.

Valores são ideais éticos que motivam o comportamento; princípios são regras fundamentais de conduta.

Valores e princípios são sinônimos — não há diferença.

Valores são definidos por lei; princípios são opcionais.

Desenvolver o código-fonte dos modelos de IA.

Revisar o produto de IA, identificar riscos éticos, propor mudanças e reavaliar após as correções.

Definir o preço de venda dos produtos de IA da empresa.

Substituir a legislação governamental sobre IA.

Apenas beneficência

Justiça e não maleficência

Apenas explicabilidade

Apenas autonomia

Segurança, proteção e robustez

Contestabilidade e reparação

Equidade

Transparência e explicabilidade

A IA não tem impacto ambiental significativo porque é um software.

Treinar modelos de IA consome energia e água, contribuindo para emissões de carbono.

Data centers usam muito pouca energia porque são altamente otimizados.

O impacto ambiental da IA é relevante apenas para empresas de tecnologia.

A escolha de algoritmo como medida de sustentabilidade.

O uso de IA para gestão de energia em data centers.

A programação low-code/no-code.

A cadeia de suprimentos sustentável.

Usar energia renovável para alimentar seus servidores.

Escolher algoritmos eficientes com técnicas de poda e quantização.

Aumentar o tamanho do modelo para maximizar a acurácia sem considerar o consumo de energia.

Adotar fornecedores com práticas sustentáveis na cadeia de suprimentos.

Produzir hardware cada vez maior e mais potente.

Gestão do ciclo de vida para minimizar resíduos, incluindo reciclagem e reutilização de equipamentos.

Descartar hardware antigo para sempre usar o mais novo.

Concentrar toda a produção em um único país.

Eficiência de data centers

Cadeia de suprimentos sustentável

Escolha de algoritmo

Programação low-code/no-code

Aumentar a complexidade dos modelos para melhorar o desempenho.

Usar predominantemente combustíveis fósseis para alimentar data centers.

Implementar medidas de eficiência energética e usar fontes de energia renovável.

Focar exclusivamente no desempenho dos modelos sem considerar a pegada ambiental.

I, II, III e IV

II, III e IV apenas

I e IV apenas

I, II e III apenas

Proibir o uso de IA em aplicações de alto risco.

Garantir a segurança e os direitos fundamentais das pessoas e empresas, promovendo ao mesmo tempo a inovação em IA.

Priorizar o desenvolvimento de IA exclusivamente no setor privado, sem supervisão regulatória.

Reduzir o investimento e a inovação em IA na União Europeia.