Errar com IA não é o fim do mundo, o problema mesmo é quando acontece algo e todo mundo começa a se esquivar da responsabilidade.
O desenvolvedor diz que o modelo respondeu assim mesmo, o fornecedor do modelo afirma que não houve anomalias no backend, e a equipe de operação diz que pode ter sido um erro do usuário. No final, após investigar, restam apenas alguns logs comuns, e ninguém consegue provar se esses logs são completos ou se foram alterados.
Numa conversa normal, isso pode resultar apenas em uma experiência ruim, mas se a IA estiver envolvida em transferências, aprovações, gestão de riscos ou diagnósticos médicos, não dá para simplesmente dizer “erro de sistema”.
É por isso que acho que o OpenGradient é mais realista: ele busca deixar uma cadeia de evidências que possa ser usada para responsabilização em cada inferência.
As chamadas ao modelo serão assinadas, as provas serão gravadas na blockchain, e dados externos também poderão ser registrados com origem através de nós de dados. Em caso de disputas, não será apenas uma questão de lembranças, mas será possível verificar qual modelo foi chamado, quais entradas foram usadas, quando os resultados foram retornados e se o caminho de execução foi alterado.
Acredito que isso está mais próximo da aplicação comercial do que simplesmente buscar que “a IA seja mais inteligente”. As empresas não apenas olham para a taxa de precisão ao decidir se vão confiar processos importantes à IA, mas também se conseguem fazer uma análise após um problema.
Claro, ter registros não significa que a responsabilidade seja automaticamente clara. Mesmo que se prove que o modelo executou conforme esperado, pode haver um erro no design das instruções ou problemas nos dados originais. As evidências na blockchain podem te mostrar o que aconteceu, mas não necessariamente indicar quem deve arcar com os custos.
Portanto, o OpenGradient ainda precisará de um mecanismo mais claro de permissões, responsabilidades e resolução de disputas; não podemos transformar “auditoria” em “nunca vai falhar”.
Mas pelo menos deu o primeiro passo: fazer com que as ações críticas da IA não fiquem apenas nos bastidores de uma única empresa.
No futuro, os serviços de IA de alto valor podem competir não apenas em quem fala melhor, mas em quem consegue esclarecer toda a situação de forma clara quando um problema surgir.
$OPG @OpenGradient #OPG
O desenvolvedor diz que o modelo respondeu assim mesmo, o fornecedor do modelo afirma que não houve anomalias no backend, e a equipe de operação diz que pode ter sido um erro do usuário. No final, após investigar, restam apenas alguns logs comuns, e ninguém consegue provar se esses logs são completos ou se foram alterados.
Numa conversa normal, isso pode resultar apenas em uma experiência ruim, mas se a IA estiver envolvida em transferências, aprovações, gestão de riscos ou diagnósticos médicos, não dá para simplesmente dizer “erro de sistema”.
É por isso que acho que o OpenGradient é mais realista: ele busca deixar uma cadeia de evidências que possa ser usada para responsabilização em cada inferência.
As chamadas ao modelo serão assinadas, as provas serão gravadas na blockchain, e dados externos também poderão ser registrados com origem através de nós de dados. Em caso de disputas, não será apenas uma questão de lembranças, mas será possível verificar qual modelo foi chamado, quais entradas foram usadas, quando os resultados foram retornados e se o caminho de execução foi alterado.
Acredito que isso está mais próximo da aplicação comercial do que simplesmente buscar que “a IA seja mais inteligente”. As empresas não apenas olham para a taxa de precisão ao decidir se vão confiar processos importantes à IA, mas também se conseguem fazer uma análise após um problema.
Claro, ter registros não significa que a responsabilidade seja automaticamente clara. Mesmo que se prove que o modelo executou conforme esperado, pode haver um erro no design das instruções ou problemas nos dados originais. As evidências na blockchain podem te mostrar o que aconteceu, mas não necessariamente indicar quem deve arcar com os custos.
Portanto, o OpenGradient ainda precisará de um mecanismo mais claro de permissões, responsabilidades e resolução de disputas; não podemos transformar “auditoria” em “nunca vai falhar”.
Mas pelo menos deu o primeiro passo: fazer com que as ações críticas da IA não fiquem apenas nos bastidores de uma única empresa.
No futuro, os serviços de IA de alto valor podem competir não apenas em quem fala melhor, mas em quem consegue esclarecer toda a situação de forma clara quando um problema surgir.
$OPG @OpenGradient #OPG