Como a regulação do sistema financeiro pode ser modelo para IA
O sistema financeiro chegou a um nível de maturidade em que instituições locais e globais cooperam para estabelecer normas de regulação que são, ao mesmo tempo, indutoras de desenvolvimento. Esse arranjo, segundo Daniel Stivelberg, encarregado adjunto de Proteção de Dados do Nubank, pode servir de modelo para a regulação da inteligência artificial (IA).
“Todo mundo quer uma inteligência artificial que seja estável, confiável, eficiente. Isso é semelhante ao interesse social que existe em relação ao sistema financeiro”, comparou. “Quando a gente fala de regulação da IA, normalmente, pensa na qualidade dos modelos, na ordem normativa, nos impactos que esses modelos têm sobre as pessoas, além de questões de rastreabilidade e responsabilização da cadeia de IA. Todas essas caixinhas têm competências estabelecidas quando a gente olha o sistema financeiro nacional”, disse.
Stivelberg, que participou de um painel no evento Data Privacy Global Conference, nesta segunda-feira, 25 de novembro, em São Paulo, afirmou que o parecer do senador Eduardo Gomes (PL-TO) ao projeto de lei nº 2.338 de 2023, que regulamenta a IA no país, traz ganhos que podem resultar numa arranjo parecido com o que ocorreu com o sistema financeiro. Um dos pontos que ele destacou foi a criação de um Sistema Nacional de Regulação e Governança da Inteligência Artificial (SIA), ecossistema regulatório coordenado por uma autoridade competente que terá o objetivo de buscar a cooperação com as demais agências e órgãos reguladores para a implementação da lei.
“O parecer preliminar avança porque enfrenta um desafio histórico de cooperação institucional entre reguladores a que o mercado financeiro se vê submetido. Temos reguladores em todas as frentes. Precisamos que haja esse diálogo entre as autoridades para a gente saber onde está pisando”, disse.
Mas Stivelberg observou que todo esse processo dos órgãos reguladores precisa ser estabelecido de forma a ter agilidade, já que a IA é uma tecnologia com avanços rápidos. “Esses reguladores têm que ter condições de mudar rapidamente o curso do que estão fazendo. Também têm que ser plural, incluindo técnicos na conversa, cientistas de dados, engenheiros de software, além de outras pessoas que não necessariamente sabem conversar sobre esses aspectos, mas tenham condições de apresentar suas ideias”.
Por outro lado, voltou a frisar a necessidade da regulação conseguir também impulsionar a adoção da IA. “A gente enxerga o Brasil com grande potencial para ser hub de treinamento de IA. Aqui tem disponibilidades internas, matrizes energéticas renováveis subutilizadas, representatividade na base de dados. Ou seja, há uma grande oportunidade de fazer política pública para tornar o Brasil um grande recebedor de IA”, afirmou.
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