Resumo:
O Departamento de Ciência, Inovação e Tecnologia do governo do Reino Unido lançou um novo conjunto de orientações sobre o uso e aquisição de inteligência artificial para funcionários do setor público e pessoal de compras. As principais recomendações das directrizes suscitaram discussões acaloradas na comunidade tecnológica: antes de implementar quaisquer ferramentas de inteligência artificial, o governo exige que os funcionários se perguntem seriamente se realmente precisam de utilizar a IA; se for realmente necessário, deverão escolher activamente “o modelo mais fraco e mais pequeno que possa completar a tarefa” em vez de perseguir cegamente os sistemas de ponta mais poderosos e avançados.
Esta orientação oficial enfatiza que as instituições públicas devem exercer um elevado grau de contenção ao seguir a tendência de adoção de tecnologias de IA de ponta. As diretrizes apontam claramente que em muitos processos administrativos diários e cenários de análise de dados, softwares tradicionais de regras determinísticas, scripts automatizados e até mesmo planilhas padrão são totalmente capazes de resolver problemas de forma eficiente. A introdução forçada da IA generativa não só não conseguirá melhorar significativamente a eficiência, mas, em vez disso, introduzirá ilusões lógicas e riscos de erro desnecessários. Portanto, a primeira tarefa dos tomadores de decisão ao estabelecer um projeto é autoexaminar a real necessidade do uso de IA e evitar redundância técnica.
O que é mais interessante é a estratégia de seleção do critério de gradiente de desempenho do modelo. O governo britânico recomenda que, quando a IA for introduzida, as equipas técnicas e de aquisição sigam o princípio de "utilizar apenas o que é suficiente" e dêem prioridade a modelos leves ou de pequena escala para fins especiais com os parâmetros mais simplificados e a menor sobrecarga computacional. É estritamente proibido chamar diretamente modelos de linguagem grande de alto nível e alta especificação sem justificativa. As autoridades explicaram que esta estratégia pode não apenas reduzir significativamente os caros custos de chamadas de API na nuvem e os gastos com energia computacional para os contribuintes, mas também reduzir significativamente o enorme consumo de energia e as emissões de carbono causadas por modelos de grande escala nas etapas de treinamento e inferência de dados, cumprindo assim as metas gerais de proteção ambiental verde e prudência das finanças públicas do governo.
Além disso, as diretrizes também apresentam requisitos rígidos de linha vermelha para segurança da privacidade de dados e autonomia técnica e controlabilidade. Como os modelos gerais de escala ultragrande muitas vezes dependem de serviços de nuvem externos de terceiros e envolvem uma enorme taxa de transferência de dados, priorizar o uso de modelos de código aberto leves ou implantáveis localmente pode ajudar a evitar que dados públicos sensíveis dos cidadãos fluam para servidores externos e reduzir o risco de interrupções na cadeia de fornecimento e aprisionamento de tecnologia de plataforma externa.
Analistas da indústria salientaram que, no contexto da atual busca frenética de parâmetros de grande escala e poder de computação superinteligente por parte dos gigantes da tecnologia, as diretrizes antitendência emitidas pelo governo britânico parecem ser particularmente pragmáticas. Embora esta estratégia prudente e até ligeiramente conservadora possa abrandar a velocidade piloto de alguma IA generativa complexa nos serviços públicos no curto prazo, ela fornece uma amostra de governação com grande valor de referência para governos de todo o mundo sobre como equilibrar os dividendos da tecnologia de IA, as restrições orçamentais fiscais e a segurança da soberania digital.
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