Promoção da evolução responsável de Inteligência Artificial e tecnologias correlatas, mitigando seus riscos e ampliando seus benefícios tecnológicos, socioeconômicos e culturais
DOI:
https://doi.org/10.5753/compbr.2026.55.7497Keywords:
Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Engenharia de Algoritmos, Plataformas de software e hardwareAbstract
O rápido e crescente avanço em novos algoritmos, tipos de dados, modelos, sistemas e usos da Inteligência Artificial (IA) nas últimas décadas, muitos deles inimagináveis poucos anos atrás, veio acompanhado de desafios científicos, tecnológicos, econômicos e, sobretudo, sociais. Este avanço, assim como seus desafios, motivaram cerca de 100 países a criarem estratégias e planos nacionais para o futuro almejado por cada um deles para o desenvolvimento da Inteligência Artificial no próprio país. Este artigo apresenta desafios que foram discutidos pela comunidade brasileira de pesquisadores no tema, membros da Sociedade Brasileira de Computação, de diferentes subáreas relacionadas direta ou indiretamente à IA, que contribuíram com suas experiências e suas visões, a partir de diferentes perspectivas, sobre os desafios desta área para a Computação.
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Referências
Almeida, V. A. F. et al. Recomendações para o Avanço da IA no Brasil da Academia Brasileira de Ciências. GT-IA da Academia Brasileira de Ciências. Academia Brasileira de Ciências, ISBN 97865-981763-0-3, [link], 2023
Bengio, Y., Goodfellow, I. e Courville, A. Deep Learning. Massachusetts: MIT Press, EUA, 2017
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakatan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., et al. . Language models are few-shot learners. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020.
Russel, S. E Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th. ed.). Prentice Hall Press, USA, 2020.
UNESCO. Recommendations on the Ethics of Artificial Intelligence. SHS/BIO/PI/2021/1, [link], 2021
Vaswani, A, Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser,L., e Polosukhin, I. Attention is all you need. In Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017
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