Divulgação de Algoritmos: Empresas e instituições que utilizam IA devem divulgar os algoritmos utilizados, ou pelo menos uma descrição compreensível, para garantir que as decisões automatizadas sejam transparentes.
Responsabilidade Legal: Estabelecer claramente quem é responsável pelas ações e decisões tomadas por sistemas de IA, incluindo penalidades cíveis e criminais para o uso indevido ou negligente.
Consentimento Informado: Os usuários devem dar consentimento explícito para a coleta e uso de seus dados por sistemas de IA, com informações claras sobre como seus dados serão utilizados.
Eliminação de Viés: Implementar processos jurídicos rigorosos para identificar e eliminar vieses nos algoritmos de IA que possam levar a discriminação com base em raça, gênero, sexo, idade, origem ou outros fatores humanos.
Testes e Certificação: Exigir que sistemas de IA passem por testes e certificações de segurança e confiabilidade antes de serem implantados.
Agências Reguladoras: Criar agências reguladoras específicas para supervisionar o desenvolvimento e uso de IA, com poderes para investigar e impor sanções.
Educação Pública e Cidadania Digital: Promover programas educacionais para aumentar a conscientização pública sobre as capacidades e limitações da IA.
Formação Profissional e responsabilidade governamental: Oferecer formação e recursos para trabalhadores se adaptarem às mudanças trazidas pela IA, garantindo que ninguém seja deixado para trás.
Direitos dos usuários: Garantir que os indivíduos tenham o direito de obter uma explicação sobre as decisões tomadas por sistemas de IA que os afetam significativamente.
Formação Ética dos programadores: Proporcionar formação contínua em ética para programadores e desenvolvedores, promovendo uma cultura de responsabilidade ética.
Design Ético: Integrar considerações éticas desde a fase inicial de design, passando pelo desenvolvimento, testes, e manutenção do algoritmo, visando considerar os impactos sociais e econômicos do algoritmo durante o processo de design e desenvolvimento, evitando consequências negativas para grupos vulneráveis.
Feedback e Revisão: Criar mecanismos para permitir que os usuários forneçam feedback sobre as decisões do algoritmo e para revisar essas decisões quando necessário.
Várias ideias interessantes, e pela formatação diria até que IA ajudou (o que é ótimo). Pensando que nessa lista existem bons exemplos da IA que não queremos (e.g. irresponsável, com viés, sem fiscalização) mas fico pensando também em como traduzir na Lei a IA que queremos (e.g. como produzir coisas novas, exemplos melhores, soluções mais responsáveis).