Como Utilizar a Inteligência Artificial sem Comprometer a Privacidade dos Dados

Introdução

A nossa privacidade, os nossos dados e as nossas informações constituem um dos bens mais preciosos que possuímos, embora nem todos lhes atribuam o devido valor. A proteção de dados é o que nos permite salvaguardar desde a informação mais simples até aos dados confidenciais e pessoais que pretendemos manter privados.

A inteligência artificial é verdadeiramente uma inovação, mas apresenta uma falha assinalável: a sua capacidade resulta inteiramente do volume de dados a que tem acesso, quer na Web, quer através das informações com que a alimentamos.

Neste artigo, abordaremos a privacidade dos nossos dados e a utilização da inteligência artificial, bem como a forma como podemos gerir estes aspetos para obter o melhor de dois mundos.

Por que razão é perigoso utilizar LLMs sem os devidos cuidados

As interfaces de design cuidado de LLMs como o Claude, ChatGPT, Gemini e outras ferramentas transmitem uma falsa sensação de segurança, dando a entender que tudo o que aí escrevemos não sairá dali… Contudo, a realidade é distinta. Aprontam-se como assistentes de conversação privada.

O que entra nessas conversas, lá permanece. Esta é a realidade.

Ao inserir ficheiros com elementos de identificação pessoal, informações médicas e financeiras sensíveis ou documentos de trabalho confidenciais, corre o risco de essa mesma informação ser enviada para servidores de terceiros e reutilizada para treinar a inteligência artificial.

A maioria das empresas de IA que disponibiliza chatbots de IA conversacional pode, se tal estiver previsto na sua política de privacidade, utilizar as suas conversas com os LLMs para aperfeiçoar modelos futuros. As informações que partilha servirão de resposta para outros utilizadores.

Isto significa que, ao enviar um ficheiro de um projeto profissional ou académico no qual trabalhou, a IA reutilizará todo o conteúdo nele contido, podendo reformulá-lo caso outro utilizador necessite desse tipo de informação. O trabalho deixa de ser exclusivamente seu, e estas entidades podem utilizar toda a sua investigação, redação e informação, mesmo sem a sua autorização.

Corre o risco de expor dados pessoais indesejados, seus ou de terceiros, por exemplo, ao partilhar uma cadeia de e-mails onde constam contactos de outras pessoas. Esses contactos ficam armazenados no LLM e, se alguém com más intenções desejar obter o número de telefone de uma pessoa constante dos seus ficheiros, poderá aceder ao mesmo manifestando simplesmente essa solicitação ao LLM. Se este cenário se afigura grave, imagine a partilha de moradas, dados bancários e palavras-passe.

Existe também uma responsabilidade legal e corporativa quando partilha informações de forma descuidada, especialmente no que concerne ao seu contexto laboral. A partilha de código proprietário, dados de clientes ou segredos comerciais com LLMs públicos pode violar acordos de confidencialidade (NDAs), o RGPD, a lei HIPAA ou as políticas da empresa, tornando esses dados facilmente acessíveis a terceiros.

O que fazer?

Compreendidos os riscos que enfrentamos e que podem colocar em causa a privacidade dos nossos dados, de que forma podemos proteger-nos e adotar uma postura mais cautelosa na utilização diária da inteligência artificial? Eis uma lista dos fatores mais relevantes a considerar:

Anonimizar antes de introduzir a informação

Não submeta o ficheiro original em bruto à inteligência artificial. Poderá realizar uma alteração tão simples como substituir as denominações reais das empresas clientes por designações genéricas como "Empresa A" ou "Empresa B". Desta forma, protege todos os dados que serão discutidos subsequentemente, obtendo, ainda assim, o resultado pretendido na maioria dos casos.

Ler a política de privacidade

Caso subsistam dúvidas sobre se os seus dados, ficheiros e conversas estão a ser utilizados para treinar a inteligência artificial, consulte a política de privacidade da ferramenta em uso. Esta é obrigada por lei a explicar de forma transparente o modo como utiliza as informações dos seus utilizadores e clientes.

Utilizar planos empresariais para contexto de trabalho

Muitas ferramentas que recorrem à inteligência artificial disponibilizam diversos planos pagos. Consoante a ferramenta em questão, o plano empresarial (normalmente o mais oneroso e concebido para empresas e equipas de grande dimensão) poderá contemplar uma política de privacidade adaptada a negócios que gerem dados sensíveis. Embora este cenário seja frequente, confirme sempre junto do fornecedor do serviço ou da ferramenta para assegurar plenamente que a política de dados é adequada e mais segura.

Executar tarefas sensíveis localmente

Existem já aplicações capazes de executar inteligência artificial (os LLMs) localmente no seu computador, sem necessidade de enviar as suas informações para a nuvem de qualquer empresa. São exemplos disso aplicações como o Ollama, LM Studio ou Jan, entre muitas outras, as quais descarregam os LLMs e executam um processo interno no servidor local do seu próprio computador.

Desativar o histórico de conversação sempre que possível

Ao longo de todas as conversas mantidas com o ChatGPT ou qualquer outro LLM, estes sistemas armazenam tudo o que sabem sobre si para lhe fornecerem uma resposta mais precisa através da análise do seu histórico, sobretudo se conhecerem as suas questões médicas, detalhes financeiros, problemas de relacionamentos e assuntos profissionais. A curto prazo, tal revela-se útil, mas significa que todos esses dados são guardados a longo prazo nos respetivos servidores, acabando estas ferramentas por saber bastante sobre si, quiçá em demasia.

Governação de dados rigorosa

A governação de dados consiste num conjunto de políticas e processos que visa manter os dados e as informações mais seguros ao longo do seu ciclo de vida. Inicia-se pela avaliação de como os dados fluem nos processos da empresa, avançando para a compreensão da segurança, arquitetura, integração e gestão dos dados mais relevantes ou sensíveis. Após uma análise e compreensão exaustivas, é delineada uma estratégia a implementar nos processos da organização, definindo regras, políticas, monitorização e consistência.

Cifrar sempre que possível

Em qualquer fase dos processos de negócio da sua empresa, sempre que exequível, cifre todos os ficheiros, dados e informações. Não apenas como proteção face à inteligência artificial, mas também contra ciberataques e violações de dados.

Estabelecer políticas de equipa

Devemos perspetivar a inteligência artificial como um parceiro e uma ferramenta que, de forma crescente, nos auxilia a incrementar a produtividade. Todavia, no que diz respeito à privacidade de dados, ou todo o fluxo é controlado num servidor local, ou urge definir políticas para as equipas. Deve ser determinado o que pode e não pode ser partilhado com a inteligência artificial, consoante cada departamento: um gestor de marketing pode partilhar uma publicação de redes sociais com um LLM sem grandes repercussões, mas um contabilista não pode solicitar pareceres sobre demonstrações financeiras e outros documentos que contenham informação sensível.

Conclusão

A inteligência artificial não é um vilão, o que significa que não é intrinsecamente nociva nem deve ser evitada. A questão reside em utilizá-la da melhor forma. Aquando do surgimento da Internet, uma das maiores revoluções do século, gerou-se — e mantém-se — um amplo debate acerca da proteção de dados e da privacidade, o que não invalida a sua utilização.

O melhor caminho a seguir após a leitura deste artigo assenta no esforço para adotar pequenos hábitos que possam salvaguardar os nossos dados e manter-nos o mais seguros possível, agindo com a devida prudência. Utilizemos a inteligência artificial de forma segura.

Sobre a Loni Technology

A Loni Technology é uma agência de automatização de inteligência artificial cujo propósito é auxiliar as empresas a automatizar processos e a potenciar a sua produtividade.

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