Em artigo anterior, discutimos os principais riscos associados ao uso da Inteligência Artificial (IA). Para identificar e manter esses riscos em níveis aceitáveis — ou até eliminá-los, quando possível — é essencial realizar avaliação da IA.
Além de ajudar a reduzir riscos, as avaliações são fundamentais para garantir a qualidade técnica dos sistemas, analisando sua capacidade de raciocínio, coerência contextual e desempenho em diferentes tipos de dados — como texto, imagem, áudio e vídeo.
O que é a avaliação de IA?
A avaliação da inteligência artificial consiste em um conjunto de testes, métricas e análises aplicados a sistemas de IA com o objetivo de medir sua qualidade técnica e identificar riscos potenciais.
Essas avaliações abrangem tanto aspectos técnicos — como precisão, desempenho e robustez — quanto aspectos éticos e de segurança, incluindo transparência, explicabilidade e mitigação de vieses.
Como é realizada a avaliação de IA?
A avaliação de IA pode ser conduzida de várias formas. Uma das mais comuns é a comparação com benchmarks, isto é, conjuntos de dados e tarefas de referência amplamente reconhecidos pela comunidade científica.
A avaliação via benchmark funciona de forma bastante objetiva: o sistema de IA é alimentado com um conjunto padronizado de dados de teste, elaborado especificamente para medir determinadas habilidades. Em seguida, as respostas geradas pela IA são comparadas com as respostas corretas ou esperadas definidas no benchmark.
A partir dessa comparação, calcula-se o desempenho do modelo — por exemplo, sua taxa de acerto, coerência, precisão ou capacidade de generalização. Quanto mais próximo o resultado estiver das respostas de referência, melhor é o desempenho técnico do sistema.
Além dos benchmarks, também podem ser utilizadas avaliações humanas (human evaluation), auditorias de dados, testes de robustez e outras métricas de desempenho e segurança, dependendo do tipo de sistema avaliado.
Principais benchmarks existentes
Existem inúmeros benchmarks voltados à avaliação de diferentes tipos de sistemas de IA, e novas propostas surgem constantemente. Entre os mais reconhecidos, destacam-se:
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
Avalia o conhecimento e a capacidade de resolução de problemas de grandes modelos de linguagem (LLMs) em 57 áreas diferentes — de matemática elementar a história, direito e ciência da computação. - SuperGLUE
Mede a capacidade de compreensão de linguagem natural, raciocínio contextual e resposta a perguntas, testando o quão bem o modelo entende o sentido e a lógica de textos. - HumanEval
Avalia o desempenho de modelos voltados à programação, verificando se o código gerado é funcional e correto. O benchmark contém 164 problemas acompanhados de testes automáticos que validam a precisão das respostas.
Esses benchmarks funcionam como uma espécie de “exame de desempenho” da IA, permitindo comparar diferentes modelos sob as mesmas condições.
Em breve, publicaremos um artigo dedicado exclusivamente aos principais benchmarks e suas aplicações.
Tipos de avaliação exigidos por lei
As legislações mais recentes sobre IA vêm incorporando a avaliação como obrigação regulatória.
- Na União Europeia, o AI Act exige avaliações de conformidade (para verificar se o sistema atende aos requisitos legais antes de entrar no mercado) e avaliações pós-mercado, que acompanham o funcionamento real do sistema e possíveis incidentes.
- No Brasil, o PL 2.338/2023, já aprovado no Senado, prevê três etapas principais:
- Avaliação Preliminar, para identificar o nível de risco do sistema;
- Avaliação de Impacto Algorítmico, voltada à análise de riscos éticos e sociais;
- Avaliação de Conformidade, que assegura o cumprimento das normas técnicas e legais.
Limitações das avaliações de IA
Apesar dos avanços, as avaliações ainda enfrentam limitações importantes. Nem todos os aspectos da IA são facilmente mensuráveis — a explicabilidade, por exemplo, ainda carece de métricas confiáveis, pois os próprios mecanismos de decisão das IAs mais complexas muitas vezes são pouco compreendidos.
Outro desafio é o risco de “overfitting regulatório”: quando os modelos são treinados usando exatamente os mesmos benchmarks pelos quais serão avaliados. Nesse caso, as pontuações podem parecer excelentes, mas não refletem o desempenho real em situações novas.
Além disso, benchmarks desatualizados ou mal projetados podem levar a conclusões incorretas sobre a qualidade, a segurança ou o comportamento ético de um sistema.
Por que estudar a avaliação de IA?
Com a rápida expansão da inteligência artificial, compreender como avaliar esses sistemas tornou-se essencial. A avaliação é o principal instrumento para:
- Reduzir riscos e falhas;
- Garantir conformidade regulatória;
- Estimular a melhoria contínua dos modelos, comparando-os às melhores práticas internacionais;
Nos próximos artigos, exploraremos com mais detalhes os diferentes tipos e metodologias de avaliação, além de aprofundar as discussões sobre os principais benchmarks e métricas utilizados.
