Normalização e regulamentação da inteligência
Normalização e Regulamentação da Inteligência Artificial
Índice
O tema da inteligência artificial (IA) tem vindo a levantar preocupações em vários setores da sociedade e da academia. A IA é caracterizada através de vários aspetos, âmbitos e definições ao longo do tempo. As aplicações na gestão e na gestão da qualidade em particular são elencadas na investigação. As potencialidades são exemplificas como no processamento de linguagem natural e na geração de texto, mas também as várias limitações à sua funcionalidade, tais como: Compreensão contextual limitada; Preconceitos/enviesamentos; Falta de conhecimento do senso comum; Confiança excessiva em dados de treino; Dificuldade em gerar conteúdo longo; Memória limitada; Incapacidade de gerar ideias originais; Falta de inteligência emocional.
A IA tende a tornar-se uma ferramenta adicional para facilitar as tarefas de investigação, assim como o Google Scholar, a gestão de citações, a análise de dados e os softwares de verificação gramatical. O papel da IA na investigação é reconhecido como facilitador de novos métodos, processos, gestão e avaliação, embora ainda relativamente pouco explorado. Neste enquadramento, resumem-se algumas propostas de investigação
A normalização e regulamentação da IA é colocada em termos das normas ISO/IEC de sistemas de gestão e da regulamentação da União Europeia. As normas ISO/IEC são analisadas, com orientações para a sua implementação.
António Ramos Pires has received a PhD from the Faculty of Sciences and Technology – New University of Lisbon – Portugal). He was President of the Portuguese Quality Institute (IPQ), President of the Board of the Portuguese Association for Quality (APQ). He is President of the Board of the Quality Research Network (RIQUA). His research interests are in the areas of process management, design and development.
Al-Sharafi,M.A., Al-Emran, M., Iranmanesh, M., Al-Qaysi, N., Iahad, N.A.,Arpaci, I. (2022), Understanding the impact of knowledge management factors on the sustainable use of AIbased chatbots for educational purposes using a hybrid SEM-ANN approach. Interactive Learning Environments, https://doi.org/10.1080/10494820.2022.2075014
Bahroun, Z., Anane, C., Ahmed, V., Zacca, A. (2023), Transforming Education: A Comprehensive Review of Generative Artificial Intelligence in Educational Settings through Bibliometric and Content Analysis, Sustainability, 023, 15, 12983. https://doi.org/10 .3390/su151712983
Baidoo-Anu, D.; Owusu Ansah, L. Education in the Era of Generative Artificial Intelligence (AI): Understanding the Potential Benefits of ChatGPT in Promoting Teaching and Learning. Available online: https://ssrn.com/abstract=4337484 (accessed on 28 July 2023).
Bostrom N (2017), Superintelligence. Dunod
Chow, A. R. (2023, February). How ChatGPT managed to grow faster than TikTok or instagram. Time. https://time.com/ 6253615/chatgpt-fastest-growing/
Christou, P.A. (2023), Ηow to Use Artificial Intelligence (AI) as a Resource, Methodological and Analysis Tool in Qualitative Research? The Qualitative Report 2023 Volume 28, Number 7, 1968-1980.
Chubb. J., Cowling, P. (2021), Reed, D. (2022), Speeding up to keep up: exploring the use of AI in the research process, AI & SOCIETY, 37:1439–1457.
Duan, Y., Edwards, J. S., & Dwivedi, Y. K. (2019). Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data–evolution, challenges and research agenda. International journal of information management, 48, 63-71
European Commission (2020), WHITE PAPER On Artificial Intelligence – A European approach to excellence and trust. https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/political- guidelines-next-commission_en.pdf.
Hadi, M.U.; Qureshi, R.; Shah, A.; Irfan, M.; Zafar, A.; Shaikh, M.B.; Akhtar, N.; Wu, J.; Mirjalili, S. (2023), A Survey on Large Language Models: Applications, Challenges, Limitations, and Practical Usage. Authorea Preprints.
Hamilton, L., Elliott.D., Quick.A., Smith.A., Choplin,V. (2023), Exploring the Use of AI in Qualitative Analysis: A Comparative Study of Guaranteed Income Data, International Journal of Qualitative Methods, Volume 22: 1–13.DOI: 10.1177/16094069231201504.
https://doi.org/10.1007/s00146-021-01259-0 https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100160
https://doi.org/10.46743/2160-3715/2023.6406
Steele, J.L. (2023), To GPT or not GPT? Empowering our students to learn with AI, Computers and Education: Artificial Intelligence, 5 (2023) 100160.
Schuller, D.; Schuller, B.W, The age of artificial emotional intelligence. Computer, 2018, 51: 38−46.
UKRI (2021) Transforming our world with AI. https:// www. ukri. org/wp-conte nt/ uploads/ 2021/ 02/ UKRI- 120221- Transforming Our World With AI. pdf. Accessed 16 Mar 2023.
UNESCO (2023), ChatGPT e Inteligência Artificial na educação superior: Guia de início rápido. Código do document: ED/HE/IESALC/IP/2023/12
Wang, Y.X. (2009), A cognitive informatics reference model of autonomous agent systems (AAS). Cognit. Inf. Nat. Intell. 3:1−16.
Zhao, G., Li,Y., Xu, Q. (2022), From Emotion AI to Cognitive AI, International Journal of Network Dynamics and Intelligence, 2022, 1(1): 65−72. https://doi.org/10.53941/ijndi0101006 .
Artificial, Gestão, Inteligência, Normalização

