De acordo com Barry Scannell, de William Fry, a computação quântica pode melhorar drasticamente a IA, mas não deixa de ter seus próprios desafios de segurança.
A Microsoft anunciou recentemente uma grande inovação na computação quântica com seu chip majorana 1 baseado em qubit, avançando significativamente a confiabilidade e escalabilidade dos processadores quânticos.
Esse desenvolvimento marca um passo crucial em direção à computação quântica tolerante a falhas, superando uma das barreiras mais significativas a aplicações práticas. Ao demonstrar um sistema quântico mais estável com taxas de erro reduzidas, a pesquisa da Microsoft abre caminho para a computação quântica ir além dos estágios experimentais e para a implementação do mundo real.
Esse avanço tem implicações profundas para a inteligência artificial (AI), pois a computação quântica deve melhorar drasticamente as capacidades da IA. Poderia tornar os sistemas de IA mais poderosos, eficientes e capazes de resolver problemas que os computadores clássicos não podem lidar.
No entanto, embora a computação quântica tenha um enorme potencial, ela também apresenta desafios fundamentais, particularmente na segurança e criptografia de dados.
Métodos criptográficos existentes, como Rivest Shamir Adleman (RSA) e criptografia de curva elípica (ECC), confiam na dificuldade de fatorar grandes números primos, uma tarefa que os algoritmos quânticos podem quebrar com facilidade. Isso significa que dados confidenciais, transações financeiras e sistemas de tomada de decisão orientados a IA podem se tornar vulneráveis a ameaças cibernéticas habilitadas para quantum.
Ao mesmo tempo, a IA quântica pode fornecer soluções para esses riscos, promovendo técnicas de criptografia com segurança quântica e melhorando a segurança cibernética. À medida que essa tecnologia se desenvolve, os órgãos regulatórios e os líderes da indústria devem trabalhar juntos para garantir que a IA movida a quantum permaneça segura, ética e alinhada com as leis globais de proteção de dados.
Impacto da computação quântica na IA
A computação quântica está pronta para redefinir a IA, oferecendo poder computacional que supera até os supercomputadores clássicos mais avançados. Embora a computação quântica tenha demonstrado vantagens teóricas, as aplicações práticas na IA ainda estão nos estágios iniciais de pesquisa e desenvolvimento.
Empresas como IBM, Google e Microsoft estão explorando ativamente maneiras de integrar os recursos quânticos nos fluxos de trabalho da IA, mas a adoção em larga escala permanece a anos.
Se os desafios de escalabilidade e correção de erros forem superados, a IA aprimorada por quântico poderá impulsionar os avanços em áreas como descoberta de medicamentos, modelagem financeira, tomada de decisão autônoma e segurança cibernética.
À medida que essas tecnologias convergem, elas introduzem desafios regulatórios e legais significativos, particularmente no contexto da Lei da AI da UE, que desempenharão um papel fundamental na administração da implantação da IA em toda a Europa.
Aprendizado de máquina acelerado e treinamento de modelos
Um dos benefícios mais imediatos da computação quântica para a IA está no aprendizado de máquina e no treinamento de modelos. O desenvolvimento da IA hoje é restrito pelo poder computacional necessário para treinar modelos de aprendizado profundo.
Os algoritmos quânticos têm o potencial de reduzir significativamente os tempos de treinamento, lidando com vários cálculos simultaneamente. Isso pode levar a um reconhecimento de padrões mais eficiente e análise preditiva.
No entanto, a implementação prática da computação quântica na IA continua sendo um desafio aberto. Os processadores quânticos atuais enfrentam altas taxas de erro e contagens relativamente baixas de qubit, o que significa que, embora a IA quântica seja uma área promissora de pesquisa, ela ainda não demonstrou superioridade do mundo real em relação aos sistemas clássicos.
Expandir os recursos de solução de problemas da IA
Além da velocidade e da eficiência, a computação quântica expandirá a capacidade da IA de resolver problemas altamente complexos.
Na pesquisa farmacêutica, por exemplo, as empresas farmacêuticas da IBM Quantum e principais aplicaram com êxito a AI com aumento de quântica para simular interações moleculares e dobragem de proteínas. Isso acelerou significativamente a descoberta de medicamentos e pode revolucionar o setor de saúde.
Em finanças, instituições como Goldman Sachs e JPMorgan estão pesquisando algoritmos quânticos para modelagem de risco e otimização de portfólio.
Embora a modelagem financeira orientada por quantum em larga escala permaneça experimental, a IA quântica tem o potencial de processar dados financeiros em velocidades inimagináveis com a computação clássica. Isso poderia remodelar fundamentalmente as estratégias de investimento e a avaliação de riscos financeiros.
Criptografia pós-cantum e a corrida para garantir dados
Uma das preocupações mais prementes da era quântica é a vulnerabilidade dos métodos de criptografia existentes. A infraestrutura criptográfica que protege sistemas financeiros globais, registros médicos e comunicações governamentais é baseada em algoritmos como RSA, ECC e Diffie-Hellman Key Exchange, que podem ser quebrados por um computador quântico suficientemente avançado.
Para abordar essa ameaça, os pesquisadores estão desenvolvendo algoritmos de criptografia pós-Quantum (PQC), projetados para resistir aos ataques quânticos.
Em julho de 2022, o NIST anunciou o Quatro primeiros algoritmos de criptografia resistentes ao quânticoincluindo Crystals-Kyber e Crystals-Dilithium, que devem substituir o RSA e o ECC como padrão para criptografia segura.
Caso não estivesse bem claro o quão nerd é essa área, e se se pergunta de onde esses nomes vieram: os cristais de Kyber são o que dão aos sabres de luz sua luz de cor na franquia Stars Wars e os cristais de Dilithium são usados nos movimentos de urdidura de naves estelares na série Star Trek.
Os EUA estão adotando uma posição agressiva sobre a computação quântica e a IA, vendo -a como uma oportunidade econômica e uma prioridade de segurança nacional. A Lei Nacional de Iniciativa Quântica, assinada em lei em 2018 e expandida sob administrações subsequentes, posicionou os EUA como líder em pesquisa e desenvolvimento quântico.
Os EUA já exigiram que todas as agências federais começam a fazer a transição para os algoritmos PQC, garantindo que os dados críticos do governo permaneçam seguros.
Espera-se que a transição para a criptografia pós-Quantum leve anos, pois os governos e organizações do setor privado migram sua infraestrutura de segurança existente para algoritmos resistentes à quântica.
As empresas que lidam com dados confidenciais do cliente, especialmente em setores como finanças, assistência médica e computação em nuvem, estão sendo solicitados a começar a se preparar agora, implementando abordagens criptográficas híbridas que combinam criptografia clássica e pós-cabantum.
Supervisão regulatória sob a Lei da IA e GDPR
A Lei da AI da UE é uma das primeiras estruturas legislativas que regem a IA, estabelecendo requisitos rigorosos para sistemas de IA de alto risco, obrigações de transparência e salvaguardas contra danos relacionados à IA.
Embora a Lei ainda não contenha disposições explícitas para IA quântica, suas definições amplas significam que qualquer sistema de IA que emprega computação quântica possa se enquadrar em seu escopo, particularmente em aplicações críticas como finanças, saúde e segurança nacional.
A vantagem quântica no treinamento de IA pode acelerar os recursos do modelo além das limitações clássicas, potencialmente tornando o limiar obsoleto ou exigindo uma abordagem regulatória ajustada.
Se os sistemas quânticos tolerantes a falhas emergirem, eles podem permitir aumentos exponenciais no poder de processamento de IA, tornando as avaliações de risco sistêmicas muito mais complexas e necessitando de novos mecanismos de governança para abordar avanços imprevisíveis na capacidade de IA.
Além da Lei da IA, o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) apresenta desafios adicionais para a IA quântica, particularmente relativa à anonimização e à segurança de dados.
O Conselho Europeu de Proteção de Dados (EDPB) emitiu diretrizes sobre anonimização, afirmando que, para que os dados sejam considerados verdadeiramente anônimos sob o GDPR, deve ser processado de tal maneira que a re-identificação seja impossível. No entanto, a computação quântica representa um grande desafio para as técnicas de anonimização.
Moldando o futuro da IA com computação quântica
A computação quântica não é mais um conceito teórico distante, mas uma força emergente que redefinirá a IA. Embora a integração da computação quântica na IA tenha um enorme potencial, grande parte de seu impacto permanece nos estágios iniciais da pesquisa.
A Lei da UE AI representa uma das primeiras tentativas de fornecer uma estrutura regulatória estruturada para a IA, mas precisará evoluir para abordar completamente as implicações da IA aprimorada por quântico.
A conversa em torno da IA quântica não é mais hipotética. Seu desenvolvimento está acontecendo agora e suas implicações moldarão o futuro da governança de IA em todo o mundo.
Por Barry Scannell
Barry Scannell é sócio do Departamento de Tecnologia de William Fry, especializado em inteligência artificial, direitos autorais, PI e proteção de dados.
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