__Este post é de Tim de Sousa, editor do [Rules as Code Handbook](https://github.com/Rules-as-Code-League/RaC-Handbook/wiki/1-Introduction:-What-is-Rules -como Código% 3F) __

  • ** O problema: ** O pensamento sobre Regras como Código geralmente se concentra nas etapas iniciais.
  • ** Por que é importante: ** Não podemos construir o que não podemos imaginar.
  • ** A solução: ** Imagine as regras ideais como um futuro habilitado para Código, para que possamos projetar para isso.

Em 2021, Rules as Code (** RaC **) está realmente acertando o passo. Mais governos estão explorando o conceito de legislação, regulamentação e política de consumo de máquina, institutos de pesquisa foram estabelecidos, [documentos](https: //oecd-opsi. org / projects / rulesascode / #: ~: text = OPSI's% 202020% 20report% 2C% 20Cracking% 20the, three% 20interrelated% 20problems% 20for% 20governments.) e [relatórios](https://hamish.dev/research/ lac / index) estão sendo publicados, ferramentas e plataformas estão sendo construídas, e [equipes multidisciplinares estão aprendendo novas maneiras de redigir e implementar regras colocando a mão na massa](https://reganmeloche.medium.com/rules-as -code-encoding-rules-in-a-government-context-part-3-360347dcb573).

RaC ainda é uma prática emergente. Grande parte da discussão atual sobre RaC é centrada em questões introdutórias como porquê e como devemos codificar regras ([e tentamos responder a essas questões aqui](https://apolitical.co/en/solution_article/we-can -criar-melhores-resultados-quando-codificarmos-as-regras)), mas para entender o verdadeiro potencial do RaC, temos que ter uma visão mais ampla.

Nesta série de duas partes, apresento alguns possíveis futuros otimistas que podem ser habilitados pelo RaC. Precisamos nos perguntar que tipo de mundo queremos construir com regras codificadas. para que possamos planejar melhor como chegar lá.

Decisões automatizadas confiáveis

A primeira reação que os praticantes de RaC freqüentemente enfrentam é o medo do robô assassino. O que acontece se o sistema automatizado tomar uma decisão errada? E se essa decisão machucar alguém? Este não é um medo infundado - vimos sistemas automatizados mal implementados e mal usados [aumentar dívidas não devidas](https://www.theguardian.com/australia-news/2021/jun/11/robodebt-court- aprova-18 bilhões-assentamento-para-vítimas-de-governos-falha vergonhosa) e leva à [prisão de pessoas inocentes](https://www.nytimes.com/2020/06/24/technology/facial- reconhecimento-arrest.html). Todos os sistemas construídos por humanos têm falhas e os sistemas habilitados para RaC não são imunes.

Como um ex-advogado administrativo e alguém que luta diariamente com os usos éticos da tecnologia, o uso de RaC para ajudar as pessoas a entender quais decisões estão sendo tomadas e como estão sendo tomadas - ou seja, para permitir decisões automatizadas confiáveis - é particularmente atraente.

O direito administrativo é o corpo da lei que regula a forma como os governos tomam decisões. Em países de direito consuetudinário, isso geralmente inclui requisitos de que apenas questões relevantes devem ser levadas em consideração, questões irrelevantes não devem ser, razões devem ser fornecidas para as decisões e deve haver meios viáveis para revisões de mérito das decisões.

No futuro otimista, os governos reconheceram e se adaptaram ao fato de que as máquinas são usuários significativos de seus conjuntos de regras.

O que a lei administrativa nos oferece é uma estrutura testada e comprovada para a tomada de decisões confiável e responsável. Uma visão do futuro é que integremos total e consistentemente esses princípios aos sistemas de tomada de decisão habilitados para RaC. Neste futuro, teremos decisões mais automatizadas, mas não precisamos confiar que essas decisões estão corretas porque são comprovadamente confiáveis_worthy_.

Tomando melhores decisões

Para mim, o verdadeiro potencial do RaC não é a tomada de decisão mais rápida por meio da automação, mas a melhor tomada de decisão. As empresas e organizações são fortemente motivadas a automatizar os processos de tomada de decisão - as economias de custo em potencial e os benefícios de eficiência são grandes demais para serem ignorados. No entanto, os processos de tomada de decisão automatizados com base em uma implementação de RaC ideal podem garantir que a decisão seja completamente transparente e rastreável. Especificamente, podemos construir um sistema de tomada de decisão com base em um conjunto de regras aberto e inspecionável, para que fique claro quais regras estão sendo aplicadas. Também podemos entregar a decisão juntamente com informações sobre quais regras foram aplicadas, a quais fatos ou evidências - isso fornece razões totalmente rastreáveis para a decisão.

Um excelente exemplo dessa abordagem é a plataforma DataLex da Austlii, que gera automaticamente um relatório com cada decisão que explica como a decisão foi tomada com base nas regras e na entrada do usuário (ver, por exemplo, esta consulta que informa se você é elegível para concorrer a um cargo federal na Austrália). Isso oferece a possibilidade de decisões automatizadas que são realmente mais confiáveis do que as decisões atualmente tomadas por humanos - seremos capazes de provar, conclusivamente, que apenas questões relevantes foram consideradas e que apenas as regras corretas foram aplicadas às evidências corretas. A esse respeito, as implementações de RaC ideais nos oferecem uma ferramenta possível para combater problemas como viés implícito em humanos tomaram decisões.

Tal sistema também tornaria qualquer recurso muito mais fácil de fazer e determinar - ou há um erro nas regras ou nas evidências às quais as regras foram aplicadas. De qualquer forma, com uma tomada de decisão totalmente transparente e rastreável, uma pessoa que discorda da decisão já tem tudo de que precisa para apelar, e o recurso deve ser muito mais fácil para o tomador de decisão determinar.

Projetando longe de caixas pretas

É por isso que minha visão futura otimista de RaC inclui requisitos regulatórios básicos e claros para a tomada de decisão automatizada, exigindo explicitamente que as decisões automatizadas ou parcialmente automatizadas sejam transparentes, rastreáveis, responsáveis e passíveis de apelação. Ou seja, a regulamentação deve impor uma linha de base para decisões automatizadas que reflita os princípios fundamentais da tomada de decisão administrativa. Já estamos vendo algum movimento nesse sentido - o Regulamento Geral de Proteção de Dados da UE restringe o uso da tomada de decisão automatizada sem um 'humano no circuito' ([Art. 22](https://gdpr-info.eu/art -22-gdpr /)), e jurisdições em todo o mundo estão implementando estruturas e políticas de ética da IA . No futuro otimista, transparência e rastreabilidade de decisões automatizadas são amplamente aceitas e implementadas rotineiramente, e governos e empresas consideram que os sistemas de "caixa preta" não são adequados para decisões que afetam o bem-estar das pessoas. As pessoas estão cientes quando uma decisão que as afeta foi automatizada, podem entender facilmente a decisão que está sendo tomada e como está sendo feita, e é simples e fácil para elas apelarem se acharem que há um erro.

Esta é provavelmente uma proposta mais fácil no governo, que geralmente tem uma expectativa de transparência e apelação, mas as empresas podem estar preocupadas em revelar informações proprietárias por meio de conjuntos de regras abertas - por exemplo, cálculos de solvência, que são um segredo bem guardado nos serviços financeiros indústria. Ainda assim, as abordagens RaC podem ser adotadas em ambientes corporativos para permitir transparência interna e continuidade da tomada de decisão; ou seja, para garantir que as próprias empresas entendam como tomaram suas decisões e sejam mais capazes de explicá-las aos clientes.

De qualquer forma, as decisões automatizadas serão mais confiáveis, os cidadãos ganharão mais transparência e compreensão de como as decisões são tomadas e melhores opções para lidar com as decisões problemáticas e os tomadores de decisão gastarão menos tempo com reclamações e recursos - um cenário ganha / ganha.

Modelagem de resultados para apoiar leis baseadas em evidências

No futuro otimista, os governos reconheceram e se adaptaram ao fato de que as máquinas são usuários significativos de seus conjuntos de regras. Como tal, eles redesenvolveram a maneira como criam leis, simultaneamente co-redigindo versões legíveis por humanos e por máquina de regras prescritivas e permitindo que as disciplinas da lei e do código influenciem o processo de redação. Com o projeto de conjuntos de regras codificadas, os governos são mais facilmente capazes de realizar simulações e modelagem de políticas - uma vez que o projeto de regras é codificado e um sistema é construído para aplicá-las, é tão simples quanto alterar as entradas ou ajustar as regras e observar os resultados . É semelhante ao que costumava ser considerado um modelo econômico tradicional, mas mais rápido e flexível. Onde a intenção da política não está totalmente refletida nos resultados projetados, as equipes de política voltam à prancheta - auxiliadas pela transparência e rastreabilidade do sistema habilitado para RaC.

Obviamente, a modelagem de resultados de políticas não é nova e não depende do RaC. No entanto, o RaC oferece uma oportunidade de acelerar a modelagem e integrá-la a mais processos de desenvolvimento de políticas e, assim, apoiar mais políticas baseadas em evidências. Este trabalho já está em andamento - por exemplo, o conjunto de ferramentas Mes Aides, originalmente construído pelos governantes franceses te agora um projeto civil sem fins lucrativos , ajuda os cidadãos franceses a compreender como as diferentes leis de benefícios fiscais e sociais se aplicam a eles e à sua sociedade. Entre outras coisas, ele fornece calculadoras de impostos que ajudam os usuários a experimentar e simular diferentes configurações e resultados de impostos.

Da mesma forma, o governo canadense está trabalhando no desenvolvimento de um Policy Difference Engine; uma ferramenta que irá, entre outras coisas, iterar como as políticas evoluem e iteram ao longo do tempo e se estão atendendo aos objetivos declarados. — Tim de Sousa

Na Parte 2, discutiremos como o RaC pode ajudar a tornar as leis mais fáceis de entender e aplicar e construir melhores processos de conformidade.

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(Crédito da foto: Unsplash)