Viés algoritmo e discriminação
A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia em rápida expansão que tem o potencial de melhorar todas as áreas de nossas vidas, incluindo finanças, saúde e segurança. No entanto, a questão do viés algoritmo se torna cada vez mais preocupante, pois pode levar a decisões injustas e discriminatórias, ampliando a desigualdade social e prejudicando grupos vulneráveis. Neste artigo, exploro em detalhes os casos reais de viés algoritmo, suas causas e possíveis soluções.
O que é viés algoritmo?O viés algoritmo refere-se à tendência dos algoritmos de IA de reforçar ou perpetuar estereótipos e desigualdades existentes. Isso ocorre principalmente porque as pessoas que programam ou projetam esses algoritmos nem sempre estão cientes de seus próprios preconceitos ou, muitas vezes, usam dados que refletem desigualdades históricas. O resultado são algoritmos que perpetuam tendências discriminatórias, subestimam as habilidades de certos grupos ou perpetuam preconceitos.
Casos reais
Há muitos casos reais de viés algoritmo que demonstram a necessidade de abordar essa questão agora. Aqui estão alguns exemplos:
1. Amazon e Viés de Gênero
Em 2018, descobriu-se que a Amazon havia criado um sistema de recrutamento de IA chamado de "Vitória". No entanto, o algoritmo foi treinado com base nos currículos dos funcionários da empresa, excluindo informações sobre gênero para neutralizar o preconceito. O algoritmo rapidamente começou a rejeitar currículos de mulheres, o que levou a empresa a abandonar o projeto.
A Amazon atribuiu a falha não à IA, mas à falta de solidez do conjunto de dados utilizados. No entanto, o caso desta desigualdade de gênero na tecnologia prova a importância de se garantir que a IA não perpetue tais preconceitos.
2. Sistema de Julgamento de Prisão nos EUA
Em 2016, foi descoberto que um sistema de julgamento de prisão usado nos Estados Unidos perpetuava preconceitos raciais. O algoritmo foi construído com base em dados históricos, mas os dados incluíam viés racial. Como resultado, o algoritmo previu erroneamente que afro-americanos eram mais propensos a reincidir do que brancos, levando a sentenças mais longas para pessoas negras.
Esse caso sublinha a importância de se ter cuidado ao escolher os conjuntos de dados utilizados na construção de algoritmos de IA.
3. Aviso de Segurança do Google
Em 2017, o Google lançou um aviso de segurança com a mensagem "Aparentemente, você está em movimento", seguido de um mapa e direções para casa. No entanto, o aviso foi enviado para um usuário indígena americano que estava caminhando em terras tribais. Essas terras muitas vezes não têm endereços formais e, portanto, o aviso não foi útil nem seguro.
Embora esse caso possa parecer menos significativo do que outros exemplos, destaca a necessidade de se entender as comunidades que serão afetadas pela tecnologia. Os desenvolvedores de IA precisam entender a diversidade dos usuários e garantir que suas tecnologias não sejam baseadas em suposições erradas.
Soluções possíveis
Embora o viés algoritmo seja um problema complexo, existem algumas soluções possíveis. Aqui estão algumas ideias:
1. Construir conjuntos de dados mais justos e inclusivos
Uma solução simples é garantir que os dados utilizados na construção de um algoritmo sejam justos e inclusivos. Isso pode exigir a recolha de dados mais diversos e a utilização de técnicas de amostragem equilibradas, para garantir que os dados representem uma variedade de grupos demográficos. Além disso, os desenvolvedores de IA devem ter consciência da necessidade de rejeitar dados que possam perpetuar o preconceito.
2. Encorajar a diversidade na força de trabalho
A diversidade é importante em todos os campos da vida, e isso inclui a área de tecnologia. Ao garantir que a força de trabalho inclua pessoas com diferentes origens e perspectivas, a construção de algoritmos justos e inclusivos pode ser mais fácil. Dessa forma, a equipe será capaz de trazer diferentes perspectivas para o desenvolvimento de IA e, portanto, lidar com o viés potencial antes que ele se torne um problema.
3. Transparência e responsabilidade
Os desenvolvedores de IA devem ser transparentes em relação aos seus algoritmos e como eles foram construídos. Isso permitirá que os pesquisadores examinem o algoritmo em busca de preconceito e, se for o caso, apontem possíveis soluções. Além disso, a transparência ajuda a construir a confiança do público no desenvolvimento de IA.
4. Auditoria de algoritmos
As empresas devem ter uma auditoria imparcial de seus algoritmos para garantir que sejam justos e imparciais. Essas avaliações devem ser realizadas por entidades independentes que possuem experiência em detecção de viés algoritmo. Uma possível solução é criar agências reguladoras especializadas em questões de IA, com a tarefa de auditar algoritmos e garantir que estejam funcionando de maneira justa e imparcial.
O viés algoritmo é um problema real e preocupante. A IA pode oferecer muitas vantagens, mas o perigo é que possa reproduzir desigualdades sociais ou até ampliá-las. À medida em que a IA se torna cada vez mais integrada em nossas vidas, é importante abordar o problema do viés algoritmo antes que se torne um problema maior.
A solução envolve o compromisso de atacar as causas do viés, como a coleta de dados equilibrados, a inclusão de equipes mais diversas e a monitorização e auditoria contínuas dos algoritmos. Com abordagens responsáveis e orientadas para soluções, a IA pode ser desenvolvida de uma forma justa e orientada para a inclusão, o que permitirá que traga benefícios reais para todos, independentemente da sua classe social, raça, etnia, orientação sexual ou outro aspecto.
Emal:
Veja mais notícias sobre Colunas.
Comentários: