A proliferação de abordagens de modelagem e preditivas baseadas em técnicas de aprendizado de máquina e de dados ajudou a expor vários preconceitos sociais incorporados em sistemas do mundo real. Esses preconceitos e outras imprecisões relacionadas em sistemas automatizados podem levar a resultados prejudiciais que prejudicam o público confiança na tecnologia.
Relatório divulgado pelo Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), dos Estados Unidos, aborda a complexidade do viés de IA e os obstáculos que as empresas devem considerar ao projetar software para que ele não se desvie do comportamento pretendido.
Uma das principais conclusões é que o problema não pode ser resolvido apenas com correções puramente técnicas ou estatísticas. A correção do viés na IA exige uma abordagem mais ampla, que também considere os vieses humanos e sistêmicos. Não são apenas os conjuntos de dados e os algoritmos que precisam ser abordados - também as pessoas e o contexto social em que os sistemas de IA são usados.
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As pessoas não estão dispostas a aceitar tecnologias a menos que possam exercer mais controle sobre seus resultados
Quanto mais deixamos a IA seguir por esse caminho pouco transparente, maior a probabilidade de chegarmos a lugares que não desejamos - e de onde talvez não tenhamos volta
Tecnicamente, sim. Um sistema de IA pode ser tão bom quanto a qualidade de seus dados e o design de seus modelos. Por isso é tão importante neutralizar os vieses cognitivos dos algoritmos
A cineasta Shalini Kantayya fala sobre o que aprendeu com a produção do documentário “Coded Bias”, que explora os efeitos do viés algorítmico e questiona se, em algum momento, a IA vai ficar mais esperta e nos trancar do lado de fo...
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Se torturarmos os dados, eles são capazes de dizer qualquer coisa que quisermos saber, inclusive mentiras. O que fazer para evitar ser enganado pelos dados e algoritmos?
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