Uma das tendências mais reconhecidas dos primeiros anos do século 21 tem sido a difusão e aplicação da IA (Inteligência Artificial) em muitas áreas profissionais. A análise de dados, o reconhecimento de padrões e as funcionalidades de tomada de decisão em IA produziram eficiências e ideias notáveis. No entanto, as preocupações éticas passaram a dominar à medida que estes sistemas de inteligência artificial, incluindo algoritmos de aprendizagem automática, penetram nas nossas vidas quotidianas. Isto significa um ano significativo no nosso percurso no sentido de abordar estas questões que garantiriam que a equidade fosse promovida nos sistemas de IA e evitaria que perpetuassem ou agravassem as disparidades sociais até 2024.
Compreendendo o preconceito na IA
O termo preconceito em IA refere-se à discriminação sistemática ou vantagem concedida a alguns indivíduos ou grupos e não a outros. Isto pode ser expresso de diferentes maneiras, como preconceitos raciais, de género, de estatuto socioeconómico e de idade, entre outros. Esses preconceitos geralmente derivam dos dados usados para treinar modelos de aprendizado de máquina. Se os dados de formação não forem representativos de uma população variada na Terra ou contiverem preconceitos históricos, então esses sistemas de IA provavelmente capturarão essas parcialidades, resultando em resultados injustos e desproporcionais. Como esses algoritmos de preconceito de IA e aprendizado de máquina funcionam na prática, que você pode entender em vários tutoriais de IA ou Curso de Ciência de Dados Disponível.
O imperativo ético para uma IA justa
A razão para criar sistemas de inteligência artificial que sejam justos é a justiça. Em domínios críticos como os cuidados de saúde, a aplicação da lei, o emprego e os serviços financeiros, estas tecnologias desempenham um papel mais importante. Os efeitos de decisões tendenciosas podem mudar a vida dos indivíduos. Garantir a justiça na IA tem mais do que um objetivo: trata-se de criar sistemas que reflitam os nossos valores partilhados e promovam um modo de vida mais equitativo.
Estratégias para lidar com o preconceito na IA
Dados diversos e representativos
Uma das principais táticas destinadas a combater o preconceito na inteligência artificial é garantir que os conjuntos de dados utilizados para treinar os modelos de aprendizagem automática sejam diversos e representativos da população global. Isto significa diversidade demográfica, mas também diferentes experiências, perspetivas e ambientes. Mais uma vez, os esforços destinados a auditar e limpar os conjuntos de dados de preconceitos históricos também são importantes.
IA transparente e explicável
A transparência trata de um sistema de IA que pode ser compreendido e investigado pelos humanos na forma como foi criado. Isto está intimamente relacionado com a ideia de IA explicável, onde modelos são construídos para fornecer razões para as suas decisões numa linguagem compreensível para os seres humanos. Assim, as partes interessadas podem compreender como e porquê determinadas escolhas foram feitas, identificando e mitigando preconceitos.
Auditoria e monitoramento regulares
É importante verificar continuamente a tendência dos sistemas de IA. Essas verificações incluem processos de pré e pós-implantação que garantem a imparcialidade contínua, mesmo quando encontram novos dados ou cenários.
Estruturas éticas de IA e governança
Garantir a equidade da IA exige o desenvolvimento e a implementação da ética dos quadros de IA, bem como de acordos de governação a nível social e organizacional. Essa estrutura de IA é uma tarefa um pouco complexa de entender. Múltiplo curso de inteligência artificial ajuda a compreender essa estrutura complexa de padrões de justiça na IA. Estabelecer diretrizes, princípios ou padrões para o desenvolvimento e uso de inteligência artificial ética, juntamente com mecanismos que possam responsabilizar aqueles que sofreram com decisões erradas de IA, é fundamental nesse sentido.
Colaboração interdisciplinar
Combater o preconceito na IA é um desafio complexo que requer colaboração entre disciplinas, incluindo ciência da computação, ciências sociais, ética e direito. Essa colaboração pode trazer diversas perspetivas e conhecimentos especializados, facilitando soluções mais holísticas e eficazes.
Incorporação de princípios éticos de IA nos processos de desenvolvimento
- Design e experiência do usuário (UX):Designers e profissionais de experiência do usuário são essenciais na criação de um design inclusivo e acessível para todos os usuários. Em particular, ao incorporar práticas éticas de IA, os desenvolvedores podem evitar a marginalização inconsciente de subconjuntos específicos de usuários, especialmente ao usar algoritmos de personalização baseados em IA.
- Tratamento de dados e privacidade:Os desenvolvedores Full Stack gerenciam a movimentação de dados em todo o ciclo de vida de um aplicativo, desde a coleta de dados (front-end) até o armazenamento e processamento (back-end). As preocupações éticas sobre a privacidade, o consentimento e a segurança dos dados são críticas, especialmente em aplicações baseadas em IA que requerem muitos dados de formação. Mais sobre esses sistemas front-end e back-end do Full Stack podem ser obtidos on-line curso de desenvolvedor full stack e tutoriais.
- Mitigação de polarização em todas as camadas:Em cada camada da aplicação, desde o design do esquema do banco de dados até os algoritmos de processamento de dados e a apresentação de informações por meio de uma interface de usuário, pode haver preconceitos. Os desenvolvedores full stack têm uma posição única, pois podem examinar todas as partes e abordar preconceitos em qualquer lugar da pilha, garantindo que os componentes de IA do aplicativo sejam imparciais e justos.
O futuro da IA ética
Um campo dinâmico e em constante mudança é o IA ética aventura de tal forma que continue muito importante à medida que avançamos. Os avanços tecnológicos e metodológicos, combinados com uma compreensão crescente entre a população em geral sobre considerações éticas, estão facilitando a transição para sistemas de IA mais equitativos. A preocupação é garantir que os danos deixem de acontecer e também utilizar o potencial da IA para o benefício social e o bem-estar humano.
Em conclusão, o preconceito nas questões de IA e de justiça ocupa o primeiro lugar entre os vários desafios éticos prementes que a comunidade de IA enfrenta atualmente. Além disso, a diversidade e a ética, a vigilância contínua, a transparência, a responsabilização e a supervisão das operações de investigação envolvidas no seu desenvolvimento promoverão não só resultados inovadores, mas também justos para todas as pessoas de diferentes origens.
Crédito da imagem em destaque: Steve Johnson/Unsplash
