A inteligência artificial parece poder mudar o mundo, certo? É capaz de escrever o convite perfeito para uma festa, contar piadas ou antecipar o que queremos ver/dizer a seguir. E, embora possa fazer todas estas coisas, é importante lembrar que a inteligência artificial tem determinadas limitações e deve ser usada com precaução, pelo menos por enquanto.
O que queremos dizer? Bem, vamos voltar à forma como as tecnologias de inteligência artificial são criadas. Os cientistas de dados alimentam computadores e outras máquinas com as informações que querem que mimetizem, o que significa que esta é a principal fonte de informações que as máquinas têm. Portanto, se houver alguma inconsistência ou viés nos dados, o computador repetirá isso.
Se a inteligência artificial for usada para diversão, como escrever um poema para um amigo, não há problema. Mas quando a IA é utilizada para a tomada de decisões ou se espera que tire conclusões por si só, o viés, quer seja intencional ou não, pode afetar gravemente a precisão do resultado.
Para compreender exatamente como a ética e o viés desempenham um papel tão crucial na inteligência artificial, vamos primeiro abordar os fundamentos da IA e, em seguida, dar alguns exemplos de como o viés e a ética podem comprometer a integridade da inteligência artificial.
O que é inteligência artificial?
A capacidade de as máquinas replicar e imitar respostas e reações humanas a situações é o que conhecemos como inteligência artificial. Ao treinar máquinas para pensar como os humanos, podemos automatizar tarefas aborrecidas ou repetitivas de outra forma e usar a aprendizagem automática para tratar grandes quantidades de dados.
A inteligência artificial evoluiu consideravelmente ao longo do tempo, mas ainda tem um longo caminho a percorrer para imitar adequadamente o pensamento humano. Mesmo assim, os avanços já existentes transformaram a forma como vemos as máquinas e o seu potencial. Nas nossas vidas quotidianas, a inteligência artificial manifesta-se:
Em mapas e transporte: alguma vez te perguntaste como é que a tua aplicação de mapas consegue fornecer as informações mais recentes sobre engarrafamentos, estradas fechadas ou o melhor caminho a seguir usando transportes públicos, em caminhadas ou de bicicleta? Bem, graças à inteligência artificial, a tua aplicação de mapas pode ser atualizada em tempo real e proporcionar-te a melhor experiência possível.
No reconhecimento/identificação facial: através da recolha de dados sobre a tua estrutura e funcionalidades faciais, o teu telefone é capaz de reconhecer que existe um rosto em frente ao ecrã e verificar a tua identidade.
Assistência por escrito: a verificação ortográfica não é a única assistência que obténs a partir da escrita – graças à quantidade incrivelmente elevada de dados com que as máquinas foram alimentadas, podem sugerir o que podes escrever a seguir.
A inteligência artificial é bastante útil numa vasta gama de aplicações – isso é claro. Mas, tal como acontece com qualquer outra coisa, existem preocupações e limitações de que devemos estar conscientes. Agora que definimos o que é a inteligência artificial, vamos mergulhar na ética e no viés da inteligência artificial.
Bias/Viés na Inteligência Artificial
Uma máquina não pode ter bias, certo? Afinal, não tem experiências ou memórias a partir das quais forme esse viés. Infelizmente, não é bem assim: as máquinas só podem aprender com os dados que têm e se estes dados forem tendenciosos, incompletos ou de má qualidade, a produção da máquina irá refletir os mesmos problemas.
Estes são os exemplos mais comuns de bias da inteligência artificial:
Bias de algoritmo: se o próprio algoritmo que determina os cálculos da máquina estiver incorreto ou defeituoso, os resultados também serão.
Bias de amostra: se o conjunto de dados selecionado não representar com precisão a situação, os seus resultados refletirão este erro.
Exemplo: estás a recolher informações salariais, mas apenas registas as dos colaboradores do sexo masculino.
Bias de preconceito: tal como o viés de amostra, os dados são inadequados, mas aqui são dados influenciados por preconceitos sociais e, portanto, este preconceito é incorporado no que deveriam ser dados sem opinião.
Exemplo: estás a avaliar a distribuição de género em determinadas profissões, mas contas apenas com professoras e médicos, criando uma imprecisão nos teus dados.
Bias de medição: ocorre quando os dados são recolhidos incorretamente, especificamente sobre como foram medidos ou avaliados.
Exemplo: se os funcionários forem inquiridos sobre os sentimentos sobre o seu empregador e lhes for prometida uma recompensa se funcionários suficientes responderem, aqueles que são motivados simplesmente pela recompensa podem não dar respostas completas ou precisas.
Bias de exclusão: não podes escolher os dados que utilizas na tua análise e se excluíres (intencionalmente ou por engano) pontos de dados, os teus resultados serão imprecisos.
Exemplo: se achas que as respostas intermédias a um inquérito não são consequentes e as removes, acabarás por ter dados enviesados para ambas as extremidades do espectro e uma representação imprecisa de como os inquiridos realmente se sentem.
Bias de seleção: embora possa ser bastante difícil obter uma amostra suficientemente grande ou que seja representativa de toda a população, escolher apenas determinados grupos pode tornar os teus dados completamente inúteis.
Exemplo: queres avaliar as universidades que os alunos do ensino secundário optam por frequentar, mas ignorar aqueles que optam por ir trabalhar ou frequentar um instituto politécnico, criando assim uma imagem imprecisa das escolhas dos alunos.
Existem muitas outras formas do bias poder aparecer na inteligência artificial, mas as mencionadas são as mais comuns. Aqui está o que precisas de recordar: a inteligência artificial aprende com os dados com que é alimentada e se esses dados forem problemáticos ou imprecisos, os resultados da inteligência artificial também serão. Eis o que podes fazer para evitar o viés:
Muitas situações que envolvem viés têm origem em conjuntos de dados pequenos ou limitados; faz tudo o que puderes para recolher o máximo de dados possível a partir de tantas fontes quanto possível, diversificando o teu conjunto de dados.
À medida que começas a alimentar o teu computador com dados, executa testes durante as fases iniciais da análise para verificar se existem enviesamentos e corrige-os.
Explora os testes online de imparcialidade e viés para garantir que apanhaste tudo.
Mostra os seus resultados a outros especialistas para obteres outras opiniões e verificares continuamente a qualidade dos teus dados à medida que o tempo passa.
Ética na Inteligência Artificial
Certamente ouviste alguém dizer-te que a IA irá roubar-te o emprego um dia. E embora a grande maioria dos empregos seja segura (e aqueles que a IA pode assumir irão transformar-se num cargo diferente), existem considerações éticas graves a ter em mente ao discutir a inteligência artificial.
Uma coisa é clara: o poder da inteligência artificial é enorme e ainda só começámos a descobrir o que pode fazer. Mas as seguintes considerações são absolutamente cruciais quando se trata de manter a ética adequada no futuro da inteligência artificial:
Privacidade: estamos a fornecer à máquina toneladas de dados sobre as pessoas para ajudá-la a reagir de uma forma mais humana, certo? Como garantimos que os dados que estamos a fornecer à máquina são seguros e privados? Priorizar a privacidade dos dados ao longo de todo o ciclo de vida da inteligência artificial é uma das principais preocupações a nível mundial.
Dependência humana: sim, a inteligência artificial é capaz de automatizar algumas tarefas que os humanos realizavam anteriormente e também pode lidar com muito mais dados do que as pessoas. Mas é absolutamente essencial que a IA não tome decisões por si só, uma vez que nunca substituirá a responsabilidade e a responsabilização humanas.
Sustentabilidade: os avanços na inteligência artificial e na tecnologia são apoiados, mas desde que não ocorram à custa do ambiente e da sustentabilidade geral.
Acessibilidade: os novos desenvolvimentos devem estar acessíveis em todo o mundo, não apenas em países altamente desenvolvidos com fácil acesso à tecnologia.
Para garantir que a ética na inteligência artificial é priorizada, muitos países e organizações globais uniram-se para criar políticas e regulamentos, como o RGPD na União Europeia. Mas alcançar avanços tecnológicos verdadeiramente éticos em inteligência artificial resultará de um compromisso de todos os indivíduos, empresas e países em todo o mundo.
O poder da inteligência artificial é verdadeiramente incomparável, mas cabe-nos a nós utilizá-lo adequadamente para o bem. E os profissionais qualificados de inteligência artificial são muito procurados em toda a indústria da tecnologia, por isso, se tiveres interesse em entrar neste campo, não procures mais: há muito espaço para avançar na inteligência artificial.
