Viés em IA: um problema cada vez mais real
Pense na seguinte situação: você faz uma solicitação de empréstimo e recebe uma negação com a justificativa de que o algoritmo não aprovou seu crédito. Mas não existe nenhuma informação adicional. Um amigo seu, com uma situação financeira parecida com a sua, teve o empréstimo dele aprovado. A diferença entre vocês dois é apenas uma: você é negro. Essa situação é um exemplo claro das consequências de vieses presentes em algoritmos. E ela não é fictícia. Segundo a revista Forbes, algoritmos de IA com vieses são responsáveis por 80% das rejeições de empréstimos de pessoas negras.
A Inteligência Artificial (IA) tornou-se parte integrante de nossas vidas diárias, transformando a maneira como vivemos, trabalhamos e interagimos. No entanto, à medida que a IA continua avançando, surge uma questão urgente: como lidar com preconceito e injustiça nos sistemas de IA? O problema, além de grave, é muito comum. Se você treina ou deseja desenvolver algoritmos de IA, essa questão deve ser essencial na sua prática. Se você interage com as tecnologias de IA apenas como usuário, saber sobre a existência de vieses é fundamental para entender as limitações dos algoritmos. Neste post, exploraremos o conceito de viés em IA, suas consequências e forneceremos dicas práticas sobre como mitigar esse problema.
O que é viés em IA?
Em inteligência artificial, viés refere-se à presença de preconceito ou discriminação nos algoritmos de IA. O viés promove comumente tomadas de decisão injustas para certos grupos de pessoas. Essa consequência é particularmente relevante em áreas como reconhecimento facial, processamento de linguagem natural e policiamento preditivo. Nessas áreas, os sistemas de IA podem facilmente perpetuar as desigualdades sociais existentes.
Como ocorre viés em IA?
O viés de IA ocorre quando um algoritmo ou sistema de IA toma decisões com base em suposições tendenciosas. Existem vários tipos de viés de IA. Os principais incluem vieses baseados em características demográficas, como idade, sexo ou etnia, vieses relacionados a fatores socioeconômicos, como renda, nível de educação ou ocupação, e vieses culturais. Vários fatores contribuem para a inclusão de vieses em algoritmos de IA, mas os principais são:
Qualidade dos dados: conjuntos de dados mal selecionados podem levar a resultados tendenciosos.
Falta de diversidade: algoritmos treinados em dados homogêneos podem não generalizar bem para diversas populações.
Viés humano: desenvolvedores podem incorporar involuntariamente seus próprios preconceitos em sistemas de IA.
Consequências do viés da IA
O viés da IA pode ter consequências extremamente graves. Conforme os algoritmos de IA se popularizam e passam a ser responsáveis por diversas tarefas e tomadas de decisão, a presença de vieses pode levar a tratamento injusto, reforçando as desigualdades existentes. Além disso, quando sistemas de IA tendenciosos são usados, as pessoas podem perder a confiança na tecnologia e nas instituições que a utilizam.
Mitigação do viés em algoritmos de IA
Felizmente, existem várias etapas que você pode seguir para mitigar o viés da IA. A primeira é a mais básica: certifique-se de que seus conjuntos de dados sejam diversos e livres de preconceitos. Seus dados de treinamento precisam ser representativos da população que você está tentando atender.
Após o treinamento, audite regularmente seus sistemas de IA em busca de vieses e tome medidas corretivas quando necessário. Nessa etapa, adote estrategias como interações adversas para forçar seus sistemas em situações extremas onde os vieses podem se manifestar mais facilmente.
