{"id":83565,"date":"2025-04-23T15:14:56","date_gmt":"2025-04-23T14:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/?p=83565"},"modified":"2025-04-29T10:05:14","modified_gmt":"2025-04-29T09:05:14","slug":"o-que-e-o-enviesamento-de-ai-e-o-que-deve-fazer-para-o-evitar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/pt\/what-is-ai-bias-and-what-you-should-be-doing-to-avoid-it\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 o enviesamento da IA e o que deve fazer para o evitar"},"content":{"rendered":"

A IA entrou na vida da maioria das pessoas de uma forma ou de outra, mas o que \u00e9 que sabe sobre a ferramenta e, mais especificamente, sobre o preconceito da IA?<\/span><\/p>\n

Exemplos do mundo real<\/span><\/h2>\n

A maioria das ferramentas de IA aprende atrav\u00e9s da an\u00e1lise de dados, utilizando uma mistura de padr\u00f5es e algoritmos para determinar as respostas. No entanto, se est\u00e3o a receber estas informa\u00e7\u00f5es dos seres humanos, com as suas pr\u00f3prias tend\u00eancias e preconceitos, o que impede a IA de desenvolver as suas pr\u00f3prias?\u00a0<\/span><\/p>\n

A resposta \u00e9 nada.\u00a0<\/span><\/p>\n

A Amazon tinha desenvolvido uma ferramenta de recrutamento que rapidamente teve de ser interrompida devido \u00e0s suas \"vis\u00f5es sexistas\". A IA foi treinada com base em dados apresentados ao longo de dez anos, mas a maioria dos dados provinha de candidatos do sexo masculino. Desenvolvida em 2014, em 2015 tornou-se claro que o sistema n\u00e3o estava a classificar os candidatos numa perspetiva neutra em termos de g\u00e9nero. Os dados em que se baseava eram maioritariamente recolhidos junto de homens.\u00a0<\/span><\/p>\n

Outro exemplo famoso de parcialidade da IA foi um algoritmo americano chamado <\/span>\"Compas<\/span><\/a>. O Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions. Ficou provado que o COMPAS assinala incorretamente os arguidos negros como tendo maior probabilidade de reincid\u00eancia. O COMPAS assinalou incorretamente os arguidos negros quase duas vezes mais do que os brancos (45% em compara\u00e7\u00e3o com 24%). Este sistema foi utilizado em centenas de tribunais dos EUA. Racismo sist\u00e9mico de uma forma muito demonstr\u00e1vel.<\/span><\/p>\n

Como investigador da Microsoft <\/span>Kate Crawford <\/span><\/a>As hist\u00f3rias de discrimina\u00e7\u00e3o podem viver nas plataformas digitais e, se n\u00e3o forem questionadas, tornam-se parte da l\u00f3gica dos sistemas algor\u00edtmicos quotidianos\". Situa\u00e7\u00f5es como esta demonstram a necessidade de uma verifica\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dos factos. \u00c0 medida que a IA se torna mais enraizada na nossa sociedade, temos de trabalhar para evitar a ocorr\u00eancia de erros baseados em preconceitos como este.<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 que isto significa?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Pode pensar-se que a IA, enquanto m\u00e1quina, n\u00e3o tem preconceitos, mas, infelizmente, isso n\u00e3o \u00e9 verdade. H\u00e1 muitos tipos de preconceitos de IA e \u00e9 dif\u00edcil identificar as principais formas. Isto deve-se ao facto de cada programa aprender atrav\u00e9s de m\u00e9todos diferentes. No entanto, existem alguns<\/span> tipos de preconceitos mais reconhecidos do que outros.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Os cinco tipos de preconceitos de IA mais reconhecidos s\u00e3o:<\/span><\/h3>\n

Vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o: <\/strong>Isto ocorre quando os dados de treino n\u00e3o representam com exatid\u00e3o a popula\u00e7\u00e3o do mundo real. O que leva a IA a fazer uma suposi\u00e7\u00e3o incorrecta. Se um modelo de reconhecimento facial for treinado principalmente num tom de pele, pode ter dificuldade em reconhecer pessoas com outros tons de pele, o que leva \u00e0 discrimina\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Vi\u00e9s de confirma\u00e7\u00e3o: <\/strong>Isto acontece quando a IA se baseia demasiado em informa\u00e7\u00f5es anteriores que aprendeu. Isto significa que reafirma preconceitos hist\u00f3ricos anteriores encontrados nos dados ou preconceitos que aprendeu anteriormente. Por exemplo, o estere\u00f3tipo de que as mulheres s\u00e3o menos qualificadas para trabalhar em tecnologia.<\/span> Este facto, juntamente com o preconceito de estere\u00f3tipos, foi um fator importante na origem do esc\u00e2ndalo da Amazon.<\/span><\/a><\/p>\n

Preconceito de estere\u00f3tipo:<\/strong> <\/span>Tamb\u00e9m designado por preconceito. Trata-se de um preconceito que \u00e9 treinado na m\u00e1quina e reflecte preconceitos, estere\u00f3tipos e suposi\u00e7\u00f5es sociais. Muitos assistentes virtuais, como a Siri ou a Alexa, s\u00e3o concebidos com vozes femininas e programados para serem educados e complacentes. Refor\u00e7ando o estere\u00f3tipo de que as mulheres devem ser prest\u00e1veis e submissas, o que pode, involuntariamente, perpetuar preconceitos de g\u00e9nero na sociedade.<\/span><\/p>\n

Vi\u00e9s de medi\u00e7\u00e3o: <\/strong>Semelhante ao enviesamento da sele\u00e7\u00e3o da amostra, o enviesamento da medi\u00e7\u00e3o ocorre quando a recolha de dados n\u00e3o est\u00e1 conclu\u00edda ou h\u00e1 um erro durante a recolha. Por exemplo, se uma universidade envia um inqu\u00e9rito sobre a satisfa\u00e7\u00e3o com o curso, mas apenas contacta aqueles que se mantiveram inscritos durante os tr\u00eas anos e n\u00e3o os membros que desistiram ou mudaram de curso, n\u00e3o est\u00e1 a obter uma imagem completa.<\/span><\/p>\n

Vi\u00e9s de homogeneidade fora do grupo: <\/strong>\u00c9 aqui que a IA generaliza grupos de dados sobre os quais tem menos dados. Agrupamento de grupos mais pequenos, embora possam ter muito poucas semelhan\u00e7as. Por exemplo, os sistemas de reconhecimento facial t\u00eam dificuldade em distinguir indiv\u00edduos de grupos raciais ou \u00e9tnicos minorit\u00e1rios. Este facto deve-se \u00e0 falta de diversidade nos dados de treino.<\/span><\/p>\n

Estas quest\u00f5es s\u00e3o igualmente abordadas no nosso <\/span>porque \u00e9 que a IA n\u00e3o est\u00e1 a substituir os profissionais de marketing artigo.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Porque \u00e9 que o preconceito em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 IA \u00e9 uma quest\u00e3o t\u00e3o premente?<\/span><\/h3>\n

O preconceito da IA \u00e9 uma quest\u00e3o t\u00e3o importante porque pode muitas vezes passar despercebido, especialmente com a integra\u00e7\u00e3o do preconceito da IA na sociedade moderna. Se os preconceitos n\u00e3o forem controlados, podem contribuir para os estere\u00f3tipos sociais e aumentar a desinforma\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Na Am\u00e9rica, uma IA que estava a ser utilizada em muitos sistemas de sa\u00fade dos EUA <\/span>deu prioridade a \"doentes brancos mais saud\u00e1veis <\/span><\/a>A equipa de gest\u00e3o dos cuidados de sa\u00fade foi mais bem sucedida do que os \"doentes negros mais doentes\". Isto deve-se ao facto de ter sido incorretamente treinado com base nos dados errados, tendo sido treinado com base nos dados relativos aos custos e n\u00e3o nas necessidades de cuidados. Al\u00e9m disso, os algoritmos podem prever incorretamente os riscos para a sa\u00fade de grupos de pessoas sobre os quais t\u00eam menos informa\u00e7\u00e3o, como as minorias \u00e9tnicas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pesquisas na Am\u00e9rica<\/span><\/a> tamb\u00e9m analisou 50.000 registos e descobriu que \"o software que orienta os cuidados de sa\u00fade de dezenas de milh\u00f5es de pessoas privilegia sistematicamente os doentes brancos em detrimento dos negros\". Isto aconteceu de forma consistente em rela\u00e7\u00e3o a doen\u00e7as cr\u00f3nicas como a diabetes e problemas renais. O documento que levantou esta quest\u00e3o n\u00e3o identifica a empresa por detr\u00e1s do algoritmo, afirmando que \"a empresa confirmou o problema e est\u00e1 a trabalhar para o resolver\".\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Isto aconteceu porque o algoritmo n\u00e3o foi treinado para ter em conta a ra\u00e7a de uma pessoa quando aborda os seus problemas de sa\u00fade. Os resultados distorcidos mostraram que mesmo as \"f\u00f3rmulas relativamente neutras em termos de ra\u00e7a podem ter efeitos discriminat\u00f3rios quando se baseiam em dados que reflectem as desigualdades na sociedade\". Os dados distorcidos real\u00e7am a import\u00e2ncia de encorajar pessoas de todas as etnias a participar na constru\u00e7\u00e3o de IA, algoritmos e investiga\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

O que \u00e9 que devemos fazer?<\/span><\/h3>\n

Nem toda a esperan\u00e7a est\u00e1 perdida! Por vezes, \u00e9 poss\u00edvel que a IA reduza os preconceitos. As t\u00e9cnicas de redu\u00e7\u00e3o de preconceitos (como a verifica\u00e7\u00e3o cruzada, a verifica\u00e7\u00e3o de factos e a verifica\u00e7\u00e3o) podem ser treinadas nas ferramentas. A IA tem uma perspetiva mais neutra do que alguns seres humanos. No entanto, enquanto a IA tomar decis\u00f5es com base em dados humanos, haver\u00e1 alguma forma de parcialidade.\u00a0<\/span><\/p>\n

Para reduzir o enviesamento da IA, temos de diversificar os dados que estamos a utilizar para treinar modelos de IA. Devemos ter o cuidado de n\u00e3o excluir ou limitar quaisquer dados em categorias como grupos \u00e9tnicos, localiza\u00e7\u00e3o, idade e g\u00e9nero. \u00c9 tamb\u00e9m necess\u00e1ria uma monitoriza\u00e7\u00e3o cont\u00ednua com as ferramentas de IA. Verificar a exist\u00eancia de anomalias, m\u00e1 interpreta\u00e7\u00e3o dos dados e deturpa\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Outra forma de ajudar a reduzir o enviesamento da IA \u00e9 diversificar os criadores de IA. Como a IA se baseia principalmente em dados hist\u00f3ricos, \u00e9 f\u00e1cil amplificar os preconceitos j\u00e1 existentes. Ao encorajar pessoas de todas as origens a aprofundar o seu interesse na constru\u00e7\u00e3o de IA, podemos garantir o maior n\u00famero poss\u00edvel de perspectivas para ajudar a reduzir o preconceito da IA.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Formas de reduzir o enviesamento da IA no seu trabalho.<\/span><\/h3>\n
    \n
  1. Estar ciente da ferramenta que est\u00e1 a utilizar, de quem a criou e dos preconceitos que possa ter<\/span><\/li>\n
  2. Nem tudo o que a IA produz \u00e9 um facto, se parecer estranho, verifique os factos. Se estiver a contribuir para algo de valor, a verifica\u00e7\u00e3o dos factos deve fazer sempre parte do seu processo de utiliza\u00e7\u00e3o da IA<\/span><\/li>\n
  3. Considere as suas sugest\u00f5es, pode atenuar algumas formas de preconceito se dedicar algum tempo a considerar a sua engenharia de sugest\u00f5es.\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. Acrescente contexto, forne\u00e7a \u00e0 ferramenta uma gama de dados t\u00e3o vasta quanto poss\u00edvel e incentive-a a pensar e a considerar diferentes perspectivas.<\/span><\/li>\n
  5. Pe\u00e7a \u00e0 sua IA que \"explique o seu processo de pensamento\" e cite as suas fontes para que possa ver como recolheu os dados.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    A especificidade \u00e9 fundamental, a IA n\u00e3o pode fazer muito. Por vezes, a IA ter\u00e1 uma ideia de \"diversidade\" diferente da sua, tal como outros seres humanos, pelo que poder\u00e1 ter de a especificar para a m\u00e1quina. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    A IA entrou na vida da maioria das pessoas de uma forma ou de outra, mas o que \u00e9 que sabe sobre a ferramenta e, mais especificamente, sobre o preconceito da IA?
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