Um passo a passo para garantir a diversidade, a ética e a responsabilidade na aplicação da inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que pode trazer muitos benefícios para a sociedade, mas também pode gerar riscos e desafios éticos. Um desses desafios é como treinar modelos de IA de forma inclusiva, ou seja, considerando a diversidade de pessoas, culturas, contextos e necessidades que podem ser afetados pela IA.

O que é um modelo de IA?

Um modelo de IA é um algoritmo que aprende a partir de dados e realiza tarefas específicas, como reconhecer imagens, traduzir textos ou recomendar produtos. Para treinar um modelo de IA, é preciso fornecer um conjunto de dados de entrada, juntamente com as respostas corretas associadas. O modelo então ajusta seus parâmetros internos para tentar produzir as respostas corretas para novos dados de entrada.

No entanto, nem todos os dados são iguais. Alguns dados podem ser enviesados, incompletos, incorretos ou inadequados para a tarefa em questão. Esses problemas podem afetar a qualidade, a precisão e a confiabilidade do modelo de IA, além de gerar impactos negativos para as pessoas e grupos que usam ou são afetados pela IA.

Por exemplo, um modelo de IA que reconhece rostos pode ter dificuldade em identificar pessoas de diferentes etnias, gêneros ou idades, se os dados de treinamento forem predominantemente de um grupo específico. Isso pode levar a situações de discriminação, exclusão ou violação de direitos humanos.

Leia aqui um post que eu falo sobre a importância dos tons de pele

Para evitar esses problemas, é preciso treinar modelos de IA de forma inclusiva, ou seja, considerando a diversidade de dados, de perspectivas e de interesses que podem estar envolvidos na aplicação da IA. Isso implica em algumas ações, tais como:

• Coletar e preparar dados de forma ética, transparente e responsável, respeitando a privacidade, a segurança e o consentimento das pessoas que fornecem ou são representadas pelos dados.
  
• Selecionar e avaliar dados de forma crítica, verificando sua origem, sua qualidade, sua representatividade e sua relevância para a tarefa em questão.
  
• Corrigir ou mitigar possíveis vieses, lacunas ou erros nos dados, usando técnicas estatísticas, algoritmos ou intervenções humanas.
  
• Envolver e consultar diferentes partes interessadas, como usuários, clientes, desenvolvedores, pesquisadores, reguladores, entre outros, para entender suas necessidades, expectativas e preocupações em relação à IA.
  
• Testar e monitorar o desempenho, o comportamento e os efeitos do modelo de IA, usando métricas, indicadores ou feedbacks que reflitam a diversidade de cenários, de situações e de pessoas que podem interagir com a IA.
  
• Revisar e atualizar o modelo de IA periodicamente, incorporando novos dados, novas informações ou novas demandas que possam surgir ao longo do tempo.

Treinar modelos de IA de forma inclusiva é um processo contínuo, complexo e multidisciplinar, que requer uma combinação de conhecimentos técnicos, éticos e sociais. Não há uma fórmula única ou uma solução definitiva para esse desafio, mas há algumas boas práticas, recomendações e princípios que podem orientar os desenvolvedores e os usuários de IA.

Alguns exemplos são (links ao final do artigo):

– O Framework de IA Responsável da Microsoft, que propõe seis princípios para o desenvolvimento e o uso de IA: justiça, confiabilidade, segurança, privacidade, inclusão e transparência.

– O da Zendesk, que explica como funciona o treinamento de IA e oferece exemplos de como usar IA para tarefas da empresa.

– A reportagem do G1, que mostra como tornar a IA mais inclusiva, com respostas de especialistas e da própria IA.

Espero que este artigo tenha sido útil para você. Se você tiver alguma dúvida, sugestão ou comentário, por favor, me avise.

Fontes:

(1) IA responsável – Cloud Adoption Framework | Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/pt-br/azure/cloud-adoption-framework/strategy/responsible-ai.

(2) Treinamento de IA: como funciona? Como fazer? + exemplos. https://www.zendesk.com.br/blog/treinamento-de-ia/.

(3) Como tornar a inteligência artificial mais inclusiva? Confira … – G1. https://g1.globo.com/df/distrito-federal/noticia/2023/08/14/como-tornar-a-inteligencia-artificial-mais-inclusiva-confira-respostas-de-especialistas-e-da-propria-ia.ghtml.

(4) Treinamento de IA: como funciona? Como fazer? + exemplos. https://bing.com/search?q=como+treinar+modelos+de+IA+de+forma+inclusiva.