Os avanços na IA trouxeram consigo inúmeros benefícios e oportunidades para a sociedade. No entanto, uma questão preocupante que acompanha esse progresso são os riscos de IAs enviesadas. Estes representam um desafio crítico, uma vez que essas tecnologias desempenham um papel cada vez mais relevante em nós.
Os riscos de IAs enviesadas – e como evitá-los
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas de computador capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, esta, como a humana também é induzida em erro através de erradas informações que lhe chegam e que devem ser colmatadas.
As tarefas abrangem uma ampla gama de atividades, desde o reconhecimento de padrões até a tomada de decisões complexas. Com o avanço da tecnologia e o aumento na capacidade de processamento de computadores, a IA tem se expandido e desempenhado um papel cada vez mais significativo em muitos aspectos da vida quotidiana procurando replicar funções cognitivas humanas, como raciocínio, percepção e resolução de problemas, entre outras funções. Mas para tal se suceder, a IA é composta por várias componentes, entre elas a denominada Machine Learning.
A Machine Learning, ou aprendizagem da máquina, como referido, é uma subcomponente da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que sistemas de computador aprendam a partir de dados e melhorem seu desempenho em tarefas específicas sem serem explicitamente programados. Esta apresenta-se como fundamental para a IA, visto que se baseia na ideia de que as máquinas podem aprender com exemplos passados para fazer previsões ou tomar decisões no futuro.
Quanto maior a base de dados melhor será a experiência do usuário com Inteligência Artificial. Mas como “não há bela sem senão”, como referido a Machine Learning aprende com base em dados e informações definidos na base de dados da IA, se essas referências contiverem erros, a IA pode aprender, reproduzir e amplificar esses vieses.
Apresentamos de seguida algumas das principais formas pelas quais a Machine Learning pode adquirir vieses, induzindo a IA em erro:
Viés nos Dados de Treino: Se os dados de treino usados para ensinar um algoritmo contém viés ou preconceito, o algoritmo pode aprender e replicar esses vieses. Por exemplo, se um algoritmo de contratação for treinado com dados históricos que favorecem candidatos masculinos, ele pode ter reproduzir um viés de género.
Viés na Seleção de Características: Alguns algoritmos de aprendizagem da máquina podem atribuir mais peso a certas características do que a outras, com base na quantidade de dados disponíveis. Isso pode resultar em preconceitos, pois a IA prioriza informações específicas, potencialmente ignorando características importantes.
Viés nas Funções Objetivo: Quando os desenvolvedores configuram uma função objetivo para treinar um algoritmo, podem inadvertidamente incorporar viés ou preconceito nas metas do sistema, levando a comportamentos enviesados por parte da máquina.
Falta de Diversidade nos Conjuntos de Treino: Se os conjuntos de dados de treino não representam adequadamente a diversidade de casos do mundo real, a IA pode fazer generalizações incorretas e ser enviesada.
Reforço de Viés pela Interação Humana: Uma vez que uma IA apresenta viés, ele pode ser reforçado por meio de interações repetidas com o mundo real, pois a IA continuará a aprender com dados enviesados, consumando uma espécie de “círculo vicioso”.
Frente a estas incorretas induções por parte dos sistemas de inteligência artificial, torna-se imperativo desenvolver e implementar uma variedade de estratégias destinadas a mitigar o viés presente nos algoritmos da Machine Learning. Estas estratégias abrangem uma ampla gama de técnicas e abordagens, incluindo:
Coleta de Dados Equilibrados: A coleta de dados equilibrados é fundamental para evitar o enviesamento. Isso envolve garantir que os dados de treino representem de forma precisa a diversidade da população real. Para fazer isso, é importante coletar dados de diversas fontes, incluindo grupos sub-representados, e garantir que haja uma distribuição equilibrada e justa de exemplos entre diferentes grupos demográficos, características ou classes.
É essencial realizar uma análise de dados detalhada para identificar desequilíbrios. Por exemplo, num conjunto de dados de contratação, deve-se garantir que haja uma proporção justa de candidatos de diferentes géneros, origens étnicas e idades.
Limpeza de Dados: A limpeza de dados é o processo de identificar e corrigir vieses nos dados. Isto pode incluir a remoção de amostras de dados incorretas, outliers, duplicatas ou informações distorcidas. A correção de dados enviesados é uma etapa crítica para evitar que os algoritmos de IA aprendam preconceitos indesejados.
Por exemplo, se um conjunto de dados histórico contém informações incorretas ou enviesadas sobre uma determinada comunidade, esses dados devem ser revisados e ajustados.
Auditoria de Modelos: A auditoria de modelos é o processo de avaliar regularmente o desempenho dos algoritmos de IA em busca de vieses. Para isso, deve-se usar métricas de equidade que quantificam o desempenho do modelo em diferentes grupos.
Métricas de equidade incluem Disparate Impact, Equal Opportunity, Equalized Odds, e outras, que ajudam a identificar desigualdades em como o modelo trata grupos diferentes.
A auditoria deve ser contínua, à medida que os modelos podem desenvolver vieses com o tempo devido à evolução dos dados e ao contexto em mudança.
Treinamento Ético: O treinamento ético dos profissionais de IA é crucial para criar uma cultura de desenvolvimento responsável. Isto envolve destacar questões éticas durante a formação e a educação continuada.
Os profissionais de IA devem estar cientes dos riscos de vieses e da importância de abordá-los nos seus projetos.
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