{"id":389,"date":"2020-08-01T21:48:48","date_gmt":"2020-08-01T21:48:48","guid":{"rendered":"https:\/\/aiconsult.business\/?p=389"},"modified":"2020-08-13T21:06:02","modified_gmt":"2020-08-13T21:06:02","slug":"algoritmos-reproduzem-machismo-e-racismo-por-se-basearem-em-praticas-discriminatorias-dos-humanos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aiconsult.business\/en\/2020\/08\/01\/algoritmos-reproduzem-machismo-e-racismo-por-se-basearem-em-praticas-discriminatorias-dos-humanos\/","title":{"rendered":"Algoritmos reproduzem machismo e racismo por se basearem em pr\u00e1ticas discriminat\u00f3rias dos humanos"},"content":{"rendered":"\r\n
Vi\u00e9s sexista nos limites de cr\u00e9dito concedido por sistema de banco nos Estados Unidos vai parar na Justi\u00e7a<\/em><\/div>\r\n
\u00a0<\/div>\r\n
RIO \u2013 Os\u00a0algoritmos<\/strong>\u00a0podem ser \u00f3timos para a indica\u00e7\u00e3o de filmes e s\u00e9ries, a sugest\u00e3o de novas m\u00fasicas ou a escolha do melhor trajeto para casa, mas s\u00e3o confi\u00e1veis para tarefas como a sele\u00e7\u00e3o de um candidato para um posto de trabalho ou a concess\u00e3o de cr\u00e9dito? Esses c\u00f3digos matem\u00e1ticos, cada vez mais poderosos pelo uso da\u00a0intelig\u00eancia artificial<\/strong>, se tornaram ferramentas para a tomada de decis\u00e3o autom\u00e1tica, mas n\u00e3o s\u00e3o raros os casos em que as respostas s\u00e3o enviesadas ou\u00a0discriminat\u00f3rias<\/strong>. Por isso, autoridades come\u00e7am a v\u00ea-los com desconfian\u00e7a.<\/div>\r\n
\r\n

Nos Estados Unidos, o Departamento de Servi\u00e7os Financeiros de Nova York abriu na semana passada uma\u00a0investiga\u00e7\u00e3o sobre como o banco Goldman Sachs<\/a>\u00a0determina o limite de cr\u00e9dito do\u00a0cart\u00e3o Apple Card<\/strong>. Uma s\u00e9rie de relatos em redes sociais levantou suspeitas de que o algoritmo usado pelo banco imp\u00f5e mais restri\u00e7\u00f5es a mulheres, oferecendo limites menores que os ofertados para homens. Um dos depoimentos veio do cofundador da Apple Steve Wozniak, que teve avalia\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito distinta da de sua esposa:<\/p>\r\n

\u201cEu recebi dez vezes mais limite de cr\u00e9dito\u201d, escreveu Wozniak, em seu perfil no Twitter. \u201cN\u00f3s n\u00e3o temos contas banc\u00e1rias, cart\u00f5es de cr\u00e9dito ou bens separados. E \u00e9 dif\u00edcil conseguir uma corre\u00e7\u00e3o feita por humanos. \u00c9 a grande tecnologia em 2019\u201d. O caso tamb\u00e9m virou tema da campanha da senadora Elizabeth Warren, uma das favoritas \u00e0 candidatura democrata \u00e0 Casa Branca e ferrenha cr\u00edtica de bancos.<\/p>\r\n

Em outra frente, o\u00a0think tank\u00a0<\/em>Electronic Privacy Information Center (Epic) apresentou reclama\u00e7\u00e3o \u00e0 Comiss\u00e3o Federal de Com\u00e9rcio (FTC, na sigla em ingl\u00eas), tamb\u00e9m nos EUA, sugerindo pr\u00e1ticas discriminat\u00f3rias pelo sistema de intelig\u00eancia artificial usado pela HireVue, que avalia candidatos a postos de trabalho pela an\u00e1lise de entrevistas por v\u00eddeo.<\/p>\r\n

Banco nega discrimina\u00e7\u00e3o<\/h2>\r\n

O Goldman nega qualquer discrimina\u00e7\u00e3o, garantindo que as \u201cdecis\u00f5es de cr\u00e9dito s\u00e3o baseadas na credibilidade do cliente, n\u00e3o em fatores como g\u00eanero, ra\u00e7a, idade, orienta\u00e7\u00e3o sexual ou qualquer outra base proibida por lei\u201d. A Apple e a HireVue n\u00e3o se manifestaram.<\/p>\r\n

N\u00e3o est\u00e1 claro como o Goldman Sachs determina o limite de cr\u00e9dito dos seus clientes nem como o HireVue classifica candidatos a empregos, mas especialistas concordam que sistemas de intelig\u00eancia artificial, principalmente de aprendizado de m\u00e1quina (machine learning)<\/em>, s\u00e3o muitas vezes enviesados pelo conjunto de dados que os alimentou. Uma possibilidade, por exemplo, \u00e9 que a concess\u00e3o de cr\u00e9dito seja historicamente menor para mulheres, pela cultura sexista de analistas do passado que tinham a vis\u00e3o do homem provedor do lar. Ao alimentar o algoritmo com esses dados, a discrimina\u00e7\u00e3o se torna regra.<\/p>\r\n

\u2014 Algoritmos s\u00e3o s\u00f3 um conjunto de regras, treinados com dados. Todo mundo faz uso de tecnologias digitais, enviando uma mensagem ou assistindo filmes. Toda essa informa\u00e7\u00e3o vai para algum lugar, inclusive para o treinamento de modelos de intelig\u00eancia artificial, para que eles se comportem como n\u00f3s \u2014 explica Tim O\u2019Brien, gerente-geral de programas de intelig\u00eancia artificial da Microsoft. \u2014 Ent\u00e3o, se tivermos vieses, e todos temos, conscientes e inconscientes, eles aparecer\u00e3o de alguma forma nos algoritmos.<\/p>\r\n

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Em meio \u00e0s pol\u00eamicas, o fundador da World Wide Web, Tim Berners-Lee, exigiu que as companhias sejam mais transparentes sobre como seus algoritmos operam, pois suas decis\u00f5es afetam a vida real das pessoas. Em confer\u00eancia na quarta-feira no Open Data Institute, em Londres, defendeu que sistemas devem ser testados para garantir que n\u00e3o haja preconceito contra grupos historicamente marginalizados, como mulheres e negros.<\/p>\r\n

Na an\u00e1lise de imagens, uma das maiores preocupa\u00e7\u00f5es da intelig\u00eancia artificial \u00e9 a incapacidade de identificar diferentes tons de pele. As m\u00e1quinas s\u00e3o treinadas por engenheiros majoritariamente brancos, que usam bancos de dados recheados com fotos de homens brancos. Por isso, elas s\u00e3o extremamente capazes de identificar homens brancos, mas apresentam altas taxas de erro entre mulheres e negros.<\/p>\r\n

O Google foi um dos primeiros a enfrentar problemas. Em 2015, um usu\u00e1rio denunciou que seus amigos negros foram classificados pelo algoritmo de reconhecimento do Google Fotos como gorilas. O sistema de buscas tamb\u00e9m sofre com o sexismo. Abastecido por palavras, fotos e v\u00eddeos publicados em sites, reflete preconceitos.<\/p>\r\n

Uma busca por imagens de \u201ccabelo bonito\u201d, por exemplo, mostra, majoritariamente, mulheres brancas com cabelos lisos ou cacheados. Ao se buscar \u201ccabelo feio\u201d, surgem mulheres, brancas e negras, com cabelos crespos ou cacheados. Em \u201ccabelo ruim\u201d, s\u00e3o todos negros de cabelos crespos. Procurar \u201cm\u00e3os\u201d ou \u201cp\u00e9s\u201d nos transporta para um mundo s\u00f3 de pessoas brancas.<\/p>\r\n

Ponto de vista viciado<\/strong><\/p>\r\n

Na reclama\u00e7\u00e3o \u00e0 FTC sobre a HireVue, a Epic destaca que \u201cferramentas de intelig\u00eancia artificial constantemente possuem vieses de g\u00eanero\u201d. \u201cPor exemplo, a Amazon abandonou uma ferramenta de recrutamento de intelig\u00eancia artificial porque o sistema aprendeu pelos dados hist\u00f3ricos de funcion\u00e1rios que candidatos masculinos eram preferidos\u201d, diz o documento.<\/p>\r\n

A entidade ressalta ainda que o sistema pode discriminar candidatos com dist\u00farbios psicol\u00f3gicos, j\u00e1 que o rastreamento dos movimentos dos olhos serve para diagnosticar autismo, Parkinson, Alzheimer e depress\u00e3o. Estudos j\u00e1 demonstraram que sistemas de reconhecimento facial identificam emo\u00e7\u00f5es de maneira diferente para negros e brancos. \u201cFaces negras s\u00e3o lidas como mais raivosas do que faces brancas\u201d, diz a reclama\u00e7\u00e3o, destacando ainda que a \u201ctecnologia de reconhecimento facial tamb\u00e9m tem sido usada para identificar orienta\u00e7\u00e3o sexual\u201d, o que abre portas para discriminar candidatos gays.<\/p>\r\n

\u2014 N\u00e3o \u00e9 o algoritmo que \u00e9 preconceituoso, mas os dados que o alimentaram \u2014 diz Edmilson Varej\u00e3o, da consultoria em intelig\u00eancia artificial AI Consult. \u2014 As amostras podem n\u00e3o ser representativas, e a intelig\u00eancia artificial capta correla\u00e7\u00f5es, n\u00e3o causalidade.<\/p>\r\n

O problema, dizem especialistas, \u00e9 que ao \u201caprenderem\u201d com dados enviesados, os sistemas refor\u00e7am e perpetuam preconceitos e estere\u00f3tipos.<\/p>\r\n

\u2014 A quest\u00e3o \u00e9 que a ind\u00fastria de tecnologia vem ignorando as Ci\u00eancias Sociais por muitos anos, e n\u00e3o tem sido capaz de prever algumas das consequ\u00eancias da tecnologia \u2014 critica O\u2019Brien.<\/p>\r\n

Segundo o especialista da Microsoft, a ind\u00fastria investe no desenvolvimento de ferramentas para mitigar os algoritmos enviesados, mas ainda n\u00e3o h\u00e1 solu\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas. Para Varej\u00e3o, uma das sa\u00eddas \u00e9 realizar experimentos, para corrigir a base de dados:<\/p>\r\n

\u2014 Se um conjunto de dados est\u00e1 enviesado, \u00e9 preciso identificar esse vi\u00e9s e corrigi-lo, acrescentando os dados que est\u00e3o faltando.<\/p>\r\n

\u00a0<\/p>\r\n<\/div>\r\n

*Artigo publicado originalmente no portal O Globo<\/a><\/em><\/p>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/body>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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