O potencial da Inteligência Artificial tem atraído inúmeras empresas a investir na tecnologia. No entanto, a IA está longe de ser infalível, podendo apresentar viés e, consequentemente, afetar negativamente a reputação das empresas. De acordo com especialistas da Forbes, o viés algorítmico não apenas oferece riscos de exposição legal, mas também pode causar desempenho abaixo do esperado. Diante desses riscos, como evitar que a inteligência artificial se torne tendenciosa?

Atenção às fontes do viés

Para realizar o treinamento de IA é necessário o armazenamento de grande volume de dados. O problema é que nem sempre essas informações são fidedignas: os dados podem ser inseridos incorretamente, terem sido coletados automaticamente de fontes incorretas ou podem estar desatualizados. Além disso, os dados de treinamento pode ser manipulados para distorcer os resultados. Os sistemas de IA necessariamente aprendem com informações do passado, e isso, infelizmente, inclui o aprendizado de preconceitos e erros humanos.

Gerenciamento de viés

Por conta do grande número de fontes de viés conhecidas, combatê-las se torna um verdadeiro desafio. Considerando todas as possibilidades, dificilmente apenas uma abordagem irá resolvê-las. Por isso, o conselho de analistas é seguir alguns princípios básicos capazes de melhorar a prática e reduzir o impacto do viés algorítmico.

1. Mantenha a transparência

Qualquer processo de avaliação de sistemas de inteligência artificial deve estar acessível ao público. Além disso, a transparência de uso de dados é fundamental, considerada por especialistas como a única maneira de verificar se as informações são precisas e não contêm dados protegidos ou incorretos.

2. Faça análises quantitativas

Durante a fase de testes, as equipes devem manter evidências quantitativas da validade de suas hipóteses e do impacto da IA no setor. Para potencializar os resultados, a aplicação e a adequação do modelo para os negócios precisam ser acompanhadas por evidências quantitativas externas para contribuir nas avaliações.

3. Garanta a qualidade e segurança dos dados

Os dados para treinamento de inteligência artificial precisam ser verificados, principalmente sobre sua relevância, precisão e atualização. As práticas de segurança das informações também são necessárias para garantir que dados incorretos não sejam acessados pelos criadores dos modelos de IA.

4. Realize avaliações de preconceitos

Com o crescente reconhecimento de problemas de preconceitos na IA, vêm sido criadas diversas ferramentas para ajudar a detectar e reduzir o viés, como plataformas capazes de determinar quais recursos influenciaram os resultados das previsões durante os testes. O fortalecimento de uma equipe para investigar bugs e falhas também é prática recomendada, aumentando o alcance efetivo do sistema e reduzindo o viés.

5. Faça revisões constantemente

Um dos pontos mais importantes é investir em processos de revisões e, se necessário, iniciar os testes com base em novas direções. Para isso, a dica é incentivar a equipe a desafiar os dados e, então, corrigir suas falhas. Nesse aspecto, garantir a supervisão humana de qualidade se torna fundamental.

Segundo Cassie Kozyrkov, cientista chefe de decisões do Google, a obtenção de resultados seguros, eficientes e livres de vieses dependem das pessoas que treinam o sistema de inteligência artificial. “Um professor não pode indicar um livro que não conhece e não sabe se tem um recorte enviesado ou cheio de preconceitos”, explica. “Esse é o cerne dos vieses da IA. É preciso diversidade de perspectivas em seu treinamento.”