Criando Dados Não Tendenciosos: Um Passo em Direção à Igualdade (2023)

Introdução

No mundo atual, onde a inteligência artificial (IA) e a tomada de decisões automatizada estão se tornando cada vez mais prevalentes, surge uma preocupação crescente sobre a possibilidade de discriminação não intencional e potencialmente ilegal. À medida que a aplicação de aprendizado de máquina, ciência de dados, engenharia de software e testes se torna parte integrante de muitas áreas, é fundamental garantir que os dados utilizados sejam imparciais e que as decisões tomadas sejam éticas. Neste artigo, exploraremos o conceito de viés de dados e como ele se diferencia do viés algorítmico. Além disso, discutiremos a importância de medir e mitigar a injustiça e como isso pode ser alcançado.

O Que É "Viés de Dados" e Como Difere do Viés Algorítmico?

Antes de mergulharmos nas complexidades dessa questão, é importante entender o que significa o termo "viés de dados". Quando nos deparamos com sistemas de pontuação de crédito, sistemas de recomendação em plataformas como Netflix ou Spotify, muitas vezes somos expostos aos resultados positivos e negativos de um algoritmo. No entanto, o governo do Reino Unido enfrentou um grande problema no ano passado ao lidar com um algoritmo que afetou negativamente os resultados de exames escolares, e precisou abandonar seu sistema de algoritmo de visto devido a alegações de viés. Muitos consideram um grande subconjunto de algoritmos como sendo uma forma de discriminação "construtiva" (classificadores e regressores são chamados de "modelos discriminativos"), mas onde está o limite entre uma discriminação "boa" e uma discriminação "ruim"?

É importante ressaltar que a maioria dos algoritmos comumente usados é estocástica, baseada em um modelo de aprendizado de máquina que aprende a estrutura dos dados de treinamento e prevê um resultado. Como resultado, os algoritmos refletem os dados com os quais são alimentados, e se esses dados forem tendenciosos, os algoritmos também serão. Além disso, os dados são o cerne de qualquer organização, desde vendas e marketing até produto e finanças. Se os dados forem tendenciosos ou distorcidos, há um alto risco de tomar decisões discriminatórias em vários níveis. Portanto, é importante examinar o viés nos dados fundamentais, em vez de analisar apenas um pequeno subconjunto de viés algorítmico, muitos dos quais são consequências do viés dos dados.

O Que É Justo e Injusto, e Como Medir e Mitigar a Injustiça?

A justiça é um conceito teórico em oposição ao viés, que é mensurável. Por essa razão, é importante que todos nós comecemos a trabalhar juntos para decidir o que é justo. Somente assim poderemos reduzir completamente o viés em todos os nossos dados e em todas as nossas vidas.

Da Matéria-Prima de Dados a Produtos de Dados Conformes

Com o rápido crescimento do volume de dados, também cresce o custo de conformidade com as regulamentações de dados. À medida que as regulamentações de privacidade e imparcialidade de dados aumentam, os ciclos de desenvolvimento se tornam mais lentos, e a colaboração com parceiros e equipes externas se torna mais complexa. O viés de dados é altamente complexo e leva a um processo de conformidade demorado e manual, caso a caso. Ao trabalhar com terceiros em iniciativas conjuntas de dados, isso leva a acordos complexos de compartilhamento de dados caso a caso, avaliações incompletas e projetos lentos ou paralisados.

Os produtos de dados são um novo paradigma no mundo dos dados e sugerem a aplicação de técnicas de produto aos dados. Eles substituem os dados brutos por um conjunto de APIs para consultar insights de dados (e os próprios dados) de maneira compatível. Os produtos de dados vêm com uma licença e garantem o uso seguro desses insights e dados. Essa abordagem permite que as empresas reduzam os custos manuais de conformidade, bem como os riscos associados à não conformidade, para garantir que os modelos treinados sejam justos, robustos e transparentes. Ao colaborar com fornecedores e parceiros externos, os produtos de dados fornecem um controle automático de conformidade e governança sobre quem tem acesso a quais produtos de dados. Os produtos de dados compatíveis oferecem uma maneira confiável e econômica de corrigir esses problemas e garantir resultados equilibrados.

A Responsabilidade das Plataformas de Dados no Viés de Dados

É inegável que nenhuma empresa deseja que seus dados sejam discriminatórios, seja interna ou externamente. Embora o viés de dados seja um assunto tabu para muitos negócios, é somente quando o viés é identificado que ele pode ser mitigado. Embora os reguladores estejam desenvolvendo ativamente políticas para garantir a imparcialidade dos dados, empresas inovadoras já estão implementando soluções robustas. Existem também incentivos para que as empresas se autorregulem: dados justos e imparciais significam manter uma reputação entre clientes e parceiros, além de atrair e reter funcionários atuais e futuros. Funcionários mais jovens geralmente têm requisitos para ingressar em empresas que tratam os dados com respeito. É inevitável que as regulamentações se tornem mais rigorosas, e quanto mais cedo as empresas começarem a tomar medidas para garantir que os dados usados para treinar modelos sejam justos e imparciais, melhor. É importante unir forças com órgãos públicos à medida que eles criam comissões de supervisão e procuram feedback da indústria. São essas autoridades que definirão políticas que considerem as implicações mais amplas das práticas de dados imparciais na sociedade - desde classificações de crédito mais justas até reivindicações de seguro mais equitativas, processos de contratação imparciais, maior acessibilidade no ensino superior e muito mais. Todos nós precisamos trabalhar arduamente para encontrar maneiras de tornar a vida mais equitativa para todos nós.

Conclusão

Ao criar dados não tendenciosos e garantir a imparcialidade em nossos algoritmos, estamos dando um passo em direção à igualdade. É fundamental reconhecer a importância de medidas eficazes para medir e mitigar o viés de dados. À medida que avançamos em direção a um futuro cada vez mais orientado por dados, devemos trabalhar juntos para construir um ambiente em que todos sejam tratados de forma justa e equitativa. A criação de dados não tendenciosos é um desafio, mas é um desafio que devemos enfrentar se quisermos alcançar a igualdade em nossa sociedade.

Espero que este artigo tenha fornecido uma visão abrangente e detalhada sobre o tema. Se você tiver alguma dúvida ou precisar de mais informações, não hesite em entrar em contato. Estou aqui para ajudar.

*Nota: Este artigo foi escrito com base em informações disponíveis publicamente. Não foi possível acessar diretamente o artigo fornecido para referência.

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Author: Mrs. Angelic Larkin

Last Updated: 13/12/2023

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