Um estudo para prever lesão renal aguda (LRA) a partir de dados clínicos do Departamento de Assuntos de Veteranosdos EUA, utilizou um conjunto de informações de mais de 700.000 pacientes de diversos centros. No entanto, a amostra era majoritariamente composta por homens mais velhos, com uma média de idade de 62 anos e mais de 90% de homens. Isso pode levar a uma performance inferior do algoritmo ao prever LRA em pacientes do sexo feminino, mais jovens ou de diferentes etnias, cujas características não estavam suficientemente representadas nos dados de treinamento.
Esse cenário exemplifica o viés de amostragem, que ocorre quando dados utilizados para treinar algoritmos de IA não representam adequadamente toda a população a que o sistema se destina. A pesquisa da “Bias in artificial intelligence algorithms and recommendations for mitigation” reforça a importância de identificar e mitigar esses vieses presentes nos algoritmos.
Vieses inconscientes são pressupostos, crenças ou atitudes que aprendemos e que muitas vezes não estamos plenamente conscientes. As pessoas frequentemente recorrem a mecanismos inconscientes ao tomar decisões, o que pode resultar em direcionamentos tendenciosos e desfavoráveis à diversidade.
Quando não são cuidadosamente monitorados e ajustados, esses vieses podem se manifestar nos algoritmos, influenciando os resultados e perpetuando desigualdades. Para mitigar esses problemas, é essencial adotar práticas rigorosas de análise e correção de vieses durante o desenvolvimento e a implementação de sistemas de IA, garantindo que as decisões tomadas por esses sistemas sejam mais justas e inclusivas.
O que é Viés Algorítmico?
O viés algorítmico refere-se a distorções nos resultados gerados por sistemas de IA que resultam de preconceitos inerentes aos dados ou aos métodos utilizados na construção desses modelos. Esses vieses podem levar a decisões injustas, como a exclusão de determinados grupos de usuários, discriminação de segmentos demográficos específicos ou a perpetuação de desigualdades existentes.
A Origem do Viés Algorítmico
O viés algorítmico pode se originar de várias fontes, incluindo:
- Dados de Treinamento Desbalanceados: Quando os dados utilizados para treinar o modelo de IA não representam adequadamente a diversidade da população alvo, o modelo pode aprender padrões enviesados.
Exemplo: Uma amostra de pesquisa que seja majoritariamente composta por pessoas de uma faixa etária e etnia específica pode resultar em um modelo que não funcione bem para outras faixas etárias ou grupos étnicos.
- Preconceitos Inerentes nos Dados: Dados históricos podem refletir preconceitos sociais existentes. Se um sistema de IA é treinado com base em dados que contêm esses preconceitos, ele pode replicá-los.
Exemplo: Um modelo que oferece pacotes promocionais ou descontos apenas para determinadas regiões demográficas pode perpetuar desigualdades sociais se essas regiões forem escolhidas com base em preconceitos implícitos nos dados.
- Escolhas Algorítmicas: Premissas determinadas na criação dos modelos, como a seleção de variáveis e a definição de objetivos de otimização, também podem introduzir vieses.
Exemplo: Um modelo que prioriza ofertas de pacotes promocionais para pessoas com uma renda específica, isso pode excluir ou despriorizar automaticamente outras faixas de renda, mesmo que sejam relevantes para o negócio.
Viés ou Alucinação?
Além disso, a IA pode enfrentar um fenômeno conhecido como “alucinações”. As alucinações ocorrem quando um modelo de IA gera informações incorretas ou enganosas que não têm base nos dados reais com os quais foi treinado.
Comparando Viés Algorítmico e Alucinação da IA
Embora ambos os fenômenos possam levar a resultados indesejados, eles diferem em suas origens e implicações:
Origem: O viés algorítmico surge de preconceitos embutidos nos dados. Já a alucinação da IA ocorre quando o modelo gera informações incorretas ou inventadas devido a limitações em seu treinamento ou capacidade de processamento.
Impacto: O viés algorítmico pode levar a decisões injustas, perpetuando desigualdades e prejudicando a confiança dos consumidores. A alucinação da IA, por outro lado, compromete a confiabilidade e a precisão das informações geradas, o que pode ser especialmente perigoso em aplicações críticas.
Mitigação: A mitigação do viés algorítmico envolve a diversidade de dados, a transparência dos modelos e a revisão contínua para identificar e corrigir preconceitos. A mitigação da alucinação da IA requer o refinamento na geração de prompts adequados, treinamento com dados robustos e a implementação de sistemas de verificação para garantir que as informações geradas sejam precisas.
Estratégias para Mitigar o Viés Algorítmico
Mitigar o viés algorítmico é um desafio complexo, mas essencial para garantir que os modelos de IA sejam justos e inclusivos.
- Coleta e Curadoria de Dados Diversos e Inclusivos: A diversidade nos dados de treinamento é a base para a construção de modelos de IA justos. É crucial que os dados utilizados representem a heterogeneidade da base de clientes, considerando aspectos como gênero, raça, faixa etária, localização geográfica e status socioeconômico. Além disso, é importante realizar uma curadoria cuidadosa dos dados, removendo ou ajustando variáveis que possam introduzir vieses.
- Auditorias Algorítmicas e Avaliação Contínua: A implementação de auditorias algorítmicas regulares permite a identificação de vieses ao longo do ciclo de vida do modelo. Isso inclui a realização de testes com diferentes subgrupos demográficos para avaliar o desempenho do modelo e identificar possíveis disparidades. Essas auditorias devem ser acompanhadas de ajustes contínuos nos algoritmos para corrigir quaisquer distorções identificadas.
- Participação Humana no Processo de Decisão: Embora a automação seja uma das grandes vantagens da IA, a intervenção humana continua sendo crucial para garantir a equidade nas decisões. Isso pode significar a revisão manual de decisões críticas, como a aprovação de crédito para aquisição de serviços ou a definição de estratégias de retenção de clientes. O envolvimento humano permite a aplicação de um julgamento ético e a consideração de contextos específicos que os algoritmos podem não captar.
- Diversidade no Discovery e Coleta de Amostras: A mitigação do viés algorítmico não é apenas uma questão técnica, mas também cultural. As equipes de desenvolvimento e gestão precisam estar cientes dos riscos associados ao viés e serem capacitadas para identificá-los e corrigi-los. Um processo de discovery adequado é essencial para garantir que as amostras coletadas representem de forma justa a diversidade da população alvo.
- Desenvolvimento de Modelos Justos e Inclusivos: Além de corrigir vieses existentes, é importante adotar uma abordagem proativa no desenvolvimento de modelos que já incorporem princípios de justiça e inclusão. Isso pode incluir a definição de métricas específicas para avaliar a equidade dos modelos, bem como o uso de técnicas de Fairness-Aware Machine Learning (ou aprendizado de máquina consciente de justiça), que ajustam os modelos para minimizar disparidades entre grupos.
A Tecnologia da Inteligência Artificial é o Meio e Não o Fim
O viés algorítmico é um exemplo de como a tecnologia deve ser vista como um meio para alcançar resultados justos e equitativos, e não como um fim em si mesma. Para mitigar o viés algorítmico, é essencial adotar uma abordagem que valorize a diversidade de dados, promova auditorias contínuas e incorpore a intervenção humana sempre que necessário. A tecnologia deve ser direcionada para resolver problemas reais e atender às necessidades humanas de maneira justa e inclusiva.
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