Discriminação

A discriminação em IA refere-se ao tratamento injusto ou desigual de indivíduos ou grupos com base em características protegidas como raça, gênero, idade ou deficiência. Essa discriminação é frequentemente resultado de vieses incorporados nos sistemas de IA, que podem se manifestar durante as etapas de coleta de dados, desenvolvimento de algoritmos ou implantação. A discriminação pode ter impactos significativos na igualdade social e econômica, levando a resultados adversos para comunidades marginalizadas ou subatendidas. À medida que os sistemas de IA se tornam mais integrados aos processos de tomada de decisão, o potencial para discriminação aumenta, exigindo uma análise cuidadosa e medidas proativas para mitigar esses efeitos.

Compreendendo as Raízes da Discriminação em IA

A Inteligência Artificial (IA) e os sistemas de aprendizado de máquina dependem fortemente de dados para tomar decisões. Se os dados usados para treinar esses sistemas forem enviesados ou não representativos, isso pode levar ao viés algorítmico, resultando em práticas discriminatórias. Por exemplo, se um sistema de reconhecimento facial for treinado predominantemente com imagens de pessoas brancas, poderá apresentar desempenho ruim ao reconhecer rostos de pessoas negras.

As raízes da discriminação em IA podem ser atribuídas a diversos fatores:

• Viés de Dados: Os sistemas de IA aprendem a partir dos dados nos quais são treinados. Se esses dados contiverem vieses, a IA inevitavelmente refletirá esses vieses em seus resultados. Por exemplo, dados de treinamento enviesados podem fazer com que os sistemas de IA favoreçam certos grupos em detrimento de outros.
• Design de Algoritmos: Os próprios algoritmos podem ser projetados de forma a, inadvertidamente, priorizar certas variáveis em relação a outras, levando a resultados enviesados. Isso pode ocorrer quando desenvolvedores, sem intenção, codificam seus próprios vieses no sistema.
• Vieses Sociais: Os sistemas de IA podem espelhar vieses sociais existentes, refletindo questões sistêmicas presentes nos dados que utilizam. Isso inclui vieses relacionados a raça, gênero e status socioeconômico.

Conceitos-Chave

• Viés Algorítmico: Erros ou preconceitos em sistemas de IA que levam a resultados injustos para certos grupos. O viés algorítmico pode se originar de dados de treinamento enviesados, design de algoritmo falho, ou ambos. Quando sistemas de IA tomam decisões baseadas em padrões enviesados, podem perpetuar e até ampliar desigualdades sociais.
• Dados de Treinamento: O conjunto de dados usado para ensinar sistemas de IA. Se esses dados forem enviesados, a IA pode aprender e perpetuar esses vieses. Garantir dados de treinamento diversos e equilibrados é fundamental para desenvolver sistemas de IA justos.
• Práticas Discriminatórias: Práticas que resultam em tratamento injusto de indivíduos com base em características protegidas por meio de sistemas de IA. Práticas discriminatórias podem ocorrer em vários domínios, incluindo contratação, justiça criminal e saúde, onde sistemas de IA são empregados.

Exemplos de Discriminação em IA

1. Reconhecimento Facial: Esses sistemas demonstraram ser menos precisos ao identificar indivíduos de grupos étnicos minoritários devido a dados de treinamento desequilibrados. Isso resultou em taxas mais altas de identificação incorreta entre pessoas negras, levantando preocupações sobre privacidade e violações de direitos civis.
2. Algoritmos de Saúde: Um exemplo notável é um algoritmo utilizado em hospitais dos EUA, que priorizava pacientes brancos em relação a pacientes negros devido a dados enviesados relacionados a custos de saúde. Isso ocorreu porque o algoritmo baseava-se em gastos históricos com saúde como um indicativo de necessidade médica, o que, inadvertidamente, prejudicou pacientes negros que historicamente tiveram menos acesso a recursos de saúde.
3. Algoritmos de Contratação: Um sistema de IA usado pela Amazon mostrou-se enviesado contra mulheres porque foi treinado com currículos predominantemente enviados por homens. Esse viés fez com que o algoritmo favorecesse candidatos do sexo masculino, perpetuando disparidades de gênero na contratação no setor de tecnologia.

Casos de Uso e Implicações

Sistemas de IA são cada vez mais utilizados em diversos setores, incluindo recrutamento, saúde, justiça criminal e finanças. Cada uma dessas áreas apresenta potencial para discriminação:

• Recrutamento: Sistemas de recrutamento baseados em IA podem, inadvertidamente, reforçar vieses presentes em dados históricos de contratação, levando a práticas discriminatórias. Esses vieses podem surgir com dados distorcidos que super-representam certos grupos, resultando na exclusão não intencional de candidatos qualificados com base em gênero, raça ou outras características.
• Justiça Criminal: Ferramentas algorítmicas usadas para avaliações de risco podem perpetuar vieses raciais presentes em dados criminais, levando a tratamento injusto de grupos minoritários. Essas ferramentas podem influenciar decisões sobre fiança, sentenças e liberdade condicional, com algoritmos enviesados potencialmente agravando injustiças sistêmicas.
• Serviços Financeiros: Algoritmos de pontuação de crédito podem discriminar certos grupos demográficos devido a dados de entrada enviesados, afetando aprovações de empréstimos. Esses vieses podem ter origem em dados históricos que refletem práticas de concessão de crédito discriminatórias, perpetuando assim a desigualdade econômica.

Mitigando a Discriminação em IA

Para enfrentar a discriminação em IA, diversas estratégias podem ser empregadas:

• Testes de Viés: Realizar testes regulares em sistemas de IA para identificar e mitigar vieses antes da implantação. Isso envolve avaliar os resultados do sistema quanto a impactos desiguais entre diferentes grupos demográficos e ajustar os algoritmos quando necessário.
• Coleta de Dados Inclusiva: Garantir que os conjuntos de dados de treinamento sejam representativos de toda a população, incluindo comunidades marginalizadas. Dados diversos ajudam a construir sistemas de IA mais equitativos e refletindo a diversidade social.
• Transparência Algorítmica: Tornar os sistemas de IA mais transparentes para que as partes interessadas possam compreender e corrigir possíveis vieses. A transparência envolve documentação clara sobre como os algoritmos são projetados, os dados utilizados e os processos de tomada de decisão empregados.
• Governança Ética: Estabelecer supervisão interna e externa para garantir que os sistemas de IA cumpram padrões éticos e não perpetuem discriminação. Isso inclui a implementação de políticas que promovam justiça, responsabilidade e inclusão no desenvolvimento e implantação da IA.

Considerações Legais e Éticas

A discriminação em IA é não apenas uma questão ética, mas também legal. Diversas leis, como o Equality Act do Reino Unido, proíbem a discriminação com base em características protegidas. A conformidade com essas leis é essencial para organizações que implantam sistemas de IA. Estruturas legais fornecem diretrizes para garantir que as tecnologias de IA respeitem os direitos humanos e não contribuam para a desigualdade. As considerações éticas envolvem avaliar os impactos sociais mais amplos da IA e garantir que as tecnologias sejam usadas de forma responsável e justa.

Discriminação em IA: Artigos Científicos

Discriminação em IA refere-se ao tratamento injusto ou desigual de indivíduos por sistemas de IA com base em certas características. À medida que as tecnologias de IA influenciam cada vez mais a tomada de decisões em vários setores, abordar o viés e a discriminação tornou-se crucial. Abaixo estão alguns artigos científicos que exploram este tema:

1. Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
   Autores: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Coté, Natalia Criado
   Este artigo destaca a crescente preocupação com o viés em sistemas de IA, que frequentemente leva à discriminação. Os autores analisam a literatura sob perspectivas técnicas, legais, sociais e éticas para compreender a relação entre viés e discriminação em IA. Eles enfatizam a necessidade de colaborações interdisciplinares para enfrentar efetivamente essas questões. Leia mais
2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for us?
   Autor: Bin Liu
   Embora não seja focado diretamente na discriminação, este artigo discute as controvérsias em torno da IA, incluindo suas limitações e impactos sociais. Diferencia entre “IA fraca” e “IA forte” (inteligência artificial geral) e explora o valor potencial da “IA fraca”. Compreender esses paradigmas pode fornecer insights sobre como vieses podem ser perpetuados por diferentes sistemas de IA. Leia mais
3. Putting AI Ethics into Practice: The Hourglass Model of Organizational AI Governance
   Autores: Matti Mäntymäki, Matti Minkkinen, Teemu Birkstedt, Mika Viljanen
   Este artigo apresenta uma estrutura de governança de IA chamada modelo ampulheta, que visa traduzir princípios éticos de IA em prática. Ele aborda riscos como viés e discriminação, fornecendo requisitos de governança em múltiplos níveis, incluindo ambiental, organizacional e de sistema de IA. A estrutura foi projetada para alinhar-se ao futuro AI Act europeu e garantir o desenvolvimento socialmente responsável da IA. Leia mais