Estratégias de mitigação de enviesamentos na construção de prompts

Estratégias de mitigação de enviesamentos – Como corrigir enviesamentos na criação de prompts para IA

Quando crias prompts, é importante estar atento aos enviesamentos que podem surgir. Os enviesamentos são preconceitos ou inclinações que podem resultar em respostas parciais, injustas ou preconceituosas. Vamos ver como corrigir enviesamentos na criação de prompts para IA.

Porque é que é importante corrigir enviesamentos?

Os enviesamentos podem levar a respostas que reforçam estereótipos ou que apresentam informações de forma distorcida. Por isso, corrigir enviesamentos é fundamental para garantir que as respostas da IA sejam justas e adequadas a diferentes contextos.

Estratégias para mitigar enviesamentos:

• Revisão e teste de prompts: Revê constantemente os prompts e testa-os para identificar possíveis enviesamentos;

• Diversidade de exemplos: Utiliza exemplos variados que representem diferentes perspetivas e contextos;

• Feedback iterativo: Recolhe feedback de vários utilizadores para ajustar e melhorar os prompts ao longo do tempo.

Exemplos práticos de reformulação:

1. Enviesamento: Generalização negativa sobre jovens

   • Prompt problemático: “Por que é que os jovens são preguiçosos?”

   • Reformulação: “Quais são os fatores que afetam a produtividade dos jovens?”

   • Motivo: Evita generalizar negativamente um grupo e promove uma análise mais equilibrada dos fatores que influenciam o comportamento.

2. Enviesamento: Estereótipo de género

   • Prompt problemático: “As mulheres são menos interessadas em tecnologia?”

   • Reformulação: “Quais são os fatores que influenciam o interesse de diferentes grupos em tecnologia?”

   • Motivo: Evita estereótipos e promove uma análise que considera vários fatores sociais e culturais.

3. Enviesamento: Culpabilização de grupos específicos

   • Prompt problemático: “Por que é que os imigrantes causam problemas?”

   • Reformulação: “Quais são os desafios enfrentados pelas comunidades com altos níveis de imigração?”

   • Motivo: Evita culpar diretamente um grupo e permite uma análise mais justa dos desafios sociais.

4. Enviesamento: Generalização etária

   • Prompt problemático: “Por que é que as pessoas mais velhas não entendem tecnologia?”

   • Reformulação: “Quais são os desafios enfrentados por diferentes faixas etárias no uso de tecnologia?”

   • Motivo: Evita generalizar uma faixa etária e considera diferentes contextos e dificuldades.

Dicas finais:

• Sempre que criares um prompt, questiona-te: “Esta formulação pode ofender, excluir ou ser preconceituosa?”

• Se a resposta for sim, reformula o prompt para que seja mais neutro e abrangente.

• Testa os prompts com diferentes grupos de pessoas para garantir que a formulação é clara e respeitosa.

Ao seguires estas estratégias, consegues criar prompts que promovem respostas mais justas e equilibradas, evitando preconceitos e garantindo uma melhor experiência de uso. Deixamos uma leitura relacionada com a Ética na IA.