Introdução aos enviesamentos da IA Generativa
Enviesamentos da IA: O que são, como identificar e mitigar?
A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente no nosso dia a dia, desde assistentes virtuais a recomendações de filmes. No entanto, um dos maiores desafios da IA é lidar com os enviesamentos. Mas afinal, o que são os enviesamentos em IA e por que motivo acontecem? Nesta introdução aos enviesamentos da IA Generativa, vamos explorar como é que surgem, como identificá-los, quais os seus impactos e como podemos mitigá-los.
O que são os enviesamentos da IA Generativa?
Os enviesamentos, ou biases, são erros ou preconceitos que os modelos de inteligência artificial podem ter. Isto acontece quando os modelos aprendem com dados que já têm preconceitos ou que não representam bem toda a população. Por isso, os resultados podem ser injustos ou desequilibrados.
Exemplos simples de enviesamentos da IA
Recrutamento de emprego: Um sistema automático que analisa currículos pode favorecer candidatos masculinos se os dados de treino tiverem mais exemplos de homens contratados. O modelo aprendeu com um padrão do passado e continua a repetir esse erro;
Reconhecimento facial: Um modelo que identifica rostos pode funcionar bem para pessoas de pele clara, mas falhar com pessoas de pele mais escura, se a maioria dos dados de treino tiver sido de pessoas de pele clara;
Recomendações de filmes: Uma plataforma de streaming pode sugerir sempre filmes americanos porque a maioria dos utilizadores anteriores preferiu esses conteúdos. Isso faz com que filmes de outras culturas apareçam menos.
Como é que podemos identificar enviesamentos nos modelos de IA
Resultados estranhos ou desiguais: Se perceberes que o modelo está sempre a favorecer um grupo específico (por exemplo, homens em vez de mulheres), é um sinal de enviesamento;
Testa com diferentes exemplos: Tenta usar o modelo com perfis variados. Se os resultados mudarem muito só por causa da idade, género ou raça, pode haver um problema de enviesamento;
Compara com a realidade: Verifica se o resultado do modelo faz sentido quando comparado com dados reais ou fontes confiáveis. Se o modelo disser que há poucos casos de uma doença numa região, mas os dados de saúde mostrarem o contrário, pode haver algo de errado.
Impacto na sociedade
Os enviesamentos podem causar desigualdade, principalmente se usados em decisões importantes, como contratações ou serviços públicos. Por exemplo, se um algoritmo de crédito rejeitar mais pedidos de minorias porque aprendeu com dados injustos, isso pode criar um desfasamento social.
Como evitar os enviesamentos da IA
Para o utilizador comum, nós, não existem muitas formas de evitar os viés dos modelos de linguagem (LLM). No entanto, é ao verificarmos que a resposta dada tem algo de errado que atuamos, evitando usar a informação e “desinformar” outras pessoas.
Pensa antes de usar: Pergunta-te sempre: os resultados parecem justos e equilibrados para todos os grupos? Se a resposta for não, é preciso ter cautela na disseminação desse resultado.
Exemplo prático: Filmes recomendados
Imagina que um serviço de streaming te sugere sempre filmes americanos porque os utilizadores anteriores viam mais esses filmes. Isso significa que filmes portugueses ou de outras culturas acabam por não aparecer. Para corrigir, a plataforma pode variar mais os dados e garantir que filmes de diferentes países também sejam recomendados.
Os enviesamentos em IA podem criar problemas graves, mas podemos evitá-los ao usar dados diversos, testar frequentemente as respostas e pensar de forma crítica sobre os resultados. Quanto mais atentos estivermos, mais justas serão as tecnologias que usamos no dia a dia.
