Mitigação de vieses em IA

Os modelos de IA podem desenvolver preconceitos não intencionais com base nos dados em que são treinados. A mitigação de vieses garante que a IA trate todos os usuários de forma justa, identificando, corrigindo e testando os vieses.

Identificação de vieses na IA

O viés na IA ocorre quando os modelos favorecem determinados grupos em detrimento de outros devido a dados de treinamento desequilibrados ou com falhas.

Exemplos:

• Uma IA de contratação prefere candidatos do sexo masculino porque foi treinada com base em dados históricos em que a maioria dos homens foi contratada.
• Uma IA de reconhecimento facial funciona melhor com tons de pele mais claros porque o conjunto de dados tinha mais rostos brancos do que escuros.

Como identificar o preconceito?

• Use ferramentas de auditoria para verificar se há padrões injustos nas decisões de IA.
• Aplicar análise estatística para encontrar disparidades nos dados de treinamento.

Correção de vieses na IA

Quando uma tendência é encontrada, os engenheiros de IA usam técnicas de remoção de tendências para corrigi-la.

Métodos de correção de viés:

• Reponderação de dados → Dar mais peso a grupos sub-representados.
• Algoritmos de desbalanceamento → Ajuste do treinamento de IA para neutralizar a discriminação.
• Melhor coleta de dados → Garantir que a IA aprenda com diversas fontes.

Exemplo:

-O software de contratação da IA aprende com currículos de homens e mulheres igualmente, em vez de favorecer um grupo.
-O reconhecimento facial da IA equilibra todos os tons de pele para melhorar a precisão em todas as raças.

Testes periódicos de viés

O viés pode retornar se a IA não for monitorada e testada continuamente.

Como testar o viés?

• Revisar regularmente as previsões de IA para verificar se são justas entre os grupos.
• Use diretrizes éticas de IA para garantir a conformidade.
• Colete feedback de diversos usuários para ver se a IA os trata de forma justa.

Exemplo:

-Um banco testa as aprovações de empréstimos de IA quanto à discriminação com base em gênero, raça ou nível de renda.
-Um assistente de voz é testado para garantir que ele entenda diferentes sotaques de forma justa.

O papel das diversas perspectivas na IA

As equipes de IA precisam de diversas formações para criar sistemas de IA justos.

Por que a diversidade é importante?

• Evita preconceitos culturais e de gênero nos modelos de IA.
• Melhora a usabilidade da IA para todos os grupos demográficos.
• Garante a imparcialidade em aplicativos globais.

Exemplo:

-Uma equipe de IA diversificada pode perceber preconceitos que outros não notariam.
-Os assistentes de IA treinados por uma equipe diversificada entenderão vários dialetos e sotaques.

Resumo

• O viés na IA vem de dados de treinamento desequilibrados.
• A correção de viés envolve a reponderação dos dados, a redução do viés dos modelos e o aprimoramento dos conjuntos de dados.
• Os modelos de IA devem ser testados regularmente para garantir decisões justas e éticas.
• Equipes de IA diversificadas ajudam a criar sistemas de IA inclusivos e justos.

Por Hichem A. Benzaïr