A IA revolucionou a era da inteligência de negócios e permitiu que as empresas se aprofundassem nos insights extraídos de seus dados. Com este avanço na IA, no entanto, torna-se mais urgente abordar o preconceito algorítmico, que corre o risco de se tornar cada vez mais predominante com o aumento da sofisticação da IA.
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O que é preconceito algorítmico?
O viés algorítmico é a maneira pela qual os algoritmos de IA fornecem resultados sistematicamente injustos para grupos específicos. Isso pode acontecer de várias maneiras, incluindo as seguintes.
Viés de seleção
Neste caso, os dados de formação não são representativos da população.
Viés de confirmação
O algoritmo tende a favorecer informações que confirmem crenças existentes.
Viés de medição
Os dados podem estar errados em relação à coleta ou medição.
Consequências do preconceito no BI
O preconceito no BI pode ter implicações muito sérias. Insights tendenciosos podem levar ao seguinte.
Tomada de decisão errônea
Dados tendenciosos levarão a conclusões erradas e decisões de negócios erradas.
Reforçando Estereótipos
Algoritmos tendenciosos podem agravar ainda mais as desigualdades sociais e económicas já existentes.
Perda de confiança
Se for descoberto que as organizações empregam IA tendenciosa, a confiança do público será perdida.
Reduzindo preconceitos em BI baseado em IA
Para reduzir o preconceito no BI baseado em IA, o seguinte deve ser adotado pelas organizações.
Dados diversos e representativos
- Os dados de treinamento devem ser diversos e representativos da população
- Os dados devem ser auditados e atualizados regularmente para remover preconceitos
Algoritmos Transparentes
- Algoritmos transparentes e compreensíveis que indicam as etapas da tomada de decisão
- Revisão e auditoria frequentes para detectar preconceitos
Métricas de Justiça
- Aplicar métricas de justiça que medem como a IA afetaria vários grupos
- Use essas métricas para identificar e corrigir preconceitos
Detecção e retificação de polarização
- Supervisão humana importante para a descoberta e retificação de preconceitos
- Treinamento de cientistas e analistas de dados em descoberta e mitigação de preconceitos
Monitoramento Contínuo
- Monitore o desempenho dos sistemas de IA ao longo do tempo para detectar e corrigir preconceitos emergentes
- Treine novamente e atualize os modelos com frequência para manter a precisão e a imparcialidade
As organizações poderão usar o BI baseado em IA de forma a gerar mudanças positivas, em vez de negativas, se tomarem medidas proativas para resolver esses problemas.
