Biden, Musk e Altman diante do espelho da IA: O desafio do viés nos modelos gerativos e as chaves para sua minimização

El presidente Biden, con mascarilla, sentado en el Despacho Oval, representado de manera fotorrealista y con tonos púrpuras y ámbar que evocan la conciencia medioambiental.

A Inteligência Artificial: Um Ator Relevante no Presente

A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa futurista para se tornar um ator relevante do presente. Figuras públicas como Sam Altman e Elon Musk expressaram suas preocupações a respeito, enquanto empresas como Accenture estão investindo fortemente neste campo, dobrando seu pessoal focado em IA para 80.000.

Riscos dos Viéses Inerentes à IA

Apesar de todos os nossos avanços tecnológicos, ainda não conseguimos eliminar completamente o viés devido à intervenção humana tanto na construção quanto na coleta de dados. Este desafio ganha maior urgência com a adoção acelerada da IA pelas empresas.

Um exemplo claro é encontrado nos modelos gerativos: se um modelo é treinado para determinar elegibilidade para receber uma hipoteca baseando-se apenas em decisões individuais anteriores, poderia replicar preconceitos humanos inconscientemente arraigados.

Oportunidades Únicas com a IA

No entanto, também devemos reconhecer que a IA oferece uma oportunidade única: padronizar serviços evitando vieses e discriminações históricas. Mas isso só será possível se limitarmos efetivamente o viés dentro de nossos sistemas.

Três Passos Chave Para Minimizar Vieses

    1. Escolher corretamente como treinaremos nosso modelo generativo:

Existem diferentes formas -como ChatGPT-, mas sempre devemos ter cuidado com o uso excessivo ou incorreto de big data; por exemplo, quando se trata de informações médicas sensíveis.

    1. Mantenha um equilíbrio entre literatura científica e dados mutáveis do mundo real:

É crucial reconhecer diferenças entre grupos étnicos ou idades antes de injetá-lo no modelo sem entender sua raiz contextualizada; caso Fannie Mae corrigiu viés através da incorporação do histórico de renda dos trabalhadores da gig-economy demonstra isso.

    1. Promover a transparência dentro do modelo generativo:

rastrear fontes originais e explicar resultados obtidos pelos modelos nos permitirá detectar erros e imprecisões futuras

Sobre O Autor Original

Dr Michal Tzuchman-Katz, cofundador CEO da Kahun Medical, tem vasta experiência no setor e sabe bem a importância de abordar corretamente o problema.

Sandra é especialista em marketing digital e experta em redes sociais. Ela completou uma pós-graduação em Comunicação e RP para marcas de moda no Idep Barcelona, além de outra em Marketing e reputação online: comunidades virtuais. Sandra está a par das últimas tendências e melhores práticas em redes sociais, e isso se reflete em seu trabalho diário, gerando um impacto positivo no mundo digital.

Esta entrada também está disponível em: Español Français

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *