A falta de clareza nos algoritmos é preocupante em áreas sensíveis como saúde, finanças e transportes, pois decisões automatizadas podem afetar seriamente a vida das pessoas. Embora alguns defendam a opacidade para proteger dados e segredos comerciais, a compreensão pública sobre como os algoritmos chegam a suas conclusões é essencial. Por isso, interpretabilidade e transparência tornaram-se prioridades na pesquisa em IA.
Fonte: LOPES, C. M. N.; MENDES, J. C. Ética e Inteligência Artificial: desafios e melhores práticas. Revista da UFMG, v. 30, e47673, 2023.
Com base no texto, assinale a alternativa correta que aponta a prática recomendada para enfrentar os riscos da opacidade em algoritmos utilizados em setores críticos:
ALTERNATIVAS
Utilizar apenas dados confidenciais no treinamento dos algoritmos, eliminando a necessidade de explicar as decisões geradas.
Reduzir a quantidade de informações disponíveis ao público sobre os algoritmos, para minimizar questionamentos sobre suas decisões.
Aumentar a complexidade dos algoritmos para dificultar a compreensão do público, protegendo assim as estratégias comerciais das empresas.
Priorizar a interpretabilidade e a transparência dos algoritmos, permitindo que suas decisões possam ser compreendidas por especialistas e usuários.
Manter os algoritmos em sigilo absoluto, garantindo que apenas os programadores saibam como eles funcionam, para evitar vazamentos de informações.
