A rápida evolução da Inteligência Artificial exige uma análise aprofundada de seus impactos sociais e dilemas éticos. Preocupações como viés, opacidade e responsabilidade são cruciais, assim como desafios no desenvolvimento de algoritmos. É fundamental buscar a colaboração multidisciplinar para garantir sistemas de IA justos e éticos.
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, qual abordagem é destacada como fundamental para identificar e mitigar preconceitos em algoritmos de IA?
ALTERNATIVAS
Reduzir a diversidade do conjunto de dados utilizado no treinamento, de forma a simplificar o modelo e torná-lo mais interpretável.
Adotar exclusivamente soluções tecnológicas avançadas para corrigir automaticamente qualquer viés nos dados de treinamento.
Priorizar o uso de dados confidenciais para assegurar maior precisão nas previsões algorítmicas, mesmo que isso reduza a privacidade.
Depender apenas do programador responsável pelo algoritmo, pois ele tem total capacidade de prever e corrigir todos os erros e preconceitos.
Promover a colaboração entre desenvolvedores de algoritmos e especialistas de diversas áreas, para compreender diferentes perspectivas e identificar as sutis formas de propagação dos preconceitos.
