{"id":383056,"date":"2021-12-22T11:08:43","date_gmt":"2021-12-22T19:08:43","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/uncategorized-pt-br\/criacao-de-sistemas-responsaveis-de-ia\/"},"modified":"2021-12-22T11:08:43","modified_gmt":"2021-12-22T19:08:43","slug":"criacao-de-sistemas-responsaveis-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/pt-br\/colaboracao\/trabalho-hibrido\/criacao-de-sistemas-responsaveis-de-ia\/","title":{"rendered":"Cria\u00e7\u00e3o de sistemas respons\u00e1veis de IA"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li><strong>Um sistema automatizado usado para aprovar ou rejeitar solicita\u00e7\u00f5es de cr\u00e9dito imobili\u00e1rio pode ser acusado de preconceito racial?<\/strong><\/li>\n<li><strong>\u00c9 aceit\u00e1vel que a pol\u00edcia use sistemas de reconhecimento facial para prender suspeitos de crimes?<\/strong><\/li>\n<li><strong>Os desenvolvedores podem coletar dados de usu\u00e1rios para treinar sistemas de reconhecimento de fala em videoconfer\u00eancias?<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>A comunidade cient\u00edfica e de engenharia sempre se encontrou em posi\u00e7\u00e3o delicada para quest\u00f5es de \u00e9tica e responsabilidade social em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 IA. Por um lado, \u00e9 razo\u00e1vel argumentar que as leis da f\u00edsica ou equa\u00e7\u00f5es matem\u00e1ticas <em>por si mesmas<\/em> s\u00e3o neutras em valores \u2014 n\u00e3o s\u00e3o afetadas por quest\u00f5es morais humanas. Por outro lado, nem a ci\u00eancia nem a engenharia, certamente, poderia operar em um mundo abstrato e est\u00e9ril, separado das aplica\u00e7\u00f5es do conhecimento cient\u00edfico e t\u00e9cnico \u00e0s atividades humanas. Todas as atividades humanas t\u00eam ramifica\u00e7\u00f5es morais e \u00e9ticas. Portanto, faz sentido que os engenheiros tenham responsabilidades morais e \u00e9ticas. Mas n\u00e3o podemos ser engenheiros respons\u00e1veis sem considerar como nossos sistemas ir\u00e3o apoiar ou prejudicar direitos humanos fundamentais quanto \u00e0 privacidade, seguran\u00e7a, ao livre arb\u00edtrio e \u00e0 equidade. O surgimento do aprendizado de m\u00e1quina e intelig\u00eancia artificial controlados por dados apenas exacerbou as amplas preocupa\u00e7\u00f5es sobre o papel da tecnologia na sociedade.<\/p>\n<h2><strong>Como podemos manter quest\u00f5es \u00e9ticas de IA no primeiro plano e escolher um caminho respons\u00e1vel para criar sistemas de aprendizado de m\u00e1quina?<\/strong><\/h2>\n<p>Devemos come\u00e7ar com uma compreens\u00e3o b\u00e1sica do que o projeto baseado em aprendizado de m\u00e1quina envolve e por que pode causar controv\u00e9rsias. A ideia central do aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 que a fun\u00e7\u00e3o detalhada n\u00e3o \u00e9 descrita por um trecho de c\u00f3digo de software, mas aprendida a partir de generaliza\u00e7\u00e3o de diversos\u00a0exemplos de comportamentos esperados. Esses dados de treinamento podem ser explicitamente preparados pela combina\u00e7\u00e3o de uma gama de entradas com sa\u00eddas-alvo (aprendizado supervisionado) ou o treinamento pode ser impl\u00edcito ou cont\u00ednuo com resultados esperados impl\u00edcitos nos dados de entrada (aprendizado n\u00e3o supervisionado) ou por uma m\u00e9trica de recompensa por s\u00e9rie de sa\u00eddas bem sucedidas (aprendizado por refor\u00e7o). Normalmente, o modelo comportamental aprendido no treinamento \u00e9 ent\u00e3o implementado como uma fun\u00e7\u00e3o de bloco de constru\u00e7\u00e3o dentro de um sistema implementado por \u201cinfer\u00eancia\u201d, no qual as entradas reais do usu\u00e1rio fluem para o modelo, de forma que o sistema possa computar um resultado que corresponda fielmente aos padr\u00f5es de comportamento aprendidos no treinamento.<\/p>\n<p>Quais os tipos de quest\u00f5es \u00e9ticas de IA encontradas nas fun\u00e7\u00f5es baseadas em aprendizado de m\u00e1quina que devem ser consideradas ao pensar em uma IA respons\u00e1vel? Em algum n\u00edvel, um software baseado em aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o \u00e9 significativamente diferente de um desenvolvido por m\u00e9todos tradicionais de programa\u00e7\u00e3o processual. N\u00f3s nos preocupamos com vieses, privacidade, imparcialidade, transpar\u00eancia e prote\u00e7\u00e3o de dados em todos os softwares, mas os m\u00e9todos de aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o menos amplamente compreendidos, requerem grandes quantidades de dados de treinamento, e algumas vezes, devem ser facilmente explic\u00e1veis. Essas caracter\u00edsticas requerem que prestemos mais aten\u00e7\u00e3o ao papel da \u00e9tica na IA neste cen\u00e1rio.<\/p>\n<h2><strong>Principais perguntas a fazer ao criar princ\u00edpios de design para uma IA respons\u00e1vel<\/strong><\/h2>\n<p>Veja algumas das quest\u00f5es de import\u00e2ncia central em \u00e9tica de IA. Essas quest\u00f5es possivelmente se sobrep\u00f5em, mas n\u00e3o custa examinar o design respons\u00e1vel sob diversos \u00e2ngulos:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vi\u00e9s<\/strong>: Essa fun\u00e7\u00e3o implementa vieses injustos, n\u00e3o intencionais ou inapropriados no tratamento de diferentes indiv\u00edduos? O sistema \u00e9 projetado e treinado para a distribui\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rios no qual realmente ser\u00e1 aplicado? O design, a implementa\u00e7\u00e3o e o teste evita vieses com base em caracter\u00edsticas de indiv\u00edduos legalmente protegidas?<\/li>\n<li><strong>Privacidade<\/strong>: O treinamento e a opera\u00e7\u00e3o desta fun\u00e7\u00e3o exige que um indiv\u00edduo divulgue mais informa\u00e7\u00f5es pessoais do que o necess\u00e1rio, e oferece prote\u00e7\u00e3o total para essas informa\u00e7\u00f5es privadas contra divulga\u00e7\u00e3o n\u00e3o autorizada ou inapropriada?<\/li>\n<li><strong>Transpar\u00eancia<\/strong>: O comportamento da fun\u00e7\u00e3o \u00e9 suficientemente bem compreendido, testado e documentado de forma que os desenvolvedores dos sistemas integrando esta fun\u00e7\u00e3o, os usu\u00e1rios e outros examinadores adequados entendam? O comportamento da fun\u00e7\u00e3o implementada \u00e9 essencialmente determin\u00edstico de forma que repetir as mesmas entradas produz os mesmos resultados?<\/li>\n<li><strong>Seguran\u00e7a<\/strong>: O treinamento e a implementa\u00e7\u00e3o da fun\u00e7\u00e3o protege quaisquer dados coletados ou produtos de transfer\u00eancia, utiliza\u00e7\u00e3o ou divulga\u00e7\u00e3o indevidas? Esses dados podem incluir informa\u00e7\u00f5es pessoais que tamb\u00e9m est\u00e3o sujeitas a quest\u00f5es de privacidade e dados n\u00e3o pessoais que podem estar sujeitos \u00e0 propriedade e a quest\u00f5es de utiliza\u00e7\u00e3o admiss\u00edveis contratualmente acordadas.<\/li>\n<li><strong>Impacto na sociedade<\/strong>: Para al\u00e9m das quest\u00f5es espec\u00edficas em rela\u00e7\u00e3o a vieses, privacidade, transpar\u00eancia e seguran\u00e7a, qual \u00e9 o impacto direto e indireto na sociedade se esta tecnologia for amplamente implantada? Ajuda ou dificulta a troca de ideias? Aumenta a probabilidade de viol\u00eancia ou abuso? \u00c9 prejudicial para o meio ambiente? Esta categoria de \u00e9tica da IA \u00e9 intencionalmente aberta, de forma que n\u00e3o podemos esperar que qualquer equipe de concep\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o compreenda plenamente todos os efeitos indiretos do seu trabalho, especialmente para implanta\u00e7\u00e3o ao longo de anos e em todo o mundo. No entanto, o esfor\u00e7o para prever os efeitos negativos a longo prazo pode incentivar as equipes a projetar mitiga\u00e7\u00f5es em seu trabalho ou mudar a estrat\u00e9gia tecnol\u00f3gica para alternativas com menos desvantagens aparentes para a sociedade.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Essa lista de quest\u00f5es \u00e9ticas relacionados \u00e0 IA pode inicialmente parecer muito confusa e abstrata para ser pr\u00e1tica, mas o setor implantou diretrizes de desenvolvimento de forma bem sucedida, especialmente para seguran\u00e7a de sistemas e privacidade de dados que podem servir como um modelo \u00fatil. A duradoura lideran\u00e7a da Cisco no projeto de sistemas para seguran\u00e7a de dados faz dessa estrutura o ponto de partida natural para o trabalho da Webex com sistemas respons\u00e1veis de aprendizado de m\u00e1quina. A estrutura para o <a href=\"https:\/\/gdpr.eu\/what-is-gdpr\/\">Regulamento Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados da Europa<\/a> (GDPR) tamb\u00e9m oferece uma estrutura para proteger \u201cdireitos e liberdades fundamentais das pessoas f\u00edsicas\u201d que pode fornecer alguns princ\u00edpios \u00fateis a serem aplicados aos sistemas baseados no aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/shutterstock_1818068258-scaled.jpg\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-382375\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-scaled.jpg\" alt=\"Cidade hologr\u00e1fica sendo observada por desenvolvedores\" width=\"2560\" height=\"1536\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-scaled.jpg 867w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-300x180.jpg 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-1024x614.jpg 1024w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-768x461.jpg 768w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-1536x922.jpg 1536w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-2048x1229.jpg 2048w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/12\/shutterstock_682035301-600x360.jpg 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<h2><strong>Outras considera\u00e7\u00f5es que suportam a IA e a \u00e9tica<\/strong><\/h2>\n<p>Pensando no projeto consciente e respons\u00e1vel de sistemas de IA, encontrei tr\u00eas conceitos especialmente \u00fateis ao procurar entender as responsabilidades sociais e \u00e9ticas dos engenheiros:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Um processo para o desenvolvimento respons\u00e1vel de aprendizado da m\u00e1quina.<\/strong> As aplica\u00e7\u00f5es potenciais para aprendizado de m\u00e1quinas s\u00e3o t\u00e3o vastas que n\u00e3o podemos estabelecer um fluxo de desenvolvimento universal. A velocidade de inova\u00e7\u00e3o em tipos de modelos, sistemas de treinamento, m\u00e9tricas de avalia\u00e7\u00e3o e metas de implanta\u00e7\u00e3o \u00e9 t\u00e3o grande que qualquer receita limitada se torna instantaneamente obsoleta. Em vez disso, esperamos construir diretrizes \u00e9ticas de IA com pontos de verifica\u00e7\u00e3o expl\u00edcitos nos quais tanto os pr\u00f3prios desenvolvedores quanto outros indiv\u00edduos examinem seu trabalho para verificar se as principais quest\u00f5es foram consideradas e se as principais escolhas de projeto est\u00e3o documentadas. Isso tamb\u00e9m pode envolver testes espec\u00edficos que os sistemas devem passar antes de prosseguir para a implanta\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li><strong>Considera\u00e7\u00e3o de consequencialidade.<\/strong> Os projetistas e implementadores precisam ter uma compreens\u00e3o clara da \u00e9tica da IA e do impacto das decis\u00f5es aprendidas de seus sistemas treinados. Devem incorporar a no\u00e7\u00e3o de que suas fun\u00e7\u00f5es de aprendizado de m\u00e1quina frequentemente tomam decis\u00f5es com impacto real sobre os usu\u00e1rios ou outros indiv\u00edduos posteriores. Algumas vezes as decis\u00f5es s\u00e3o grandes e expl\u00edcitas \u2014 uma solicita\u00e7\u00e3o de cr\u00e9dito imobili\u00e1rio \u00e9 aceita ou rejeitada? Em outros casos, as decis\u00f5es s\u00e3o mais sutis, mas ainda assim com grande impacto. Por exemplo, se uma fun\u00e7\u00e3o aprendida para melhoria da fala em um sistema de videoconfer\u00eancia reduzisse o volume da mulher m\u00e9dia em 2% comparado aos seus colegas homens, poderia ter o efeito cumulativo subliminar de reduzir o impacto e a contribui\u00e7\u00e3o da mulher no local de trabalho.<\/li>\n<li><strong>Varia\u00e7\u00e3o estat\u00edstica nos dados de treinamento e nos dados de uso esperado. <\/strong>O aprendizado de m\u00e1quina deve usar uma gama diversificada de dados de entrada para treinar o sistema a lidar com todas as condi\u00e7\u00f5es esperadas. O projeto estat\u00edstico do conjunto de treinamento \u00e9 o maior determinante do comportamento estat\u00edstico do sistema final. Para sistemas de fala, por exemplo, essa distribui\u00e7\u00e3o especificada pode incluir uma porcentagem-alvo para falantes de ingl\u00eas americanos, brit\u00e2nicos, australianos, hisp\u00e2nicos, do sul da \u00c1sia, da China, Europa continental e outras regi\u00f5es. Pode tamb\u00e9m incluir uma porcentagem-alvo para vozes de tons altos e baixos, de falantes de diferentes idades, fala em salas com diferentes n\u00edveis de reverbera\u00e7\u00e3o e diferentes tipos e amplitude relativa de ru\u00eddo. Os desenvolvedores devem ter um entendimento expl\u00edcito e documentado da distribui\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio-alvo e devem construir treinamento e testes que correspondam a esse usos-alvo. Al\u00e9m disso, os desenvolvedores devem considerar o que pode estar faltando na especifica\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio-alvo, por exemplo, cobertura de caracter\u00edsticas legalmente protegidas (ra\u00e7a, nacionalidade, sexo, religi\u00e3o e assim por diante). Esse n\u00e3o \u00e9 um problema f\u00e1cil, pois h\u00e1 tantos aspectos potenciais de varia\u00e7\u00e3o relevante nas condi\u00e7\u00f5es de uso. Os desenvolvedores devem testar uma gama maior de caracter\u00edsticas do que inicialmente treinado, com a expectativa de que possam descobrir sensibilidade a algumas varia\u00e7\u00f5es que exigir\u00e3o adi\u00e7\u00e3o de novos dados ou o deslocamento de distribui\u00e7\u00f5es para desempenho adequado em todas as condi\u00e7\u00f5es de uso-alvo.<\/li>\n<\/ol>\n<p>O projeto para IA respons\u00e1vel ainda est\u00e1 em seus prim\u00f3rdios. Ainda temos muito a compreender sobre quais armadilhas existem na prote\u00e7\u00e3o contra vieses, comprometimento da privacidade, transpar\u00eancia, perda de dados e impacto social grave. No entanto, a aten\u00e7\u00e3o consciente \u00e0 \u00e9tica da IA na discuss\u00e3o, especifica\u00e7\u00e3o, no treinamento, na implanta\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o pode come\u00e7ar a fazer uma grande diferen\u00e7a em como esses m\u00e9todos de poder podem se tornar confi\u00e1veis.<\/p>\n<blockquote><p><a href=\"https:\/\/cart.webex.com\/sign-up?utm_medium=Website&#038;utm_source=WDCBlog&#038;utm_campaign=2021_wx1&#038;utm_content=Intelligence_blog_Chris&#038;team=DG\">Inscreva-se para uma avalia\u00e7\u00e3o gr\u00e1tis<\/a><em>\u00a0e permita uma melhor colabora\u00e7\u00e3o de equipe e experi\u00eancia tecnol\u00f3gica de videoconfer\u00eancia hoje mesmo.<\/em><\/p><\/blockquote>\n<p><strong>Saiba mais<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/pt-br\/trabalho-hibrido\/os-recursos-mais-recentes-do-webex-ai-capacitando-o-futuro-do-trabalho\/\">Os recursos de IA mais recentes da Webex fortalecendo o futuro do trabalho<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/pt-br\/trabalho-hibrido\/novidades-da-colaboracao-por-ia-potencializando-o-futuro-do-trabalho-hibrido\/\">Novidades na colabora\u00e7\u00e3o com IA: Potencializando o futuro do trabalho h\u00edbrido<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/pt-br\/trabalho-hibrido\/elevando-as-experiencias-de-trabalho-e-clientes-em-um-mundo-hibrido\/\">Impulsionando o trabalho e a experi\u00eancia do cliente no trabalho h\u00edbrido<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um sistema automatizado usado para aprovar ou rejeitar solicita\u00e7\u00f5es de cr\u00e9dito imobili\u00e1rio pode ser acusado de preconceito racial? \u00c9 aceit\u00e1vel 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