Inteligência Artificial Generativa e Viés Racial Mais um Alerta
A inteligência artificial ainda é incapaz de resolver a discriminação na contratação, e pode até mesmo estar agravando o problema.
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IA em recrutamento de empregos exibe viés racial, de acordo com novos testes.
Em mais uma revelação desanimadora, a IA generativa mais uma vez é encontrada perpetuando viés, desta vez no contexto de preferências raciais durante os processos de contratação. Uma investigação recente da Bloomberg destacou a tecnologia de IA generativa da OpenAI, especificamente o GPT 3.5, exibindo claros viés quando se trata de perguntas sobre contratação com base em raça. Isso levanta preocupações sobre a potencial propagação do racismo dentro dos fluxos de trabalho de recrutamento e recursos humanos que cada vez mais dependem de ferramentas de IA generativa. Infelizmente, é um caso de história se repetindo.
O experimento realizado pela Bloomberg envolveu alimentar um software de recrutamento de IA com nomes e currículos fictícios para observar quão rapidamente o sistema exibia viés racial. Este método, comumente usado para identificar tanto viés humano quanto algorítmico, é um lembrete arrepiante da discriminação prevalente em nossa sociedade. A investigação revelou que até mesmo a IA, projetada para ser imparcial e sem viés, favorecia certos grupos demográficos em detrimento de outros, falhando nos padrões utilizados para avaliar discriminação no emprego contra grupos protegidos.
Os nomes foram categorizados em quatro grupos raciais (Branco, Hispânico, Negro e Asiático) e duas categorias de gênero (masculino e feminino) e então submetidos a quatro diferentes vagas de emprego. Os resultados foram alarmantes. O ChatGPT da OpenAI consistentemente colocava “nomes femininos” em funções normalmente associadas a um maior número de funcionárias mulheres, como cargos de RH. Curiosamente, também mostrou uma preferência 36% menor por candidatas negras em funções técnicas, como engenharia de software.
Mas os viés não pararam por aí. O ChatGPT também classificou currículos igualmente qualificados de forma injusta em diferentes empregos, mostrando preferências com base em gênero e raça. Esse sistema de classificação distorcida agrava ainda mais a desigualdade existente nas oportunidades de emprego. A OpenAI, em resposta às descobertas da Bloomberg, afirmou que os resultados não refletem como a maioria dos clientes usa seu software na prática, enfatizando que as empresas frequentemente personalizam as respostas para mitigar o viés. A investigação também buscou os insights de 33 pesquisadores de IA, recrutadores, cientistas da computação, advogados e outros especialistas para fornecer um contexto valioso.
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A Batalha Contínua Contra a Dívida Ética na IA
Este relatório não é inovador no campo da ética da IA. Defensores e pesquisadores há muito nos alertaram sobre a dívida ética incorrida pela confiança cega em sistemas de IA. No entanto, ele serve como um poderoso lembrete dos perigos de abraçar a IA generativa sem a devida atenção. À medida que alguns grandes players dominam o mercado e moldam o desenvolvimento de assistentes inteligentes e algoritmos, o espaço para diversidade diminui. O desenvolvimento de IA incestuoso, onde os modelos não são mais treinados com base em entrada humana, mas em outros modelos de IA, leva a uma queda na qualidade, confiabilidade e, mais importante, diversidade.
Entidades de fiscalização como a AI Now levantam preocupações importantes sobre a eficácia limitada de ter “humanos na jogada”. Torna-se crucial abordar as questões de raiz no design e desenvolvimento de sistemas de IA em vez de depender exclusivamente da intervenção humana para corrigir viés. Precisamos abordar os viés na origem, de forma colaborativa com os criadores de IA, para construir tecnologias justas e imparciais.
P&R: Abordando Preocupações Adicionais
P: Quais são as implicações mais amplas do viés da IA generativa além dos processos de contratação?
R: Os viés vistos na IA generativa se estendem além dos processos de contratação. Eles podem se manifestar em várias outras aplicações, como sistemas de tomada de decisão automatizados, chatbots de atendimento ao cliente, algoritmos de criação de conteúdo e até em áreas como saúde e aplicação da lei. Compreender e abordar esses viés é crucial para garantir equidade e evitar agravar as desigualdades sociais.
P: Como as empresas e organizações podem mitigar o viés da IA generativa?
R: As empresas devem trabalhar ativamente para reduzir o viés em sistemas de IA generativa, personalizando e ajustando as respostas da IA, selecionando cuidadosamente os dados de treinamento e avaliando e auditando regularmente seus modelos de IA. Construir equipes diversas e inclusivas envolvidas no processo de desenvolvimento também pode contribuir para sistemas de IA mais empáticos e imparciais.
P: Quais medidas os desenvolvedores de IA podem tomar para abordar os viés na IA generativa?
R: Os desenvolvedores de IA devem priorizar a diversidade e inclusão durante as etapas de treinamento e desenvolvimento. Eles precisam garantir que os conjuntos de dados usados para treinar modelos de IA sejam abrangentes e representativos da população do mundo real. Além disso, a implementação de mecanismos de transparência e explicabilidade pode ajudar a identificar e corrigir vieses de forma mais eficaz.
Olhando Para o Futuro: Buscando uma IA Justa e Imparcial
A luta contra o viés da IA generativa requer esforço coletivo e melhoria contínua. Ao reconhecer os perigos da adoção acrítica, podemos abrir caminho para sistemas de IA mais justos e equitativos. É essencial que criadores, pesquisadores, formuladores de políticas e empresas trabalhem juntos para abordar o viés em sua origem, promovendo a diversidade e inclusão ao longo do desenvolvimento e implementação de tecnologias de IA.
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À medida que avançamos, torna-se cada vez mais claro que ter IA apenas como uma ferramenta não é suficiente. Devemos garantir que os sistemas de IA sejam projetados e treinados com um olhar crítico em relação à imparcialidade, inclusão e considerações éticas. Apenas através de medidas proativas podemos navegar pelos desafios complexos apresentados pela IA generativa e criar um futuro onde a tecnologia funcione para o bem de todos.
Referências:
- Bloomberg: Investigação sobre Viés na IA Generativa
- ENBLE: Personalize os Sons de Notificação dos Telefones Samsung
- ENBLE: IA Roubando Empregos e Discriminação na Contratação
- ENBLE: Ferramenta AI do Reddit para Assédio Online
- ENBLE: Médicos Usando Algoritmos de Maneira Desigual
- ENBLE: Algoritmos do Facebook e Assédio Sexual Infantil
- ENBLE: Meta e Inteligência Artificial Geral
- ENBLE: Empoderando Mulheres na Tecnologia
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