{"id":5872,"date":"2017-11-06T12:06:05","date_gmt":"2017-11-06T14:06:05","guid":{"rendered":"http:\/\/controversia.com.br\/?p=5872"},"modified":"2017-11-03T10:10:05","modified_gmt":"2017-11-03T12:10:05","slug":"se-esta-na-cozinha-e-uma-mulher-como-os-algoritmos-reforcam-preconceitos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/controversia.com.br\/pt\/2017\/11\/06\/se-esta-na-cozinha-e-uma-mulher-como-os-algoritmos-reforcam-preconceitos\/","title":{"rendered":"Se est\u00e1 na cozinha, \u00e9 uma mulher: como os algoritmos refor\u00e7am preconceitos"},"content":{"rendered":"

JAVIER SALAS<\/strong> –\u00a0As m\u00e1quinas inteligentes consolidam os vieses sexistas, racistas e classistas que prometiam resolver.<\/p>\n

Um homem calvo, de uns 60 anos, mexe com suas esp\u00e1tulas de madeira alguns peda\u00e7os de carne dentro da frigideira. Usa \u00f3culos de acetato, cal\u00e7a jeans e est\u00e1 em frente ao fog\u00e3o de sua pequena cozinha, decorada com tons claros. Ao ver essa imagem, a\u00a0intelig\u00eancia artificial<\/a>, regida por algoritmos, n\u00e3o tem d\u00favida e, gra\u00e7as \u00e0 sua sofisticada aprendizagem, rotula assim: cozinha, esp\u00e1tula, fog\u00e3o, mulher. Se est\u00e1 numa cozinha, em frente ao fog\u00e3o, deve ser uma mulher. Uma equipe da Universidade da Virg\u00ednia acaba de publicar um estudo que indica, mais uma vez, o que muitos especialistas v\u00eam denunciando: a intelig\u00eancia artificial n\u00e3o apenas n\u00e3o evita o erro humano derivado de seus preconceitos, como tamb\u00e9m pode piorar a\u00a0discrimina\u00e7\u00e3o<\/a>. E est\u00e1 refor\u00e7ando muitos estere\u00f3tipos.<\/p>\n

Em seu trabalho, os cientistas analisaram os dados de dois gigantescos bancos de imagens, usados habitualmente para treinar as m\u00e1quinas, examinando o que os rob\u00f4s aprendiam com tais imagens. Inicialmente, os homens protagonizavam 33% das fotos que continham pessoas cozinhando. Ap\u00f3s treinar uma m\u00e1quina com esses dados, o modelo mostrou sua fraqueza: deduziu que 84% da amostra eram mulheres. \u201cSabe-se que as tecnologias baseadas em\u00a0big data<\/em><\/a>\u00a0\u00e0s vezes pioram inadvertidamente a discrimina\u00e7\u00e3o por causa de vieses impl\u00edcitos nos dados\u201d, afirmam os autores. \u201cMostramos que, ao partirem de uma base enviesada sobre g\u00eanero\u201d, acrescentam, os modelos preditivos \u201camplificam o vi\u00e9s\u201d.<\/p>\n

As m\u00e1quinas se tornam mais sexistas,\u00a0racistas<\/a>\u00a0e classistas porque identificam a tend\u00eancia subjacente e apostam nela para acertar. J\u00e1 \u00e9 bem conhecido o caso de Tay, o\u00a0rob\u00f4 inteligente projetado pela Microsoft<\/a>\u00a0para se integrar nas conversas do Twitter aprendendo com os demais usu\u00e1rios: a empresa precisou retir\u00e1-lo em menos de 24 horas porque come\u00e7ou a fazer apologia do nazismo, assediar outros tuiteiros e defender o muro de Trump. A essa altura, s\u00e3o v\u00e1rios os exemplos de algoritmos que exacerbam os preconceitos e discrimina\u00e7\u00f5es, colocando em quest\u00e3o a grande promessa desses sistema: eliminar o erro humano da equa\u00e7\u00e3o. Os algoritmos nos condenam a repetir o passado do qual quer\u00edamos fugir, ao replicar os preconceitos que nos definiam.<\/p>\n

As tecnologias baseadas em big data \u00e0s vezes pioram inadvertidamente a discrimina\u00e7\u00e3o por causa de vieses impl\u00edcitos nos dados<\/p><\/blockquote>\n

O Google come\u00e7ou a rotular as pessoas negras como gorilas, e o Google Maps situava \u201ca casa do negro\u201d na\u00a0Casa Branca<\/a>\u00a0da era Obama. As fotos dos usu\u00e1rios negros do Flickr s\u00e3o classificadas como \u201cchimpanz\u00e9s\u201d. A inteligente\u00a0Siri<\/a>\u00a0da Apple, que tem resposta para tudo, n\u00e3o sabe o que dizer quando a dona do celular lhe diz que foi estuprada. O software da Nikon adverte o fot\u00f3grafo de que algu\u00e9m piscou quando o retratado tem tra\u00e7os asi\u00e1ticos. As webcams da HP n\u00e3o podem identificar e seguir os rostos mais morenos, mas o fazem com os brancos. O primeiro concurso de beleza julgado por um computador colocou uma \u00fanica pessoa de pele escura entre os 44 vencedores. Nos Estados Unidos, a Amazon deixa fora de suas promo\u00e7\u00f5es os bairros de maioria afro-americana (mais pobres). O\u00a0Facebook<\/a>\u00a0permite que os anunciantes excluam minorias \u00e9tnicas de seu\u00a0target<\/em>\u00a0comercial e, ao mesmo tempo, que incluam pessoas que se identificam explicitamente como antissemitas e tamb\u00e9m jovens identificados por seus algoritmos como vulner\u00e1veis e depressivos.<\/p>\n

\u201cPrometendo efic\u00e1cia e imparcialidade, [os algoritmos] distorcem a educa\u00e7\u00e3o superior, aumentam a d\u00edvida, estimulam o encarceramento em massa, golpeiam os pobres em quase todas as situa\u00e7\u00f5es e solapam a democracia\u201d, denuncia Cathy O’Neil, especialista em dados e autora do revelador livro\u00a0Weapons of Math Destruction<\/em>\u00a0(armas de destrui\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica), em que examina todos os desastres algor\u00edtmicos a partir de sua forma\u00e7\u00e3o como doutora em Matem\u00e1tica na Universidade Harvard e sua experi\u00eancia de trabalho como\u00a0data scientist<\/em>\u00a0no mundo financeiro. \u201cIr \u00e0 faculdade, pedir dinheiro emprestado, ser condenado \u00e0 pris\u00e3o, encontrar e manter um trabalho. Todos esses campos da vida est\u00e3o cada vez mais controlados por modelos secretos que proporcionam puni\u00e7\u00f5es arbitr\u00e1rias\u201d, alerta.<\/p>\n

O Google come\u00e7ou a rotular as pessoas negras como gorilas, e o Flickr as classificou como chimpanz\u00e9s<\/p><\/blockquote>\n

Como afirma O\u2019Neil, os preconceitos dos algoritmos podem ser ainda muito mais perigosos. A reda\u00e7\u00e3o da ProPublica, uma ONG sem fins lucrativos que se descreve como independente, comprovou isso meses atr\u00e1s ao descobrir que um programa usado na Justi\u00e7a dos EUA para prevenir a reincid\u00eancia dos presos era notavelmente racista. Os acusados negros eram duas vezes mais propensos a ser mal rotulados como prov\u00e1veis reincidentes (e tratados de forma mais dura pelo sistema penal), enquanto os acusados brancos que de fato reincidiram foram rotulados como de \u201cbaixo risco\u201d com duas vezes mais probabilidade que os negros. Os cidad\u00e3os, e certamente os condenados, ignoram que seu futuro est\u00e1 sendo decidido por um programa de inform\u00e1tica viciado que ser\u00e1 t\u00e3o racista quanto o juiz mais racista. Fria, enviesada e meticulosamente racista.<\/p>\n

Uma pesquisa da Universidade Carnegie Mellon descobriu que as mulheres t\u00eam menos chances de receber an\u00fancios de emprego bem remunerado no\u00a0Google<\/a>. Os programas usados nos departamentos de contrata\u00e7\u00e3o de algumas empresas mostram uma inclina\u00e7\u00e3o por nomes usados por brancos e rejeitam os dos negros. As autoridades policiais de v\u00e1rias cidades utilizam softwares que ajudam a prever os lugares onde o crime \u00e9 mais prov\u00e1vel; desse modo, comparecem mais a essas zonas, det\u00eam de novo mais pessoas ali e refor\u00e7am esse ciclo negativo. E os seguros s\u00e3o mais caros e severos nos bairros pobres de maioria negra. \u201cO resultado \u00e9 que criminalizamos a pobreza, achando que nossas ferramentas s\u00e3o n\u00e3o apenas cient\u00edficas, como tamb\u00e9m justas\u201d, resume a especialista.<\/p>\n

Prometendo efic\u00e1cia e imparcialidade, golpeiam os pobres em quase todas as situa\u00e7\u00f5es e solapam a democracia<\/p><\/blockquote>\n

Em alguns casos, afirma O\u2019Neil no livro, os problemas do algoritmo se devem a uma falha na sele\u00e7\u00e3o dos dados. Em outros, ao preconceito subjacente na sociedade, que o software simplesmente incorpora para acertar. Mas o maior problema \u00e9 o modelo econ\u00f4mico. \u201cQuando se elaboram sistemas estat\u00edsticos para encontrar clientes ou manipular devedores desesperados, as receitas crescentes parecem mostrar que eles est\u00e3o no caminho correto. O software est\u00e1 fazendo seu trabalho. O problema \u00e9 que os lucros acabam servindo como um substituto da verdade\u201d, diz ela. O\u2019Neil denuncia que isso \u00e9 uma \u201cconfus\u00e3o perigosa\u201d que surge \u201cde maneira reiterada\u201d. O Facebook deixa que seu algoritmo selecione e venda an\u00fancios a \u201cpessoas que odeiam os judeus\u201d e \u201cadolescentes vulner\u00e1veis\u201d porque se enriquece desse jeito; se as pessoas lhes pagam por isso, n\u00e3o podem estar erradas.<\/p>\n

Um regulador ante a falta de transpar\u00eancia<\/strong><\/p>\n

Muitos desses problemas s\u00e3o descobertos por jornalistas, pesquisadores e institui\u00e7\u00f5es. Outros se tornam manifestos e obrigam a empresa a corrigi-los. Mas o que acontece com todos os processos que j\u00e1 est\u00e3o mecanizados e que desconhecemos como nos afetam? Como uma mulher saber\u00e1 que foi privada de ver um an\u00fancio de emprego? Como uma comunidade pobre poder\u00e1 saber que est\u00e1 sendo assediada policialmente por um software? Como se defende um criminoso de uma minoria \u00e9tnica que ignora que um algoritmo o tem na mira? O Facebook e o Google, por exemplo, s\u00e3o perfeitamente conscientes desse problema e at\u00e9 nos explicam como ocorre, mas s\u00e3o absolutamente opacos e n\u00e3o permitem que ningu\u00e9m monitore esses vieses de maneira eficiente, critica O\u2019Neil. H\u00e1 muitos programas desse tipo sendo aplicados no sistema judicial norte-americano, mas seus preconceitos s\u00e3o desconhecidos porque cada empresa mant\u00e9m seus algoritmos em segredo, como a f\u00f3rmula da\u00a0Coca-Cola<\/a>.<\/p>\n

O software est\u00e1 fazendo seu trabalho. O problema \u00e9 que os lucros acabam servindo como um substituto da verdade<\/p><\/blockquote>\n

Se o algoritmo foi transformado em lei, deve ser transparente, acess\u00edvel, discut\u00edvel e pass\u00edvel de emendas, como a pr\u00f3pria lei. \u00c9 o que exigem cada vez mais especialistas e organismos, como a Liga de Justi\u00e7a Algor\u00edtmica (AJL) e a Intelig\u00eancia Artificial Agora. Eles afirmam que o problema das m\u00e1quinas inteligentes s\u00e3o os seus enormes preconceitos sociais, n\u00e3o a possibilidade de que levem a um apocalipse no estilo\u00a0O Exterminador do Futuro.<\/em>\u00a0E que, portanto, \u00e9 preciso criar reguladores p\u00fablicos para revisar seus sistemas. Trata-se de uma crise que s\u00f3 ir\u00e1 crescer: dias atr\u00e1s, causou esc\u00e2ndalo um pol\u00eamico\u00a0algoritmo que pretendia identificar os gays<\/a>\u00a0por sua cara. Nos EUA, metade da popula\u00e7\u00e3o j\u00e1 tem seu rosto registrado em bases de dados policiais de reconhecimento facial. E os gigantes da rede j\u00e1 conhecem at\u00e9 nossa orienta\u00e7\u00e3o sexual, mesmo que n\u00e3o sejamos usu\u00e1rios de seus servi\u00e7os. \u201cN\u00e3o podemos contar com o livre mercado para corrigir esses erros\u201d, conclui O\u2019Neil.<\/p>\n

https:\/\/brasil.elpais.com\/brasil\/2017\/09\/19\/ciencia\/1505818015_847097.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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