{"id":9621,"date":"2018-11-21T14:00:30","date_gmt":"2018-11-21T16:00:30","guid":{"rendered":"http:\/\/controversia.com.br\/?p=9621"},"modified":"2018-11-21T14:01:31","modified_gmt":"2018-11-21T16:01:31","slug":"os-privilegiados-sao-analisados-por-pessoas-as-massas-por-maquinas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/controversia.com.br\/pt\/2018\/11\/21\/os-privilegiados-sao-analisados-por-pessoas-as-massas-por-maquinas\/","title":{"rendered":"\u201cOs privilegiados s\u00e3o analisados por pessoas; as massas, por m\u00e1quinas\u201d"},"content":{"rendered":"

ANA TORRES MEN\u00c1RGUEZ<\/strong> – Doutora em Matem\u00e1tica pela Universidade Harvard luta para conscientizar sobre como, segundo ela, o \u2018big data\u2019 aumenta a desigualdade.<\/p>\n

Cathy O\u2019Neil\u00a0(Cambridge, 1972), doutora em matem\u00e1tica pela\u00a0Universidade Harvard, trocou o mundo acad\u00eamico pela an\u00e1lise de risco de investimento dos bancos. Achava que esses recursos eram neutros do ponto de vista \u00e9tico, mas sua ideia n\u00e3o tardou a desmoronar. Percebeu como a matem\u00e1tica poderia ser \u201cdestrutiva\u201d e empreendeu uma mudan\u00e7a radical: somou-se ao grupo de finan\u00e7as alternativas do movimento\u00a0Occupy Wall Street, que nasceu em 2011 em Nova York para protestar contra os abusos do poder financeiro, e come\u00e7ou sua luta para conscientizar sobre como o\u00a0big data<\/em>\u00a0\u201caumenta\u201d a desigualdade e “amea\u00e7a” a democracia.<\/p>\n

A autora do livro\u00a0Weapons of Math Destruction<\/em>\u00a0(\u201carmas de destrui\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica\u201d, um trocadilho com a express\u00e3o \u201carmas de destrui\u00e7\u00e3o em massa\u201d, in\u00e9dito no Brasil), que tamb\u00e9m assessora\u00a0start-ups<\/em>, defende que os algoritmos geram injusti\u00e7as porque se baseiam em modelos matem\u00e1ticos concebidos para reproduzir preconceitos, equ\u00edvocos e vieses humanos. “A\u00a0crise financeira<\/a>\u00a0deixou claro que a matem\u00e1tica n\u00e3o est\u00e1 apenas envolvida em muitos dos problemas do mundo, como tamb\u00e9m os agravam”, considera.<\/p>\n

O\u2019Neil, que participou h\u00e1 algumas semanas de um f\u00f3rum sobre o impacto dos algoritmos nas democracias, organizado pelo Aspen Institute da Espanha e pela Funda\u00e7\u00e3o Tel\u00e9fonica, respondeu \u00e0s perguntas do EL PA\u00cdS.<\/p>\n

Pergunta.<\/strong>\u00a0Voc\u00ea afirma em seu livro que a matem\u00e1tica \u00e9 mais importante do que nunca nos assuntos humanos.<\/p>\n

Resposta.<\/strong>\u00a0N\u00e3o acho que seja a\u00a0matem\u00e1tica<\/a>, e sim os algoritmos. Essa \u00e9 parte do problema; estamos transferindo nossa confian\u00e7a da matem\u00e1tica para certos modelos que n\u00e3o entendemos como funcionam. Por tr\u00e1s deles h\u00e1 sempre uma opini\u00e3o, algu\u00e9m que decide o que \u00e9 importante. Se olharmos as redes sociais, h\u00e1 vieses. Por exemplo, os conte\u00fados s\u00e3o ordenados em fun\u00e7\u00e3o de quem fala mais no\u00a0Twitter<\/a>\u00a0ou no\u00a0Facebook<\/a>. Isso n\u00e3o \u00e9 matem\u00e1tica, s\u00e3o discrimina\u00e7\u00f5es feitas por humanos. A pessoa que desenvolve o algoritmo define o que \u00e9 o sucesso.<\/p>\n

P.<\/strong>\u00a0Por tr\u00e1s dos algoritmos h\u00e1 matem\u00e1ticos. Eles t\u00eam consci\u00eancia do sistema de vieses que est\u00e3o criando?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0N\u00e3o s\u00e3o necessariamente matem\u00e1ticos, e sim especialistas capazes de lidar com f\u00f3rmulas l\u00f3gicas e com conhecimentos de programa\u00e7\u00e3o, estat\u00edstica e matem\u00e1tica. Sabem traduzir a forma de pensar dos humanos para os sistemas de processamento de dados. Muitos deles ganham muito dinheiro com isso e, embora do ponto de vista t\u00e9cnico sejam capazes de detectar essas falhas, preferem n\u00e3o pensar nisso. Em empresas como o\u00a0Google<\/a>, h\u00e1 quem se d\u00ea conta, mas, se manifestarem seu compromisso com a justi\u00e7a, os advogados da companhia lhes far\u00e3o se lembrar do compromisso com os acionistas. \u00c9 preciso maximizar os lucros. N\u00e3o h\u00e1 incentivos suficientes para transformar o sistema, para torn\u00e1-lo mais justo. O objetivo \u00e9tico n\u00e3o costuma ir acompanhado de dinheiro.<\/p>\n

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N\u00e3o \u00e9 preciso ter forma\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica para entender que uma decis\u00e3o tomada por um algoritmo \u00e9 injusta<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

P.<\/strong>\u00a0Voc\u00ea denuncia que os algoritmos n\u00e3o s\u00e3o transparentes, que n\u00e3o prestam contas do seu funcionamento. Acha que os Governos deveriam regulament\u00e1-los?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0S\u00e3o opacos inclusive para os que os desenvolvem, que, muitas vezes, n\u00e3o s\u00e3o suficientemente pagos para entender como funcionam. Tampouco comprovam se cumprem as leis. Os Governos devem legislar e definir, por exemplo, o que torna um algoritmo\u00a0racista<\/a>\u00a0ou sexista.<\/p>\n

P.<\/strong>\u00a0Em seu livro, voc\u00ea menciona o caso de uma professora norte-americana que foi demitida por decis\u00e3o de um algoritmo. Acha poss\u00edvel medir a qualidade humana com um sistema inform\u00e1tico?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0O distrito escolar de Washington come\u00e7ou a usar o sistema de pontua\u00e7\u00e3o\u00a0Mathematica<\/a>\u00a0para identificar os professores menos produtivos. Foram demitidos 205 docentes depois que esse modelo os considerou maus professores. Atualmente n\u00e3o temos como saber apenas com dados se um trabalhador \u00e9 eficiente. O dilema se voc\u00ea \u00e9 ou n\u00e3o um bom professor n\u00e3o pode ser resolvido com tecnologia, \u00e9 um problema humano. Muitos desses professores n\u00e3o puderam reclamar, porque o secretismo sobre como o algoritmo funciona lhes priva desse direito. Ao esconder os detalhes do funcionamento, fica mais dif\u00edcil questionar a pontua\u00e7\u00e3o ou protestar.<\/p>\n

P.<\/strong>\u00a0Qual \u00e9 a chave para poder fazer isso no futuro?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0\u00c9 um experimento complicado. Primeiro \u00e9 preciso haver um consenso na comunidade educacional sobre quais elementos definem um bom\u00a0professor<\/a>. Se a inten\u00e7\u00e3o \u00e9 avaliar se ele gera suficiente curiosidade nos alunos para que aprendam, qual \u00e9 a melhor f\u00f3rmula para medir isso? Se entrarmos numa classe e observarmos, poderemos determinar se o docente est\u00e1 incluindo todos os alunos na conversa, ou se consegue que trabalhem em grupo e cheguem a conclus\u00f5es, ou se s\u00f3 falam entre si em aula. Seria muito dif\u00edcil programar um computador para isso. Os especialistas em dados t\u00eam a arrog\u00e2ncia de acreditar que podem resolver essas quest\u00f5es. Ignoram que primeiro \u00e9 preciso um consenso no campo educacional. Um algoritmo est\u00fapido n\u00e3o vai resolver uma quest\u00e3o sobre a qual ningu\u00e9m est\u00e1 de acordo.<\/p>\n

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Seria muito dif\u00edcil programar um computador para que o determine se um professor faz bem o seu trabalho<\/i><\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

P.<\/strong>\u00a0As administra\u00e7\u00f5es usam cada vez mais os algoritmos pela falta de perfis suficientemente formados?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0Por um lado, economizam custos em pessoal. Mas o mais importante \u00e9: evitam a responsabilidade. Quando voc\u00ea usa um algoritmo, o fracasso n\u00e3o \u00e9 sua culpa. \u00c9 da m\u00e1quina. Trabalhei para a Prefeitura de Nova York enquanto pesquisava para escrever meu livro. Estavam desenvolvendo um sistema de ajudas para os sem-teto, mas percebi que n\u00e3o queriam melhorar suas vidas, e sim n\u00e3o fracassar em suas pol\u00edticas. Aconteceu o que queriam evitar: o\u00a0The New York Times<\/em>\u00a0publicou um artigo sobre a morte de uma crian\u00e7a em consequ\u00eancia de uma falha nessa rede de ajuda. A culpa era do algoritmo, que n\u00e3o tinha calculado bem. Acho que n\u00e3o dever\u00edamos deixar as administra\u00e7\u00f5es usarem algoritmos para se esquivar da responsabilidade.<\/p>\n

P.<\/strong>\u00a0O uso de algoritmos para a contrata\u00e7\u00e3o est\u00e1 se espalhando. Quais s\u00e3o os preconceitos?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0A automatiza\u00e7\u00e3o dos processos de sele\u00e7\u00e3o est\u00e1 crescendo entre 10 e 15% ao ano. Nos\u00a0Estados Unidos<\/a>, j\u00e1 s\u00e3o usados com 60% dos trabalhadores em potencial, e 72% dos curr\u00edculos n\u00e3o chegam a ser analisados por pessoas. Os algoritmos costumam castigar os pobres, enquanto os ricos recebem um trato mais pessoal. Por exemplo, um escrit\u00f3rio de advocacia renomado ou um col\u00e9gio privado de elite se basear\u00e3o mais em recomenda\u00e7\u00f5es e entrevistas pessoais durante os processos de sele\u00e7\u00e3o do que uma rede de\u00a0fast food<\/em>. Os privilegiados s\u00e3o analisados por pessoas, e as massas, por m\u00e1quinas.<\/p>\n

Se voc\u00ea quiser trabalhar num\u00a0call center<\/em>\u00a0ou como caixa, tem que passar por um teste de personalidade. Para um cargo no Goldman Sachs h\u00e1 uma entrevista. Sua humanidade \u00e9 levada em conta para um bom trabalho. Para um emprego de sal\u00e1rio baixo, voc\u00ea \u00e9 simplesmente analisado e categorizado. Uma m\u00e1quina lhe etiqueta.<\/p>\n

P.<\/strong>\u00a0Acha que \u00e9 necess\u00e1ria uma melhor forma\u00e7\u00e3o em matem\u00e1tica para nos conscientizarmos dessa manipula\u00e7\u00e3o?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0Isso \u00e9 rid\u00edculo. As pessoas precisam entender que se trata de um problema de controle pol\u00edtico. \u00c9 preciso ignorar a parte matem\u00e1tica e exigir direitos. N\u00e3o \u00e9 preciso ter forma\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica para compreender o que \u00e9 injusto. Um algoritmo \u00e9 o resultado de um processo de tomada de decis\u00f5es. Se voc\u00ea for demitido porque um algoritmo assim determinou, tem que exigir uma explica\u00e7\u00e3o. Isso \u00e9 o que tem que mudar.<\/p>\n

P.<\/strong>\u00a0Em que outros aspectos os algoritmos est\u00e3o prejudicando os direitos trabalhistas?<\/p>\n

R. H\u00e1 um fen\u00f4meno chamado\u00a0clopenning<\/em>\u00a0(\u201cabre-fecha\u201d). S\u00e3o hor\u00e1rios irregulares que afetam cada vez mais funcion\u00e1rios com sal\u00e1rios baixos. Esses calend\u00e1rios s\u00e3o o resultado da economia dos dados, s\u00e3o algoritmos desenvolvidos para gerar efici\u00eancia, ao mesmo tempo em que trata os trabalhadores como meras engrenagens. Segundo dados do Governo dos Estados Unidos, dois ter\u00e7os dos trabalhadores do setor servi\u00e7os e mais de 50% dos vendedores recebem informa\u00e7\u00f5es sobre suas escalas de trabalho com uma semana ou menos de anteced\u00eancia.<\/p>\n

Essa \u00e9 uma das situa\u00e7\u00f5es extremas que o uso de algoritmos provoca no \u00e2mbito trabalhista. H\u00e1 uma lei que estipula que, se voc\u00ea trabalhar pelo menos de 35 horas na semana, deve receber benef\u00edcios. Pois h\u00e1 um algoritmo que garante que nenhum empregado fa\u00e7a mais de 34 horas. Como n\u00e3o h\u00e1 nenhuma lei que determine que voc\u00ea deve trabalhar no mesmo hor\u00e1rio todos os dias, o algoritmo n\u00e3o se preocupa com a sua vida e lhe atribui as horas de trabalho em fun\u00e7\u00e3o das necessidades da empresa. Se h\u00e1 previs\u00e3o de chuva num dia, as vendas aumentam, e os turnos mudam. S\u00f3 decidem na \u00faltima hora. Essas pessoas n\u00e3o conhecem seu hor\u00e1rio com anteced\u00eancia, n\u00e3o podem organizar seu tempo livre, estudar ou cuidar de seus filhos. Sua qualidade de vida se deteriora, e os computadores s\u00e3o cegos a isso. A regula\u00e7\u00e3o governamental \u00e9 a \u00fanica solu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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