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Os sistemas de IA já foram o material da fantasia de ficção científica. Agora, eles são uma parte central da tomada de decisões corporativas modernas. Com essa integração, surge uma pergunta urgente: Estamos desenvolvendo produtos de IA que sejam justos?
Os desenvolvedores seniores estão tentando descobrir qual é o propósito das medidas de justiça no desenvolvimento de produtos de IA e como elas servirão ajudá-los com desafios comunsincluindo:
Neste artigo, veremos o papel que as medidas de equidade devem desempenhar no desenvolvimento de produtos de IA. Também exploraremos como os desenvolvedores podem mitigar possíveis vieses e alcançar resultados equitativos à medida que uma nova era de tecnologias de IA acena.
Conteúdo
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A justiça da IA atua como uma bússola moral em um mundo de tecnologia em rápido desenvolvimento.
Seu objetivo é nos guiar para Algoritmos imparciais que levam a resultados justos, independentemente do histórico das pessoas a elas sujeitas.
Se você é um desenvolvedor sênior, saberá que a justiça na IA não é um simples botão liga/desliga, mas uma abordagem em várias camadas que estende seu escopo a setores críticos como finanças, recrutamento e saúde.
Para fazê-lo bem, você precisará considerar várias métricas e estruturas de justiça em vez de apenas evitar preconceitos óbvios. Existem várias maneiras eficazes de medir a "justiça", e cada uma tem pontos fortes e fracos.
Paridade demográfica
Essa métrica busca garantir que diferentes grupos demográficos recebem resultados positivos em taxas semelhantes.
Por exemplo, em um sistema de aprovação de empréstimos, a paridade demográfica significaria que a taxa de aprovação é aproximadamente a mesma para todos os grupos raciais ou étnicos.
Probabilidades equalizadas
As probabilidades equalizadas são usadas para Mantenha as taxas de falsos positivos e falsos negativos iguais em diferentes grupos demográficos.
Em um sistema de diagnóstico médico, as probabilidades equalizadas significariam que o sistema tem a mesma chance de diagnosticar corretamente indivíduos de diferentes grupos.
Igualdade preditiva
Essa métrica visa Mantenha as taxas de falsos positivos das previsões de um modelo iguais em diferentes grupos demográficos.
Tomemos o exemplo de uma ferramenta de avaliação de risco: a igualdade preditiva aqui significaria que a ferramenta tem a mesma probabilidade de sinalizar falsamente indivíduos de diferentes grupos como de alto risco.
Equidade individual
Este princípio funciona com base na teoria de que indivíduos semelhantes devem receber resultados semelhantes, independentemente de sua afiliação ao grupo.
Definir uma métrica de similaridade é fundamental aqui e garante que o sistema de IA trate indivíduos semelhantes de forma consistente.
Observação: você pode encontrar várias métricas sobrepostas na imparcialidade da IA. Por exemplo, justiça individual significa tratar indivíduos semelhantes de forma semelhante, independentemente da afiliação ao grupo, enquanto a paridade demográfica se concentra em resultados iguais entre os grupos. Você pode precisar de ambos, ou de um sobre o outro, dependendo do seu caso de uso.
Você não pode consertar o que não consegue entender. É aí que entra a interpretabilidade: precisamos saber por que um modelo de IA faz certas previsões.
As técnicas XAI nos ajudam entender o processo de tomada de decisão de IA do modelo, o que nos permite identificar e corrigir vieses. Isso é ótimo para criar confiança, especialmente em aplicativos confidenciais.
Um tamanho não serve para todos em muitas esferas da vida e o mesmo vale para grupos demográficos.
Diversos grupos de usuários precisam diferentes limiares de tomada de decisão. Na área da saúde, por exemplo, um limite de avaliação de risco que funciona para um grupo pode não ser apropriado para outro.
O uso de limites diferentes nos permite levar em conta essas variações e é vital para alcançar resultados justos, mas isso vem com vários desafios, incluindo conformidade e viés de dados.
Os sistemas de IA, apesar de toda a sua sofisticação, não são imunes a preconceitos, o que causa grandes problemas.
O viés não controlado leva a práticas discriminatórias, corrói a confiança do usuário e causa danos à reputação. Eles podem se infiltrar sem monitoramento consistente, e entendê-los é o primeiro passo para corrigi-los com as medidas de justiça apropriadas.
Isso acontece quando seus dados de treinamento não refletem a diversidade do mundo real.
Pense nisso como ensinar a uma criança apenas uma perspectiva – ela naturalmente terá uma visão distorcida. Precisamos usar conjuntos de dados diversos e representativos para evitar isso.
Esse viés aparece quando os usuários interagem com o sistema, geralmente por meio de ciclos de feedback ou comportamento do usuário. O monitoramento contínuo e o aprendizado de máquina com consciência de justiça podem ajudar a manter as coisas sob controle aqui.
É aqui que as escolhas de design no próprio algoritmo favorecem inadvertidamente certos grupos. Ajustes de pré-processamento ou processamento podem ajudar aqui a garantir que o algoritmo seja justo.
De onde vêm esses preconceitos? Eles geralmente se originam de diferentes estágios de desenvolvimento, e conhecer a fonte é a chave para enfrentá-los.
É quando os vieses de dados anteriores são incorporados à IA. Por exemplo, se os dados de contratações anteriores favoreceram certos grupos, uma IA treinada nesses dados perpetuará esses preconceitos. Medidas de justiça no desenvolvimento de IA são essenciais para corrigi-los.
É quando preconceitos sociais mais amplos se infiltram na IA, semelhante a um vírus que infecta todo o sistema. A implementação de restrições de justiça pode ajudar a detectar esses preconceitos desde o início.
As escolhas feitas durante o desenvolvimento, como quais recursos usar ou como pesá-los, podem introduzir preconceitos involuntariamente. O design ético do produto de IA enfatiza a mitigação proativa do viés para evitar isso.
Um sistema de IA verdadeiramente inclusivo requer a construção de salvaguardas e a consideração do impacto em todos os grupos demográficos, algo que é crítico durante esses dias de formação da governança da IA.
"A regulamentação da IA ainda está surgindo, portanto, a documentação detalhada das medidas tomadas para mitigar a discriminação é vital. Iterações e verificações contínuas de treinamento para evitar a degradação do desempenho ao longo do tempo também são essenciais", diz um desenvolvedor sênior de IA da Flexxible.
Mas como aplicamos medidas de justiça na prática nesse desenvolvimento ético de produtos de IA?
O resultado final é que é um compromisso do ciclo de vida, não uma correção única. Imagine isso como construir uma casa sobre uma base sólida: A justiça deve ser incorporada desde o início.
Este processo começa com Coleta e pré-processamento de dados: Definir as metas de justiça relevantes para o seu projeto é fundamental: Isso pode ser minimizar o preconceito de gênero no recrutamento ou garantir o acesso equitativo aos recursos de saúde com base em fatores socioeconômicos.
Para isso, precisamos examinar nossos conjuntos de dados de treinamento para representação, buscando e mitigando preconceitos. Assim como capinar um jardim antes de plantar, isso remove o potencial de resultados distorcidos.
Os pesquisadores estão desenvolvendo ativamente técnicas para lidar com o viés de dados. Recente trabalho de pesquisadores do MIT produziu um novo método que identifica e remove pontos específicos em um conjunto de dados de treinamento que mais contribuem para as falhas de um modelo em subgrupos minoritários.
Em seguida, durante o treinamento e validação do modelo, implementar restrições de justiça diretamente nos algoritmos. Métricas como padrão demográfico, igualdade de oportunidades e impacto díspar ajudam a equipe a testar o modelo para garantir que ele trate todos de forma equitativa.
Pós-implantação, Monitoramento contínuo é fundamental. Aqui, podemos avaliar os resultados do modelo e solicitar ativamente o feedback do usuário, agindo como um observador vigilante, pronto para lidar com quaisquer vieses emergentes.
Ao longo deste processo, auditorias regulares usando métricas de justiça e diretrizes éticas não são negociáveis. Essas auditorias são nossas verificações de segurança: sem elas, corremos o risco de entrar em conflito com as regras de privacidade e transparência de dados.
Do lado técnico, podemos empregar técnicas como Desvio de viés ou reponderação contraditória para refinar nossos algoritmos. A IA explicável (XAI) nos ajuda a entender o "porquê" por trás das decisões do modelo para que possamos fazer ajustes direcionados.
O impacto da inteligência artificial se estende por quase todos os setores do mundo real que você possa imaginar, exigindo versatilidade dos desenvolvedores ao lidar com medidas de justiça.
Aqui estão algumas implicações importantes que provavelmente encontraremos.
Quando os resultados podem literalmente significar a diferença entre a vida ou a morte, a justiça se torna urgente.
No setor de saúde, a IA está sendo usada para tarefas críticas, como diagnóstico e tratamento de doenças. Os algoritmos de IA devem ser treinado em diversos conjuntos de dados para evitar vieses que possam levar a disparidades nos resultados dos pacientes e até mesmo a diagnósticos incorretos entre os grupos demográficos.
As medidas de justiça são agora um imperativo comercial nos serviços financeiros, que tem a maior parcela de organizações com medidas de IA totalmente operacionalizadas, com 35%, de acordo com Estatística.
Esses incluem Aprovações de empréstimos orientadas por IA que são rigorosamente testados para eliminar preconceitos que podem negar injustamente crédito a certos grupos demográficos.
Fazer isso no setor financeiro ajuda as empresas a construir confiança com uma clientela diversificada e manter a conformidade regulatória: ambos são cruciais para a estabilidade e o sucesso a longo prazo.
Modelos de IA generativa, como os usados para criar texto e imagens como Gemini e ChatGPT, apresentam desafios únicos de justiça.
Esses modelos geralmente perpetuam e até amplificam os vieses existentes nos dados de treinamento, o que causa resultados discriminatórios ou ofensivos.
Os desenvolvedores devem enfrentar esses desafios, que exigem Curadoria cuidadosa de dados e técnicas de treinamento que mitigam o viés em modelos generativos, como pré-processamento e ajustes algorítmicos.
A justiça da IA é essencial para os CIOs que tentam descobrir Como gerenciar uma equipe de tecnologia espalhados por vários locais.
Sem ele, eles não podem fornecer acesso igual a recursos e oportunidades para os diferentes grupos que usam o produto.
O design de ferramentas orientadas por IA para alocação de tarefas, avaliação de desempenho e comunicação deve evitar vieses que possam prejudicar os funcionários remotos.
"É importante que os critérios de avaliação sejam padronizados e se apliquem igualmente a todos os membros da equipe, independentemente de trabalharem remotamente ou no escritório", diz um desenvolvedor sênior da Flexxible. "Para garantir oportunidades iguais para todos os funcionários, os CIOS devem analisar as métricas de desempenho divididas por diferentes locais e tempos de resposta dentro de cada um."
Plataformas de gerenciamento de desempenho estão desempenhando um papel fundamental no atendimento dessas necessidades. Essas ferramentas Use análises avançadas para identificar possíveis vieses nos dados de desempenho e permitir que os CIOs resolvam facilmente as disparidades.
Essas plataformas também facilitam a avaliação objetiva, fornecendo visibilidade da atividade e da produção dos funcionários. Isso é apoiado por recursos de comunicação integrados que também suportam feedback equitativo e compartilhamento de informações.
5. Soluções tecnológicas
Produtos que oferecem Gerenciamento centralizado, visibilidade entre endpoints e suporte automatizado são ferramentas inestimáveis para a justiça em sistemas de IA.
Essas soluções estão crescendo em popularidade porque melhoram a eficiência do dispositivo e fornecem suporte especializado de TI – um benefício para os 80% dos trabalhadores remotos que perdem tempo devido a dificuldades técnicas, de acordo com um estudo recente da empresa de tecnologia Laboratórios Coruja.
Uma vez integrados às operações diárias, os desenvolvedores podem usar as ferramentas para padronizar o Experiência de local de trabalho digital em toda a organização e fornecer aos gerentes recursos robustos de visibilidade que lhes permitem lidar com vieses em processos orientados por IA.
A inteligência artificial continua a moldar o mundo do trabalho remoto. A busca por práticas responsáveis de IA exige novas soluções que promover a justiça em ambientes remotos.
O Flexxible oferece um conjunto de ferramentas projetadas para enfrentar esses desafios e gerenciar o Experiência digital do funcionário de forma justa e eficaz, incluindo:
Cliente Flexx: Nossa plataforma de automação eleva a experiência digital do funcionário com automação de suporte de TI e visibilidade total para todas as partes interessadas. Os CIOs monitoram o uso e o desempenho da ferramenta de IA em diferentes grupos de usuários, permitindo que identifiquem e corrijam vieses em processos orientados por IA.
FlexxDesktop:Nosso Solução de desktop como serviço Fornece desktops virtuais flexíveis, automatizados e de autocorreção. Os usuários obtêm acesso equitativo aos recursos de computação por meio de desktops virtuais, independentemente da localização ou dispositivo do usuário.
FlexxSecurity: Nosso Plataforma de segurança de endpoint unifica o gerenciamento e o monitoramento automatizados de TI. Todos os usuários e dispositivos obtêm proteção igual com segurança centralizada e gerenciamento de patches.
A capacidade da Flexxible de adaptar suas soluções para atender às diversas necessidades dos usuários a torna uma escolha confiável para organizações que buscam preparar sua infraestrutura de TI para o futuro - com justiça em primeiro plano.
Descubra como as soluções de IA da Flexxible garantem a justiça e maximizam a produtividade de sua força de trabalho. Agende uma demonstração hoje para saber mais.
* Gartner®, Magic Quadrant™ for Digital Employee Experience Management Tools, Dan Wilson, Tom Cipolla, Stuart Downes, Autumn Stanish, Lina Al Dana, 26 August 2024 **Gartner®, Magic Quadrant™ for Desktop as a Service, Stuart Downes, Eri Hariu, Mark Margevicius, Craig Fisler, Sunil Kumar, 16 September 2024
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