Devido ao recente desenvolvimento de redes neurais de aprendizado profundo e inteligência artificial em geral, o problema do reconhecimento facial, que antes se pensava ser exclusivo dos humanos e impraticável para as máquinas, agora foi resolvido. Deixando obsoleto o paradigma convencional de detecção, extração de características e classificação.
Não é mais necessário misturar vários algoritmos e alterar dezenas de parâmetros. Agora que alimentamos as redes com dados adequadamente rotulados, as redes simplesmente aprendem com esses dados.
Os resultados são espetaculares em termos de taxas de reconhecimento corretas que são alcançadas com redes neurais. No entanto, é possível que este não seja o caso. Há o exemplo de Robert Julian-Borcak Williams, um estudante afro-americano preso porque um algoritmo de reconhecimento facial o identificou incorretamente. Que esse primeiro erro tenha sido cometido com um afro-americano não parece ser uma coincidência. Com base em estudos realizados, a pesquisadora Joy Buolamwini publicou um deles onde mostrava como os sistemas de reconhecimento facial tinham problemas para identificar pessoas de pele escura.
Os vieses nos modelos podem ser atribuídos a uma variedade de fatores. Esses fatores incluem seleção de dados ruim, rotulagem de dados ruim, envolvimento humano no desenvolvimento e seleção de modelo. Da mesma forma, uma má interpretação dos resultados também afeta.
A inteligência artificial, concebida como um avanço tecnológico imparcial, acaba sendo um reflexo fiel tanto dos próprios preconceitos do indivíduo quanto das injustiças sociais da sociedade em que se desenvolve. Pode ser uma oportunidade para nos reconstruirmos e criarmos uma sociedade mais justa e igualitária, bem como algoritmos livres de preconceitos, como conclui este interessante artigo.
A FUNIBER promove estudos na área de Tecnologia. Alguns desses programas são:
- Mestrado em Direção Estratégica em Telecomunicações
- Mestrado em Direção Estratégica em Tecnologias da Informação
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Fonte: La inteligencia artificial refleja los prejuicios y desigualdades sociales: así podemos mejorarla
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