No contexto da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (ML), o viés refere-se à presença de erros sistemáticos nas previsões ou resultados de um algoritmo, que podem ser atribuídos a noções preconcebidas ou preconceitos mantidos pelo modelo de IA. Esses preconceitos podem ser introduzidos em vários estágios, como durante a coleta de dados, pré-processamento, treinamento de modelo ou implantação. Os preconceitos nos modelos de IA e ML podem levar a resultados injustos ou discriminatórios, afetando potencialmente grupos minoritários ou marginalizados.
Justiça em IA e ML refere-se ao tratamento equitativo de diferentes grupos ou indivíduos por um modelo de IA. Os algoritmos justos visam minimizar preconceitos e evitar a discriminação, garantindo que os seus resultados sejam justos e imparciais. Várias métricas e técnicas foram propostas para avaliar a justiça nos sistemas de IA e ML, como paridade demográfica, probabilidades equalizadas e justiça individual. Estabelecer justiça é essencial para criar sistemas de IA confiáveis, éticos e socialmente responsáveis.
No AppMaster, uma plataforma no-code para a criação de aplicativos back-end, web e móveis, a importância de abordar o preconceito e a justiça nos sistemas de IA e ML é bem compreendida. A plataforma fornece ferramentas e recursos que ajudam os desenvolvedores a identificar e mitigar preconceitos antes de implantar seus aplicativos. Por exemplo, o modelo de dados visuais (esquema de banco de dados) e o designer de processos de negócios (BP) da plataforma permitem que os usuários criem e visualizem os relacionamentos entre diferentes fontes de dados, ajudando-os a identificar possíveis fontes de preconceito no início do processo de desenvolvimento.
Os desenvolvedores também podem empregar várias técnicas para reduzir preconceitos e melhorar a justiça em seus modelos de IA e ML, como:
1. Recolha de conjuntos de dados diversos e representativos: A recolha de dados de uma ampla variedade de fontes e a garantia de representação suficiente de diferentes grupos pode ajudar a mitigar preconceitos. Isto envolve frequentemente a procura de dados sobre grupos sub-representados e a complementação dos conjuntos de dados existentes com pontos de dados adicionais para garantir uma representação precisa e equilibrada.
2. Pré-processamento de dados: A limpeza e o pré-processamento de dados podem ajudar a eliminar vários preconceitos, como preconceitos de amostragem, medição e agregação. Esse processo inclui o tratamento de dados ausentes, o tratamento de valores discrepantes e a padronização ou reamostragem dos dados conforme necessário.
3. Regularização de modelos: As técnicas de regularização, como a regularização L1 ou L2, podem ajudar a prevenir o sobreajuste e a criar modelos mais estáveis e imparciais, penalizando modelos complexos e incentivando a simplicidade.
4. Uso de algoritmos de ML com reconhecimento de imparcialidade: Vários algoritmos foram projetados especificamente para melhorar a imparcialidade em modelos de ML. Os exemplos incluem preconceito adversário, reponderação e aprendizagem de representação justa. Estes algoritmos podem ajudar a garantir que os modelos de IA produzam resultados equitativos para vários grupos demográficos.
5. Avaliando a justiça: Os desenvolvedores podem usar uma variedade de métricas de justiça, como paridade demográfica, probabilidades equalizadas ou justiça individual, para avaliar o desempenho de seus modelos de IA e ML. A avaliação e o monitoramento contínuos do desempenho do modelo podem ajudar a identificar preconceitos e problemas de justiça à medida que surgem, permitindo que os desenvolvedores façam os ajustes necessários em seus modelos.
6. IA explicável (XAI): As técnicas de XAI visam tornar os sistemas de IA mais transparentes e interpretáveis, fornecendo insights sobre como os algoritmos tomam decisões. Isso pode ajudar os desenvolvedores a descobrir possíveis fontes de preconceito e melhorar a justiça geral de seus modelos.
As organizações que incorporam aplicações de IA e ML nos seus fluxos de trabalho devem estar cientes de possíveis preconceitos e esforçar-se para criar modelos de IA justos e equitativos. Ao aproveitar o conjunto abrangente de ferramentas do AppMaster, os desenvolvedores podem lidar com preconceitos e melhorar a justiça para construir aplicativos de IA robustos, confiáveis e socialmente responsáveis. À medida que as tecnologias de IA e ML continuam a evoluir e a tornar-se mais predominantes na vida quotidiana, é essencial compreender e dar prioridade aos conceitos de preconceito e justiça para garantir que os benefícios destas tecnologias possam ser partilhados de forma justa e ampla por toda a sociedade.
