{"id":26109,"date":"2022-03-26T09:01:13","date_gmt":"2022-03-26T14:01:13","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.funiber.org\/pt\/?p=26109"},"modified":"2022-03-25T09:21:33","modified_gmt":"2022-03-25T14:21:33","slug":"funiber-desigualdades-inteligencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.funiber.blog\/pt\/tecnologias-tic\/2022\/03\/26\/funiber-desigualdades-inteligencia","title":{"rendered":"Alternativas para evitar as desigualdades sociais na intelig\u00eancia artificial"},"content":{"rendered":"

Os dispositivos e aplicativos de intelig\u00eancia artificial podem replicar desigualdades e discrimina\u00e7\u00e3o que percebemos na sociedade off-line, por\u00e9m de maneira invis\u00edvel e mais complexa.<\/h2>\n

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De acordo com um comunicado do International Telecommunication Union, divulgado no final de 2021, a n\u00edvel mundial, as pessoas que vivem em zonas urbanas t\u00eam o dobro de probabilidade de utilizar a Internet do que as que vivem em zonas rurais. Em rela\u00e7\u00e3o ao g\u00eanero, 62% dos homens usam a Internet em todo o mundo, 5 pontos percentuais acima das mulheres (57%).<\/p>\n

Se comparamos com as regi\u00f5es no planeta, encontramos mais disparidades. Na \u00c1frica, somente 22% da popula\u00e7\u00e3o utiliza a Internet, enquanto que na Europa, este n\u00famero chega a 80%.<\/p>\n

Estas desigualdades no acesso \u00e0 internet podem afetar um aspecto relevante para o conhecimento que se produz e se consume em todo o mundo: a intelig\u00eancia artificial. Segundo um estudo recentemente publicado pelo Instituto de Direitos Humanos, podemos analisar alguns riscos e benef\u00edcios da intelig\u00eancia artificial para a igualdade e a n\u00e3o discrimina\u00e7\u00e3o, a partir de dados, f\u00f3rmulas e algoritmos.<\/p>\n

Neste estudo, eles apontam quatro perspectivas para analisar estas quest\u00f5es: onde se est\u00e1 criando a intelig\u00eancia artificial, quem s\u00e3o os donos das empresas que desenvolvem essa tecnologia, para que finalidade e como se est\u00e1 construindo este novo conhecimento.<\/p>\n

A conclus\u00e3o do estudo destaca os desafios para evitar discrimina\u00e7\u00e3o de pessoas na intelig\u00eancia artificial, j\u00e1 que muitas vezes estas se percebem invis\u00edveis para grandes setores sociais, com uma forma complexa devidos \u00e0s f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas.<\/p>\n

Uma das alternativas \u00e9 oferecer informa\u00e7\u00e3o de todos os tipos de dados usados no machine learning<\/em> que as empresas utilizam para criar os sistemas e aplicativos, assim como ocorrem em alimentos industrializados atrav\u00e9s das etiquetas nutricionais.<\/p>\n

Tamb\u00e9m \u00e9 importante incluir debates sobre princ\u00edpios de igualdade e n\u00e3o discrimina\u00e7\u00e3o entre os profissionais que est\u00e3o vinculados com os processos de intelig\u00eancia artificial, al\u00e9m de uma forma\u00e7\u00e3o social mais ampla sobre o tema.<\/p>\n

O estudo busca dar visibilidade \u00e0s formas de discrimina\u00e7\u00e3o e desigualdade que se encontram no mundo de forma online, assim como ocorrem tamb\u00e9m fora do universo digital.<\/p>\n

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Conhe\u00e7a alguns programas promovidos pela FUNIBER no \u00e2mbito da tecnologia:<\/p>\n