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Por que a IA pode ficar tendenciosa — a group of people standing next to each other

Por que a IA pode ficar tendenciosaCEFR B1

6/12/2025

Adaptado de Unknown author, Futurity CC BY 4.0

Foto de Jr Korpa, Unsplash

Adaptação do artigo original assistida por IA, simplificada para estudantes de idiomas.

Ferramentas de inteligência artificial tornaram-se muito populares e, em abril, o ChatGPT atingiu um bilhão de utilizadores ativos por semana. Ao mesmo tempo, há relatos de danos causados por sistemas enviesados, como diferenças no tratamento médico conforme características demográficas e discriminação em processos de recrutamento.

Uma pesquisa da Universidade do Texas em Austin analisou 363 algoritmos que autores anteriores tinham identificado como tendenciosos. Os investigadores compararam cada algoritmo problemático com outro semelhante que não tinha sido apontado por viés e examinaram também as organizações que os criaram e usaram. Entre os autores está Hüseyin Tanriverdi, com John-Patrick Akinyemi.

Os resultados indicam que o viés muitas vezes surge porque os modelos simplificam demais a realidade e não capturam condições complexas. Os pesquisadores defendem abrir as caixas-pretas, incorporar entradas diversas e estabelecer verdades fundamentais claras para reduzir o viés.

Palavras difíceis

  • enviesadoQue mostra preferência injusta contra grupos
    enviesados
  • tendenciosoQue favorece um lado de forma injusta
    tendenciosos
  • algoritmoConjunto de regras usadas por um computador
    algoritmos
  • discriminaçãoTratamento injusto de pessoas por características
  • recrutamentoProcesso de seleção para empregos ou funções
  • simplificarTornar algo menos complexo do que é
    simplificam
  • caixa-pretaSistema cujo funcionamento interno é desconhecido
    caixas-pretas
  • incorporarIncluir algo dentro de um sistema ou processo

Dica: passe o mouse, foque ou toque nas palavras destacadas no artigo para ver definições rápidas enquanto lê ou ouve.

Perguntas para discussão

  • Você acha importante abrir as caixas-pretas de sistemas de IA? Por quê?
  • Que tipos de entradas diversas seriam úteis em sistemas de IA usados no seu país?
  • Como organizações podem evitar discriminação em processos de recrutamento que usam IA?

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