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Sobre o tema

A inteligência artificial aplicada ao reconhecimento de imagens e faces revolucionou a tecnologia, mas também levantou questões éticas sobre privacidade, viés algorítmico e vigilância em massa. Um estudo de caso clássico envolve o sistema desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Toronto, que foi adquirido pelo Google e impulsionou avanços em carros autônomos e busca de fotos. No entanto, pesquisas posteriores revelaram que tais sistemas eram menos precisos para mulheres e pessoas negras, gerando debates sobre a coleta de dados e os riscos de uso indevido. Compreender essas controvérsias é essencial para avaliar o impacto social da IA e as barreiras para uma implementação ética.

Tópicos relacionados

  • Viés algorítmico em reconhecimento facial
  • Ética na inteligência artificial
  • Vigilância em massa e privacidade
  • Coleta de dados para treinamento de IA
  • Regulamentação de sistemas autônomos

Enunciado

About seven years ago, three researchers at the University of Toronto built a system that could
analyze thousands of photos and teach itself to recognize everyday objects, like dogs, cars and flowers.
The system was so effective that Google bought the tiny start-up these researchers were only just
getting off the ground. And soon, their system sparked a technological revolution. Suddenly, machines
could "see" in a way that was not possible in the past.
This made it easier for a smartphone app to search your personal photos and find the images you were
looking for. It accelerated the progress of driverless cars and other robotics. And it improved the
accuracy of facial recognition services, for social networks like Facebook and for the country's law
enforcement agencies. But soon, researchers noticed that these facial recognition services were less
accurate when used with women and people of color. Activists raised concerns over how companies
were collecting the huge amounts of data needed to train these kinds of systems. Others worried these
systems would eventually lead to mass surveillance or autonomous weapons.
Fonte: Matz, Cade. Seeking Ground Rules for A. I. www.nytimes.com, 01/03/2019. Adaptado.
Acessado em Agosto/2019.)

Analise as afirmações de I a IV em destaque.

I. Ativistas manifestaram preocupação em relação à forma como as empresas estavam coletando
enormes quantidades de dados para treinar sistemas de reconhecimento.

II. A Universidade de Toronto construiu um sistema ético de Inteligência Artificial para
reconhecimento de imagens.

III. Uma das preocupações de ativistas era a possibilidade de tais sistemas conduzirem a vigilância em
massa ou armamento autônomo.

IV. Empresas privadas de tecnologia, como Google, e redes digitais, como Facebook, junto com
algumas agências governamentais, chegaram a um consenso quanto a uma ética da
Inteligência Artificial.

V. Algumas leis foram desenvolvidas por alguns grupos específicos de pessoas para decidir sobre o
futuro da Inteligência Artificial.

De acordo com o texto, estão corretas apenas:

Alternativas

  • A)

    I e II.

  • B)

    II, III e V.

  • C)

    I e III.

  • D)

    II, IV e V. 15 MATEMÁTICA Notações R : conjunto dos números reais. N = {1, 2, 3, . . . , }: conjunto dos números naturais. : conjunto vazio. i : unidade imaginária, i2 = -1. AB : segmento de reta de extremidades nos pontos A e B. AO^B : ângulo formado pelos segmentos OA e OB, com vértice no ponto O. [a, b] = {x R : a x b}. C D = interseção entre os conjuntos C e D. M 2 = M M, isto é, o produto da matriz quadrada M com ela mesma. Observação: Os sistemas de coordenadas considerados são os cartesianos retangulares.

  • E)

    I, III e IV.

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Perguntas frequentes

Por que o reconhecimento facial é menos preciso para pessoas negras e mulheres?

Isso ocorre porque os conjuntos de dados de treinamento são historicamente compostos por imagens de homens brancos, gerando viés algorítmico. Modelos treinados com dados desbalanceados têm desempenho inferior em grupos sub-representados.

Quais são os principais riscos éticos do uso de reconhecimento facial em massa?

Os riscos incluem violação de privacidade, vigilância arbitrária, discriminação racial e de gênero, além do potencial para armas autônomas. Ativistas alertam para a falta de regulamentação adequada.

Como as empresas de tecnologia coletam dados para treinar sistemas de IA?

Elas coletam dados de usuários, como fotos em redes sociais, compras de conjuntos de dados, raspagem da web e parcerias com governos. Muitas vezes, o consentimento dos indivíduos não é obtido de forma transparente.

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