Зарегистрируйтесь на getAbstract, чтобы получить доступ к этому краткому изложению.

Mais do que uma Falha

Зарегистрируйтесь на getAbstract, чтобы получить доступ к этому краткому изложению.

Mais do que uma Falha

Confrontando vieses de raça, gênero e capacidade no mundo da tecnologia

MIT Press,

15 мин на чтение
7 основных идей
Аудио и текст

Что внутри?

Aprenda sobre o viés da máquina, o seu impacto em diversos setores e comunidades e como ele perpetua o status quo.


Avaliação Editorial

9

Qualidades

  • Revelador
  • Audaz
  • Inspirador

Recomendação

Talvez a sua tendência seja descartar situações de viés da máquina por acreditar que sejam “falhas”. No entanto, elas são estruturais e refletem o racismo, o sexismo e o capacitismo do mundo real, afirma a professora de jornalismo de dados Meredith Broussard. A tecnologia deve funcionar para todos – ninguém pode se sentir impedido de utilizar a tecnologia com base na cor da pele, sexo, idade ou habilidade. Broussard apresenta vários estudos de caso de viés da máquina, detalhando os danos causados em áreas como policiamento e assistência médica. Ela desafia as Big Tech a prestarem contas e trabalharem em prol do interesse público.

Resumo

O viés da máquina é um problema estrutural que requer soluções complexas.

As pessoas assumem que os computadores podem resolver problemas sociais, mas isso nem sempre é verdade. As máquinas somente podem calcular a justiça matemática, que é diferente da justiça social. Um computador pode ser programado para criar matematicamente uma solução, mas isso não significa que os seus algoritmos sejam livres de vieses e de tomadas de decisão neutras. Os programadores são seres humanos que trazem os seus preconceitos – como aqueles enraizados no racismo, privilégio e ganância – para os seus trabalhos. A crença de que a tecnologia irá resolver os problemas sociais indica um grande nível de “tecnochauvinismo”, ignorando o fato de que existe sim o viés da máquina e que igualdade muitas vezes difere de justiça ou equidade.

As pessoas raramente desenvolvem tecnologias tendenciosas intencionalmente. A maioria dos engenheiros talvez acredite incorretamente que esteja construindo uma tecnologia “neutra”. Como exemplo de viés da máquina, veja o caso do vídeo de um dispensador de sabonete “racista” que se tornou viral em 2017: um homem de pele mais escura descobriu que o dispensador de...

Sobre a autora

Meredith Broussard é jornalista especializada em ciência de dados e autora de vários livros, incluindo Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World. Ela também atua como professora associada no Journalism Institute da New York University e diretora de pesquisa da NYU Alliance for Public Interest Technology.


Comente sobre este resumo

Mais deste tópico

Relacionados a habilidades

Корпоративные финансы
Предпринимательство
Исполнительное руководство
Управлять комплаенсом и рисками
Отдел кадров
Повышать культурную компетентность
Лидерство
Применять ИИ в маркетинге
Принимать оптимальные решения
Управление
Маркетинг
Производство и логистика
Разнообразие, равноправие, инклюзивность
Мягкие навыки
Применять ИИ на производстве и в цепочке поставок
Навыки работы на рабочем месте
Применение ИИ в фармацевтической отрасли
Знать о неосознанной предвзятости
Применять ИИ для обеспечения кибербезопасности
Применять ИИ в финансах
Применять ИИ в повседневных задачах
Найти поставщиков ИИ
Применять ИИ в разработке продуктов
Знать об особенностях ИИ
Знать о возможностях и ограничениях ИИ
Знать о мультимодальном ИИ
Применять ИИ для приоритизации функций
Применять ИИ для мониторинга рисков поставщиков
Применять ИИ для исследования пользователей
Управлять ИИ-трансформацией
Применять ИИ для анализа контрактов
Применять ИИ для обучения и повышения квалификации
Применять ИИ для визуального контроля качества
Поставщики ИИ для разработки бизнес-стратегии
Применять ИИ для принятия решений
Применять ИИ для обнаружения мошенничества
Применять ИИ для анализа рынка
Руководить командами в процессе ИИ-трансформации
Применять ИИ в управлении персоналом
Применять ИИ в задачах лидерства
Применять ИИ для оптимизации процессов
Измерять влияние ИИ на результаты
Применять ИИ для управления уязвимостями
Выбрать приоритеты для внедрения ИИ
Примеры использования ИИ
Управлять внедрением ИИ в командах
Применять ИИ в менеджменте
Знать о влиянии ИИ на бизнес и экономику
Знать о влиянии ИИ на работу
Применять ИИ для анализа данных
Применять ИИ для моделирования рисков
Применение ИИ в здравоохранении
Применять ИИ для мониторинга комплаенса
Применять ИИ для кредитного скоринга
Спланировать ИИ-трансформацию персонала
Применять ИИ для обеспечения комплаенса
Применять ИИ для оценки рисков
Применять ИИ с корпоративной базой знаний
Применять ИИ при создании бизнес-стратегии
Создать видение и стратегию применения ИИ
Следовать правилам безопасности в работе с ИИ
Подготовить организацию к внедрению ИИ
Знать о рисках при применении ИИ
Знать об этических вопросах в применении ИИ
Трансформация ИИ
Создать систему контроля за применением ИИ
Этично применять ИИ в роли лидера
Применять ИИ этично