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![\"Infogr\u00e1fico](\"https:\/\/blogfca.pucminas.br\/colab\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Infografico-sobre-categorias-de-inteligencia-artificial-576x1024.jpeg\")
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Uma das principais t\u00e9cnicas de produ\u00e7\u00e3o de IA existente \u00e9 a machine learning<\/em>. Hugo de Paula, professor de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o da PUC Minas<\/a>, conceitua a t\u00e9cnica como um modo de ensinar o objetivo da intelig\u00eancia artificial por meio de dados: “A partir dos dados que s\u00e3o inseridos na m\u00e1quina, a IA aprende e cria as regras para cumprir seu trabalho”, explica. Uma subcategoria dentro da machine learning<\/em> seria o deep learning<\/em>, que recebe dados mais estruturados em diferentes camadas para dar um resultado mais preciso.<\/p>\n\n\n\n Como a principal forma de \u201ctreinar\u201d m\u00e1quinas \u00e9 introduzindo-as a dados, o que for entregue a ela ser\u00e1 sua moral. “Logo, para que o computador julgue o que \u00e9 certo ou errado, \u00e9 necess\u00e1rio que seus programadores estejam conscientes de suas a\u00e7\u00f5es e consigam distinguir o que seria prejudicial ou n\u00e3o para a sociedade ao utilizar intelig\u00eancias artificiais”, detalha Hugo de Paula.<\/p>\n\n\n\n Para que haja maior controle das atitudes e das consequ\u00eancias das intelig\u00eancias artificiais, h\u00e1 alguns princ\u00edpios. Um deles seria o princ\u00edpio ART – sigla, no ingl\u00eas, para accountability; responsibility; transparency<\/em> -, sendo o primeiro \u201ccapaz de responsabilizar a pessoa pelos erros da IA\u201d, de acordo com Hugo de Paula. J\u00e1 a responsabilidade, refere-se \u00e0 seguran\u00e7a e ao compromisso de transpar\u00eancia com o usu\u00e1rio que utiliza a IA e quais seriam os dados coletados. Os termos de uso e pol\u00edticas de privacidade, que sempre s\u00e3o exigidos a se fazer uma conta de usu\u00e1rio em um site, servem para garantir a responsabilidade de que o internauta est\u00e1 ciente de que est\u00e1 passando seus dados e a empresa n\u00e3o ir\u00e1 fazer um uso deturpado deles.<\/p>\n\n\n\n A \u00faltima parte do princ\u00edpio, a transpar\u00eancia, discute como o sistema funciona. Casos como o Chat GPT, instrumento que ficou famoso desde novembro de 2022 por dar respostas a perguntas com rapidez e certa precis\u00e3o, que n\u00e3o diz como funciona, nem qual \u00e9 sua base de dados, feririam a \u00e9tica sob esse aspecto. Hugo de Paula ainda cita que, em casos como a IA na medicina, o m\u00e9dico poder\u00e1 se recusar a usar determinada tecnologia por n\u00e3o entender seus m\u00e9todos.<\/p>\n\n\n\n Sabe-se que vivemos em uma sociedade racista, sendo assim, ver Intelig\u00eancias Artificiais reproduzindo o racismo dos seres humanos n\u00e3o \u00e9 algo dist\u00f3pico e nem absurdo, conforme explica Daiane Ara\u00fajo, assessora de tecnologia da A\u00e7\u00e3o Educativa<\/a>. Ela relata j\u00e1 ter sentido diretamente o racismo das IA\u2019s ao passar por um constrangimento no aeroporto, quando estava no banheiro e, ao tentar lavar a m\u00e3o, a torneira acionada por sensor n\u00e3o liberou a \u00e1gua por n\u00e3o conseguir distinguir a cor de sua pele preta.<\/p>\n\n\n\n Daiane ainda comenta que as tecnologias que s\u00e3o treinadas por base de dados, s\u00e3o \u201calimentadas\u201d por bancos com imagens, em sua maioria, de pessoas brancas. “Profissionais da \u00e1rea est\u00e3o atualizando as informa\u00e7\u00f5es que s\u00e3o fornecidas por IA\u2019s de machine learning<\/em> e, assim, o caso de tecnologias reproduzindo racismo pode diminuir”.<\/p>\n\n\n\n\u00c9tica ao se programar<\/h2>\n\n\n\n
Problemas com a IA<\/h2>\n\n\n\n
Pol\u00eamica com c\u00e2mera<\/h3>\n\n\n\n
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