Quase ninguém sabe, mas a Inteligência Artificial (IA) existe há pelo menos meia década. Apesar de estar por aí por tanto tempo, foi só agora, com a criação de processadores cada vez mais avançados, que passamos a desfrutar dessa tecnologia no nosso dia-a-dia.
IA parece coisa de ficção científica, como bem estamos acostumados nos filmes, mas na verdade são apenas computadores realizando funções e algoritmos na tentativa de aprender. A Inteligência Artificial é um campo que estuda como as máquinas podem resolver problemas de forma similar aos humanos.
Em relação às suas possibilidades, é mais fácil dizer o que a IA não consegue fazer do que o contrário, uma vez que suas aplicações são quase incontáveis. Se por um lado as possibilidades são praticamente ilimitadas, os desafios que essas tecnologias terão pela frente são proporcionais às suas capacidades.
Um dos grandes problemas em que a IA patina ao tentar resolver são os que envolvem questões sociais. Isso acontece porque a Inteligência Artificial é treinada para reconhecer padrões o que, de modo geral, gera exclusão ao invés de inclusão.
Imagine, por exemplo, um software para câmera de smartphone treinado para fazer ajuste de brilho a partir de uma base de dados que utiliza majoritariamente fotos de pessoas brancas. Parece absurdo, mas é exatamente o que acontece. Quem gosta de fotografia sabe que controlar o brilho é algo difícil e depende de vários fatores, dentre eles o tom de pele. Devido a essa característica “padronizadora” e cega para a diversidade, os softwares das câmeras de smartphones têm falhado grosseiramente ao tentar capturar os tons da pele negra.
Sabendo desse problema, a Google saiu na frente nos trabalhos para criar tecnologias que promovem inclusão, capazes de aprender e compreender a diversidade. Durante uma transmissão ao vivo na Google I/O, uma conferência de programadores que é organizada anualmente nos Estados Unidos, a Google anunciou estar trabalhando para tornar suas câmeras mais precisas, evitando o brilho excessivo e representando as pessoas de forma mais realista. Para isso, ela vai passar a utilizar bases de dados inclusivas, que contemplam pessoas de todas as cores e tons de pele.
Se por um lado os algoritmos podem gerar exclusão, é nossa responsabilidade, enquanto especialistas da área, fazer justamente o contrário, ou seja, criar tecnologias como as da Google, que promovem inclusão e igualdade ao invés de exclusão e segregação.
Imagine outro exemplo: um assistente virtual que foi treinado a partir de uma base de dados contendo majoritariamente vozes de norte-americanos nativos. Provavelmente, ao escutar um indiano ou chinês falando inglês, terá dificuldades para conseguir interpretar a variação dos sons e da pronúncia. Uma experiência bem frustrante e constrangedora.
Porém, nem os assistentes virtuais ficaram de fora das mudanças. Algumas tecnologias que não eram capazes de reconhecer falantes não nativos agora possuem essa funcionalidade. A pioneira em promover essa tecnologia foi a Apple, que ajustou a Siri para compreender e até mesmo falar com diferentes sotaques, entre eles, britânico, indiano, irlandês e australiano.
Hoje podemos afirmar que graças a pessoas e empresas com sensibilidade e um olhar inclusivo, importantes questões sociais, como a diversidade, passaram a fazer parte das discussões tecnológicas. O futuro para as IAs inclusivas é incrível e as oportunidades para fazermos a diferença promovendo soluções como as da Apple e Google são inúmeras. Trata-se de um tema que ganha tração diariamente e será pauta obrigatória no meio de tecnologia.
Pela equipe de People + Data + Product:
– Tamires Carneiro – Tech Recruiter | Especialista de Diversidade e Inclusão
– Mateus G. Ignácio – Product Owner | Especialista em Produtos & Machine Learning
– Juliana Lilian Duque – Data Enginner | Especialista em Ciência de Dados
– Fábio Zanin – Data Engineer | Especialista em BI
– Gilson Bernichi – Data Engineer
