Algoritmos de big data são cada vez mais usados ​​para tomar decisões que afetam a vida das pessoas, como quem recebe um empréstimo, quem é contratado e quem consegue liberdade condicional. No entanto, estes algoritmos muitas vezes não são transparentes e pode ser difícil dizer se são tendenciosos.

Uma maneira pela qual os algoritmos de big data podem discriminar é usando dados que são tendenciosos. Por exemplo, se um algoritmo for treinado em dados que têm maior probabilidade de incluir informações sobre pessoas de determinados grupos raciais ou étnicos, então o algoritmo poderá ter maior probabilidade de tomar decisões que favoreçam esses grupos.

Outra maneira pela qual os algoritmos de big data podem discriminar é usando recursos correlacionados com características protegidas. Por exemplo, se um algoritmo utiliza o código postal de uma pessoa para prever a sua solvabilidade, então o algoritmo pode ter maior probabilidade de negar crédito a pessoas que vivem em áreas de baixos rendimentos, que têm maior probabilidade de serem povoadas por pessoas de cor.

É importante estar ciente do potencial de preconceito nos algoritmos de big data e tomar medidas para mitigar esse preconceito. Uma forma de mitigar o preconceito é utilizar dados que sejam representativos da população como um todo. Outra forma de mitigar o viés é usar recursos que não estejam correlacionados com características protegidas.

Também é importante ser transparente sobre a forma como os algoritmos de big data são usados. Isso permite que as pessoas entendam como as decisões estão sendo tomadas e responsabilizem aqueles que tomam as decisões.

O potencial de viés em algoritmos de big data é um problema sério, mas pode ser resolvido. Ao tomar medidas para mitigar preconceitos, podemos garantir que algoritmos de big data sejam usados ​​para tomar decisões justas e justas.

O que fazer com relação ao preconceito em algoritmos de big data

Há uma série de coisas que podem ser feitas para lidar com o preconceito em algoritmos de big data. Estes incluem:

* Usando dados representativos: Uma das formas mais importantes de reduzir o preconceito nos algoritmos de big data é utilizar dados que sejam representativos da população como um todo. Isto significa que os dados devem incluir pessoas de todos os grupos raciais, étnicos e de género, bem como pessoas de diferentes contextos socioeconómicos.
* Usar recursos que não estão correlacionados com características protegidas: Outra forma de reduzir o viés em algoritmos de big data é usar recursos que não estão correlacionados com características protegidas. Por exemplo, se um algoritmo for utilizado para prever a reincidência, não deverá utilizar características como raça ou género, uma vez que estas não estão correlacionadas com a reincidência.
* Auditoria regular de algoritmos quanto a preconceitos: Também é importante auditar regularmente os algoritmos em busca de preconceitos. Isto pode ser feito verificando a precisão do algoritmo em diferentes subgrupos da população e procurando padrões de viés.
* Garantir a transparência: Por último, é importante garantir a transparência sobre a forma como os algoritmos de big data são utilizados. Isso permite que as pessoas entendam como as decisões estão sendo tomadas e responsabilizem aqueles que tomam as decisões.

Ao tomar estas medidas, podemos ajudar a reduzir o preconceito nos algoritmos de big data e garantir que eles sejam usados ​​para tomar decisões justas e justas.