Mitigando preconceitos em sistemas de IA
Uma vez identificado o preconceito, devem ser tomadas medidas proativas para mitigar os seus efeitos. Isto pode envolver a reavaliação dos dados de treinamento para garantir que sejam representativos das diversas populações que encontrarão em aplicações do mundo real. Além disso, os desenvolvedores podem refinar algoritmos para priorizar a justiça e a equidade, mesmo às custas de outras métricas de desempenho.
Além disso, garantir a equidade nas aplicações de IA exige considerar o impacto nos diferentes grupos demográficos. Os sistemas de IA não devem prejudicar desproporcionalmente certas populações com base em fatores como raça, género ou estatuto socioeconómico. Ao priorizar a justiça entre diversos grupos, os desenvolvedores de IA podem fomentar a inclusão e promover a equidade social.