Ética em Machine Learning: Um Guia Global para a Deteção de Vieses

À medida que o machine learning (ML) se torna cada vez mais integrado em vários aspetos das nossas vidas, desde pedidos de empréstimo a diagnósticos de saúde, as implicações éticas destas tecnologias tornam-se primordiais. Uma das preocupações mais prementes é a presença de viés em modelos de ML, o que pode levar a resultados injustos ou discriminatórios. Este guia oferece uma visão abrangente da deteção de vieses em machine learning, cobrindo diferentes tipos de vieses, métodos de deteção, estratégias de mitigação e considerações éticas para a construção de sistemas de IA equitativos e responsáveis à escala global.

Compreender o Viés em Machine Learning

O viés em machine learning refere-se a erros sistemáticos ou distorções nas previsões ou decisões do modelo que não se devem ao acaso. Estes vieses podem surgir de várias fontes, incluindo dados enviesados, algoritmos falhos ou preconceitos sociais. Compreender os diferentes tipos de viés é crucial para uma deteção e mitigação eficazes.

Tipos de Viés em Machine Learning

Viés Histórico: Reflete as desigualdades sociais existentes nos dados utilizados para treinar o modelo. Por exemplo, se os dados históricos de contratação mostrarem uma preferência por candidatos do sexo masculino, um modelo treinado com estes dados pode perpetuar esse viés em futuras decisões de contratação.
Viés de Representação: Ocorre quando certos grupos estão sub-representados ou mal representados nos dados de treino. Isso pode levar a previsões imprecisas ou resultados injustos para esses grupos. Por exemplo, um sistema de reconhecimento facial treinado principalmente em imagens de indivíduos de pele clara pode ter um desempenho fraco em indivíduos com tons de pele mais escuros.
Viés de Medição: Surge de medições ou características imprecisas ou inconsistentes nos dados. Por exemplo, se um modelo de diagnóstico médico depender de testes de diagnóstico enviesados, pode levar a diagnósticos incorretos para certos grupos de pacientes.
Viés de Agregação: Ocorre quando um modelo é aplicado a grupos demasiado heterogéneos, levando a previsões imprecisas para subgrupos específicos. Considere um modelo que prevê o comportamento do cliente e que trata todos os clientes de uma região específica da mesma forma, negligenciando as variações dentro dessa região.
Viés de Avaliação: Ocorre durante a avaliação do modelo. A utilização de métricas que não são apropriadas para todos os grupos pode levar a resultados de avaliação enviesados. Por exemplo, um modelo com alta precisão geral pode ainda assim ter um desempenho fraco para um grupo minoritário.
Viés Algorítmico: Surge do design ou da implementação do próprio algoritmo. Isto pode incluir funções de objetivo enviesadas, técnicas de regularização enviesadas ou métodos de seleção de características enviesados.

O Impacto do Viés

O impacto do viés em machine learning pode ser vasto e prejudicial, afetando indivíduos, comunidades e a sociedade como um todo. Modelos enviesados podem perpetuar a discriminação, reforçar estereótipos e exacerbar as desigualdades existentes. Por exemplo:

Justiça Criminal: Ferramentas de avaliação de risco enviesadas usadas na justiça criminal podem levar a sentenças injustas e a taxas de encarceramento desproporcionais para certos grupos raciais.
Serviços Financeiros: Modelos de pedido de empréstimo enviesados podem negar crédito a indivíduos qualificados de comunidades marginalizadas, limitando o seu acesso a oportunidades e perpetuando a desigualdade económica.
Cuidados de Saúde: Modelos de diagnóstico enviesados podem levar a diagnósticos errados ou a tratamentos tardios para certos grupos de pacientes, resultando em resultados de saúde adversos.
Emprego: Algoritmos de contratação enviesados podem discriminar candidatos qualificados de grupos sub-representados, limitando as suas oportunidades de carreira e perpetuando a desigualdade na força de trabalho.

Métodos de Deteção de Viés

A deteção de viés em modelos de machine learning é um passo fundamental para a construção de sistemas de IA equitativos e responsáveis. Vários métodos podem ser usados para identificar o viés em diferentes fases do processo de desenvolvimento do modelo. Estes métodos podem ser amplamente categorizados em técnicas de pré-processamento, durante o processamento e de pós-processamento.

Técnicas de Pré-processamento

As técnicas de pré-processamento focam-se em identificar e mitigar o viés nos dados de treino antes de o modelo ser treinado. Estas técnicas visam criar um conjunto de dados mais representativo e equilibrado que reduza o risco de viés no modelo resultante.

Auditoria de Dados: Envolve o exame minucioso dos dados de treino para identificar potenciais fontes de viés, como sub-representação, distribuições distorcidas ou rótulos enviesados. Ferramentas como o Aequitas (desenvolvido pelo Center for Data Science and Public Policy da Universidade de Chicago) podem ajudar a automatizar este processo, identificando disparidades nos dados entre diferentes grupos.
Reamostragem de Dados: Inclui técnicas como sobreamostragem (oversampling) e subamostragem (undersampling) para equilibrar a representação de diferentes grupos nos dados de treino. A sobreamostragem envolve a duplicação ou geração de dados sintéticos para grupos sub-representados, enquanto a subamostragem envolve a remoção de dados de grupos sobrerrepresentados.
Reponderação: Atribui pesos diferentes a diferentes pontos de dados para compensar desequilíbrios nos dados de treino. Isso garante que o modelo dê igual importância a todos os grupos, independentemente da sua representação no conjunto de dados.
Aumento de Dados: Cria novos exemplos de treino aplicando transformações a dados existentes, como rodar imagens ou parafrasear texto. Isso pode ajudar a aumentar a diversidade dos dados de treino e a reduzir o impacto de amostras enviesadas.
Remoção de Viés Adversarial (Pré-processamento): Treina um modelo para prever o atributo sensível (por exemplo, género, raça) a partir dos dados e, em seguida, remove as características que são mais preditivas do atributo sensível. O objetivo é criar um conjunto de dados que esteja menos correlacionado com o atributo sensível.

Técnicas Durante o Processamento

As técnicas durante o processamento visam mitigar o viés durante o processo de treino do modelo. Estas técnicas modificam o algoritmo de aprendizagem do modelo ou a função de objetivo para promover a equidade e reduzir a discriminação.

Regularização Consciente da Equidade: Adiciona um termo de penalidade à função de objetivo do modelo que penaliza previsões injustas. Isso incentiva o modelo a fazer previsões que são mais equitativas entre diferentes grupos.
Remoção de Viés Adversarial (Durante o Processamento): Treina um modelo para fazer previsões precisas enquanto simultaneamente tenta enganar um adversário que está a tentar prever o atributo sensível a partir das previsões do modelo. Isso incentiva o modelo a aprender representações que estão menos correlacionadas com o atributo sensível.
Aprendizagem de Representações Equitativas: Visa aprender uma representação dos dados que seja independente do atributo sensível, preservando ao mesmo tempo o poder preditivo dos dados. Isso pode ser alcançado treinando um modelo para codificar os dados num espaço latente que não esteja correlacionado com o atributo sensível.
Otimização com Restrições: Formula o problema de treino do modelo como um problema de otimização com restrições, onde as restrições impõem critérios de equidade. Isso permite que o modelo seja treinado garantindo que satisfaz certas restrições de equidade.

Técnicas de Pós-processamento

As técnicas de pós-processamento focam-se em ajustar as previsões do modelo depois de este ter sido treinado. Estas técnicas visam corrigir vieses que possam ter sido introduzidos durante o processo de treino.

Ajuste de Limiar: Modifica o limiar de decisão para diferentes grupos para alcançar probabilidades equalizadas ou igualdade de oportunidades. Por exemplo, um limiar mais alto pode ser usado para um grupo que é historicamente desfavorecido para compensar o viés do modelo.
Calibração: Ajusta as probabilidades previstas do modelo para refletir melhor as probabilidades verdadeiras para diferentes grupos. Isso garante que as previsões do modelo sejam bem calibradas em todos os grupos.
Classificação Baseada na Opção de Rejeição: Introduz uma opção de rejeição para previsões que são provavelmente imprecisas ou injustas. Isso permite que o modelo se abstenha de fazer uma previsão nos casos em que está incerto, reduzindo o risco de resultados enviesados.
Pós-processamento de Probabilidades Equalizadas: Ajusta as previsões do modelo para alcançar taxas de verdadeiros positivos e falsos positivos iguais entre diferentes grupos. Isso garante que o modelo seja igualmente preciso e justo para todos os grupos.

Métricas de Equidade

As métricas de equidade são usadas para quantificar o grau de viés nos modelos de machine learning e para avaliar a eficácia das técnicas de mitigação de viés. Estas métricas fornecem uma forma de medir a justiça das previsões de um modelo entre diferentes grupos. É importante escolher métricas que sejam apropriadas para a aplicação específica e para o tipo específico de viés que está a ser abordado.

Métricas de Equidade Comuns

Paridade Estatística: Mede se a proporção de resultados positivos é a mesma entre diferentes grupos. Um modelo satisfaz a paridade estatística se a probabilidade de um resultado positivo for a mesma para todos os grupos.
Igualdade de Oportunidades: Mede se a taxa de verdadeiros positivos é a mesma entre diferentes grupos. Um modelo satisfaz a igualdade de oportunidades se a probabilidade de um resultado verdadeiro positivo for a mesma para todos os grupos.
Probabilidades Equalizadas: Mede se tanto a taxa de verdadeiros positivos quanto a taxa de falsos positivos são as mesmas entre diferentes grupos. Um modelo satisfaz as probabilidades equalizadas se a probabilidade de um resultado verdadeiro positivo e de um falso positivo for a mesma para todos os grupos.
Paridade Preditiva: Mede se o valor preditivo positivo (VPP) é o mesmo entre diferentes grupos. O VPP é a proporção de positivos previstos que são realmente positivos.
Paridade da Taxa de Falsas Descobertas: Mede se a taxa de falsas descobertas (FDR) é a mesma entre diferentes grupos. A FDR é a proporção de positivos previstos que são realmente negativos.
Calibração: Mede se as probabilidades previstas do modelo estão bem calibradas entre diferentes grupos. Um modelo bem calibrado deve ter probabilidades previstas que reflitam com precisão as probabilidades verdadeiras.

A Impossibilidade da Equidade Perfeita

É importante notar que alcançar a equidade perfeita, conforme definida por estas métricas, é frequentemente impossível. Muitas métricas de equidade são mutuamente incompatíveis, o que significa que otimizar para uma métrica pode levar a uma degradação noutra. Além disso, a escolha de qual métrica de equidade priorizar é muitas vezes uma decisão subjetiva que depende da aplicação específica и dos valores das partes interessadas envolvidas. O próprio conceito de “equidade” é dependente do contexto e culturalmente matizado.

Considerações Éticas

Abordar o viés em machine learning requer uma estrutura ética sólida que guie o desenvolvimento e a implementação de sistemas de IA. Esta estrutura deve considerar o potencial impacto destes sistemas em indivíduos, comunidades e na sociedade como um todo. Algumas considerações éticas chave incluem:

Transparência: Garantir que os processos de tomada de decisão dos sistemas de IA são transparentes e compreensíveis. Isso inclui fornecer explicações claras de como o modelo funciona, que dados utiliza e como chega às suas previsões.
Responsabilização: Estabelecer linhas claras de responsabilização pelas decisões tomadas pelos sistemas de IA. Isso inclui identificar quem é responsável pelo design, desenvolvimento, implementação e monitorização destes sistemas.
Privacidade: Proteger a privacidade dos indivíduos cujos dados são usados para treinar e operar sistemas de IA. Isso inclui a implementação de medidas robustas de segurança de dados e a obtenção de consentimento informado dos indivíduos antes de recolher e usar os seus dados.
Equidade: Garantir que os sistemas de IA são equitativos e não discriminam indivíduos ou grupos. Isso inclui identificar e mitigar ativamente o viés nos dados, algoritmos e resultados destes sistemas.
Beneficência: Garantir que os sistemas de IA são usados para o benefício da humanidade e que os seus potenciais danos são minimizados. Isso inclui considerar cuidadosamente as potenciais consequências da implementação destes sistemas e tomar medidas para prevenir impactos negativos não intencionais.
Justiça: Garantir que os benefícios e os encargos dos sistemas de IA são distribuídos de forma justa pela sociedade. Isso inclui abordar as desigualdades no acesso à tecnologia de IA e mitigar o potencial da IA para exacerbar as disparidades sociais e económicas existentes.

Passos Práticos para a Deteção e Mitigação de Vieses

Aqui estão alguns passos práticos que as organizações podem tomar para detetar e mitigar o viés nos seus sistemas de machine learning:

Estabelecer uma equipa multifuncional de ética em IA: Esta equipa deve incluir especialistas em ciência de dados, ética, direito e ciências sociais para fornecer diversas perspetivas sobre as implicações éticas dos sistemas de IA.
Desenvolver uma política abrangente de ética em IA: Esta política deve delinear o compromisso da organização com os princípios éticos da IA e fornecer orientação sobre como abordar as considerações éticas ao longo do ciclo de vida da IA.
Realizar auditorias de viés regulares: Estas auditorias devem envolver o exame minucioso dos dados, algoritmos e resultados dos sistemas de IA para identificar potenciais fontes de viés.
Usar métricas de equidade para avaliar o desempenho do modelo: Selecionar métricas de equidade apropriadas para a aplicação específica e usá-las para avaliar a justiça das previsões do modelo entre diferentes grupos.
Implementar técnicas de mitigação de viés: Aplicar técnicas de pré-processamento, durante o processamento ou de pós-processamento para mitigar o viés nos dados, algoritmos ou resultados dos sistemas de IA.
Monitorizar os sistemas de IA para detetar viés: Monitorizar continuamente os sistemas de IA para detetar viés após a sua implementação, para garantir que permanecem equitativos e justos ao longo do tempo.
Interagir com as partes interessadas: Consultar as partes interessadas, incluindo as comunidades afetadas, para compreender as suas preocupações e perspetivas sobre as implicações éticas dos sistemas de IA.
Promover a transparência e a explicabilidade: Fornecer explicações claras sobre como os sistemas de IA funcionam e como tomam decisões.
Investir em formação sobre ética em IA: Fornecer formação a cientistas de dados, engenheiros e outros funcionários sobre as implicações éticas da IA e como abordar o viés em machine learning.

Perspetivas Globais e Exemplos

É crucial reconhecer que o viés se manifesta de forma diferente entre diferentes culturas e regiões. Uma solução que funciona num contexto pode não ser apropriada ou eficaz noutro. Portanto, adotar uma perspetiva global é essencial ao abordar o viés em machine learning.

Viés Linguístico: Os sistemas de tradução automática podem exibir viés devido à forma como as línguas codificam o género ou outras categorias sociais. Por exemplo, em algumas línguas, o género gramatical pode levar a traduções enviesadas que reforçam os estereótipos de género. Abordar isto requer atenção cuidadosa aos dados de treino e ao design dos algoritmos de tradução.
Normas Culturais: O que é considerado justo ou aceitável numa cultura pode ser diferente noutra. Por exemplo, as expectativas de privacidade podem variar significativamente entre diferentes países. É importante considerar estas nuances culturais ao projetar e implementar sistemas de IA.
Disponibilidade de Dados: A disponibilidade e a qualidade dos dados podem variar significativamente entre diferentes regiões. Isso pode levar a um viés de representação, onde certos grupos ou regiões estão sub-representados nos dados de treino. Abordar isto requer esforços para recolher dados mais diversos e representativos.
Estruturas Regulatórias: Diferentes países têm diferentes estruturas regulatórias para a IA. Por exemplo, a União Europeia implementou o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), que impõe limites estritos à recolha e uso de dados pessoais. É importante estar ciente destes requisitos regulatórios ao desenvolver e implementar sistemas de IA.

Exemplo 1: Tecnologia de Reconhecimento Facial e Viés Racial A investigação demonstrou que a tecnologia de reconhecimento facial frequentemente tem um desempenho fraco em indivíduos com tons de pele mais escuros, particularmente mulheres. Este viés pode levar a identificações erradas e a resultados injustos em áreas como a aplicação da lei e o controlo de fronteiras. Abordar isto requer o treino de modelos em conjuntos de dados mais diversos e o desenvolvimento de algoritmos que sejam menos sensíveis ao tom de pele. Este não é apenas um problema dos EUA ou da UE; afeta populações diversas a nível global.

Exemplo 2: Modelos de Pedido de Empréstimo e Viés de Género Os modelos de pedido de empréstimo podem exibir viés de género se forem treinados com dados históricos que refletem as desigualdades de género existentes no acesso ao crédito. Este viés pode levar a que mulheres qualificadas tenham os seus empréstimos negados a uma taxa mais elevada do que os homens. Abordar isto requer o exame cuidadoso dos dados usados para treinar os modelos e a implementação de técnicas de regularização conscientes da equidade. O impacto afeta desproporcionalmente as mulheres em nações em desenvolvimento, onde o acesso financeiro já é limitado.

Exemplo 3: IA na Saúde e Viés Regional Os sistemas de IA usados para diagnóstico médico podem ter um desempenho fraco em pacientes de certas regiões se forem treinados principalmente com dados de outras regiões. Isso pode levar a diagnósticos errados ou a tratamentos tardios para pacientes de regiões sub-representadas. Abordar isto requer a recolha de dados médicos mais diversos e o desenvolvimento de modelos que sejam robustos a variações regionais.

O Futuro da Deteção e Mitigação de Vieses

O campo da deteção e mitigação de vieses está a evoluir rapidamente. À medida que as tecnologias de machine learning continuam a avançar, novos métodos e ferramentas estão a ser desenvolvidos para enfrentar os desafios do viés nos sistemas de IA. Algumas áreas de investigação promissoras incluem:

IA Explicável (XAI): Desenvolvimento de técnicas que podem explicar como os sistemas de IA tomam decisões, tornando mais fácil identificar e compreender potenciais fontes de viés.
Inferência Causal: Utilização de métodos de inferência causal para identificar e mitigar as causas profundas do viés nos dados e algoritmos.
Aprendizagem Federada: Treino de modelos em fontes de dados descentralizadas sem partilhar os dados em si, o que pode ajudar a resolver questões de privacidade de dados e viés de representação.
Educação em Ética de IA: Promoção da educação e formação em ética de IA para aumentar a consciencialização sobre as implicações éticas da IA e para equipar os cientistas de dados e engenheiros com as competências de que necessitam para construir sistemas de IA equitativos e responsáveis.
Padrões de Auditoria Algorítmica: Desenvolvimento de estruturas padronizadas para auditar algoritmos, tornando mais fácil identificar e mitigar o viés de forma consistente em diferentes sistemas.

Conclusão

A deteção e mitigação de vieses são essenciais para construir sistemas de IA equitativos e responsáveis que beneficiem toda a humanidade. Ao compreender os diferentes tipos de viés, implementar métodos de deteção eficazes e adotar uma estrutura ética forte, as organizações podem garantir que os seus sistemas de IA são usados para o bem e que os seus potenciais danos são minimizados. Esta é uma responsabilidade global que requer colaboração entre disciplinas, culturas e regiões para criar sistemas de IA que sejam verdadeiramente equitativos e inclusivos. À medida que a IA continua a permear todos os aspetos da sociedade global, a vigilância contra o viés não é apenas um requisito técnico, mas um imperativo moral.