{"id":10625,"date":"2018-09-30T21:00:25","date_gmt":"2018-10-01T00:00:25","guid":{"rendered":"http:\/\/tarciziosilva.com.br\/blog\/?p=10625"},"modified":"2018-09-30T21:06:25","modified_gmt":"2018-10-01T00:06:25","slug":"pesquisadoras-propoem-metodo-para-documentacao-de-datasets-para-aprendizado-de-maquina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tarciziosilva.com.br\/blog\/pesquisadoras-propoem-metodo-para-documentacao-de-datasets-para-aprendizado-de-maquina\/","title":{"rendered":"Pesquisadoras prop\u00f5em m\u00e9todo para documenta\u00e7\u00e3o de datasets em aprendizado de m\u00e1quina"},"content":{"rendered":"

Sistemas de intelig\u00eancia artificial s\u00e3o totalmente dependentes dos conjuntos de dados (datasets) usados para trein\u00e1-los. Escolhas ruins de datasets para aprendizado de m\u00e1quina (machine learning) s\u00e3o respons\u00e1veis por resultados ruins e perigosos nas \u00e1reas mais variadas: mecanismos de buscas<\/a>, reconhecimento de imagens<\/a>, vigil\u00e2ncia preditiva<\/a> entre outros. Entretanto, h\u00e1 milhares de pesquisadoras em todo o mundo enfrentando este problema.<\/p>\n

No artigo em produ\u00e7\u00e3o\u00a0Datasheets for Datasets<\/strong><\/a>, as pesquisadoras Timnit Gebru, Jamie Morgenstern, Briana Vecchione, Jennifer Wortman Vaughan, Hanna Wallach, Hal Daum\u00e9 III e Kate Crawford prop\u00f5e uma “ficha de dados” para documenta\u00e7\u00e3o de datasets, com quest\u00f5es relevantes a serem documentadas em \u00e1reas como: motivos e objetivos para cria\u00e7\u00e3o; composi\u00e7\u00e3o; coleta de dados; pre-processamento; distribui\u00e7\u00e3o; manuten\u00e7\u00e3o; e considera\u00e7\u00f5es legais e \u00e9ticas.<\/p>\n

Tr\u00eas outras \u00e1reas s\u00e3o evocadas para mostrar a import\u00e2ncia e a\u00a0factibilidade de criar padr\u00f5es e regula\u00e7\u00f5es\u00a0em novas tecnologias: ind\u00fastria automotiva; testes cl\u00ednicos em medicina; e dispositivos el\u00e9tricos e eletr\u00f4nicos. Quanto \u00e0 ind\u00fastria automotiva, por exemplo, as autoras\u00a0apresentam hist\u00f3rico sobre regula\u00e7\u00f5es como freios, resist\u00eancia de para-brisas e cintos de seguran\u00e7a, que foram implementados muitas d\u00e9cadas depois da populariza\u00e7\u00e3o dos autom\u00f3veis.\u00a0Vieses e discrimina\u00e7\u00f5es na constru\u00e7\u00e3o destas tecnologias foram in\u00fameros. Apenas em 2011 os EUA obrigaram fabricantes a usar tamb\u00e9m manequins femininos em testes de acidentes. Na \u00e1rea da sa\u00fade, oito de dez medicamentos recolhidos entre 1997 e 2001 tiveram efeitos adversos mais intensos para mulheres. Nas opress\u00f5es interseccionais, o hist\u00f3rico de pr\u00e1ticas racistas na sa\u00fade \u00e9 amplamente conhecido, como na pr\u00f3pria inven\u00e7\u00e3o da ginecologia<\/a>.<\/p>\n

Al\u00e9m do debate sobre aspectos espec\u00edficos e barreiras para a ado\u00e7\u00e3o das fichas de dados nas pr\u00e1ticas de aprendizado de m\u00e1quina, a publica\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m inclui dois exemplos-prot\u00f3tipos de uso da datasheet proposta. Confira a seguir na arXiv<\/a>:<\/p>\n

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