A Inteligência Artificial (IA) está mudando diversos aspectos do nosso dia a dia e realmente veio para ficar. No entanto, há um grande debate sobre a qualidade dos dados que a alimentam e como isso afeta os resultados. É amplamente reconhecido que a qualidade dos dados pode moldar os resultados da IA generativa. Mas como os desenvolvedores podem garantir que estão utilizando os melhores dados para construir modelos eficazes?
Nesse blog, entenda como superar desafios na qualidade das informações e manter a ética como princípio prioritário. Confira a leitura completa!
A importância da qualidade dos dados
Como bem sabemos, os dados desempenham um papel essencial no avanço da Inteligência Artificial, proporcionando informações detalhadas quando coletados, armazenados e analisados corretamente.
A aquisição de dados pode ocorrer de várias maneiras, desde a observação direta até a obtenção de conjuntos de dados de terceiros. No entanto, independentemente da fonte, garantir a qualidade dos dados é fundamental para o sucesso dos sistemas de IA, exigindo verificação de integridade e ética.
É importante reconhecer que os dados podem conter erros, como duplicatas ou incompletudes, que podem afetar a análise e os resultados dos sistemas de IA. A má qualidade dos dados pode levar a resultados inadequados.
Como usar a IA para um futuro melhor
As empresas precisam fundamentalmente adotar medidas práticas logo nos estágios iniciais da implementação da IA para reduzir quaisquer vieses. Os algoritmos de IA determinam os resultados, permitindo que tarefas sejam realizadas de maneira mais rápida e eficiente, mas caso os dados “imputados” não estejam corretos, os “outputs” não irão traduzir a realidade.
Para começar, é importante poder contar com dados de fontes diversas e assegurar que sejam representativos de toda a população. Isso poderá diminuir a chance de possíveis vieses. Além disso, é preciso formar equipes de engenharia de dados diversificadas, que reflitam a diversidade das pessoas que irão utilizar e serão impactadas pelo algoritmo. Essa também é uma estratégia eficaz para reduzir vieses ao longo do tempo.
Enfrentar a questão dos vieses no nível dos dados pode ser desafiador, sobretudo para algoritmos de aprendizado não supervisionado. Qualquer falha no conjunto de dados original se refletirá nos modelos gerados. No entanto, embora seja necessário projetar ferramentas para filtrar vieses, em oposição, isso pode reduzir a qualidade do modelo. É por este motivo que estão sendo desenvolvidas novas abordagens para melhorar a qualidade dos resultados.
IA e a Análise de Dados
Os métodos tradicionais de fornecimento de dados, como a rotulagem de dados, nos quais as descrições ou marcadores claros são adicionados para categorizar grandes conjuntos de dados, dependem de práticas bem estabelecidas. Mas, como já citado, dados de baixa qualidade reproduzem vieses, e esses métodos estabelecidos muitas vezes são difíceis de se romper. Por isso, muitas empresas de tecnologia estão adotando grandes modelos de linguagem (LLMs) para iniciar o processo de análise de dados, de forma combinada com a rotulagem.
Os LLMs utilizam aprendizado profundo para classificar e categorizar grandes conjuntos de dados de maneira eficiente e rápida. Com suas capacidades de compreensão e geração de linguagem, os LLMs podem detectar disparidades nos dados que poderiam propagar vieses. Plataformas LLM personalizadas estão sendo integradas em diversos setores, incluindo a segurança cibernética.
No entanto, precisamos estar alertas, pois os LLMs também podem ser manipulados, especialmente se dados enganosos forem incluídos no treinamento. Para os usuários, pode ser difícil verificar se os dados de treinamento foram alterados, devido à falta de transparência sobre a integridade dos dados. Apesar desses desafios, é promissor ver que essas novas tecnologias podem ajudar a identificar informações potencialmente incorretas ou enganosas.
Concluímos que, como essas tecnologias ainda estão em desenvolvimento, não seria prudente abandonar completamente os recursos preditivos tradicionais, como a rotulagem de dados. Os LLMs podem não compreender totalmente as complexidades de certos dados ou contextos, tornando a rotulagem humana ainda necessária para melhorar a precisão.
Regulamentação e o futuro da IA
Governos em todo o mundo estão em busca da implementação de suas próprias estruturas de regulamentação para a IA. No Brasil, o Projeto de Lei n.º 21/2020, que estabelece o marco legal para o desenvolvimento e uso da IA, foi aprovado em 2022 e está agora em tramitação no Senado. O projeto define princípios, direitos e deveres, além de instrumentos de governança para garantir respeito aos direitos humanos, transparência e privacidade de dados. Esta medida é vista como crucial para impulsionar o crescimento econômico e aumentar a produtividade, alinhando-se às estratégias adotadas por outras nações.
Para as organizações que já estão usando IA, é fundamental estabelecer padrões internos que responsabilizem as pessoas pela rotulagem cuidadosa dos dados. Realizar verificações regulares para identificar e corrigir erros ou inconsistências também é essencial.
Além disso, promover padrões de qualidade de dados e uma governança eficaz da IA pode não só melhorar a precisão e a justiça dos modelos de IA, mas também permitir que as empresas aproveitem ao máximo as incríveis oportunidades que essa tecnologia oferece.
