Nos últimos anos, o preconceito algoritmico tornou-se um problema cada vez mais importante, porque a tecnologia atingiu o ponto de poder tomar decisões que têm um impacto significativo na vida das pessoas. Há muitos exemplos de como a tomada de decisões algoritmicas pode perpetuar os preconceitos existentes e produzir resultados injustos, desde algoritmos de avaliação de credibilidade usados para determinar quem recebe empréstimos e hipotecas até sistemas de reconhecimento facial usados para a vigilância e aplicação da lei.
No entanto, este fenômeno é apenas um problema técnico, ou também é uma forma de imoralidade estrutural? Este ensaio vai investigar se o preconceito algoritmico pode ser considerado um problema moral e afirma que é realmente uma forma de imoralidade estrutural que requer ações urgentes para resolver.
Primeiro, é importante entender o que é imoralidade estrutural. A imoralidade estrutural se aplica a situações em que indivíduos e instituições estão sistematicamente em desvantagem devido à sua situação social, muitas vezes baseada em características como raça, gênero, classe e orientação sexual. Em outras palavras, isso implica uma distribuição desigual de recursos, poder e oportunidades dentro da sociedade. O preconceito algoritmico está intimamente associado à imoralidade estrutural, porque é causado por preconceitos sociais que foram codificados nos sistemas tecnológicos. Quando os algoritmos são treinados por dados que refletem esses preconceitos, eles podem reproduzi-los em seus processos decisórios, resultando em resultados injustos para determinados grupos.
Por exemplo, se o algoritmo de avaliação de crédito depende em grande medida de índices postais que se correlacionam com o nível de renda e educação, isso pode discriminar pessoas de baixa renda ou que vivem em áreas com escolas pobres. Da mesma forma, os sistemas de reconhecimento facial podem identificar erroneamente as pessoas de cor com mais frequência do que os brancos, o que leva à superestimação e identificação imprecisa.
O preconceito algoritmico também tem consequências que vão além do nível individual. Isso fortalece as estruturas de opressão existentes e cria novas, perpetuando a desigualdade entre as gerações.
Por exemplo, os filhos de pais que tiveram empréstimos negados devido a práticas preconceituosas de crédito podem ter dificuldades para ter acesso ao ensino superior e ao emprego em idades posteriores, criando um ciclo de pobreza entre gerações. Além disso, o preconceito algoritmico pode agravar as diferenças existentes, aumentando-as em escala, o que dificulta a sua contestação através de meios tradicionais, como ações legais ou reformas políticas. Isso ressalta a urgência de resolver o problema, porque não apenas afeta indivíduos, mas também compromete os esforços de justiça social para criar um mundo mais justo.
Portanto, está claro que o preconceito algoritmico é um problema moral que requer atenção.
No entanto, não é apenas uma questão de corrigir erros técnicos; mais do que isso, requer uma abordagem integral que supere as causas profundas da imoralidade estrutural. Uma forma de fazê-lo é garantir que os algoritmos sejam desenvolvidos e usados de forma transparente, com mecanismos de responsabilidade e supervisão públicas. Isso incluirá a inclusão das comunidades afetadas no processo de desenvolvimento, o acesso a dados e processos decisórios e a garantia de mecanismos de reversão e compensação na detecção de preconceitos. Outro passo importante é diversificar as equipes que desenvolvem estas tecnologias, assegurar que elas reflitam as diferentes perspectivas necessárias para identificar e eliminar potenciais preconceitos.
Finalmente, deve haver investimento em pesquisas de justiça algoritmica para que nós compreendamos melhor como desenvolver sistemas mais justos.
Para terminar, o preconceito algoritmico não é apenas um problema técnico, mas uma forma de imoralidade estrutural que perpetua as desigualdades existentes e cria novas. Resolver este problema requer uma abordagem integrada, que inclui o desenvolvimento transparente, a supervisão pública, a participação da comunidade e o investimento em pesquisas de justiça. A omissão pode fortalecer ainda mais as estruturas de poder existentes e minar os esforços para uma sociedade mais justa.
A inclinação algoritmica pode ser considerada uma forma de imoralidade estrutural?
Nos últimos anos, uma atenção crescente tem sido dada ao problema do preconceito algoritmico, especialmente quando se trata de algoritmos decisórios usados por empresas de tecnologia como Google e Facebook. Estes algoritmos são concebidos para tomar decisões baseadas em uma grande quantidade de dados, mas também podem reproduzir e reforçar preconceitos sociais existentes, como o racismo e o sexismo.