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# Informática# Inteligência Artificial# Computadores e sociedade# Interação Homem-Computador

A Importância da IA Contestável na Sociedade

Analisando o papel da IA contestável para justiça e responsabilidade.

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IA Contestável: UmIA Contestável: UmCaminho para aResponsabilidadedecisões de IA.Capacitando as comunidades a desafiar
Índice

Nos últimos anos, teve um aumento no interesse pela ideia de IA contestável. Esse termo se refere a sistemas de inteligência artificial que podem ser questionados e desafiados pelas pessoas ao longo do seu desenvolvimento e uso. O objetivo é tornar esses sistemas mais responsáveis e responsivos às necessidades humanas, especialmente porque a IA tem efeitos significativos na vida das pessoas. A IA contestável é importante para lidar com questões como justiça, transparência e os potenciais impactos negativos da tecnologia de IA.

A Necessidade de IA Contestável

À medida que a IA continua sendo integrada em vários setores, surgem preocupações sobre seu impacto nos indivíduos e na sociedade. Por exemplo, durante a controvérsia de correção de provas no Reino Unido em 2020, os estudantes protestaram contra um algoritmo de IA que determinava suas notas, destacando que o algoritmo não entendia suas circunstâncias únicas. Esse incidente destacou a necessidade de sistemas de IA que permitam a entrada humana e o questionamento.

Os sistemas de IA podem causar danos ou desigualdades se não forem projetados e implementados com cuidado. Portanto, a IA contestável busca oferecer maneiras para que indivíduos possam desafiar decisões tomadas por esses sistemas. Isso pode ajudar a garantir que a IA opere de maneira justa, responsável e ética.

Comunidade de Pesquisadores Interdisciplinares

Para enfrentar o desafio de tornar a IA contestável, uma comunidade de pesquisadores de diferentes áreas foi formada. Esse grupo inclui especialistas em ciência da computação, interação humano-computador, direito, ciência política e mais. Reunindo uma ampla gama de conhecimentos, os pesquisadores buscam desenvolver uma melhor compreensão de como criar e governar sistemas de IA que estejam abertos a desafios.

Esses pesquisadores focam em exemplos do mundo real e estudos de caso, analisando tanto os resultados positivos quanto negativos dos sistemas de IA. Compartilhando suas descobertas, eles trabalham para identificar as melhores práticas e áreas que precisam de melhorias. Essa cooperação entre disciplinas ajuda a construir uma visão mais abrangente da IA contestável.

A Cadeia de Valor da IA

Para entender melhor a IA contestável, é útil olhar para o conceito de cadeia de valor da IA. Esse termo se refere a todas as etapas envolvidas na criação e implantação de sistemas de IA, desde a coleta de dados e materiais até o produto final e seus efeitos sobre indivíduos e comunidades. A contestabilidade da IA deve ser considerada em cada etapa desse processo.

Por exemplo, quanto à coleta de dados, há questões sobre quem está sendo pesquisado e como esses dados podem ser usados. Na fase de desenvolvimento do modelo, podem surgir preocupações sobre preconceitos nos algoritmos que poderiam levar a resultados injustos. Além disso, à medida que os sistemas de IA entram em ação, uma supervisão contínua por humanos é necessária para garantir que funcionem como esperado e não causem danos.

Desafios na Contestabilidade

Um dos principais desafios na implementação da IA contestável é determinar onde a responsabilidade recai quando algo dá errado. O "problema das muitas mãos" surge porque várias pessoas ou organizações contribuem para o desenvolvimento de um sistema de IA. Isso torna difícil identificar quem deve ser responsabilizado quando ocorrem problemas.

Além disso, muitas vezes há obstáculos que impedem as pessoas de contestar efetivamente as decisões da IA. Isso pode incluir uma falta de conhecimento sobre como esses sistemas funcionam, medo de represálias por se manifestar ou simplesmente não ter recursos para desafiar uma decisão. Enfrentar esses desafios é essencial para estabelecer uma IA mais contestável.

Exemplos do Mundo Real de IA Contestável

Vários movimentos de ativismo surgiram em resposta às preocupações sobre a IA e seu impacto na sociedade. Por exemplo, protestos contra a construção e expansão de centros de dados em países como Chile, Irlanda e Países Baixos destacaram as questões ambientais e desigualdades sociais associadas à IA.

Esses exemplos da vida real mostram que a contestabilidade pode incluir discussões públicas e debates de políticas. As pessoas estão usando redes sociais para expressar suas preocupações e exigir responsabilidade das organizações que implantam tecnologias de IA. No entanto, mais discussões são necessárias sobre como essas ações de ativismo se conectam ao conceito mais amplo de IA contestável.

Os Objetivos dos Workshops de IA Contestável

Para facilitar discussões sobre IA contestável, workshops e encontros de pesquisadores e profissionais estão sendo organizados. Esses eventos visam construir uma comunidade interdisciplinar que se concentra nos impactos e desafios da IA contestável. Os participantes se envolvem em várias atividades, como apresentações, discussões em grupo e sessões de brainstorming.

Um dos principais objetivos desses workshops é desenvolver um roteiro de pesquisa detalhado para a IA contestável. Esse roteiro ajudará a guiar futuros estudos e iniciativas neste campo, tornando mais fácil enfrentar os desafios e oportunidades que surgem à medida que a tecnologia de IA avança.

Atividades dos Workshops

Durante os workshops, os participantes são incentivados a compartilhar seu trabalho e ideias sobre IA contestável. Isso pode envolver a apresentação de estudos de caso ou discussões sobre experiências em vários contextos. Os participantes trabalham colaborativamente para identificar temas comuns, desafios e oportunidades relacionadas à contestabilidade da IA.

As atividades geralmente incluem mapear o trabalho dos participantes em uma representação visual da cadeia de valor da IA. Isso ajuda a contextualizar a pesquisa e incentiva discussões sobre diferentes aspectos da IA contestável. Grupos também são formados com base em áreas de especialização, permitindo discussões aprofundadas sobre tópicos específicos relacionados à IA contestável.

Identificando Direções Futuras de Pesquisa

Os workshops também se concentram em sintetizar descobertas e gerar ideias para futuras pesquisas em IA contestável. Os participantes podem discutir várias abordagens, como a importância de vozes diversas no processo de design ou como se envolver com comunidades afetadas pela IA. As percepções obtidas dessas discussões podem informar melhores práticas e ajudar a moldar políticas para tornar os sistemas de IA mais responsáveis.

Ao examinar a IA contestável por meio de várias lentes, os pesquisadores podem descobrir novas oportunidades para melhorar os sistemas de IA. Essa abordagem ampla garante que a conversa em torno da IA contestável permaneça inclusiva e considere as perspectivas de diferentes partes interessadas.

Colaborando Entre Disciplinas

Fortalecer a colaboração entre pesquisadores, profissionais e formuladores de políticas é crítico para o sucesso da IA contestável. Engajar-se com indivíduos de várias áreas pode levar a soluções inovadoras para os desafios enfrentados pelos sistemas de IA. Por exemplo, especialistas legais podem fornecer insights valiosos sobre as implicações da governança da IA, enquanto especialistas em interação humano-computador podem ajudar a projetar interfaces amigáveis que permitam uma contestação significativa.

Ao fomentar essas conexões, a comunidade de IA contestável pode trabalhar para criar sistemas mais robustos que priorizem a agência humana e considerações éticas.

Conclusão

O conceito de IA contestável está se tornando cada vez mais importante à medida que os sistemas de IA continuam a penetrar em diferentes aspectos da sociedade. Ao promover abertura e responsabilidade, a IA contestável busca empoderar indivíduos e comunidades a desafiar decisões tomadas por sistemas de IA.

Através de workshops e esforços colaborativos, pesquisadores de diversas origens estão trabalhando juntos para enfrentar os desafios e oportunidades apresentados pela IA contestável. Ao compartilhar insights e desenvolver uma compreensão compartilhada da contestabilidade, a comunidade de IA pode trabalhar para projetar sistemas que melhor reflitam os valores e necessidades humanas.

À medida que a conversa sobre IA contestável evolui, é essencial continuar a engajar com várias partes interessadas e explorar novas maneiras de garantir que as tecnologias de IA sirvam à sociedade de maneira justa e responsável.

Fonte original

Título: From Stem to Stern: Contestability Along AI Value Chains

Resumo: This workshop will grow and consolidate a community of interdisciplinary CSCW researchers focusing on the topic of contestable AI. As an outcome of the workshop, we will synthesize the most pressing opportunities and challenges for contestability along AI value chains in the form of a research roadmap. This roadmap will help shape and inspire imminent work in this field. Considering the length and depth of AI value chains, it will especially spur discussions around the contestability of AI systems along various sites of such chains. The workshop will serve as a platform for dialogue and demonstrations of concrete, successful, and unsuccessful examples of AI systems that (could or should) have been contested, to identify requirements, obstacles, and opportunities for designing and deploying contestable AI in various contexts. This will be held primarily as an in-person workshop, with some hybrid accommodation. The day will consist of individual presentations and group activities to stimulate ideation and inspire broad reflections on the field of contestable AI. Our aim is to facilitate interdisciplinary dialogue by bringing together researchers, practitioners, and stakeholders to foster the design and deployment of contestable AI.

Autores: Agathe Balayn, Yulu Pi, David Gray Widder, Kars Alfrink, Mireia Yurrita, Sohini Upadhyay, Naveena Karusala, Henrietta Lyons, Cagatay Turkay, Christelle Tessono, Blair Attard-Frost, Ujwal Gadiraju

Última atualização: 2024-08-02 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2408.01051

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.01051

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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