Justiça em Apps Móveis de IA: Um Estudo
Esse artigo analisa questões de justiça nas avaliações de apps móveis baseados em IA.
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Índice
- Contexto
- Objetivos do Estudo
- Metodologia
- Descobertas sobre Preocupações de Justiça
- Qualidade Diferente de Recursos
- Discriminação Linguística
- Problemas de Transparência
- Discriminação de Gênero e Racial
- Censura Tendenciosa
- Políticas Publicitárias Injustas
- Causas Raiz das Preocupações sobre Justiça
- Questões de Direitos Autorais
- Complexidade de Desenvolvimento
- Código Bugado
- Fatores Externos
- Custos de Desenvolvimento
- Conscientização do Usuário
- Implicações para o Desenvolvimento de Aplicativos
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
À medida que a inteligência artificial (IA) vai se tornando mais comum no nosso dia a dia, é importante garantir que os sistemas de IA sejam justos e responsáveis. A Justiça é uma questão chave que precisa ser abordada ao criar aplicativos baseados em IA, especialmente os aplicativos móveis. Sistemas de IA injustos podem causar problemas para muitos usuários ao redor do mundo. Este artigo discute as preocupações sobre justiça nas avaliações de aplicativos para aplicações móveis baseadas em IA.
Contexto
O mercado global de IA está crescendo rapidamente, com previsões sugerindo que valerá mais de 1,6 trilhões de dólares até 2030. A IA é usada em várias áreas, incluindo saúde, compras e transporte. No entanto, estão surgindo preocupações sobre como esses sistemas de IA se comportam. Eles podem ser tendenciosos, produzir erros ou não ser transparentes. Portanto, muitas organizações e governos estão desenvolvendo diretrizes para o uso responsável da IA, onde a justiça é uma parte crucial.
Justiça em IA pode ser difícil de definir e varia em diferentes situações. Em geral, significa que ninguém deve ser tratado injustamente com base em suas características. Isso inclui considerar como esses sistemas são construídos e as decisões tomadas pelos desenvolvedores. Muitos sistemas de software baseados em IA foram considerados injustos e podem causar problemas significativos para pessoas e comunidades.
Com o aumento dos aplicativos móveis que usam IA, esse problema está se tornando mais urgente. Milhões de pessoas usam esses aplicativos todos os dias, o que significa que qualquer comportamento injusto pode ter um enorme impacto. Não houve muita pesquisa focando especificamente na justiça em aplicativos móveis de IA, então este estudo visa explorar essa questão.
Objetivos do Estudo
O objetivo desta pesquisa é entender melhor as preocupações sobre justiça nas avaliações de aplicativos móveis baseados em IA. O estudo envolve a análise de 9,5 milhões de avaliações de 108 aplicativos Android. Este trabalho vai responder duas perguntas principais:
- Que tipos de preocupações sobre justiça os usuários levantam nas avaliações de aplicativos?
- O que os proprietários de aplicativos dizem serem as razões para essas preocupações de justiça?
Metodologia
Para estudar a justiça nas avaliações de aplicativos, um grande número de avaliações de aplicativos móveis baseados em IA foi coletado. Um conjunto de dados verdadeiro foi criado, que incluía uma coleção equilibrada de avaliações justas e não justas. Os pesquisadores construíram e testaram classificadores de aprendizado de máquina para diferenciar entre avaliações relacionadas à justiça e avaliações não relacionadas à justiça.
Descobertas sobre Preocupações de Justiça
O estudo identificou várias preocupações que os usuários levantaram em relação à justiça em aplicativos baseados em IA. Aqui estão alguns problemas comuns encontrados nas avaliações:
Qualidade Diferente de Recursos
Muitos usuários expressaram frustração por receber recursos ou qualidade de serviço diferentes, dependendo da plataforma que usavam. Por exemplo, os usuários Android acharam que eram tratados injustamente em comparação com os usuários de iOS. Eles reclamaram de receber atualizações e recursos mais tarde que os usuários de iOS, apesar de usarem hardware superior.
Discriminação Linguística
Alguns usuários relataram se sentir ignorados porque seus idiomas não eram suportados no aplicativo. Isso os fez sentir excluídos de usar o aplicativo efetivamente, o que pode ser particularmente frustrante para aqueles que se identificam fortemente com seu idioma.
Problemas de Transparência
Os usuários levantaram preocupações sobre a falta de transparência em como os aplicativos lidam com conteúdo gerado pelos usuários. Alguns sentiram que seu conteúdo era tratado injustamente em comparação com os outros, levando a visibilidade e engajamento desiguais.
Discriminação de Gênero e Racial
Houve reclamações de usuários que sentiram que os aplicativos favoreciam um gênero ou raça em detrimento de outro. Alguns usuários expressaram preocupações sobre se sentirem excluídos com base em identidades de gênero ou origens raciais.
Censura Tendenciosa
Muitos usuários apontaram que certos pontos de vista eram suprimidos ou censurados injustamente dentro do aplicativo. Isso estava muitas vezes ligado a opiniões políticas, onde os usuários sentiam que sua liberdade de expressão estava comprometida.
Políticas Publicitárias Injustas
Os usuários levantaram questões relacionadas aos custos de assinatura e Publicidade. As reclamações incluíam receber anúncios apesar de pagarem por serviços premium, levando-os a sentir que foram enganados ou tratados injustamente.
Causas Raiz das Preocupações sobre Justiça
Para entender as razões por trás dessas preocupações de justiça, as respostas dos proprietários de aplicativos foram analisadas. As seguintes causas raiz foram identificadas:
Questões de Direitos Autorais
Alguns proprietários de aplicativos citaram regras de direitos autorais como uma barreira, que às vezes os impediam de oferecer os mesmos recursos em diferentes plataformas.
Complexidade de Desenvolvimento
Criar recursos pode ser mais difícil em certas plataformas, levando a atrasos nas atualizações. Essa complexidade pode criar a percepção de tratamento injusto entre os usuários.
Código Bugado
Erros na programação do aplicativo podem levar a resultados injustos. Alguns proprietários de aplicativos reconheceram que seu software às vezes penalizava os usuários por engano ou produzia resultados indesejados.
Fatores Externos
Os proprietários de aplicativos às vezes apontavam limitações externas, como regulamentos ou normas culturais, que restringiam sua capacidade de abordar as preocupações de justiça.
Custos de Desenvolvimento
Os proprietários de aplicativos indicaram que o custo de criar e manter aplicativos poderia levar a decisões que parecem injustas para os usuários, como altas taxas de assinatura.
Conscientização do Usuário
Algumas preocupações foram atribuídas a usuários que não entendiam as características ou instruções do aplicativo. Por exemplo, os usuários às vezes sentiam que não podiam cancelar uma assinatura, enquanto os proprietários de aplicativos apontavam que era possível, mas não estava claro.
Implicações para o Desenvolvimento de Aplicativos
Entender essas preocupações de justiça e suas causas raiz pode ajudar substancialmente os desenvolvedores de aplicativos. As descobertas podem guiar os desenvolvedores a reconhecer e abordar questões relacionadas à justiça, melhorando a experiência do usuário e garantindo que os aplicativos sejam construídos de forma mais responsável.
Conclusão
Este estudo fornece insights valiosos sobre as preocupações de justiça de aplicativos móveis baseados em IA e as causas raiz por trás delas. À medida que as aplicações de IA continuam a penetrar nossas vidas diárias, reconhecer e abordar essas questões de justiça é vital para criar tecnologia responsável e equitativa.
Pesquisas futuras continuarão a explorar a justiça em aplicativos móveis, envolvendo diferentes partes interessadas para obter uma perspectiva mais ampla sobre a questão. O objetivo é garantir que todos os usuários se sintam tratados de forma justa ao usar aplicativos baseados em IA, melhorando, em última análise, a satisfação do usuário e a confiança na tecnologia.
Título: Fairness Concerns in App Reviews: A Study on AI-based Mobile Apps
Resumo: Fairness is one of the socio-technical concerns that must be addressed in software systems. Considering the popularity of mobile software applications (apps) among a wide range of individuals worldwide, mobile apps with unfair behaviors and outcomes can affect a significant proportion of the global population, potentially more than any other type of software system. Users express a wide range of socio-technical concerns in mobile app reviews. This research aims to investigate fairness concerns raised in mobile app reviews. Our research focuses on AI-based mobile app reviews as the chance of unfair behaviors and outcomes in AI-based mobile apps may be higher than in non-AI-based apps. To this end, we first manually constructed a ground-truth dataset, including 1,132 fairness and 1,473 non-fairness reviews. Leveraging the ground-truth dataset, we developed and evaluated a set of machine learning and deep learning models that distinguish fairness reviews from non-fairness reviews. Our experiments show that our best-performing model can detect fairness reviews with a precision of 94%. We then applied the best-performing model on approximately 9.5M reviews collected from 108 AI-based apps and identified around 92K fairness reviews. Next, applying the K-means clustering technique to the 92K fairness reviews, followed by manual analysis, led to the identification of six distinct types of fairness concerns (e.g., 'receiving different quality of features and services in different platforms and devices' and 'lack of transparency and fairness in dealing with user-generated content'). Finally, the manual analysis of 2,248 app owners' responses to the fairness reviews identified six root causes (e.g., 'copyright issues') that app owners report to justify fairness concerns.
Autores: Ali Rezaei Nasab, Maedeh Dashti, Mojtaba Shahin, Mansooreh Zahedi, Hourieh Khalajzadeh, Chetan Arora, Peng Liang
Última atualização: 2024-07-31 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2401.08097
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.08097
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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