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Garantindo Justiça na Tecnologia do Dia a Dia

Um framework para criar dispositivos inteligentes justos e inclusivos.

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Índice

Nos últimos anos, dispositivos inteligentes como smartphones, smartwatches e rastreadores de fitness se tornaram parte da nossa rotina diária. Esses dispositivos ajudam a gente de várias maneiras, como acompanhar nossa saúde, gerenciar nosso tempo e facilitar nossas tarefas diárias. No entanto, conforme mais pessoas começam a usar essas tecnologias, as preocupações sobre Justiça cresceram. Especificamente, queremos garantir que esses sistemas tratem todo mundo de forma igual.

A Importância da Justiça

À medida que a tecnologia se torna mais integrada nas decisões do dia a dia, é crucial que esses sistemas não favoreçam um grupo em detrimento de outro. Por exemplo, se um aplicativo de saúde faz sugestões com base em dados, mas tem preconceitos contra certos grupos de idade ou gênero, isso pode levar a um tratamento desigual. Infelizmente, muitos desses sistemas podem discriminar involuntariamente pessoas, especialmente aquelas de comunidades marginalizadas.

Estrutura Proposta para Tecnologia Justa

Para resolver a questão da justiça na tecnologia do dia a dia, precisamos seguir uma abordagem estruturada na fase de design. Aqui estão os passos principais:

1. Identificar as Partes interessadas

Primeiro, é importante identificar quem será afetado por esses sistemas. Isso significa olhar para todos que podem usar a tecnologia ou serem impactados por suas decisões. Por exemplo, ao criar um aplicativo de saúde, os desenvolvedores devem considerar não apenas os usuários pretendidos, mas também aqueles cujos dados serão analisados.

2. Coletar Dados Inclusivos

Em seguida, é essencial reunir dados que sejam diversos e representem todos os grupos de usuários. Se os dados refletirem apenas um pequeno segmento da população, o sistema pode levar a resultados tendenciosos. Um processo de coleta de dados mais inclusivo garante que todas as vozes sejam ouvidas e relevantes.

3. Escolher Algoritmos Justos

Uma vez que temos os dados certos, é hora de escolher ou desenvolver algoritmos que possam tomar decisões justas. Os algoritmos devem ser testados não apenas por precisão, mas também por justiça. Os desenvolvedores precisam fazer perguntas como: Esse algoritmo trata todos os grupos de forma igual?

4. Definir Critérios de Avaliação Claros

A avaliação é crítica. Os critérios para avaliar quão bem o sistema funciona devem incluir métricas de justiça. Isso significa definir medidas específicas para ver se certos grupos estão sendo tratados de forma injusta. É importante explicar por que essas métricas foram escolhidas e como elas se relacionam com a justiça.

5. Interagir com os Usuários

A transparência é crucial. Os desenvolvedores devem compartilhar suas descobertas com as partes interessadas e buscar seu feedback. Engajar os usuários em um diálogo aberto pode ajudar a identificar quaisquer potenciais preconceitos logo no início do processo de design.

6. Monitoramento e Melhoria Regulares

Finalmente, é necessário um monitoramento contínuo do sistema para garantir que a justiça seja mantida ao longo do tempo. À medida que a tecnologia aprende com novos dados, pode haver mudanças na sua operação. Verificações regulares podem ajudar a identificar quaisquer preconceitos emergentes antes que se tornem um problema.

Desafios para Alcançar a Justiça

Embora esses passos sejam cruciais, vários desafios ainda permanecem:

1. Foco Limitado em Atributos Sensíveis

Muitas vezes, os estudos de justiça se concentram principalmente em atributos como gênero e idade, enquanto outros fatores importantes, como deficiência ou orientação sexual, são negligenciados. Esse foco restrito pode levar a sistemas que não atendem às necessidades de todos os usuários.

2. Preconceito nos Dados

Assim como em outros campos, dados tendenciosos são uma preocupação significativa. A forma como os dados são coletados e quem eles representam podem introduzir preconceitos no sistema. Se certos grupos estiverem sub-representados, a tecnologia pode reforçar desigualdades existentes.

3. Falta de Algoritmos Justos

Apesar do crescente interesse em justiça, muitos algoritmos usados na tecnologia do dia a dia não consideram a justiça durante seu desenvolvimento. Os desafios únicos impostos por situações do mundo real tornam difícil criar algoritmos que sejam realmente justos para todos.

4. Questões de Critérios de Avaliação

Diferente de outros campos onde métricas específicas são usadas para medir justiça, a avaliação da justiça na tecnologia do dia a dia muitas vezes não é bem definida. Os desenvolvedores precisam escolher métricas que façam sentido no contexto de sua aplicação específica.

5. Transparência e Explicabilidade

Para que os usuários confiem na tecnologia, eles precisam entender como as decisões são tomadas. Infelizmente, muitos sistemas são como caixas pretas, oferecendo pouca visão sobre seus processos de tomada de decisão. Isso é especialmente problemático quando os sistemas tomam decisões que podem impactar a vida dos usuários.

6. Necessidade de Monitoramento Regular

Em um cenário tecnológico que muda constantemente, os sistemas devem ser avaliados regularmente. À medida que eles se adaptam e aprendem com novos dados, podem mudar de maneiras que poderiam resultar em injustiça. O monitoramento contínuo é essencial para identificar quaisquer preconceitos que surjam ao longo do tempo.

Avançando

Para enfrentar esses desafios e integrar a justiça na tecnologia do dia a dia, a estrutura proposta serve como um guia. Seguindo esses passos, os desenvolvedores podem trabalhar para criar sistemas que sejam justos e benéficos para todos os usuários.

Validação e Aplicações no Mundo Real

Testes no mundo real são importantes para garantir que a estrutura proposta seja eficaz. Os desenvolvedores podem realizar estudos de caso em vários ambientes, como saúde ou educação, para ver como a estrutura se comporta. Isso também ajudará a coletar feedback valioso dos usuários.

Equilibrando Privacidade e Justiça

Como os sistemas muitas vezes dependem de dados pessoais, é vital encontrar um equilíbrio entre proteger a privacidade dos usuários e garantir a justiça. Isso significa explorar novos métodos que salvaguardem os dados enquanto também permitem uma tomada de decisão justa.

Conclusão

Criar sistemas de computação ubíqua justos é essencial para que todos se beneficiem da tecnologia. Ao integrar considerações de justiça no processo de design, os desenvolvedores podem garantir que seus sistemas não discriminen e que respondam às diversas necessidades de todos os usuários. Esse trabalho abre caminho para pesquisadores e profissionais que querem criar tecnologias mais justas e inclusivas no futuro.

Fonte original

Título: A Framework for Designing Fair Ubiquitous Computing Systems

Resumo: Over the past few decades, ubiquitous sensors and systems have been an integral part of humans' everyday life. They augment human capabilities and provide personalized experiences across diverse contexts such as healthcare, education, and transportation. However, the widespread adoption of ubiquitous computing has also brought forth concerns regarding fairness and equitable treatment. As these systems can make automated decisions that impact individuals, it is essential to ensure that they do not perpetuate biases or discriminate against specific groups. While fairness in ubiquitous computing has been an acknowledged concern since the 1990s, it remains understudied within the field. To bridge this gap, we propose a framework that incorporates fairness considerations into system design, including prioritizing stakeholder perspectives, inclusive data collection, fairness-aware algorithms, appropriate evaluation criteria, enhancing human engagement while addressing privacy concerns, and interactive improvement and regular monitoring. Our framework aims to guide the development of fair and unbiased ubiquitous computing systems, ensuring equal treatment and positive societal impact.

Autores: Han Zhang, Leijie Wang, Yilun Sheng, Xuhai Xu, Jennifer Mankoff, Anind K. Dey

Última atualização: 2023-08-16 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2308.08710

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.08710

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.

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