Sobre o que é:
Se você está desenvolvendo IA e quer reduzir preconceitos, primeiro precisa ser claro sobre o que "justo" realmente significa para seu sistema.
A questão é a seguinte: não existe uma única definição de justiça. Igualdade de oportunidades? Paridade demográfica? Precisão igual? Justiça processual? Estes não são apenas conceitos acadêmicos; eles são abordagens genuinamente diferentes, e otimizar para uma pode ir contra outra.
Este board ajuda você a explorar essas quatro definições, entender os trade-offs e fazer uma escolha deliberada que se encaixe no seu contexto.
O que isso ajuda a alcançar:
Uma definição de equidade clara e documentada que toda a sua equipe entende e concorda. Nada mais de compromissos vagos com "IA justa" sem saber o que isso realmente significa na prática.
Você sai com uma decisão explícita e a justificativa por trás dela. Isso pode ser usado para o design, teste e refinamento.
Quem mais se beneficia:
Gerentes de produtos, cientistas de dados, líderes de ética em IA e equipes multifuncionais construindo sistemas de IA, particularmente em áreas de alto risco como recrutamento, empréstimos ou saúde, onde errar na equidade tem consequências reais para pessoas reais.
Como usá-lo:
Reserve 45 minutos para a sua primeira sessão. Trabalhe com seu time em cada definição de justiça, discuta honestamente os trade-offs e documente sua escolha.
Boas notícias: Isso se torna a base para todos os futuros projetos de IA; depois disso, você só precisará de 15 minutos para revisar e confirmar que ainda se aplica.
Parte da série de Workshops de Mitigação de Viés em IA (Boards 1 a 4).
Riley Coleman
Trustworthy AI Design Educator @ AI Flywheel
I help product and design professionals translate ambiguous ethical AI principles into tangible design decisions and new rituals that result in Trustworthy AI becoming the new industry norm.
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