人工智能（IA）常被视为一种革命性技术, 能够提供效率, 精确性和开辟新的战略机会. 然而, 随着企业利用人工智能的优势, 也出现了一个关键挑战和, 有时, 被忽视：算法公平性. 这些系统中的隐性偏见可能会影响企业决策的效率, 但会产生法律后果, 重要的伦理和社会问题.
算法偏见的存在可以通过人工智能本身的性质来解释, 特别是在机器学习方面. 模型是用历史数据进行训练的, 当这些数据反映出偏见或社会扭曲时, 算法自然会延续这些偏见. 除了信息中的偏见, 算法本身可能会导致因素权重的不平衡, 或作为代理使用的数据, 也就是说, 替代原始信息的数据, 但并不适合那种分析.
这个现象的一个典型例子是在面部识别的使用中找到的, 特别是在公共安全等敏感背景下. 巴西的多个城市采用了自动化系统，以提高警务行动的有效性, 但分析表明，这些算法经常会犯重大错误, 尤其是在识别特定民族群体的个体时, 像黑人一样. 研究者乔伊·布奥拉梅尼的研究, 做麻省理工学院, 有人指出商业算法对黑人女性的错误率超过30%, 而对于白人男性, 税率骤降至不到1%
巴西立法：未来更加严格
在巴西, além da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) também está em tramitação o Marco Legal da IA (PL nº 2338/2023), 建立国家人工智能发展和应用的总体指导方针.
尽管尚未批准, 该法律草案已经表明企业应当尊重的权利, 如：事先知情权（在用户与人工智能系统互动时进行告知）, 自动决策的解释权, 对算法决策提出异议的权利和不因算法偏见而受到歧视的权利.
这些点将要求公司在生成性人工智能系统中实施透明度（例如, 明确指出文本或回答是由机器生成的) 以及审计机制以解释模型如何得出特定输出
算法治理：解决偏见的方案
为企业, 算法偏见超出了伦理领域, 成为相关的战略问题. 偏见算法有可能扭曲内部流程中如招聘等关键决策, 信贷授予与市场分析. 例如, 一个系统性高估城市地区而忽视边缘地区的分支机构绩效分析算法（由于数据不完整或偏见）可能导致投资错误导向. 这样, 隐秘的偏见削弱了数据驱动策略的有效性, 使高管基于部分错误的信息做出决策
这些偏见可以被纠正, 但将依赖于一种算法治理结构, 以数据多样性为重点, 过程的透明度以及在技术开发中纳入多样化和多学科团队. 在技术团队中投资多样性, 例如, 企业能够更快地识别潜在的偏见来源, 确保考虑不同的观点并及早发现缺陷
此外, 持续监测工具的使用是至关重要的. 这些系统有助于实时检测算法偏见的漂移, 实现快速调整并最小化负面影响.
透明度是减轻偏见的另一项重要实践. 算法不应作为黑箱工作, 而是作为清晰和可解释的系统. 当公司选择透明度时, 赢得客户的信任, 投资者和监管者. 透明度有助于外部审计, 鼓励在人工智能管理中共享责任的文化
其他举措包括加入负责任的人工智能治理框架和认证. 这包括建立内部人工智能伦理委员会, 定义企业使用政策, 并采用国际标准. 例如, frameworks como: a ISO/IEC 42001 (gestão de inteligência artificial, a ISO/IEC 27001 (segurança da informação) e ISO/IEC 27701 (privacidade) ajudam a estruturar controles nos processos de dados usados por IA generativa. 另一个例子是美国国家标准与技术研究院（NIST）推荐的一套最佳实践，指导算法风险管理, 覆盖偏见检测, 数据质量检查和模型的持续监控
专业咨询在这一背景下发挥着战略作用. 拥有负责任的人工智能专业知识, 算法治理与合规监管, 这些公司帮助组织不仅避免风险, 但将公平转化为竞争优势. 这些咨询公司的工作范围包括详细的风险评估, 直到内部政策的制定, 参加关于人工智能伦理的企业培训, 确保团队准备好识别和减轻潜在的算法偏见
这样, 算法偏见的缓解不仅仅是一项预防措施, 而是一种战略性的方法. 关注算法公平性的公司展现了社会责任, 加强他们的声誉并保护自己免受法律制裁和公共危机. 无偏算法往往提供更准确和更平衡的见解, 提高企业决策的有效性，增强组织在市场上的竞争地位
由西尔维奥·索贝拉·维埃拉撰写, SVX咨询公司的首席执行官兼首席顾问
