Nesta sexta-feira, 25, às 14h, o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Inteligência Artificial Responsável para Linguística Computacional, Tratamento e Disseminação de Informação (INCT TILDIAR) realiza a quarta edição do Café com IA. O Instituto tem sede no Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG e articula uma rede nacional de pesquisa sobre IA Responsável.
“Quem decide? O papel imperativo do ser humano na era da IA” é o título da apresentação que discutirá riscos, limites e responsabilidades. O convidado, o cientista da computação Julio Cesar Soares dos Reis (foto), professor da Universidade Federal de Viçosa (UFV) e pesquisador do INCT TILDIAR.
SERVIÇO
Café com IA: “Quem decide? O papel imperativo do ser humano na era da IA”
Convidado: Julio Cesar Soares dos Reis, professor da UFV e membro do INCT TILDIAR
Data: 25 de setembro | Horário: 14h | Formato: on-line (Link será enviado posteriormente via email)
Público: estudantes, pesquisadores, profissionais e demais interessados em Inteligência Artificial e seus impactos sociais
Inscrições: Clique aqui para acessar a plataforma Even3
Ele atua principalmente em áreas como inteligência artificial responsável, aprendizado de máquina, computação social e processamento de linguagem natural (PLN).
Este mês, o Café com IA também inaugura uma série voltada ao público não especializado. A ideia é apresentar conceitos básicos e discutir situações em que sistemas passam a participar de decisões que afetam pessoas.
COMO PARTICIPAR – A inscrição é gratuita e deve ser feita pela plataforma Even3. O link para acompanhar a transmissão será enviado por e-mail aos inscritos.
Da inteligência artificial aos sistemas atuais
Antes de chegar ao ChatGPT, a inteligência artificial passou por diferentes fases. O professor vai recuperar essa trajetória, dos primeiros sistemas baseados em regras ao aprendizado de máquina, que ganhou força a partir dos anos 1990, e à inteligência artificial generativa. Também falará sobre os chamados “invernos da IA”, períodos em que o interesse e os investimentos na área diminuíram.
Para o pesquisador, o avanço recente resulta de mais do que sistemas capazes de realizar novas tarefas. Ele também depende de grandes volumes de dados, poder computacional, integração aos negócios e do uso da própria IA para desenvolver outros sistemas.
A presença crescente em áreas como Saúde, Direito e Educação torna essa discussão mais concreta: além do que as máquinas conseguem fazer, passa a importar quem define seus limites e responde pelo resultado.
Quando os dados chegam à decisão
O aprendizado de máquina pode ser entendido, de forma simplificada, como uma sequência de dados, previsão e decisão. Os dados usados no treinamento podem carregar vieses, ou seja, distorções ou padrões presentes na sociedade. Os sistemas podem reproduzi-los e, em determinadas situações, ampliá-los.
Casos como o do Sistema COMPAS, usado nos Estados Unidos para auxiliar avaliações de risco no sistema de justiça, mostram como dados e critérios de um sistema podem produzir resultados enviesados. O mesmo ocorre com sistemas de reconhecimento facial que apresentam erros.
Segundo Júlio Reis, esses exemplos ajudam a entender por que não basta verificar se um sistema funciona de acordo com seus parâmetros técnicos: é preciso examinar os dados utilizados, o contexto de aplicação e o espaço reservado à supervisão humana. A palestra também abordará as imagens falsas produzidas por IA e seu potencial de circulação nas redes sociais.
O que fica com as pessoas
O conceito de inteligência híbrida também estará em discussão. A ideia combina capacidades humanas e computacionais.
Um sistema pode analisar grandes volumes de dados rapidamente e repetir uma tarefa em escala. Uma pessoa, por sua vez, pode lidar com informações não estruturadas, reconhecer situações novas e considerar aspectos que não cabem em um processamento automatizado.
A proposta é combinar essas capacidades e manter a responsabilidade humana quando decisões são apoiadas ou executadas por sistemas.
Essa responsabilidade também passa pela governança. Delegar uma tarefa a um algoritmo não transfere para a máquina a responsabilidade por seus resultados. Por isso, mecanismos de governança e princípios de responsabilidade precisam entrar no planejamento dos sistemas.
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), incluindo propostas relacionadas ao uso da tecnologia em serviços públicos, formação, regulamentação e governança, é outro aspecto que o pesquisador pretende mostrar.
