How to keep human bias out of AI | Kriti Sharma

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

00:00
Translator: Ivana Korom Reviewer: Joanna Pietrulewicz
0
0
7000
Tradutor: Marta Pinto Revisora: Margarida Ferreira
00:12
How many decisions have been made about you today,
1
12875
3768
Quantas decisões foram tomadas sobre vocês, hoje,
00:16
or this week or this year,
2
16667
2601
ou esta semana ou este ano,
00:19
by artificial intelligence?
3
19292
1958
pela inteligência artificial?
00:22
I build AI for a living
4
22958
1685
O meu trabalho é construir IA
00:24
so, full disclosure, I'm kind of a nerd.
5
24667
3017
por isso, reconheço, sou meia "nerd".
00:27
And because I'm kind of a nerd,
6
27708
2393
E como sou um bocado "nerd",
00:30
wherever some new news story comes out
7
30125
2351
quando saem notícias, seja onde for,
00:32
about artificial intelligence stealing all our jobs,
8
32500
3434
sobre a inteligência artificial a roubar-nos todos os empregos,
00:35
or robots getting citizenship of an actual country,
9
35958
4185
ou robôs a terem cidadania de um país,
00:40
I'm the person my friends and followers message
10
40167
3142
eu sou a pessoa a quem os meus amigos enviam mensagens
00:43
freaking out about the future.
11
43333
1542
preocupados com o futuro.
00:45
We see this everywhere.
12
45833
2101
Vemos isto em todo o lado.
00:47
This media panic that our robot overlords are taking over.
13
47958
4893
Este pânico mediático de que os soberanos robôs estão a dominar.
00:52
We could blame Hollywood for that.
14
52875
1917
podíamos culpar Hollywood por isso.
00:56
But in reality, that's not the problem we should be focusing on.
15
56125
4125
Mas na verdade, não é esse o problema sobre o qual nos devemos focar.
01:01
There is a more pressing danger, a bigger risk with AI,
16
61250
3643
Há um perigo mais eminente, um maior risco com a IA,
01:04
that we need to fix first.
17
64917
1583
que precisamos de resolver primeiro.
01:07
So we are back to this question:
18
67417
2309
Voltamos a esta questão:
01:09
How many decisions have been made about you today by AI?
19
69750
4708
Quantas decisões foram tomadas hoje sobre vocês, pela IA?
01:15
And how many of these
20
75792
1976
Quantas delas
01:17
were based on your gender, your race or your background?
21
77792
4500
se basearam no vosso género, raça ou origens?
01:24
Algorithms are being used all the time
22
84500
2768
Os algoritmos estão sempre a ser usados
01:27
to make decisions about who we are and what we want.
23
87292
3833
para decidirem quem somos e o que queremos.
01:32
Some of the women in this room will know what I'm talking about
24
92208
3643
Algumas das mulheres nesta sala saberão do que estou a falar
01:35
if you've been made to sit through those pregnancy test adverts on YouTube
25
95875
3768
se vos obrigaram a ver aqueles anúncios de testes de gravidez, no YouTube,
01:39
like 1,000 times.
26
99667
2059
umas 1000 vezes.
01:41
Or you've scrolled past adverts of fertility clinics
27
101750
2851
Ou se já passaram por anúncios de clínicas de fertilidade
01:44
on your Facebook feed.
28
104625
2042
na vossa página do Facebook.
01:47
Or in my case, Indian marriage bureaus.
29
107625
2393
Ou, no meu caso, agências indianas de casamento.
01:50
(Laughter)
30
110042
1267
(Risos)
01:51
But AI isn't just being used to make decisions
31
111333
2976
Mas a IA não está a ser usada só para tomar decisões
01:54
about what products we want to buy
32
114333
2601
sobre quais os produtos que queremos comprar
01:56
or which show we want to binge watch next.
33
116958
2500
ou que programa queremos ver de seguida.
02:01
I wonder how you'd feel about someone who thought things like this:
34
121042
5184
Pergunto-me o que sentiriam sobre alguém que pensasse coisas como estas:
02:06
"A black or Latino person
35
126250
1934
"Uma pessoa negra ou latina
02:08
is less likely than a white person to pay off their loan on time."
36
128208
4125
"tem menos probabilidade de pagar atempadamente um empréstimo."
02:13
"A person called John makes a better programmer
37
133542
2809
"Uma pessoa chamada João
"é melhor programador do que uma pessoa chamada Maria."
02:16
than a person called Mary."
38
136375
1667
02:19
"A black man is more likely to be a repeat offender than a white man."
39
139250
5083
"É mais provável que um negro repita um crime, do que um branco."
02:26
You're probably thinking,
40
146958
1268
Devem estar a pensar,
02:28
"Wow, that sounds like a pretty sexist, racist person," right?
41
148250
3750
"Uau, isso parece uma pessoa muito sexista, racista," certo?
02:33
These are some real decisions that AI has made very recently,
42
153000
4851
Estas são algumas decisões reais que a IA tem tomado, muito recentemente,
02:37
based on the biases it has learned from us,
43
157875
2934
baseadas em preconceitos que aprendeu connosco,
02:40
from the humans.
44
160833
1250
com os seres humanos.
02:43
AI is being used to help decide whether or not you get that job interview;
45
163750
4809
A IA tem sido usada para ajudar a decidir se vamos ou não à entrevista de emprego;
02:48
how much you pay for your car insurance;
46
168583
2393
quanto pagamos pelo seguro automóvel;
02:51
how good your credit score is;
47
171000
1893
quão boa é a nossa avaliação de crédito;
02:52
and even what rating you get in your annual performance review.
48
172917
3125
e até a classificação que recebemos
na análise do nosso desempenho anual.
02:57
But these decisions are all being filtered through
49
177083
3143
Mas estas decisões estão todas a ser filtradas
03:00
its assumptions about our identity, our race, our gender, our age.
50
180250
5875
com base nas suposições sobre a nossa identidade, raça, género, idade.
03:08
How is that happening?
51
188250
2268
Como é que isso está a acontecer?
03:10
Now, imagine an AI is helping a hiring manager
52
190542
3517
Imaginem que a IA está a ajudar um gestor de recursos humanos
03:14
find the next tech leader in the company.
53
194083
2851
a encontrar, na empresa, o próximo líder em tecnologia.
03:16
So far, the manager has been hiring mostly men.
54
196958
3101
Até agora, o gestor tem contratado sobretudo homens.
03:20
So the AI learns men are more likely to be programmers than women.
55
200083
4750
Assim, a IA aprende que é mais provável
os homens serem programadores, em vez das mulheres.
03:25
And it's a very short leap from there to:
56
205542
2892
E, a partir daí, é um salto muito pequeno para:
03:28
men make better programmers than women.
57
208458
2042
"os homens são melhores programadores do que as mulheres".
03:31
We have reinforced our own bias into the AI.
58
211417
3726
Reforçamos o nosso preconceito na IA.
03:35
And now, it's screening out female candidates.
59
215167
3625
E agora está a excluir candidatas femininas.
03:40
Hang on, if a human hiring manager did that,
60
220917
3017
Se um recrutador humano fizesse isso,
03:43
we'd be outraged, we wouldn't allow it.
61
223958
2351
ficávamos indignados e não o permitíamos.
03:46
This kind of gender discrimination is not OK.
62
226333
3476
Este tipo de discriminação de género não é correto.
03:49
And yet somehow, AI has become above the law,
63
229833
4518
Apesar disso, de certa forma a IA está acima da lei,
03:54
because a machine made the decision.
64
234375
2083
porque foi uma máquina que tomou a decisão.
03:57
That's not it.
65
237833
1518
Não é só isso.
03:59
We are also reinforcing our bias in how we interact with AI.
66
239375
4875
Também estamos a reforçar o nosso preconceito
sobre o modo como interagimos com a IA.
04:04
How often do you use a voice assistant like Siri, Alexa or even Cortana?
67
244917
5976
Quão frequentemente usam um assistente de voz
como a Siri, a Alexa ou até a Cortana?
04:10
They all have two things in common:
68
250917
2559
Todas têm duas coisas em comum:
04:13
one, they can never get my name right,
69
253500
3101
uma, nunca conseguem acertar no meu nome,
04:16
and second, they are all female.
70
256625
2667
e segunda, são todas femininas.
04:20
They are designed to be our obedient servants,
71
260417
2767
São concebidas para serem as nossas servas obedientes,
04:23
turning your lights on and off, ordering your shopping.
72
263208
3250
ligando e desligando as nossas luzes, decidindo o que comprar.
04:27
You get male AIs too, but they tend to be more high-powered,
73
267125
3309
Também há IA masculinos, mas tendem a ser mais potentes,
04:30
like IBM Watson, making business decisions,
74
270458
3059
como o Watson IBM, para tomar decisões de negócios.
04:33
Salesforce Einstein or ROSS, the robot lawyer.
75
273541
3792
o Força de Vendas Einstein ou ROSS, o advogado do robô.
04:38
So poor robots, even they suffer from sexism in the workplace.
76
278208
4060
Coitados dos robôs, até eles sofrem de sexismo no trabalho.
04:42
(Laughter)
77
282292
1125
(Risos)
04:44
Think about how these two things combine
78
284542
2851
Pensem em como estas duas coisas estão ligadas
04:47
and affect a kid growing up in today's world around AI.
79
287417
5309
e afetam uma criança a crescer num mundo rodeado de IA.
04:52
So they're doing some research for a school project
80
292750
2934
Assim, se ela está a fazer uma pesquisa para um projeto escolar
04:55
and they Google images of CEO.
81
295708
3018
vai ao Google procurar imagens de diretor executivo.
04:58
The algorithm shows them results of mostly men.
82
298750
2893
O algoritmo mostra resultados sobretudo de homens.
05:01
And now, they Google personal assistant.
83
301667
2559
Depois, pesquisa "assistente pessoal".
05:04
As you can guess, it shows them mostly females.
84
304250
3434
Como podem adivinhar, mostra sobretudo mulheres.
05:07
And then they want to put on some music, and maybe order some food,
85
307708
3601
Depois, quer pôr uma música, e talvez encomendar comida,
05:11
and now, they are barking orders at an obedient female voice assistant.
86
311333
6584
e agora está a vociferar ordens a uma voz feminina assistente e obediente.
05:19
Some of our brightest minds are creating this technology today.
87
319542
5309
Algumas das mentes mais brilhantes estão hoje a criar esta tecnologia.
05:24
Technology that they could have created in any way they wanted.
88
324875
4184
Tecnologia que podiam ter criado como quisessem.
05:29
And yet, they have chosen to create it in the style of 1950s "Mad Man" secretary.
89
329083
5685
E ainda assim, escolheram criá-la
ao estilo dos anos 50, da secretária de "Mad Man".
05:34
Yay!
90
334792
1500
Pois é!
05:36
But OK, don't worry,
91
336958
1310
Mas tudo bem, não se preocupem,
05:38
this is not going to end with me telling you
92
338292
2059
isto não vai terminar comigo a dizer-vos
05:40
that we are all heading towards sexist, racist machines running the world.
93
340375
3477
que vamos na direção de máquinas racistas e sexistas a controlarem o mundo.
05:44
The good news about AI is that it is entirely within our control.
94
344792
5791
As boas notícias sobre a IA é que está inteiramente sob o nosso controlo.
05:51
We get to teach the right values, the right ethics to AI.
95
351333
4000
Somos nós que temos de ensinar os valores e a ética certa à IA.
05:56
So there are three things we can do.
96
356167
2184
Assim há três coisas que podemos fazer.
05:58
One, we can be aware of our own biases
97
358375
3351
Uma, podemos ter consciência dos nossos próprios preconceitos
06:01
and the bias in machines around us.
98
361750
2726
e dos preconceitos das máquinas à nossa volta.
06:04
Two, we can make sure that diverse teams are building this technology.
99
364500
4518
Dois, podemos garantir que são equipas diversas
a construir esta tecnologia.
06:09
And three, we have to give it diverse experiences to learn from.
100
369042
4916
E três, temos de lhe dar experiências diversas com as quais aprender.
06:14
I can talk about the first two from personal experience.
101
374875
3309
Posso falar sobre as primeiras duas por experiência pessoal.
06:18
When you work in technology
102
378208
1435
Quando trabalhamos em tecnologia,
06:19
and you don't look like a Mark Zuckerberg or Elon Musk,
103
379667
3392
e não nos parecemos com o Mark Zuckerberg ou o Elon Musk
06:23
your life is a little bit difficult, your ability gets questioned.
104
383083
3750
a nossa vida é um bocadinho difícil, a nossa capacidade é questionada.
06:27
Here's just one example.
105
387875
1393
Aqui está apenas um exemplo.
06:29
Like most developers, I often join online tech forums
106
389292
3726
Como a maioria dos programadores, frequentemente junto-me a fóruns "online"
06:33
and share my knowledge to help others.
107
393042
3226
e partilho o meu conhecimento para ajudar outros.
06:36
And I've found,
108
396292
1309
E percebi que,
06:37
when I log on as myself, with my own photo, my own name,
109
397625
3976
quando entro como eu própria, a minha foto e o meu nome,
06:41
I tend to get questions or comments like this:
110
401625
4601
costumo receber perguntas ou comentários como estes:
06:46
"What makes you think you're qualified to talk about AI?"
111
406250
3000
"O que te faz pensar que és qualificada para falar sobre a IA?"
06:50
"What makes you think you know about machine learning?"
112
410458
3476
"O que te faz pensar que sabes sobre aprendizagem de máquinas?"
06:53
So, as you do, I made a new profile,
113
413958
3435
Então, como se faz, criei um perfil novo
06:57
and this time, instead of my own picture, I chose a cat with a jet pack on it.
114
417417
4851
e, desta vez, escolhi a foto de um gato com uma mochila a jato.
07:02
And I chose a name that did not reveal my gender.
115
422292
2458
E escolhi um nome que não revelasse o meu género.
07:05
You can probably guess where this is going, right?
116
425917
2726
Conseguem adivinhar onde é que isto vai dar, certo?
07:08
So, this time, I didn't get any of those patronizing comments about my ability
117
428667
6392
Mas, desta vez, não tive aqueles comentários paternalistas
sobre as minhas competências
07:15
and I was able to actually get some work done.
118
435083
3334
e consegui fazer algum trabalho.
07:19
And it sucks, guys.
119
439500
1851
Mas é uma seca.
07:21
I've been building robots since I was 15,
120
441375
2476
Construo robôs desde os 15 anos,
07:23
I have a few degrees in computer science,
121
443875
2268
tenho algumas graduações em ciências informáticas,
07:26
and yet, I had to hide my gender
122
446167
2434
e ainda assim, tive de esconder o meu género
07:28
in order for my work to be taken seriously.
123
448625
2250
para o meu trabalho ser levado a sério.
07:31
So, what's going on here?
124
451875
1893
Então, o que está a acontecer aqui?
07:33
Are men just better at technology than women?
125
453792
3208
Os homens são melhores do que as mulheres em tecnologia?
07:37
Another study found
126
457917
1559
Um outro estudo descobriu que, quando mulheres programadoras
07:39
that when women coders on one platform hid their gender, like myself,
127
459500
4934
numa plataforma, escondem o seu género, como eu,
07:44
their code was accepted four percent more than men.
128
464458
3250
o seu código é aceite 4% mais vezes do que o dos homens.
07:48
So this is not about the talent.
129
468542
2916
Então, não se trata de talento.
07:51
This is about an elitism in AI
130
471958
2893
Trata-se de elitismo na IA
07:54
that says a programmer needs to look like a certain person.
131
474875
2792
que diz que um programador precisa de se parecer com uma certa pessoa.
07:59
What we really need to do to make AI better
132
479375
3101
O que realmente precisamos fazer para melhorar a IA
08:02
is bring people from all kinds of backgrounds.
133
482500
3042
é trazer pessoas de todos os tipos de origens.
08:06
We need people who can write and tell stories
134
486542
2559
Precisamos de pessoas que possam escrever e contar histórias,
08:09
to help us create personalities of AI.
135
489125
2167
para nos ajudarem a criar personalidades da IA.
08:12
We need people who can solve problems.
136
492208
2042
Precisamos de pessoas que possam resolver problemas.
08:15
We need people who face different challenges
137
495125
3768
Precisamos de pessoas que enfrentem diferentes desafios,
08:18
and we need people who can tell us what are the real issues that need fixing
138
498917
5351
e precisamos de pessoas que nos possam dizer
quais são os problemas reais que precisam de ser resolvidos
08:24
and help us find ways that technology can actually fix it.
139
504292
3041
e nos ajudem a encontrar maneiras de a tecnologia os resolver.
08:29
Because, when people from diverse backgrounds come together,
140
509833
3726
Porque, quando as pessoas de diversas origens se reúnem,
08:33
when we build things in the right way,
141
513583
2143
quando construímos as coisas da maneira certa,
08:35
the possibilities are limitless.
142
515750
2042
as possibilidades são ilimitadas.
08:38
And that's what I want to end by talking to you about.
143
518750
3309
É disso que quero falar convosco.
08:42
Less racist robots, less machines that are going to take our jobs --
144
522083
4225
Menos sobre robôs racistas,
menos sobre máquinas que vão roubar os nossos empregos
08:46
and more about what technology can actually achieve.
145
526332
3125
e mais sobre o que a tecnologia pode realmente conseguir.
08:50
So, yes, some of the energy in the world of AI,
146
530292
3434
Então, sim, parte da energia no mundo da IA,
08:53
in the world of technology
147
533750
1393
no mundo da tecnologia
08:55
is going to be about what ads you see on your stream.
148
535167
4267
vai ser sobre quais os anúncios que podem ver na Internet.
08:59
But a lot of it is going towards making the world so much better.
149
539458
5209
Mas muita dessa energia vai ser sobre como tornar o mundo muito melhor.
09:05
Think about a pregnant woman in the Democratic Republic of Congo,
150
545500
3768
Pensem numa mulher grávida na República Democrática do Congo,
09:09
who has to walk 17 hours to her nearest rural prenatal clinic
151
549292
4184
que tem de caminhar 17 horas até à clínica pré-natal rural mais próxima
09:13
to get a checkup.
152
553500
1851
para fazer um exame de rotina.
09:15
What if she could get diagnosis on her phone, instead?
153
555375
2917
E se, em vez disso, ela pudesse obter um diagnóstico pelo telefone?
09:19
Or think about what AI could do
154
559750
1809
Ou pensem sobre o que a IA pode fazer
09:21
for those one in three women in South Africa
155
561583
2726
por uma em cada três mulheres na África do Sul
09:24
who face domestic violence.
156
564333
2125
que enfrenta a violência doméstica.
09:27
If it wasn't safe to talk out loud,
157
567083
2726
Se não fosse seguro falar em voz alta,
09:29
they could get an AI service to raise alarm,
158
569833
2476
elas podiam obter um serviço de IA para dar o alerta,
09:32
get financial and legal advice.
159
572333
2459
obter aconselhamento financeiro e jurídico.
09:35
These are all real examples of projects that people, including myself,
160
575958
5018
Estes são todos exemplos de projetos reais, em que pessoas, incluindo eu,
09:41
are working on right now, using AI.
161
581000
2500
estão agora a trabalhar, usando a IA.
09:45
So, I'm sure in the next couple of days there will be yet another news story
162
585542
3601
Tenho a certeza que, nos próximos dias, haverá mais uma notícia
09:49
about the existential risk,
163
589167
2684
sobre o risco existencial,
09:51
robots taking over and coming for your jobs.
164
591875
2434
de os robôs assumirem e roubarem os nossos empregos.
09:54
(Laughter)
165
594333
1018
(Risos)
09:55
And when something like that happens,
166
595375
2309
E quando acontece algo assim,
09:57
I know I'll get the same messages worrying about the future.
167
597708
3601
já sei que vou receber as mesmas mensagens de preocupação com o futuro.
10:01
But I feel incredibly positive about this technology.
168
601333
3667
Mas sinto-me incrivelmente otimista quanto a esta tecnologia.
10:07
This is our chance to remake the world into a much more equal place.
169
607458
5959
Esta é a nossa oportunidade
de refazer o mundo num lugar muito mais igualitário
10:14
But to do that, we need to build it the right way from the get go.
170
614458
4000
Mas para isso, precisamos de construí-lo da maneira certa, desde o início.
10:19
We need people of different genders, races, sexualities and backgrounds.
171
619667
5083
Precisamos de pessoas de diferentes sexos, raças, sexualidades e origens.
10:26
We need women to be the makers
172
626458
2476
Precisamos que as mulheres sejam criadoras
10:28
and not just the machines who do the makers' bidding.
173
628958
3000
e não apenas máquinas que cumprem ordens.
10:33
We need to think very carefully what we teach machines,
174
633875
3768
Precisamos de pensar com muito cuidado no que ensinamos às máquinas
10:37
what data we give them,
175
637667
1642
que dados lhes damos,
10:39
so they don't just repeat our own past mistakes.
176
639333
3125
para que não repitam os nossos erros do passado.
10:44
So I hope I leave you thinking about two things.
177
644125
3542
Assim, espero deixar-vos a pensar sobre duas coisas.
10:48
First, I hope you leave thinking about bias today.
178
648542
4559
Primeiro, espero que saiam daqui a pensar nos preconceitos.
10:53
And that the next time you scroll past an advert
179
653125
3184
E da próxima vez que passem por um anúncio
10:56
that assumes you are interested in fertility clinics
180
656333
2810
que assume que estão interessadas em clínicas de fertilidade
10:59
or online betting websites,
181
659167
2851
ou em páginas de apostas "online",
11:02
that you think and remember
182
662042
2017
pensem e lembrem-se
11:04
that the same technology is assuming that a black man will reoffend.
183
664083
4625
que é a mesma tecnologia que está a assumir que um homem negro vai reincidir
11:09
Or that a woman is more likely to be a personal assistant than a CEO.
184
669833
4167
ou que é mais provável uma mulher ser uma assistente do que diretora executiva.
11:14
And I hope that reminds you that we need to do something about it.
185
674958
3709
Espero que isso vos relembre que precisamos de fazer algo sobre isto.
11:20
And second,
186
680917
1851
E em segundo lugar,
11:22
I hope you think about the fact
187
682792
1892
espero que pensem no facto
11:24
that you don't need to look a certain way
188
684708
1976
de não precisarem de parecer de uma certa maneira
11:26
or have a certain background in engineering or technology
189
686708
3851
ou de ter experiência em engenharia ou tecnologia
11:30
to create AI,
190
690583
1268
para criar IA,
11:31
which is going to be a phenomenal force for our future.
191
691875
2875
o que vai ser uma força fenomenal para o nosso futuro.
11:36
You don't need to look like a Mark Zuckerberg,
192
696166
2143
Não precisam de ser parecidas com o Mark Zuckerberg,
11:38
you can look like me.
193
698333
1250
podem parecer-se comigo.
11:41
And it is up to all of us in this room
194
701250
2893
E cabe a todos nós nesta sala
11:44
to convince the governments and the corporations
195
704167
2726
convencer os governos e as empresas
11:46
to build AI technology for everyone,
196
706917
2892
a construir a tecnologia da IA para todos,
11:49
including the edge cases.
197
709833
2393
incluindo para os casos menos comuns
11:52
And for us all to get education
198
712250
2059
e para que todos possamos ter educação
11:54
about this phenomenal technology in the future.
199
714333
2375
sobre esta tecnologia fenomenal do futuro.
11:58
Because if we do that,
200
718167
2017
Porque, se fizermos isso,
12:00
then we've only just scratched the surface of what we can achieve with AI.
201
720208
4893
estamos apenas a raspar a superfície do que podemos conseguir com a IA.
12:05
Thank you.
202
725125
1268
Obrigada.
12:06
(Applause)
203
726417
2708
(Aplausos)
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