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Cinco fatos sobre dados que o SXSW 2022 nos ensina

Tsunami de dados, inteligência artificial, vieses, saiba o que um dos maiores eventos do mundo compartilhou nessa edição

atualizado 24/03/2022 12:01

Acervo pessoal

Por Tatiana Lobão, Head of Data Intelligence da Brivia

Listamos cinco fatos sobre dados que ouvimos no SXSW 2022 que você precisa saber. A onipresença dos dados e a infinidade de maneiras como eles são coletados e utilizados suscitaram grandes questões: como torná-los úteis e com ética, como lidar com preconceitos, quem é o proprietário dos dados e quem pode ou deve lucrar com eles?

1) Produzimos cerca de 9,1 mil terabytes de dados a cada seis minutos, de acordo com o Instituto Gartner. Se mantivermos esse volume, já em 2040 o mundo não terá mais silício para produzir os chips de HDs e SSDs que usamos para armazenar essa tempestade de dados. A Microsoft já está trabalhando, no Laboratório de Sistemas de Informação Molecular da Universidade de Washington, em tecnologias que “armazenam dados em DNA” e, inclusive,  já construiu um modelo de dispositivo biotecnológico que consegue armazenar dados em DNA em nanoescala. Como disse Amy Webb, “as empresas de tecnologia precisam de chips biológicos para não depender mais do silício e poder criar a quantidade de dados que quiser”.

2) Já não se discute a importância e valor da inteligência artificial. O grande desafio parece ser como superar os vieses e preconceitos. Todos os sistemas de aprendizado de máquina são tendenciosos e a BIAS esteve em pauta nas principais palestras. Nos últimos anos, vimos denúncias relacionadas ao uso de IA em quase todas as big techs. E, se isso pode acontecer com o Google, Facebook, Apple, com todo o aparato técnico, humano e financeiro que possuem, pode acontecer com qualquer empresa. Por isso a importância de se investir em IA responsável.

Porém, essa IA responsável precisa evoluir de um conceito para algo quantificável e controlável. E isso inclui investimentos em infraestrutura criada para o futuro; acesso confiável e contínuo aos dados usados para apoiar projetos atuais (e futuros); e um local centralizado para monitorar modelos em produção, tendo pessoas responsáveis por sua manutenção. É preciso reunir IA e empatia.

3) Como as pessoas falam e o que isso significa para a tecnologia? Quando as pessoas falam com um assistente de voz do Google, em 7% das vezes elas tocam o aparelho, em 29% elas fazem gestos com as mãos e em 86% das vezes  fazem contato visual. Os dados são do Google, em um estudo que reuniu metodologias da linguística, psicolinguística e sociologia para analisar a interação dos usuários com os assistentes de voz. Apesar de termos aprendizado de máquina que busca simular conversas normais, as IAs continuam resolvendo apenas problemas bem específicos, e desde que sejam treinadas para tal. Precisamos entender e ensinar a maneira que as pessoas realmente se expressam e entendem uns aos outros para que o processamento de linguagem natural seja assertivo e eficiente. Jonathan Bloom e Tanya Kraljic, do Google, mostraram que estudam gestos, integração social e até pausas nas conversas para melhorar os produtos Google.

Será que a tecnologia pode entender as pessoas da mesma maneira que entendemos uns aos outros? Não há dúvida que a inteligência artificial está ficando cada vez mais eficiente e estamos vivendo acompanhados por tecnologias emergentes capazes de digitalizar processos neuroquímicos do cérebro humano, que regem tanto o raciocínio lógico como nossas emoções.

Entre os modelos mencionados estão a multi-skilled AI, a Emotion AI e a  Generative Pre-Training Transformer 3 (GPT-3), que acumula 175 bilhões de parâmetros de aprendizado de máquina. Entretanto, apesar do crescimento exponencial de modelos qualificados de machine learning, são poucas as empresas que dedicam tempo e esforço para que esses modelos sejam implantados com responsabilidade. “Os avanços proporcionados pela Inteligência Artificial trazem a reboque desafios éticos na forma como integramos a tecnologia ao cotidiano da sociedade, mitigando riscos e fricções”, como provocou Elizabeth Bramson-Boudreau, CEO e publisher of MIT Technology Review.

5) O Meta/Facebook é o menos transparente entre as plataformas sociais e dá alcance às ideias mais extremas, pautado em seu modelo de negócio. Os modelos de inteligência artificial da rede reproduzem e amplificam vieses, a partir dos dados coletados na plataforma, favorecendo o engajamento através de seus algoritmos e muitas vezes disseminando desinformação e extremismo. Frances Haugen, cientista de dados e ex- diretora de produto do Facebook, lembrou que o número de denunciantes sobre as práticas suspeitas do time de Zuckerberg é bem superior se comparado a outras empresas de tecnologia e elogiou práticas da Google, Apple e Twitter. “O Facebook é um sistema fechado. Não conseguimos acessar seus documentos. Há muita personalização, então a experiência de cada um é pessoal e individual”, disse. Frances também trouxe um dado impactante:  65% dos novos membros de grupos nazistas na Alemanha aderiram a eles porque o Facebook os sugeriu.

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