No universo em constante evolução da Inteligência Artificial (IA), compreender as nuances e limitações dos modelos de linguagem é fundamental. No Curso de Inteligência Artificial do Curso em Vídeo, estamos comprometidos em trazer a você uma abordagem educativa que amplia seu conhecimento e prepara você para interagir de forma crítica e consciente com as novas tecnologias.

Nesta aula, Gustavo Guanabara e Ramiro Lobo abordam um tema delicado e importante: o viés nas IAs e como ele pode influenciar os resultados gerados por modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs). Este é um dos vídeos da série sobre as armadilhas dos LLMs, que promete trazer reflexões essenciais para profissionais e entusiastas da área.

Introdução ao viés nas Inteligências Artificiais

Gustavo Guanabara começa a aula destacando a relevância de entender que, assim como os seres humanos, as IAs podem apresentar respostas enviesadas devido à natureza de seus treinamentos. Isso acontece porque os LLMs, como o ChatGPT, são treinados em grandes conjuntos de dados que, muitas vezes, contêm preconceitos e estereótipos já presentes na sociedade. Mesmo com medidas de segurança para mitigar esse problema, esses modelos ainda podem gerar respostas sexistas, racistas ou preconceituosas.

Ramiro Lobo traz à tona um exemplo prático e surpreendente que ilustra essa questão: ao pedir para um modelo de IA gerar imagens de pessoas programando, ele notou que a maioria das imagens apresentava homens brancos. Somente ao solicitar expressamente uma mulher programadora, o resultado mudava, mas com frequência gerava mulheres loiras. Esse é um exemplo claro de como os vieses podem impactar a diversidade e a representatividade nas criações baseadas em IA.

O desafio de superar o viés nas IAs

A aula discute ainda as dificuldades de contornar esses vieses. Ramiro destaca que, mesmo após ajustes no prompt para indicar a diversidade necessária, o modelo ainda tendia a produzir resultados não totalmente variados. Isso evidencia que, embora a tecnologia avance, a correção completa do viés ainda é um desafio em desenvolvimento.

Gustavo também compartilha uma dica valiosa para quem trabalha com IA: a importância de ser o mais descritivo possível nos prompts. Instruções detalhadas e repetitivas ajudam a guiar melhor o comportamento da IA, maximizando a precisão das respostas. Assim como uma criança inteligente que precisa de instruções claras e repetidas, os LLMs funcionam da mesma forma.

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Conclusão

Essa aula é um convite para refletir sobre a importância de compreender e reconhecer os vieses presentes nas IAs. Saber como essas limitações podem influenciar a criação de conteúdo e o desenvolvimento de projetos é essencial para todos que trabalham ou desejam ingressar na área tecnológica.

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