{"id":125261,"date":"2026-08-20T07:49:00","date_gmt":"2026-08-20T10:49:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/jornal\/?p=125261"},"modified":"2026-08-20T08:24:05","modified_gmt":"2026-08-20T11:24:05","slug":"preconceitos-sociais-sao-refletidos-em-sistemas-de-inteligencia-artifical","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/jornal\/preconceitos-sociais-sao-refletidos-em-sistemas-de-inteligencia-artifical\/","title":{"rendered":"Preconceitos sociais s\u00e3o refletidos em recursos de Intelig\u00eancia Artificial"},"content":{"rendered":"\n

Tecnologia | Complexidade dos sistemas e estrutura\u00e7\u00e3o de bancos de dados s\u00e3o alguns dos fatores que causam enviesamentos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

*Foto: Ilustra\u00e7\u00e3o produzida com software de produ\u00e7\u00e3o de imagens em Intelig\u00eancia Artificial<\/em><\/p>\n\n\n\n

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As tecnologias com Intelig\u00eancia Artificial (IA) t\u00eam evolu\u00eddo e se popularizado rapidamente. De acordo com pesquisa da OpenAI<\/a>, o Brasil era o terceiro pa\u00eds que mais usava o ChatGPT em 2025. J\u00e1 uma pesquisa<\/a> da Cisco com a Organiza\u00e7\u00e3o para a Coopera\u00e7\u00e3o e Desenvolvimento Econ\u00f4mico (OCDE) concluiu que o Brasil \u00e9 o segundo pa\u00eds do mundo que mais utiliza Intelig\u00eancia Artificial Generativa.<\/p>\n\n\n\n

O uso frequente das tecnologias baseadas em IA veio acompanhado de alguns problemas, sendo um deles a reprodu\u00e7\u00e3o de preconceitos. Entre os exemplos est\u00e3o o sistema Compas<\/a>, que foi utilizado nos Estados Unidos para atribuir o n\u00edvel de periculosidade e a probabilidade de pessoas cometerem crimes novamente e que atribu\u00eda notas mais altas para minorias \u00e9tnicas, e a ferramenta de revis\u00e3o de curr\u00edculos da Amazon<\/a>, que privilegiava a escolha de candidatos homens. <\/p>\n\n\n\n

Sistemas de reconhecimento facial tamb\u00e9m cometeram erros: em abril de 2024, um jovem negro foi detido<\/a> na final de um campeonato de futebol, em dezembro do mesmo ano um idoso foi retido<\/a> ap\u00f3s um sistema o confundir com um estuprador procurado. J\u00e1 em julho de 2025 uma jovem negra teve seu cabelo apagado<\/a> pelo sistema de identifica\u00e7\u00e3o facial vinculado \u00e0 emiss\u00e3o de nova carteira de identidade.<\/p>\n\n\n\n

Os exemplos ocorreram ao longo de quase dez anos e em pa\u00edses diferentes. Apesar da evolu\u00e7\u00e3o da tecnologia, os vieses existentes na sociedade seguem refletidos nos modelos algor\u00edtmicos. Para o professor de Filosofia na UFRGS Eros de Carvalho, essas tecnologias intensificam os preconceitos j\u00e1 existentes.<\/p>\n\n\n

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Ilustra\u00e7\u00e3o produzida com software de produ\u00e7\u00e3o de imagens em Intelig\u00eancia Artificial<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n
O que \u00e9 Intelig\u00eancia Artificial e onde est\u00e3o os vieses<\/h5>\n\n\n\n

A Unesco, no documento de Recomenda\u00e7\u00e3o sobre a \u00c9tica da Intelig\u00eancia Artificial, define os sistemas de IA como \u201ctecnologias de processamento de informa\u00e7\u00f5es que integram modelos e algoritmos que produzem a capacidade de aprender e realizar tarefas cognitivas, as quais levam a resultados como a  previs\u00e3o  e  a  tomada  de  decis\u00f5es  em  ambientes  reais e virtuais\u201d. De acordo com Edson Prestes, professor no Instituto de Inform\u00e1tica da UFRGS, Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 uma \u00e1rea na qual existem diversas t\u00e9cnicas e m\u00e9todos para resolver certos sistemas computacionais.<\/p>\n\n\n\n

Muitos desses modelos s\u00e3o treinados a partir de bases de dados, e o tipo de dado depende do objetivo do sistema. Ferramentas de reconhecimento facial, por exemplo, s\u00e3o treinadas com imagens, j\u00e1 as que avaliam candidatos para vagas podem ser treinadas com curr\u00edculos de determinada empresa. Para que um sistema de Intelig\u00eancia Artificial fa\u00e7a algo ou tome uma decis\u00e3o, ele depende de duas coisas: as instru\u00e7\u00f5es e regras estabelecidas no desenvolvimento da aplica\u00e7\u00e3o e, quando \u00e9 um sistema que \u201caprende\u201d, os dados inseridos para trein\u00e1-lo.<\/p>\n\n\n\n

O preconceito pode estar diretamente nas regras estabelecidas no sistema. O professor Edson explica que se um sistema recebe curr\u00edculos para an\u00e1lise e ranqueamento, e existe uma regra de que pessoas acima dos 40 anos fiquem em uma posi\u00e7\u00e3o mais baixa no ranking, ent\u00e3o o preconceito est\u00e1 no c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cEu posso ter o preconceito no design ou eu posso ter o preconceito nos dados\u201d<\/p>\nEdson Prestes<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

A respeito dos dados, o docente chama a aten\u00e7\u00e3o para o fato de os sistemas incorporarem tudo sem distin\u00e7\u00e3o. \u201cEles n\u00e3o conseguem fazer uma avalia\u00e7\u00e3o se esses dados s\u00e3o corretos ou n\u00e3o, se s\u00e3o preconceituosos ou n\u00e3o\u201d, complementa. \u00c9 por isso que, dependendo da base de dados usada, um sistema pode ter respostas preconceituosas. Por exemplo, um dos motivos para sistemas de reconhecimento facial terem mais dificuldade em distinguir e identificar pessoas negras pode ser porque as bases de dados cont\u00eam mais imagens de pessoas brancas.<\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 uma dificuldade em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s bases de dados utilizadas, porque \u00e9 preciso uma grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es para o treinamento. Gabriel Kolber, que trabalha com desenvolvimento de sistemas de Intelig\u00eancia Artificial h\u00e1 sete anos, observa que a maioria das bases s\u00e3o ruins, mal organizadas ou, dependendo de quem a est\u00e1 mantendo, enviesadas. Ele trabalhou principalmente com bases de dados internas de empresas e percebeu que os dados foram armazenados sem uma estrutura\u00e7\u00e3o correta, pois n\u00e3o se imaginava a import\u00e2ncia que teriam. “Esses dados foram crescendo e eles n\u00e3o foram bem organizados”, observa.<\/p>\n\n\n\n

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Ilustra\u00e7\u00e3o produzida com software de produ\u00e7\u00e3o de imagens em Intelig\u00eancia Artificial<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
A falta de transpar\u00eancia <\/h5>\n\n\n\n

A necessidade de grandes volumes de dados para treinar esses sistemas dificulta a identifica\u00e7\u00e3o do que est\u00e1 fazendo ele reproduzir um preconceito. Edson explica que \u00e9 poss\u00edvel realizar alguns testes para verificar se h\u00e1 enviesamento e, a partir disso, eliminar parte ou classes de dados durante o desenvolvimento de um sistema. Essas t\u00e9cnicas, entretanto, n\u00e3o s\u00e3o totalmente infal\u00edveis, pois verificam apenas uma parte dos dados. Al\u00e9m disso, os modelos de IA utilizam t\u00e9cnicas muito complexas. De acordo com Edson, \u201cs\u00e3o t\u00e3o complexas que as pessoas que desenvolvem n\u00e3o entendem exatamente por que o sistema chegou a determinada decis\u00e3o\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Na situa\u00e7\u00e3o de modelos mais populares de IAs generativas, como ChatGPT e Gemini, existe pouca informa\u00e7\u00e3o sobre as bases de dados utilizadas. O que se sabe \u00e9 que, no geral, foram extra\u00eddos grandes volumes de dados p\u00fablicos da internet, o que torna ainda mais dif\u00edcil eliminar de onde vem o preconceito.<\/p>\n\n\n\n

O professor de Hist\u00f3ria na UFRGS Walter Lippold estuda o colonialismo digital, conceito que trata sobre o monop\u00f3lio de infraestrutura, produ\u00e7\u00e3o e distribui\u00e7\u00e3o de ferramentas tecnol\u00f3gicas. A partir do controle da infraestrutura, reflexos do colonialismo, como a explora\u00e7\u00e3o de terras para extra\u00e7\u00e3o de min\u00e9rios e o racismo, aparecem com novas configura\u00e7\u00f5es. Um dos autores-base do pesquisador \u00e9 Frantz Fanon, que dizia que quanto mais a tecnologia se desenvolve, mais o racismo se torna sofisticado. <\/p>\n\n\n\n

Eros, professor de Filosofia na UFRGS, observa que muitos dos preconceitos existentes e refletidos nas IAs n\u00e3o s\u00e3o expl\u00edcitos, dificultando a tentativa de elimin\u00e1-los. Uma das preocupa\u00e7\u00f5es do professor \u00e9 o tipo de dado usado para treinar as IAs, pois quando se privilegia informa\u00e7\u00e3o de determinada regi\u00e3o, o conhecimento de outras comunidades \u00e9 deixado de lado. Walter compartilha dessa vis\u00e3o e afirma que a pr\u00f3pria linguagem \u00e9 uma forma de colonialismo, j\u00e1 que muitas das IAs tipo chatbots s\u00e3o treinadas em ingl\u00eas e n\u00e3o v\u00e3o compreender integralmente o que est\u00e1 sendo escrito em outra l\u00edngua.<\/p>\n\n\n\n

Para os dois professores, o fato de grandes empresas pegarem dados p\u00fablicos e usarem de forma privada nas aplica\u00e7\u00f5es \u00e9 preocupante. Assim como a falta de esclarecimento sobre de onde vieram, quais os dados e como eles s\u00e3o usados.<\/p>\n\n\n\n

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Ilustra\u00e7\u00e3o produzida com software de produ\u00e7\u00e3o de imagens em Intelig\u00eancia Artificial<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
O que pode ser feito<\/h5>\n\n\n\n

Edson afirma que praticamente nenhum desenvolvedor quer que seus sistemas reproduzam discrimina\u00e7\u00f5es. Para tentar mitigar essas situa\u00e7\u00f5es, ele atua no mapeamento das respostas de sistemas de IA, tentando entender o que fez com que o sistema d\u00ea determinada resposta. J\u00e1 Gabriel observa que est\u00e1 come\u00e7ando a ser dada aten\u00e7\u00e3o \u00e0 import\u00e2ncia dos dados e acredita que, com o tempo, eles passar\u00e3o a ser mais bem organizados.<\/p>\n\n\n\n

Outro problema \u00e9 a falta de regulamenta\u00e7\u00e3o em rela\u00e7\u00e3o aos sistemas de Intelig\u00eancia Artificial. Isso dificulta a responsabiliza\u00e7\u00e3o das empresas em casos graves. No momento, existem algumas recomenda\u00e7\u00f5es \u00e9ticas e debates de poss\u00edveis caminhos de leis no Brasil. Uma das indica\u00e7\u00f5es dos especialistas \u00e9 nunca confiar totalmente nas informa\u00e7\u00f5es dadas por chatbos. Eles tamb\u00e9m refor\u00e7am a necessidade de que as habilidades de pensar e exercer a criatividade n\u00e3o sejam passadas para essas ferramentas.<\/p>\n\n\n\n

Outra dica \u00e9 utilizar sistemas alternativos aos das big techs. Walter indica que j\u00e1 existem iniciativas fora das grandes corpora\u00e7\u00f5es, como redes sociais que fazem parte do fediverso<\/a> e IAs brasileiras como a Maritaca<\/a>, que apresentam c\u00f3digos abertos e desenvolvimento colaborativo.<\/p>\n\n\n\n

Walter e Eros defendem que um poss\u00edvel caminho futuro para a melhora desses sistemas \u00e9 a participa\u00e7\u00e3o social. Eles acreditam que uma maior diversidade de pessoas contribuindo no desenvolvimento desses modelos poderiam identificar melhor os problemas. Al\u00e9m disso, a transpar\u00eancia \u00e9 um aspecto-chave para entender e lidar com esses sistemas. Ambos tamb\u00e9m defendem a necessidade de investimento e produ\u00e7\u00e3o de tecnologias brasileiras em conformidade com a realidade local, garantindo a participa\u00e7\u00e3o das universidades, que podem aliment\u00e1-las com conhecimento cient\u00edfico qualificado.<\/p>\n\n\n\n

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