Discente: Cícero Araujo Lisboa
Demais autores discentes: Joice da Silva Ferreira
Demais autores docentes: Ellen Gomes Passos
Data de publicação: 23/06/2025
Publicado em: Temáticas – UNICAMP
Resumo: A tecnologia, em particular a Inteligência Artificial (IA), frequentemente comprova o seu potencial de revolucionar o futuro. No entanto, é crucial reconhecer que a IA não é isenta de vieses. A IA aprende a partir de dados, e estes são um reflexo da nossa história – estruturalmente organizada a partir de ideologias racistas e misóginas. Neste estudo, queremos explorar a questão dos vieses na IA, com foco no reconhecimento facial. Para isso, identificamos que a estrutura do algoritmo em si não é inerentemente racista ou machista. O que ocorre é que, como apontado por O’Neil (2017), os dados que alimentam esses algoritmos incorporam o nosso passado, incluindo aspectos obscuros de discriminação e preconceito, caracterizando-os como uma nova expressão de racismo (LIPPOLD; FAUSTINO, 2022) e de racialização de corpos subalternizados. Portanto, um dos maiores desafios reside na mitigação de vieses e preconceitos, especialmente no que diz respeito à auditoria e à transparência desses sistemas (VIEIRA, 2023). Embora os vieses tecnológicos – baseados em uma suposta supremacia branca, masculina e ocidental – existissem antes do desenvolvimento dos algoritmos, trabalhamos com a seguinte questão: como os algoritmos poderiam, a partir de suas aplicações, livrar a humanidade desses vieses? Há uma possibilidade futura, ou a IA está fadada a perpetuar esses vieses sob o disfarce da neutralidade tecnológica? Logo, a pesquisa objetiva lançar luz sobre as questões elencadas e contribuir para um futuro em que a IA possa ser usada de maneira equitativa, promovendo futuros baseados na justiça social a partir de pautas feministas e livres de discriminação racial. https://doi.org/10.20396/