Identificando e Reduzindo Viés em Modelos de IA
Samita destaca a importância de identificar e reduzir os vieses em modelos de IA, particularmente em fintech. Ela aponta dois tipos de vieses comuns: viés de amostra (coleta de dados inconsistentes) e viés de tratamento (imputação de valores ausentes que criam viés). Além disso, ela enfatiza a necessidade de processos de coleta de dados robustos e representativos e alerta contra a influência de realidades subjetivas no desenvolvimento de modelos.
Para reduzir o viés, Samita sugere evitar classes protegidas, garantir que as decisões não sejam baseadas em uma variável única e implementar estratégias para mitigar o viés em sistemas de IA. Ela recomenda superpor dados demográficos para identificar recursos desequilibrados, remover variáveis problemáticas e coletar mais variáveis para garantir decisões abrangentes.
Integrando Considerações Éticas no Desenvolvimento de IA e Finanças
Samita destaca a importância de integrar considerações éticas no desenvolvimento de IA e finanças, destacando a necessidade de tempo, recursos e atenção. Ela expressa ceticismo quanto à tendência de saltar no “bandwagon” da IA ética e nota que o acesso a processos de coleta de dados é um problema significativo.
Desenvolvendo Modelos de IA Accurados e Sem Viés
Para desenvolver modelos de IA precisos e sem viés, Samita destaca a importância de:
* Responsabilidade e accountability entre científicos de dados e especialistas em assuntos específicos
* Times interdisciplinares que reunem especialistas de diversos campos
* Colaboração e comunicação entre membros da equipe
* Monitoramento e manutenção contínua de modelos para detectar viés e mudanças nas distribuições de dados
Dicas para quem quer entrar em Ciência de Dados e IA
Samita aconselha aqueles que desejam entrar em ciência de dados e IA a ter uma abordagem estruturada, entender os fundamentos e a matemática por trás dos modelos e ganhar experiência prática construindo modelos e experimentando diferentes abordagens. Além disso, ela recomenda assistir conferências e meetups para aprender com os outros e se manter atualizado sobre as últimas pesquisas.
Em resumo, a conversa destaca a importância de serminucioso na coleta de dados, modelagem e monitoramento para evitar a introdução de viés em sistemas de IA, e a necessidade de uma abordagem colaborativa e interdisciplinar para desenvolver e manter modelos de IA precisos e sem viés.