Um v\u00eddeo que mostra o m\u00e9dico David Dao sendo removido de um voo da United Airlines em um aeroporto de Chicago, nos Estados Unidos, viralizou em abril passado.<\/p>\n
O epis\u00f3dio gerou preju\u00edzos \u00e0 imagem da empresa americana, cuja tripula\u00e7\u00e3o queria que Dao cedesse seu lugar a um funcion\u00e1rio para que ele fosse ao destino do voo, Louisville, para render a equipe local. Mas quase nenhuma das cr\u00edticas tratou de um elemento crucial do ocorrido: a necessidade de retirar o m\u00e9dico do voo foi decidida por uma m\u00e1quina, mais especificamente por um programa de computador.<\/p>\n
\u00c9 exemplo cl\u00e1ssico de como esses programas, conhecidos como algoritmos, est\u00e3o tomando decis\u00f5es que afetam nossas vidas, muitas vezes sem que a gente sequer saiba disso.<\/p>\n
Especialistas j\u00e1 manifestaram sua preocupa\u00e7\u00e3o com a falta de transpar\u00eancia no uso de sistemas de intelig\u00eancia artificial nesta tomada de decis\u00f5es. Mesmo assim, seu uso est\u00e1 se popularizando: um algoritmo j\u00e1 pode decidir se voc\u00ea ser\u00e1 escolhido para uma entrevista de emprego ou se conseguir\u00e1 um empr\u00e9stimo, com quem voc\u00ea se relacionar\u00e1 e at\u00e9 mesmo quanto tempo de pris\u00e3o um criminoso merece.<\/p>\n
Reunimos a seguir alguns exemplos de como sua vida j\u00e1 pode estar sendo afetada por algoritmos.<\/p>\n
1. O computador decide se voc\u00ea far\u00e1 ou n\u00e3o uma entrevista de emprego<\/p>\n
Curr\u00edculos s\u00e3o cada vez mais descartados sem sequer passar por m\u00e3os humanas. Isso porque as empresas est\u00e3o empregando sistemas automatizados em seus processos seletivos, principalmente na an\u00e1lise de centenas de milhares de inscri\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Nos Estados Unidos, estima-se que mais de 70% dos candidatos sejam eliminados antes de serem avaliados por pessoas. Para as companhias, isso economiza dinheiro e tempo, mas alguns questionam a neutralidade dos algoritmos.<\/p>\n
Em um artigo na revista Harvard Business Review, Gideon Mann e Cathy ONeil argumentam que esses programas n\u00e3o s\u00e3o desprovidos de preconceitos humanos, ent\u00e3o, isso pode levar a decis\u00f5es tendenciosas por parte da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n
2. Quer dinheiro emprestado? Seu perfil na rede social pode afetar isso<\/p>\n
Historicamente, quando algu\u00e9m pede dinheiro a uma institui\u00e7\u00e3o financeira, a resposta vai depender da an\u00e1lise das chances do empr\u00e9stimo ser pago, com base na propor\u00e7\u00e3o entre a d\u00edvida e a renda desta pessoa e seu hist\u00f3rico de cr\u00e9dito.<\/p>\n
N\u00e3o \u00e9 mais assim: agora, algoritmos re\u00fanem e analisam dados de m\u00faltiplas fontes, que v\u00e3o desde padr\u00f5es de compra a buscas na internet e sua atividade em redes sociais.<\/p>\n
O problema \u00e9 que esse m\u00e9todo usa informa\u00e7\u00f5es coletadas sem o conhecimento ou colabora\u00e7\u00e3o de quem pede o dinheiro. Tamb\u00e9m h\u00e1 uma quest\u00e3o em torno da transpar\u00eancia do c\u00f3digo do algoritmo e seu comportamento tendencioso.<\/p>\n
3. Um algoritmo pode te ajudar a achar um amor, mas pode n\u00e3o ser quem voc\u00ea espera<\/p>\n
N\u00e3o \u00e9 uma surpresa que sites de namoro usam algoritmos para identificar duas pessoas compat\u00edveis. \u00c9 um dos seus principais apelos para o p\u00fablico, na verdade.<\/p>\n
Mas a forma como isso \u00e9 feito n\u00e3o \u00e9 muito clara, especialmente ap\u00f3s o eHarmony, um dos principais deste mercado, ter revelado no ano passado que fez ajustes na prefer\u00eancias de seus clientes para aumentar suas chances de encontrar um par ideal, algo que pode incomodar quem perdeu tempo para respoder \u00e0s 400 perguntas necess\u00e1rias para se ter um perfil no site.<\/p>\n
Mas at\u00e9 mesmo em alternativas como o aplicativo Tinder, em que as vari\u00e1veis s\u00e3o bem menos complexas (geografia, idade e orienta\u00e7\u00e3o sexual), as combina\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o simples assim.<\/p>\n
Quem usa o servi\u00e7o recebe uma nota secreta sobre o quanto essa pessoa \u00e9 desej\u00e1vel, calculada para permitir melhores combina\u00e7\u00f5es, segundo o Tinder. A f\u00f3rmula \u00e9 mantida em segredo, mas os executivos da empresa por tr\u00e1s do aplicativo j\u00e1 indicaram que o n\u00famero de vezes que o perfil de algu\u00e9m \u00e9 curtido ou rejeitado tem um papel crucial sobre isso.<\/p>\n
4. Um programa pode determinar se voc\u00ea \u00e9 viciado em drogas e se conseguir\u00e1 contratar um plano de sa\u00fade<\/p>\n
O mal uso de medicamentos e drogas \u00e9 a principal causa de mortes acidentais nos Estados Unidos, e especialistas com frequ\u00eancia se referem a esse problema como uma epidemia.<\/p>\n
Para lidar com isso, cientistas e autoridades est\u00e3o se unindo em projetos baseados em dados. Recentemente, no Estado do Tennessee, nos Estados Unidos, a operadora de planos de sa\u00fade Blue Cross e a empresa de tecnologia Fuzzy Logix anunciaram a cria\u00e7\u00e3o de um algoritmo para analisar nada menos do que 742 vari\u00e1veis e, assim, avaliar o risco de um comportamento abusivo com medicamentos.<\/p>\n
Isso levantou uma quest\u00e3o \u00e9tica: os dados analisados incluem o hist\u00f3rico m\u00e9dico e at\u00e9 mesmo o endere\u00e7o residencial. O argumento a favor desse tipo de interven\u00e7\u00e3o \u00e9 que isso pode salvar vidas e mitigar preju\u00edzos ao sistema de sa\u00fade – viciados em opioides t\u00eam, por exemplo, 59% mais chances de serem usu\u00e1rios de alto custo.<\/p>\n
O mercado de intelig\u00eancia artificial em sa\u00fade deve crescer de US$ 670 milh\u00f5es (R$ 2,13 bilh\u00f5es) em 2016 para quase US$ 8 bilh\u00f5es (R$ 25,4 bilh\u00f5es) at\u00e9 2022, segundo um estudo feito pela consultoria MarketsandMarkets, e essa previs\u00e3o foi feita antes do an\u00fancio de que a gigante do varejo Amazon entrar\u00e1 neste mercado.<\/p>\n
Acredita-se que o uso de algoritmos e da intelig\u00eancia artificial nesta \u00e1rea deve tornar a tomada de decis\u00f5es mais eficiente e reduzir o n\u00famero de erros humanos.<\/p>\n
5. Eles determinam at\u00e9 se um filme ser\u00e1 feito<\/p>\n
Essa n\u00e3o \u00e9 a primeira vez que algu\u00e9m dir\u00e1 que Hollywood tem uma f\u00f3rmula para produzir sucessos. Mas \u00e9 diferente do processo baseado na experi\u00eancia e instinto de produtores ao selecionar um roteiro ou elenco.<\/p>\n
Algoritmos s\u00e3o usados para analisar n\u00e3o s\u00f3 as chances de um filme ir bem nas bilheterias, mas tamb\u00e9m quanto dinheiro ele far\u00e1. Esse servi\u00e7o \u00e9 oferecido por v\u00e1rias empresas, e Paramount, Universal e Warner Bros, alguns dos principais est\u00fadios de Hollywood, contratam essas consultorias.<\/p>\n
Al\u00e9m de comparar um novo filme com uma base de dados de produ\u00e7\u00f5es passadas, esses servi\u00e7os afirmam que podem detectar o impacto de mudan\u00e7as na hist\u00f3ria e at\u00e9 mesmo entre os atores.
\n6. Algoritmos influenciam em quem voc\u00ea vota e quem ser\u00e1 presidente<\/p>\n
Em uma \u00e9poca em que dados tornaram-se mais importantes do que empatia e carisma no mundo da pol\u00edtica, algoritmos s\u00e3o cruciais para candidatos em busca de votos.<\/p>\n
N\u00e3o foi s\u00f3 a ret\u00f3rica de Barack Obama que impressionou em sua ascens\u00e3o rumo \u00e0 indica\u00e7\u00e3o do Partido Democrata para disputar a Presid\u00eancia dos Estados Unidos em 2008, mas tamb\u00e9m seu uso desta tecnologia.<\/p>\n
A campanha de Obama mirou incessantemente nos eleitores indecisos, usando uma s\u00e9rie de informa\u00e7\u00f5es para individualizar ao m\u00e1ximo os perfis do eleitorado.<\/p>\n
Quase dez anos depois, Emmanuel Macron conseguiu uma vit\u00f3ria inesperada na Fran\u00e7a com uma estrat\u00e9gia similar – algoritmos ajudaram a identificar distritos e bairros que eram os mais representativos do pa\u00eds como um todo. Isso ajudou a guiar sua equipe na realiza\u00e7\u00e3o de 25 mil entrevistas usadas para estabelecer as prioridades e estrat\u00e9gias de sua campanha.<\/p>\n
7. A pol\u00edcia usa algoritmos para prever se voc\u00ea ser\u00e1 um criminoso<\/p>\n
O sistema de vigil\u00e2ncia da China sobre seus 1,3 bilh\u00e3o de habitantes \u00e9 bem conhecido, mas parece haver espa\u00e7o para expandi-lo. O governo anunciou em 2015 o desenvolvimento de um sistema capaz de prever crimes com base em dados pessoais, como o hist\u00f3rico m\u00e9dico e entregas de compras.<\/p>\n
Grupos de direitos humanos acusaram as autoridades chinesas de violar a privacidade dos cidad\u00e3os, dizendo que o real prop\u00f3sito do sistema \u00e9 monitorar dissidentes.<\/p>\n
A China n\u00e3o \u00e9, no entanto, o \u00fanico pa\u00eds a usar algoritmos para prever crimes: o policiamento baseado em dados \u00e9 aplicado nos Estados Unidos h\u00e1 mais de uma d\u00e9cada, e algumas for\u00e7as de seguran\u00e7a brit\u00e2nicas come\u00e7aram em 2012 a usar softwares de mapeamento e previs\u00e3o de crimes.<\/p>\n
O programa \u00e9 bem simples em compara\u00e7\u00e3o com algo como o mundo retratado pelo filme Minority Report (2002): dados sobre os tipos de crimes, sua localiza\u00e7\u00e3o, data e hora geram um mapa identificando as \u00e1reas onde eles provavelmente voltar\u00e3o a ocorrer.<\/p>\n
Segundo uma pesquisa do centro brit\u00e2nico Royal United Services Institute for Defence and Security Studies, algoritmos podem ter at\u00e9 dez vezes mais chances de prever a localiza\u00e7\u00e3o de um crime futuro em compara\u00e7\u00e3o com o policiamento comum.<\/p>\n
No entanto, um destes sistemas, o PredPol, usado pela pol\u00edcia da Grande Manchester, no Reino Unido, gerou uma pol\u00eamica. Pesquisas mostraram que ele criava uma distor\u00e7\u00e3o em que policiais eram enviados para os mesmos bairros repetidamente, independentemente das reais taxas de criminalidade nestas \u00e1reas.<\/p>\n
8. Um computador pode te mandar para a pris\u00e3o<\/p>\n
Ju\u00edzes em ao menos dez Estados americanos est\u00e3o tomando decis\u00f5es em casos criminais com a ajuda de um sistema automatizado chamado COMPAS, baseado em um algoritmo de an\u00e1lise de risco para prever a probabilidade de uma pessoa cometer um novo crime.<\/p>\n
Um caso famoso nesse sentido ocorreu em 2013, quando um homem chamado Eric Loomis foi condenado a sete anos de pris\u00e3o por fugir da pol\u00edcia e dirigir um carro sem a permiss\u00e3o do dono no Estado de Wisconsin.<\/p>\n
Antes de a senten\u00e7a ser proferida, autoridades apresentaram uma avalia\u00e7\u00e3o, feita com base em uma entrevista com Loomis e informa\u00e7\u00f5es fornecidas pelo algoritmo sobre sua probabilidade de reincid\u00eancia – o resultado indicava que ele tinha um alto risco de cometer novos crimes.<\/p>\n
Seus advogados questionaram a condena\u00e7\u00e3o usando v\u00e1rios argumentos, entre eles que o COMPAS foi criado por uma empresa privada e que informa\u00e7\u00f5es sobre o algoritmo n\u00e3o foram reveladas. Tamb\u00e9m afirmaram que os direitos de Loomis foram violados, porque a avalia\u00e7\u00e3o levava em conta fatores como g\u00eanero e ra\u00e7a.<\/p>\n
De fato, uma an\u00e1lise de mais de 10 mil casos na Fl\u00f3rida ao longo de dois anos, publicado em 2016 pela ONG ProPublic, mostrou que a previs\u00e3o de alto risco de reincid\u00eancia era mais comum para negros do que para brancos.<\/p>\n
9. Eles podem influenciar seu dinheiro<\/p>\n
Esque\u00e7a as imagens de pessoas gritando na bolsa de valores com telefones nos ouvidos. Transa\u00e7\u00f5es no mercado de a\u00e7\u00f5es est\u00e3o se tornando cada vez mais um produto de c\u00e1lculos feitos por algoritmos, que s\u00e3o mais r\u00e1pidos do que qualquer humano e compram e vendem pap\u00e9is em quest\u00e3o de segundos.<\/p>\n
Defensores desta tecnologia afirmam que uma m\u00e1quina \u00e9 imune \u00e0 volatilidade emocional do mercado e investe mais racionalmente. Isso, no entanto, foi questionado em 2010, quando algoritmos foram apontados como os culpados pelo crash que fez desaparecer temporariamente do mercado de a\u00e7\u00f5es americano US$ 1 trilh\u00e3o.<\/p>\n
Um relat\u00f3rio do banco JP Morgan estimou que, em 2017, investimentos com base em algoritmos ou f\u00f3rmulas computacionais responderam por quase 90% do volume de transa\u00e7\u00f5es com a\u00e7\u00f5es nos Estados Unidos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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