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• Doutorando em Ciências Humanas e Sociais pela UFABC
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Referências
BROUSSARD, Meredith. Artificial unintelligence: how computers misunderstand the world. MIT Press, 2018.
BUOLAMWINI, Joy; GEBRU, Timnit. Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In: Conference on Fairness,
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33rd annual ACM conference on human factors in computing systems. ACM, 2015. p. 153-162.
GANGADHARAN, Seeta Peña; NIKLAS, Jędrzej. Decentering technology in discourse on discrimination. Information, Communication & Society, v. 22, n. 7, p.
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RIEDER, Bernhard; MATAMOROS-FERNÁNDEZ, Ariadna; COROMINA, Òscar. From ranking algorithms to ‘ranking cultures’ Investigating the modulation of
visibility in YouTube search results. Convergence, v. 24, n. 1, p. 50-68, 2018.
SANDVIG, Christian et al. Auditing algorithms: Research methods for detecting discrimination on internet platforms. Data and discrimination: converting critical
concerns into productive inquiry, p. 1-23, 2014.
SILVEIRA, Sérgio. Democracia e os códigos invisíveis: Como os algoritmos estão modulando comportamentos e escolhas políticas. Edições SESCP SP, 2019.
SRNICEK, Nick. Platform capitalism. John Wiley & Sons, 2017.

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Abrindo as caixas-pretas: reações à (des)inteligência artificial

  • 1. Abrindo as caixas-pretas: reações à (des)inteligência artificial Tarcízio Silva
  • 2. Tarcízio Silva • Doutorando em Ciências Humanas e Sociais pela UFABC • Curador e pesquisador da Desvelar – Conhecimento Afrodiaspórico • Mestre em Comunicação pela UFBA • Sócio e Editor no Instituto Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados • Co-organizador de livros como “Estudando Cultura e Comunicação com Mídias Sociais” (Editora IBPAD, 2018); “Monitoramento e Pesquisa em Mídias Sociais: metodologias, aplicações e inovações” (Uva Limão, 2016); e “Para Entender o Monitoramento de Mídias Sociais (Bookess, 2012). tarciziosilva.com.br
  • 3. Ecossistema digital e o “big five” (VAN DIJCK, POELL & DE WALL, 2018)
  • 4. Capitalismo de Plataforma Plataformas de Publicidade Plataformas de Nuvem Plataformas de Produto e “Lean” Plataformas Self/Afetivas Plataformas Industriais Nick Srnicek
  • 5. Plataformização da Web e sociedade O sistema de plataformas é baseado em paradoxos entre práticas e discursos. Vende- se como igualitário, mas é hierárquico. É altamente corporativo, mas aparente servir aos valores públicos. Parece neutro e agnóstico, mas seu desenho carrega um conjunto de valores. Parece substituir a direção “top down” de governos e estado, mas a substitui com estrutura centralizada e mais opaca ainda a seus usuários Djick, Poell & De Wall, 2018 “Paradoxos” egualitário x hierárquico corporações x valor público neutro x valores ideológicos local x global top-down x bottom-up abertura x opacidade
  • 6. Plataformas e a redistribuição de métodos https://www.nature.com/articles/nature11421 Facebook gerou 340 mil votos a mais nas eleições de 2012 apenas com um pequeno ajuste de interface
  • 7. Plataformas e a redistribuição de métodos Em experimento de 2013, o Facebook realizou experimento de contágio social com 689 mil usuários Provou que é possível, com pequenos ajustes na entrega de conteúdo, influenciar Positividade e Negatividade emocional bit.ly/10coisasfb
  • 8. Plataformas de Publicidade No cenário crescentemente dominado pelas plataformas digitais e seus algoritmos surge uma exigência democrática. Tão importante quanto a liberdade de expressão é a liberdade de visualização. Todas as pessoas têm o direito de ver, ler e ouvir conteúdos políticos sem que sejam filtrados por algoritmos cujos critérios e parâmetros de operação são ocultados ou ofuscados pelas plataformas onde ocorrem os debates públicos. Sérgio Amadeu
  • 9. A metáfora da caixa preta em estudos de tecnologia e sociedade
  • 10. Um chatbot inteligente... O caso da Tay da Microsoft é um dos mais famosos. Lançado em 2016, foi uma persona no Twitter que a empresa buscou usar para mostrar o suposto potencial de um chatbot.
  • 11. Um chatbot inteligente... desenvolvedores menos ainda
  • 12. Análise de risco de reincidência criminal
  • 13. Análise de risco de reincidência criminal https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
  • 14. Análise de risco de reincidência criminal https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk- assessments-in-criminal-sentencing O Procurador Geral Eric Holder declarou que “Apesar de que estas medidas são criadas com as melhores intenções, estou preocupado como elas inadvertidamente minam nossos esforços para garantir justiça individualizada e igualitária”, além de que “podem exacerbar disparidades injustificadas que já são muito comuns em nossos sistema criminal e sociedade” RéusnegrosRéusbrancos
  • 15. Reconhecimento facial e invisibilidade
  • 16. Visualidades e buscadores: hyper-visibilidade e invisibilidade A hipersexualização e hiper-visibilidade de garotas negras como objetos sexuais torna outros tipos de representações de garotas negras não- existentes Safiya Noble
  • 17. Technochauvinismo Technochauvinismo é a crença de que “mais tecnologia” é sempre a solução. Geralmente vem acompanhada por crenças como meritocracia a la Ayn Rand; valores tecnolibertários; e a noção de que computadores são mais "objetivos" ou "sem viés" porque eles transformam questões e respostas em avaliação matemática; e uma fé inabalável que o mundo poderia ser melhor se tivéssemos mais e mais computadores, uma utopia digital. Meredith Broussard
  • 19. Injustiça é multifacetada e não tem apenas uma única fonte ou solução. É necessário uma virada reflexiva no debate sobre discriminação baseada em dados. O QUÊ? QUEM COMO Seeta Peña Gangadharan & Jędrzej Niklas
  • 20. Papers propondo novos modelos ! Papers estudando modelos existentes ! (Epstein, 2018) Uma melhor compreensão de aittudes sobre e interações com algoritmos é essencial justamente por causa da aura de objetividade e infalibilidade que a cultura atual associa aos algoritmos. Osonde Osoba Gap no conhecimento sobre AI
  • 21. Auditoria de Código / Datasets gendershades.org
  • 22. Auditoria de Código / Datasets gendershades.org
  • 25. https://www.revealnews.org/article/heres -the-clearest-picture-of-silicon-valleys- diversity-yet “Na medida que o mundo é cada vez mais visto através de medições formais que são geradas por algoritmos e negociadas por várias comunidades, premissas e práticas daqueles em posições analíticas (incluindo usuários que trabalham para entender seu próprio valor) tornam-se um importante recurso para entender sistemas sociotécnicos” (CARTER, 2016)
  • 29. Arte Projeto de Dima Yarovinsky para mostrar o tamanho dos "Termos de Serviço" das principais plataformas de mídias sociais.
  • 31. Literacia midiática e computacional
  • 32. Literacia midiática e computacional
  • 33. Instituições, legislativo e regulação “Em casos nos quais o uso de sistemas de aprendizado de máquina tem um potencial de impacto em direitos humanos, as empresas devem buscar auditoria independente dos algoritmos baseadas em padrões acorado pela indústria e framework de direitos humanos. Empresas usando aprendizado de máquina devem checar- com humanos - continuamente para identificar e consertar quaisquer vieses nos sistemas”. Lei Geral de Proteção aos Dados
  • 34. Instituições, legislativo e regulação A governança algorítmica tende a ser cada vez mais presente – comunicadores e cientistas sociais devem mergulhar na temática para agir junto a desenvolvedores e legisladores pra analisar: • Danos individuais • Discriminação ilegal e práticas injustas • Perda de oportunidades • Perdas econômicas • Estigmatização social
  • 35. Sistemas abertos, open source, midialivrismo ”But for all the good we've achieved, the web has evolved into an engine of inequity and division; swayed by powerful forces who use it for their own agendas“ – Tim Berners-Lee
  • 36. As coisas são tem e fazem políticas Racismo algorítmico Maconha e encarceramento Pílulas anti-concepcionais e políticas de gênero Pontes, urbanismo e segregação
  • 37. Referências BROUSSARD, Meredith. Artificial unintelligence: how computers misunderstand the world. MIT Press, 2018. BUOLAMWINI, Joy; GEBRU, Timnit. Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In: Conference on Fairness, Accountability and Transparency. 2018. p. 77-91. EPSTEIN, Ziv et al. Closing the AI Knowledge Gap. arXiv preprint arXiv:1803.07233, 2018. ESLAMI, Motahhare et al. I always assumed that I wasn't really that close to [her]: Reasoning about Invisible Algorithms in News Feeds. In: Proceedings of the 33rd annual ACM conference on human factors in computing systems. ACM, 2015. p. 153-162. GANGADHARAN, Seeta Peña; NIKLAS, Jędrzej. Decentering technology in discourse on discrimination. Information, Communication & Society, v. 22, n. 7, p. 882-899, 2019. NAPOLI, Philip; CAPLAN, Robyn. Why media companies insist they're not media companies, why they're wrong, and why it matters. First Monday, v. 22, n. 5, 2017. NOBLE, Safiya Umoja. Google search: Hyper-visibility as a means of rendering black women and girls invisible. InVisible Culture, n. 19, 2013. OSOBA, Osonde A.; WELSER IV, William. An intelligence in our image: The risks of bias and errors in artificial intelligence. Rand Corporation, 2017. RIEDER, Bernhard; MATAMOROS-FERNÁNDEZ, Ariadna; COROMINA, Òscar. From ranking algorithms to ‘ranking cultures’ Investigating the modulation of visibility in YouTube search results. Convergence, v. 24, n. 1, p. 50-68, 2018. SANDVIG, Christian et al. Auditing algorithms: Research methods for detecting discrimination on internet platforms. Data and discrimination: converting critical concerns into productive inquiry, p. 1-23, 2014. SILVEIRA, Sérgio. Democracia e os códigos invisíveis: Como os algoritmos estão modulando comportamentos e escolhas políticas. Edições SESCP SP, 2019. SRNICEK, Nick. Platform capitalism. John Wiley & Sons, 2017.