Por Rafael Ataide
O etarismo, que é a discriminação com base na idade, se manifesta de diversas formas em nossa sociedade. No campo da tecnologia, é comum observarmos estereótipos e preconceitos com a visão de que pessoas mais velhas são menos aptas a usar tecnologias ou que não se interessam por elas.
Mas a verdade é que, muitas vezes, a falta de acessibilidade dos equipamentos e a negligência sobre as reais necessidades dos idosos é o que resulta na exclusão digital e no isolamento tecnológico na terceira idade.
Na era da Inteligência Artificial (IA), o etarismo pode se tornar ainda mais preocupante, pois pode ser codificado nos algoritmos, perpetuando e amplificando vieses inadequados.
Posso afirmar que, em sua esmagadora maioria, as equipes que desenvolvem sistemas de inteligência artificial não são compostas por pessoas de idade avançada. Isso leva à criação de soluções que podem não atender às dúvidas ou auxiliar em dificuldades específicas. A execução de certos algoritmos reforça estereótipos negativos sobre o envelhecimento, como a fragilidade, a dependência e a falta de produtividade.
Os algoritmos de IA são treinados com grandes conjuntos de dados que refletem padrões e tendências da sociedade. No entanto, os algoritmos podem aprender e replicar viés etarista durante o manejo das informações, resultando em decisões discriminatórias que afetam a vida das pessoas. Um exemplo comum de preconceito etarista em algoritmos de IA é a discriminação no mercado de trabalho, onde algoritmos usados ??em processos de seleção de emprego podem favorecer candidatos mais jovens em detrimento de candidatos mais experientes, com base em suposições equivocadas sobre habilidades, adaptabilidade ou potencial de aprendizado relacionados à idade.
Presente em diversos seguimentos da nossa sociedade, o etarismo e a falta de acessibilidade impedem o acesso de uma parte da população as novas tecnologias, como a inteligência artificial. Fonte: Getty Images
As questões são ainda agravadas pela falta de transparência e responsabilidade na gestão das novas tecnologias. Muitas fórmulas são tão complexas que é difícil identificar e corrigir vieses. E as empresas que as desenvolvem nem sempre divulgam informações sobre como elas funcionam ou como são treinadas.
Para combater o problema, precisamos criar medidas que visem mitigar o viés desde a fase de desenvolvimento até a implementação, além de monitorar continuamente. Isso inclui diversificar o conjunto de dados de treinamento, realizar auditorias regulares, promover a transparência algorítmica e garantir a supervisão humana em todas as etapas do processo.
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Do ponto de vista da psicologia humana, é fundamental reconhecermos que o etarismo na tecnologia não é apenas uma questão técnica, mas também de percepção e preconceito. Mudar a mentalidade em relação ao envelhecimento é essencial para promover uma sociedade mais inclusiva e equitativa.
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Com experiência em ciência de dados e inteligência artificial, Rafael Ataide já passou pela gestão de e-commerces, estratégias de CRM e implementação de algoritmos de machine learning em empresas multinacionais. Hoje está à frente do Hub de Data & Tech da Adtail como diretor, promovendo constantes inovações e processos para facilitar o dia a dia da operação e do cliente.
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