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r-cienciadedados · 7 months ago

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Imersão 3 | Desmistificando a Inteligência Artificial: o impacto na sociedade e nos negócios

youtube

0:03 Olá seja muito bem-vindo e muito bem-vinda à nossa imersão definitiva sobre inteligência artificial da

0:10 faculdade XP Este é o nosso último conteúdo de uma série exclusiva que

0:15 conta com a participação de experts em tecnologia que fazem a ia acontecer todos os dias Portanto aproveite essa

0:23 super oportunidade e vai ajudar você a alavancar a sua carreira EA junto com a

0:28 gente no conteúdo de hoje a diretora de inovação e business mentor na angular Consulting e nossa professora de

0:34 pós-graduação ivoni ivasi irá dar uma super aula que vai fechar nossa imersão

0:40 com chave de ouro sobre responsabilidade ética desafios e oportunidades nas

0:45 aplicações revolucionárias em ia e já sabe né Não se esqueça de confirmar a sua participação acessando o q code ao

0:53 final deste conteúdo para garantir a emissão do seu certificado porém lembre-se é preciso confirmar sua nos

1:00 quatro conteúdos tudo bem preparado para começarmos Não deixe de pegar o seu caderno de anotações e aproveite ao

1:06 máxximo mais esse super conteúdo que preparamos para você aproveite Olá hoje

1:12 o nosso tema é responsabilidade ética desafios e oportunidades nas aplicações

1:18 que revolucionam a inteligência artificial meu nome é Ivon vass que que a gente vai contemplar nessa nessa nossa

1:25 palestra tá a gente vai falar um pouquinho de generative vamos fazer fazer um pouco de retrospectiva da das

1:31 outras imersões que a gente fez né Vamos falar um pouco dos nossos desafios das

1:37 oportunidades que a gente vê e como que a gente pode construir um futuro mais inclusivo né Pensando Em

1:43 responsabilidade e pensando em ética aqui olha só né lá no futuro a gente

1:48 espera que a gente esteja trabalhando dessa forma né interagindo humano e máquina máquina e humano né mas de uma

1:56 forma como né ética de uma forma transparente de uma forma que a gente consiga não ter vieses né olha só que

2:03 bacana então a a inteligência artificial ela promove esse esse pós e esse contra

2:12 né ela pode ao mesmo tempo nos ajudar a não ter vieses mas às vezes ela provoca

2:17 vieses também esse é o nosso mal da Inteligência Artificial e aquilo que a gente precisa falar nas outras imersões

2:24 nas duas primeiras imersões que vocês assistiram eh eles falaram um pouquinho de ative Ai trazendo um pouquinho do que

2:31 a Microsoft tem feito a Microsoft sai em Vanguarda de várias de várias aplicações

2:38 com inteligência artificial ela não só tá falando de da parte de criatividade né TVI que é a parte da Inteligência

2:46 Artificial que é criatividade Mas ela tá falando também eh do do workflow dela de

2:52 Inteligência Artificial né então o o outro palestrante ele falou bastante sobre generative ai como que ele tá

3:00 aplicando como é que ele tá a aonde que são os estudos de casos que a Microsoft tá fazendo e aonde tem casos de sucesso

3:08 Ele trouxe vários casos de sucesso que vocês assistiram o outro palestrante ele na imersão dele ele trouxe um pouquinho

3:14 dos prompts né prompt é importante a gente aprender como é que a gente constrói prompt e hoje a gente tem uma

3:21 figura né uma nova profissão chamado engenheiro de prompt que é o cara que escreve o prompt com qualidade né então

3:30 o outro palestrante ele escreveu ele apresentou telas dizendo como é que a gente consegue escrever prompts

3:36 assertivos né então às vezes Vocês estão usando e a genia VII lá em casa porque

3:42 graças a Deus ela democratizou e ela chegou na tua casa né Eh e você não consegue talvez obter uma resposta muito

3:50 assertiva por quê Porque talvez você não esteja ainda familiarizado com a construção de proms para o mundo

3:56 corporativo a gente tem um genheiro de promt lá em casa a gente não tem Mas a gente pode estudar sobre isso e tenho

4:01 certeza que a imersão passada ajudou vocês nisso né com isso bom vamos falar dos Desafios Então quais são os desafios

4:08 são vários tá eu trouxe quatro principais desafios que nós vamos falar que são os viais algorítmicos o a

4:16 privacidade de dados a Equidade e acesso e a interpretabilidade e transparência

4:22 Caraca Que que é isso né que o que são tudo isso viés algoritmo gente

4:27 eh a gente tem que tomar muito cuidado com como que a gente tá construindo o nosso o nosso modelo algoritmo porque às

4:35 vezes a gente cria através de uma base histórica e essa base histórica ela já vem com separações de etnia de grupos

4:43 sociais e aí a gente cria alguns viés algoritmos viés é quando a gente faz

4:48 alguma discriminação benéfica ou não benéfica né e nos algoritmos a gente

4:54 consegue fazer isso tá bom eh um exemplo que a gente tem lá na empresa eh a gente

5:00 trabalhou por exemplo com uma aplicação que tinha um modelo de de Inteligência

5:06 Artificial que fazia o processo de recrutamento só que a base histórica desse processo de recrutamento ele já

5:13 tinha um viés ele tinha por exemplo se fosse um recrutamento de times de

5:18 tecnologia times de de de computação ele já vinha com um viés porque a maioria

5:25 das pessoas que se cadastravam-se eram homens né então já vinha com o viés

5:32 então o que que a gente faz para mitigar esse viés né hoje já temos alguns softwares algumas aplicações que elas

5:39 fazem esse processo de auditoria para para descobrir aonde que tá esses viés e

5:45 a gente poder fazer as devidas correções e atualizações outra coisa que a gente tem que pensar é na base de dados né a

5:52 base de dados ela tem que contemplar eh o o mais Global possível né e não vi de

5:58 uma base histórica né então a coleta o armazenamento o processamento dessa base

6:03 é importante por isso que a inteligência artificial ela se comunica com dados não tem como não se comunicar com dados e a

6:10 outra coisa é a gente quando a gente constrói os modelos algoritmos é a gente construir de uma forma que seja aplicado

6:17 nos processos auditoria tá então isso é muito importante Então nesse nesse exemplo que eu trouxe para vocês que que

6:23 a gente fez a gente fez a auditoria usando uma aplicação tá e dentro dessa

6:29 aplicação Então ela devolve pra gente eh os casos aonde encontrou os viés aonde

6:34 tem alguma coisa que prejudica no processo de seleção e recrutamento e a

6:39 gente fez as devidas alterações tá então a gente aplicou eh novas bases de dados

6:45 e a gente documentou o algoritmo para que a gente pudesse na próxima vez na

6:50 próxima auditoria a gente poder fazer auditoria com mais assertividade e

6:55 talvez com menos trabalho né tudo isso usando o quê inteligência social né Eh e

7:01 uma coisa muito importante pensar no viés algoritmo e qualquer outro desse desafio é que não é algo que eu faço uma

7:08 vez só e nunca mais eu vou fazer isso é contínuo né é melhoria contínua do do

7:13 modelo de algoritmo que a gente tem que aplicar tá bom Outra coisa que tem viés algoritmo por exemplo na questão de

7:20 sistema de crédito a gente vai pedir um crédito num num sistema financeiro e ele

7:26 devolve uma negativa para você né às vezes a base histórica Ela tá com uma

7:31 base aonde Em algum momento a sua vida financeira tava comprometida então ele

7:36 devolve uma negativa para você então a gente tem que tomar cuidado com esse processamento da base que a gente tá

7:42 usando pra gente não criar não criar esse viés por isso que a gente fala muito de quando a gente tá criando times

7:49 de de Inteligência Artificial que a gente tenha time multi diversificado né

7:54 a gente tem a Time multicultural porque a gente consegue eliminar esses vieses também privacidade de dados quando a

8:01 gente fala na privacidade de dados a gente tá falando os dados pessoais né e o que a gente vai poder eh e os dados

8:08 sensíveis né e o que como é que a gente trabalha com a privacidade de dados eh

8:15 hoje a gente tem as regulamentações e a gente precisa dentro do dos nossos

8:20 algoritmos a gente precisa colocar as políticas e essas regulamentações Para

8:25 quê Para que a gente possa às vezes eh mitigar esse eh a segurança da

8:31 informação com com a questão de não mostrar os dados né anonimal os dados eh

8:38 a gente poder criptografar os dados e a gente poder eh impedir que os dados sejam eh espalhados principalmente os

8:45 dados sensíveis e os dados pessoais esse caso a gente trabalhou numa numa rede de

8:52 clínicas médicas Aonde eles tinham um sistema Aonde eles iam fazer

8:57 diagnósticos e alguns uns dados sensíveis eles estavam abertos tá então a gente também fez uma auditoria em cima

9:05 do algoritmo do do do algoritmo que eles rodavam e a gente aplicou as as

9:10 políticas de regulamentação lgpd e o e a regulamentação europeia também E aí eh

9:18 praticamente a governança né então a gente criou a política e governança para aquele algoritmo para que Ele pudesse eh

9:24 nas próximas vezes ele mitigar mais esses esses erros com os dados ais e com

9:31 o acesso ilegal bom Equidade e acesso Equidade e acesso ele tá mais eh ligado

9:38 à nossa questão responsável tá então assim eh a ética é como que a gente

9:45 cuida desses dados e como que a gente faz a inclusão de todo mundo né a responsabilidade é o quanto a gente dá

9:52 acesso para todo mundo então assim um exemplo muito legal para Equidade e acesso é se a gente for pensar em saúde

10:00 por exemplo de governo né Então as pessoas que TM acesso à saúde do do do

10:06 sudeste por exemplo tem acesso mais rápido mais eficiente talvez pela

10:11 Inteligência Artificial né e as pessoas que tão em outra região do Brasil Mais

10:17 afastada que não tem o poder de tecnologia ela não tem esse mesmo acesso né então isso é complicado isso é

10:24 bastante complicado então esse é um papel responsável né que a gente tem que olhar e e a gente Minimizar como que a

10:31 gente mitiga esse tipo de de problema Às vezes o sistema tá lá lá naem

10:37 determinada região do Brasil só que a a equipe não foi treinada para usar né

10:43 então a gente precisa dar acesso à educação fazer o treinamento dessas pessoas para elas poderem usar né Então

10:50 esse é o nosso papel responsável não adianta a gente querer Inovar transformar né pensar em todos esses

10:57 processos que a gente tá eh enlouquecido hoje né e esquecer da parte mais

11:02 importante né é o Humano que vai est por trás daquilo como é que eu faço o humano usar então talvez aqui na região sudeste

11:10 a gente tenha mais acesso e essas pessoas elas consigam rapidamente usar o novo sistema mas e e regiões mais

11:17 afastadas que talvez o computador chegou agora né A internet é é um meio muito

11:22 difícil Então esse é o nosso é é o desafio mesmo né da gente poder incluir

11:28 mais pessoas mesma coisa quando a gente pensa na educação né a gente a gente

11:34 hoje tá falando de usar a inteligência para educação até mesmo para personalizar né algumas coisas alguns

11:40 algumas partes do ensino né Mas será que todo mundo né vão pensar em Brasil será

11:45 que todo mundo vai ter acesso a isso Será que essa tecnologia ela consegue acessar todo mundo Será que essas

11:52 pessoas conseguem acessar Essas tecnologias Então esse é um é um algo que a gente precisa pensar tá então a

11:58 Equidade e acesso é exatamente isso agora interpretabilidade e transparência

12:03 é a gente criar modelos de algoritmos que a gente consiga explicar a respeito

12:09 deles tá E explicar a gente tá falando de compliance e a gente tá falando de auditoria mesmo tá então assim hoje tem

12:17 eh aplicações no mercado várias aplicações no mercado que ela faz essa

12:22 varredura tá de eh ajuda a fazer essa essa auditoria para ver se o o modelo de

12:28 algoritmo ele tá explicável se ele é transparente né ele precisa ser

12:33 transparente então ele precisa ser documentado né então a gente precisa Criar documentos Model cards pra gente

12:40 poder e documentar e qualquer pessoa que possa ter querer uma justificativa a

12:46 respeito daquele seu modelo de algoritmo ele possa acessar né um exemplo muito

12:51 legal é por exemplo quando você vai pedir eh um crédito e o seu crédito é

12:56 negado a gente quer um output disso né a gente que é uma resposta disso por que que meu Crash foi negado nesse item aqui

13:03 interpretabilidade ele traz a resposta né E nem todos os algoritmos estão assim

13:08 tá a gente tem sido convidado por várias empresas pra gente poder agora fazer essa auditoria e começar a implementar

13:16 essa parte de documentação dos modelos de algoritmos tá E acho que é é algo

13:21 razoável né porque a gente precisa entender o que o modelo tá fazendo e o que o modelo retorna para que ele seja

13:28 transparente ente né então assim a gente vocês devem pensar isso de vez em quando

13:34 acontece determinada situação muito automática a gente tá navegando e Acontece uma situação muito automática a

13:40 gente pensa né que que será que tá por trás disso né então falta um modelo de interpretabilidade e o modelo de de

13:47 Transparência né Então esse é o grande desafio né e a gente convive no nosso cotidiano com vários modelos dessa forma

13:55 tá bem bom desafios oportunidades né às vezes eles parece que são antônimos

14:02 mas às vezes na verdade eles são sinônimos né então assim que acontece nas oportunidades a gente olha

14:09 personalização e inovação né primeira coisa que a gente pensa na na internet

14:14 na Inteligência Artificial é exatamente isso eh personalização eu comecei a

14:19 estudar Inteligência Artificial há muitos anos atrás lá no meu mestrado e a primeira preocupação minha foi com o

14:25 time de comunicação foi exatamente isso como é que eu personalizo fiz um jornal um jornal eletrônico um jornal online né

14:32 naquela época não tinha isso né então assim eh o personalizar ele transporta o

14:38 consumidor ele transporta o cliente mais próximo do do do produto né então é algo

14:44 mais ali eu tô mais próxima do tipo você compra uma roupa numa loja né e a a a

14:52 roupa não ficou justa no seu corpo aí a vendedora te diz ó a gente faz o ajuste

14:57 Então ela personaliza sua roupa né Ela traz aquilo mais próximo Ela traz o cliente mais próximo do produto dela né

15:03 isso é importante e a inteligência artificial ela vem para ajudar a gente com isso né de uma forma mais massiva de

15:10 uma forma mais automática a gente consegue personalizar e por consequência a gente consegue Inovar nas

15:16 personalizações A Gente Tem trabalhado muito com a questão de personalização da experiência do cliente os grandes

15:22 exemplos que a gente usa no início da Inteligência Artificial é a Netflix que sugere pra gente alguns filmes é o a a

15:30 Amazon que sugere algumas compras pra gente né então o Spotify que sugere

15:35 músicas pra gente então podcasts então assim eh como é que ele vai Ele te conhece né através daquilo que você ouve

15:43 através daquilo que você compra através daquilo que você clica né então Eh toda

15:48 a rede Externa ela tá te monitorando e produzindo dados né selecionando esses

15:54 dados para ela poder saber mais sobre você né então assim quem é que nunca eh

15:59 falou alguma coisa e daqui um pouco tá aparecendo lá no seu feed do Instagram por exemplo né então assim e cada

16:07 informação que a gente fala cada informação que a gente faz eh é capturada é capturada e usada por isso

16:14 que a questão de ética e responsabilidade é importante né até onde vai esse limite a gente não sabe né

16:20 então a personalização é exatamente isso nas indústrias hoje a gente tem usado a personalização massiva né aonde a gente

16:28 consegue eh por exemplo tênis personalizado customizado hoje para

16:34 usuário tipo de pisada cores que a Ivon gosta mais qual tipo de de prática de

16:40 atividade física que a Ivon usa então eh a gente consegue personalizar tem uma

16:45 marca de produtos de beleza que você escaneia sua pele é uma máquina você

16:51 escaneia sua pele e ela produz um creme de acordo com a sua pele se tem acne se tá seca se se tem porros se não tem

16:57 porros tem que diminuir tem que dilatar ela produz isso daí tá então assim tá super em alta e elas vão fazer isso né e

17:05 isso vai ser para cheiros pras cosméticos para produto de comida né então tudo a gente vai customizar então

17:11 da da personalização é isso E aí inovação são as a a oportunidade que a inteligência artificial traz pra gente é

17:19 de criar Novos Produtos né baseado naquilo que a gente gosta naquilo que a

17:24 gente tá buscando como é que eu crio Novos Produtos como é que eu abro novos negócios dentro das minhas linhas de

17:31 produto e as indústrias já está usando isso já estão usando isso então é biscoitos recheados né Elas conseguem e

17:38 trazer outras novidades ah os caras eh ele não consegue comer um um biscoito

17:43 recheado eh só com só ele ele quebra lá na casa dele e ele coloca sei lá algum

17:49 açúcar e come aí ele inventa esse produto ele traz esse produto ele inova esse produto né funciona bem assim com a

17:56 inteligência artificial colaboração humana e máquina outra oportunidade apesar da gente ter assim várias

18:03 discussões sobre a máquina vai roubar os empregos das pessoas a máquina vai

18:10 substituir o humano né Eu prefiro pensar que a máquina ela pode colaborar com a

18:15 gente e e é mais ou menos isso mesmo que ela que ela faz né então assim eh se a

18:21 gente conseguir eh entender mais que um completa o outro eu acho que é muito

18:26 mais eh mais interessante e muito mais assertivo na Inteligência Artificial por exemplo eh o a colaboração do mano

18:34 Máquina A gente tem lá em casa assistente virtual né então tem uma Alexa que eh joga água nas nossas

18:41 plantas quando a gente não tá em casa tem uma Alexa que às vezes você passa do lado vai falou olha Toca uma música x

18:47 ela toca música X para você quando que em algum outro momento a gente tinha que ir lá apertar o botão escolher qual a

18:54 música que a gente queria sei lá no próprio celular para tocar a música que a gente quer você não falou olha

19:00 seleciona para mim as principais músicas do J Quest aí tá lá Alexa tocando pra

19:05 gente aí ela coloca no volume muito al Alexa Baixa o volume pelo amor de Deus ela Baixa o volume então nosso

19:11 assistente virtual a gente tá interagindo com a máquina né Você programa ela pra hora todos os dias 4

19:19 horas da tarde ela ah jogar água nas plantas ou apagar o a luz do quintal né

19:26 todos os dias 10 horas da noite apag a luz do qu quintal então Eh é uma colaboração humano máquina outra coisa

19:32 que a colaboração humano humano máquina faz é a questão do dos cobots né então

19:39 trabalhar na indústria manufatureira na indústria eh aonde o robô ele faz parte

19:46 da manufatura um pedaço da manufatura e o humano faz o a outra parte né então a

19:52 gente tem esse tipo de colaboração também bom eficiência e produtividade eh

19:57 é algo que já vem um pouquinho antes mesmo da gente pensar em Inteligência Artificial a gente já pensava em questão

20:03 de eficiência e produtividade mas de uma forma muito mais manual né então assim

20:09 eh quando a gente pensa em eficiência e produtividade a gente pensa em automações né Eh na automação

20:17 basicamente a gente usava rpas né pra gente poder automatizar alguns processos

20:23 e tava tudo bem hoje com a inteligência artificial a gente tá pensando em hiper automações

20:28 né aonde eu não uso só um tipo de aplicação para automatizar o que a gente

20:34 tá tá querendo automatizar os processos que a gente quer automatizar mas a gente pensa em usar diversas aplicações e

20:40 bases de dados pra gente automatizar então de uma forma mais inteligente aí que vem o termo de eficiência e

20:47 produtividade com inteligência artificial então processos repetitivos né a gente pode automatizar a gente pode

20:54 criar eh menos desgaste com o ser humano então então coisas que o ser humano tem que

21:00 fazer repetidamente eh a máquina vai fazer pra gente ela tá substituindo a

21:06 gente não ela tá liberando a gente tá deixando a gente mais produtivo pra gente fazer outra coisa né Outra coisa

21:13 que ela pode fazer é análises preditivas né então assim um bom exemplo são cidades inteligentes né semáforo queimou

21:21 ele manda um alerta dizendo que o semáforo queimou da rua xpt imagine São

21:26 Paulo da rua xpt a trocar a luz a lâmpada eh em algum algum outro momento

21:33 acho que o cara tinha que ficar andando ou alguém mandava sei lá um WhatsApp uma

21:38 mensagem dizendo ó o farol da rua não sei o que queimou não tá funcionando então hoje análise preditiva ela

21:45 consegue fazer isso né cidades inteligentes é um bom exemplo lâmpada né de postes quando queima mandar alertas

21:52 dizendo a a lâmpada queimou né então Eh é eficiência é produtividade né a gente

21:58 não precisa eh mandar um ser humano para ficar o dia inteiro fazendo ronda em São Paulo seria quase impossível outra coisa

22:05 que a gente usa na eficiência e produtividade é a questão de otimização de suplimentos né então quando tá o

22:13 produto no supermercado x vai acabar a gente já manda notícias dizendo olha

22:19 essa semana o biscoito x vendeu não sei de que jeito né talvez porque aumentou o

22:25 o o o frio veio chegou e o biscoito aumentou semana que vem a previsão do tempo também é baixa a temperatura Então

22:32 vamos comprar x x biscoito então ele otimiza né nessa cadeia tanto de logística como na cadeia de suprimentos

22:39 reposição de suprimentos também tá bom e aí o antagônico né inclusão e diversidade nas oportunidades também

22:46 então assim como a gente tem como desafio a inclusão e a diversidade e eu coloquei lá Equidade e Acesso aqui a

22:53 gente coloca inclusão e diversidade como oportunidade porque eu acho que que

22:58 quando a gente tem uma interação humana é mais é é mais difícil talvez a gente

23:04 eh ter a nossa linha discriminatória né Eu acho que quando é um uma máquina

23:10 fazendo isso são Dados que a gente traz a gente consegue ser eh menos discriminatório Então eu acho que a

23:17 inteligência artificial ela se bem usada com responsabilidade ela consegue incluir mais e diversificar muito mais

23:25 do que o humano né Por exemplo no processo seletivo né Eh ela não consegue

23:31 ver vamos colocar lá que ela não vai ver o sexo da pessoa nem a idade da pessoa ela vai ver só as competências e

23:38 habilidades então ela vai selecionar de uma forma muito mais justa né agora se se é um humano se ele já tem um viés de

23:45 que não quero contratar uma mulher por exemplo ele já vai meio que selecionando

23:51 inconscientemente os homens né ou não quero contratar da Universidade x né e

23:57 começa ionar então é inconsciente às vezes do ser humano isso às vezes não é proposital né então eu acho que aqui a

24:05 inteligência artificial ela ajuda muito mais a gente né ela colabora muito mais

24:10 porque ela tira esse viés né de de eh de discriminação né então ela consegue

24:16 incluir muito mais isso paraa etnia cultura para raças para gênero para tudo

24:21 tá eu acho que é É bem interessante agora vamos falar um pouco do do que Espera né a gente eh mas sim é pensando

24:29 no futuro positivo inclusivo mas de uma forma muito responsável de uma forma

24:34 ética né então quando a gente pensa aqui no desenvolvimento responsável de Tecnologia de de a eh a gente tá falando

24:43 aqui de princípios éticos né de diversidade nas equipes de desenvolvimento e na avaliação rigorosa

24:50 de impactos né Isso é super importante os princípios éticos a gente conhece a

24:55 gente deveria trazer transportar esse princípios PR os modelos algoritmos que a gente quer construir né Por quê Porque

25:02 promove injustiça promove a Equidade a transparência responsabilidade e respeito à diversidade e a diversidade

25:09 no desenvolvimento a quando a gente traz indivíduos de origens Diferentes né a

25:15 gente tem a possibilidade de ter culturas diferentes e a gente tem a possibilidade de Inovar tá então esse

25:23 esse é o grande lado da Inteligência Artificial que a gente tem falado muito a gente espera que líderes sejam

25:29 inovadores na Inteligência Artificial e uma dos pontos da Inovação é exatamente isso a capacidade de diversificar as

25:36 equipes de desenvolvimentos tá então isso vai ajudar que os sistemas de Inteligência Artificial eles não sejam

25:44 criado com vieses né ele e promove a inclusão então se eu tenho pessoas

25:49 diferentes ela ela vai entender a hora que tem um viés ali para ela que prejudica a cultura dela ela vai

25:56 entender né a mulher percebe quando tem um viés que prejudica o gênero dela né

26:01 então por isso que a gente precisa pensar nessas equipes que a gente vai tá criando aqui para esse desenvolvimento

26:07 né e avaliação rigorosa eh a gente tem que ter ferramentas e possibilidades e

26:15 cabeça aberta principalmente pra gente poder identificar e mitigar esses riscos e impactos e isso como eu falei em outro

26:22 ponto ele não não vai ser feito uma vez ele tem que ser um ciclo né ele tem que

26:28 tá na nossa agenda de que a gente vai ter que fazer isso sempre porque às vezes é mesmo a gente tendo uma equipe

26:34 diversificada às vezes foi um tipo de cultura que criou aquele algoritmo Então a gente tem que sempre passar e fazer

26:41 uma avaliação de novo dos impactos né pra gente mitigar cada vez mais os riscos com relação à Responsabilidade

26:48 agora governança e regulamentação né governança é top um assunto de tudo que

26:56 a gente tá falando agora de inovação tá então assim por quê Porque a gente tem

27:01 falado muito da das questões reg regulament de de questão de dados

27:07 privacidade de dados e dos dados sensíveis né então o o quanto isso é

27:13 prejudicial o quanto a gente não invade o espaço das pessoas e o quanto a gente torna público dados que não deveria

27:19 tornar público outra coisa que por que a governança é importante é a questão da

27:25 dos preconceitos também né então a gente precisa falar muito disso dessa governance da regulamentação e que ela

27:32 seja eficazes por conta disso então assim tem alguns Marcos regulatórios eh

27:37 sendo tramitados no Senado e na Câmara né são diversos eh projetos de leis eh

27:43 que fala de segurança de da informação segurança de dados né Eh Aonde tá o

27:49 limite nosso de construir os modelos algoritmos né mas nada ainda tá cravado

27:55 na na pedra Tá mas é importante né super importante quando as pessoas estão

28:00 pensando nesse Marco é consultar eh o o o a sociedade né Eh tem consultado

28:08 especialistas eu vi especialistas participando né grandes empresas multinacionais estão participando eh o

28:16 governo tá junto né para construir esse estabelecer os padrões pro desenvolvimento né Eh mas a sociedade

28:23 civil também tem que ser consultada Ela também tem que participar disso bom mecanismos de monitoramento e

28:30 fiscalização isso daqui ajuda a gente eh não violar as nossas regras os nossos

28:36 Marcos que a gente cria né as nossas leis que a gente aprova Então tem que ter a forma de como que eu vou

28:43 fiscalizar como é que eu vou monitorar e isso é é algo que se tem um Marco se tem

28:49 um projeto de lei eh já solidificado já eh formalizado a gente consegue criar

28:55 isso na nossa governança a gente coloca nas nossas políticas para que o nosso algoritmo né ele não viole esse Marco

29:02 ele não viole os projetos de lei tá então eh é uma forma da gente estar regulamentada e garantir né a proteção

29:09 dos direitos do dos indivíduos isso é importante isso também é uma responsabilidade nossa de quem constrói

29:15 os modelos de algoritmos aí aqui o o engajamento ativo da sociedade eu trouxe esse assunto aqui justamente porque a

29:21 gente falou ali do da governança né e dos Marcos que a gente tá tá tentando regulamentar né Eu acho que já aberto e

29:28 transparente né Eh tem que ter o os principais líderes envolvidos com a ia

29:34 mas a gente precisa ter ajuda do governo das empresas né da sociedade civil de

29:40 universidades como a XP educação a gente precisa ter essas pessoas pra gente poder criar uma uma uma sociedade de

29:48 Inteligência Artificial mais transparente né aberta e transparente a educação e a conscientização né Eu acho

29:55 que a gente eh entendendo Quais são os os benefícios os riscos da Inteligência Artificial a gente usa isso com mais

30:03 responsabilidade então a gente precisa cada vez mais falar sobre isso sobre

30:08 responsabilidade e ética e eu tenho visto um movimento super bacana a gente tem sido um palestrante em Monte de

30:15 empresas várias empresas pra gente falar desse assunto porque é importante a gente precisa conscientizar sociedade a

30:22 gente precisa conscientizar as pessoas né dos riscos e dos benefícios que a gente traz com a implementação dessas

30:29 inovações dessas novas tecnologias dessas aplicações tão revolucionárias E aí o empoderamento da sociedade civil né

30:37 ela deve ser empoderada a participar no desenvolvimento e implementação das políticas e das práticas relacionadas a

30:43 ia generativa né então assim hoje a gente tem uma ia generativa aonde ela é

30:49 criativa né então ela constrói conteúdos pra gente ela escreve livros ela desenha

30:56 ela p ela cria músicas ela faz poemas mas até onde ela pode ir né e até onde a

31:04 gente vai usar e até onde ela não não ela não tá criando nada eh que ela

31:09 Copiou né de algum autor que ela criou de algum pintor já existente né então é

31:16 é isso que a gente precisa discutir e isso quando a gente conhece bem eu eu sempre digo isso conhecimento é um

31:23 negócio que dá poder pra gente né então quando eu conheço isso eu empoderou se eu dou do ess tipos de educação pra

31:29 sociedade eu tô empoderando a sociedade civil né então muito importante é muito importante a gente est falando sobre

31:35 isso tá bom E aqui a a promoção da inclusão e da diversidade né então acesso Universal à tecnologia a gente

31:41 fala que eh de 2022 para cá a gente tá tendo uma democratização da inteligência

31:48 artificial em algum momento a nossa Inteligência Artificial ela ela era usada somente para pesquisa

31:55 universidades as grandes corporações US hoje não né a inteligência artificial tá lá em casa né tenho certeza que todo

32:01 mundo usa chat GPT usa né o Gemini a gente usa para fazer criar um slide

32:08 fazer uma figura a gente tem usado o CoPilot da Microsoft a gente tem usado Mas será que eh todo mundo mesmo tá

32:15 tendo esse acesso a gente vive né Vocês estudantes de pós-graduação vocês vivem

32:20 dentro de uma sociedade privilegiada né onde o acesso é mais é eh vocês têm esse

32:26 acesso né mas mas mas será que a gente tá garantindo que essa tecnologia inclua todo mundo Será que a infra ela chega

32:33 para todo mundo assim como a gente tá falando de 5g 6G Será que ela chega para todos do Brasil né então a gente precisa

32:39 pensar e promover esse acesso Universal à tecnologia o combate a viés algoritmo

32:44 aqui vem de novo né então é importante a gente desenvolver cada vez mais as técnicas eficazes para mitigar se vocês

32:51 não estão pensando nisso aí na empresa de vocês se vocês não usam isso é importante trazer uma consultoria e

32:58 começar a falar dessas técnicas eh quais aplicações que a gente pode rodar um do diligence que a gente pode fazer e que a

33:05 gente pode melhorar o algoritmo de vocês que a gente possa tirar os vieses algoritmos né e a ampliação da

33:11 representação né então assim eh eh entender que os sistemas de Inteligência

33:17 Artificial eles são projetados não para eh ajudar determinadas classes mas na

33:24 verdade ele é ele é criado para refletir sidade da sociedade né então isso é

33:30 muito importante é muito importante a gente pensar nisso bom eh de um modo geral o que a gente falou aqui dentro da

33:37 desse desse tema super importante são as questões de desafios e oportunidades que

33:42 estão muito relacionados né e como que a gente quer construir um futuro de a mais

33:47 responsável né então assim é pensar exatamente como que nós estamos construindo os modelos ou como que a

33:54 gente tá construindo as bases de dados para esses modelos e onde começa a nossa responsabilidade e onde a gente tá

34:00 colocando as políticas e governanças dentro dessa desses algoritmos tá bem

34:06 Agradeço muito muito obrigada Esse é meu contato viu gente pode escanear que é

34:12 meu contato obrigado e chegamos ao fim da nossa imersão definitiva em a Foi incrível ter você com a gente neste

34:18 primeiro Grande passo que vai revolucionar a sua carreira foram quatro conteúdos exclusivos com experts do

34:25 mercado Tech que nos fizeram mergulhar fundo no universo da Inteligência Artificial Esperamos que essa imersão

34:31 definitiva tenha sido uma virada de chave de muito aprendizado para sua carreira e nada melhor do que se

34:36 inspirar e aprender com quem faz a ia acontecer todos os dias não é mesmo agora que chegamos ao último conteúdo da

34:42 nossa imersão Garanta já a emissão do seu certificado de conclusão acessando o

34:47 q code ao final deste vídeo em nome de todo o time da faculdade XP eu quero agradecer muito pela sua participação e

34:54 espero que essa imersão tenha sido inspiradora e que faça diferença no seu repertório profissional e também na sua

35:01 carreira fique atenta aos nossos canais de comunicação que muito em breve teremos um presente para você tudo isso

35:07 para que a sua jornada profissional continue evoluindo sempre um abraço e muito sucesso na sua jornada

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