Neste artigo é realizado uma reflexão sobre as implicações éticas no uso da Inteligência Artificial sobre uma sociedade. Algumas informações de aplicações da Inteligência Artificial em dados de redes sociais são brevemente descritas.
Redes Neurais Convolucionais
Uma Rede Neural Convolucional (CNN) é um algoritmo de aprendizado que utiliza uma arquitetura especial, onde o principal foco é classificar imagens. O uso dessa arquitetura permite que uma rede neural profunda tenha um rápido aprendizado, portando se torna a melhor opção para o reconhecimento de imagens. Além disso, o tempo de pré-processamento em uma Rede Neural Convolucional é baixo, pois ela possui a capacidade de aprender sobre as características do próprio conjunto de dados.
Sua arquitetura foi inspirada na organização do Córtex Visual, portanto, é parecida com o padrão de conexões dos neurônios do cérebro humano, onde os neurônios individuais respondem a estímulos apenas em uma região restrita do campo visual conhecida como Campo Receptivo.
Camada de convolução
O conceito básico da camada de convolução de uma Rede Neural Convolucional está em reduzir uma imagem sem perder recursos essenciais para obter uma boa previsão. Desta forma, o processo de classificação tende a ficar mais rápido. Conforme figura abaixo, o elemento envolvido na operação de convolução na primeira parte de uma camada convolucional é denominado Kernel (Representado na cor amarela). No exemplo, é selecionado o Kernel como uma matriz 3x3x1.
Neste caso, o Kernel “caminha” 9 vezes (Devido ao Stride Length = 1) executando uma operação de multiplicação de matrizes com a matriz P (Parte da imagem sobre a qual o Kernel está pairando). Este processo é feito até que a imagem seja totalmente percorrida com todos os valores de saída calculados.
O objetivo da operação de convolução é extrair os recursos da imagem e classificar os seus níveis, podendo então identificar a imagem por partes.
Camada de Pooling
A camada de pooling é responsável por reduzir o tamanho espacial da imagem (ou outro recurso) convolvida. Assim o poder computacional necessário para processar os dados convolvidos diminui.
Big Data na propaganda e marketing
As aplicações em torno da Big Data podem servir de grande auxílio para a propaganda e marketing. Um grande volume de dados, se utilizado com algoritmos adequados e com análises corretas, pode ajudar muito no direcionamento de propagandas específicas para um certo grupo de pessoas.
Na minha opinião, o uso desta tecnologia nos próximos anos só tende a aumentar. Conforme Lutchenca Da Nóbrega Medeiros cita em seu artigo (ver referência 2): “… com tantos produtos e concorrência acirrada, é necessário desenvolver um mecanismo que seja efetivo e direcionado para cada segmento específico.”.
Para obter uma grande quantidade de dados, é necessário efetuar uma coleta, isto pode ser feito através consultas de API’s de plataformas de mídia social. Estas plataformas incluem, principalmente, o Facebook, que possui dados armazenados de inúmeros usuários. Estes dados podem ser informações pessoais e profissionais.
Contudo, existem alguns escândalos referentes a vazamento de dados sociais para terceiros. Um escândalo muito famoso é o das eleições de 2016 dos EUA, que envolveu a empresa Cambridge Analytica (Empresa que utiliza Big Data e Inteligência Artificial para auxiliar em estratégias políticas).
Na minha opinião, o uso de dados em mídias sociais digitais não deve ser considerada um crime, levando em consideração que estas informações já estão públicas para qualquer outro usuário. Porém, a má intenção na utilização dos dados deve ser considerada no mínimo uma infração de conduta e ética.
Contudo, o caso da análise de dados feita nas eleições de 2016 dos EUA pela empresa Cambridge Analytica desobedeceu os termos de uso do site Facebook. Lembrando que foram feitas análises de dados de 50.000 pessoas para entender qual grupo de pessoas estavam mais suscetíveis a mudar sua opinião de voto.
Lei de Proteção de dados Brasileira
A LGPD é a Lei Brasileira que busca criar um cenário seguro e com padronização de normas e praticas, promovendo a proteção aos dados pessoais de todo cidadão dentro do país.
Esta lei utiliza vários conceitos para tentar promover segurança de exposição de dados. Um dos conceitos é o consentimento, ou seja, o consentimento do cidadão é a base para que seus dados pessoais sejam utilizados ou não. Este conceito coloca o poder de escolha nas mãos do próprio cidadão, isto é, ele pode solicitar a exclusão de seus dados pessoais de aplicações específicas, e revoga os termos de uso daquela aplicação, com isso, abrindo mão do uso da mesma.
Conclusão
Os avanços das tecnologias digitais fazem com que o crescimento de dados armazenados aumente. Além disso, as pessoas tendem ainda mais a expor-se na internet, pois cada vez mais nos é exigido contatos virtuais, pode ser por questões de proteção, conforme vivenciamos neste ano de 2020 com o COVID-19, como pode ser por questões de praticidade.
Na minha opinião, a única forma de garantir algum nível de anonimato na internet é não inserindo informações pessoais ou profissionais nela, caso contrário, estamos aceitando com diversos termos de uso de aplicações que utilizam nossos dados para fins de marketing e publicidade.
Referencias
Saha, Sumit. A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks. MediumSaha, 2018. Disponível em: https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way-3bd2b1164a53. Acesso em 12, set. 2020.
Medeiros Nóbrega, Lutchenca. Big Data utilizada como estratégia de comunicação e marketing: um estudo de caso da Amazon, 2019. Disponível em https://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/9581. Acesso em 13, set. 2020.
O que muda com a LGPD. Serpro, 2018. Disponível em: https://www.serpro.gov.br/lgpd/menu/a-lgpd/o-que-muda-com-a-lgpd. Acesso em 13 set. 2020.