Conhecimento Aberto, Inteligência Artificial e Algoritmos

O texto abaixo é de autoria de Catherine Stihler, CEO da Open Knowledge Foundation, traduzido em português por Thiago Teixeira. Neste ano, a Open Knowledge Brasil também priorizou o tema, em seu planejamento estratégico.

A Open Knowledge completou 15 anos, e nós reservamos uns instantes para olhar com um pouco mais de atenção para as mudanças no horizonte de desafios que a nossa sociedade enfrenta.

O tumultuoso debate sobre algoritmos e inteligência artificial (IA) chegou para nós como uma oportunidade para mobilizar nossa experiência única com dados abertos e alfabetização de dados para criar mudanças positivas. No fim das contas, as questões de transparência, accountability, ética e empoderamento cívico também estão presentes nos debates cívico e político sobre algoritmos e inteligência artificial. Na realidade, mais que isso, nossa experiência em criar comunidades, definir conceitos compartilhados e ampliar a compreensão de dados tem correspondência direta com este novo campo. 

É por este motivo que hoje a Open Knowledge está assumindo um novo compromisso – aplicar nossas habilidades nas questões emergentes de  IA e algoritmos. 

Estamos cientes dos trabalhos sobre essas questões produzidos por celebrados acadêmicos, organizações da sociedade civil e mesmo empresas privadas, e não pretendemos reinventar a roda.

No entanto, as conversas que mantivemos com múltiplos atores no último ano nos convenceram de que nossa experiência pode fortalecer as comunidades, projetos e pesquisas existentes nestes tópicos, com a ajuda dos nossos parceiros atuais e futuros ao redor do mundo.

Trabalhando em parceria com acadêmicos, sociedade civil e governos, nós vamos aplicar aos temas de IA e algoritmos cada um dos elementos que fizeram dos dados abertos um movimento de impacto: 

Definições Compartilhadas (de que tipo de algoritmos estamos falando?); Ferramentas e recursos padronizados (para facilitar a transparência sobre o uso de algoritmos e AI); Alfabetização entre atores relevantes (Cidadãos, mas também advogados, servidores públicos e outros);

por meio destes pilares, teremos três temas que guiarão nossas ações:

Accountability: Treinamento de advogados e jornalistas para garantir que algoritmos problemáticos serão investigados e questionados;

Monitoramento: Treinamento de jornalistas, organizações da sociedade civils e cidadãos para monitorar o impacto de algoritmos, o que consiste, algumas vezes, na única forma de compreender seus efeitos;

Aprimoramento: treinamento de organizações públicas e privadas, e os advogados que as assessoram, para direcioná-las para o uso qualificado da tecnologia.

 

A tabela abaixo mostra algumas das atividades que estamos pesquisando:

 

Definições compartilhadas Recursos Padronizados Alfabetização
Accountability Mobilização de comunidades temáticas de pesquisadores, ativistas, servidores públicos, organizações privadas e outros atores relevantes para definir conceitos e métodos comuns Participação e debates de políticas públicas para inserir accountability em regulações futuras Criar conteúdos educativos e guias sobre formas legais e para-legais de garantir a transparência e accountability acerca do uso de algoritmos
Monitoramento Mapear o uso de algoritmos e AI pelos governos (e entidades vinculadas) Treinamento de jornalistas para o monitoramento do impacto de algoritmos
Aprimoramento Treinamento de observadores da sociedade civil sobre marco legal e melhores práticas Treinamento de advogados do serviço público sobre os riscos dos algoritmos

 

Acompanhe  a OK para saber mais sobre este tópico! Para comentários e contribuições, ou se você quiser colaborar com este programa, entre em contato conosco via contact@okfn.org*.

*Este conteúdo está no texto original e portanto o e-mail mencionado é um canal de comunicação direto com a sede da Open Knowledge Foundation, em Londres.

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