5 erros comuns em Ética e IA responsável (e como evitar)
Os limites que toda equipe técnica deveria discutir antes de lançar
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Nem todo projeto envolvendo Ética e IA responsável dá errado por falta de conhecimento técnico — na maioria das vezes, é por repetir os mesmos erros básicos.
Sistemas de IA aprendem com dados históricos, e dados históricos carregam os vieses da sociedade que os gerou — sem checagem ativa, um modelo pode automatizar e amplificar discriminação já existente.
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Marina Kessler
Marina Kessler escreve sobre inteligência artificial e machine learning aplicados a negócios reais, com foco em como equipes técnicas e não técnicas podem tirar proveito de IA sem cair no hype.
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