人工智能（AI）通常被视为一项革命性技术，能够提高效率、精准度，并开辟新的战略机遇。然而，在企业受益于人工智能优势的同时，一个关键且有时被忽视的挑战也随之而来：算法公平性。这些系统中隐藏的偏见不仅会损害商业决策的效率，还会引发重大的法律、伦理和社会后果。
算法偏差的存在可以从人工智能本身的性质来解释，尤其是在机器学习领域。模型使用历史数据进行训练，而当这些数据反映出社会偏见或扭曲时，算法自然会延续这些偏见。除了信息本身的偏差之外，算法本身还可能导致所执行因素的权重失衡，或者导致用作代理数据（即替代原始信息但并非最适合该分析的数据）的权重失衡。
面部识别技术的应用，尤其是在公共安全等敏感领域，便是这种现象的一个典型例证。巴西一些城市已采用自动化系统来提高警务工作的效率，但分析表明，这些算法经常出现重大错误，尤其是在识别特定族裔群体（例如黑人）时。麻省理工学院研究员乔伊·布奥拉姆维尼的研究表明，商业算法对黑人女性的错误率超过30%，而对白人男性的错误率则急剧下降至1%以下。
巴西立法：未来将更加严格
在巴西，除了《通用数据保护法》（LGPD）之外，人工智能法律框架（PL nº 2338/2023）也在考虑之中，该框架为该国人工智能的开发和应用制定了总体指导方针。
虽然尚未获得批准，但该法案已经表明了公司必须尊重的权利，例如：事先知情权（在用户与人工智能系统交互时被告知）、对自动化决策进行解释的权利、对算法决策提出异议的权利以及因算法偏见而免受歧视的权利。
这些要点要求公司在生成式人工智能系统中实施透明度（例如，明确指出文本或回复何时由机器生成），并建立审计机制来解释模型如何得出特定输出。
算法治理：解决偏见的方案
对企业而言，算法偏差已超越伦理范畴，成为重要的战略问题。带有偏见的算法有可能扭曲内部流程中的关键决策，例如招聘、信贷审批和市场分析。例如，如果分支机构绩效分析算法系统性地高估城市地区而低估周边地区（可能是由于数据不完整或存在偏差），则可能导致投资方向错误。因此，隐性偏差会削弱数据驱动型战略的有效性，迫使高管基于部分错误信息做出决策。
这些偏见是可以纠正的，但这取决于算法治理结构，该结构应侧重于所用数据的多样性、流程的透明度以及技术开发中多元化和跨学科团队的参与。例如，通过投资技术团队的多样性，公司可以更快地识别潜在的偏见来源，确保不同的观点得到考虑，并及早发现缺陷。
此外，持续监测工具的使用至关重要。这些系统有助于实时检测算法偏差漂移，从而实现快速调整并最大限度地减少负面影响。
透明度是减少偏见的另一项重要实践。算法不应像黑箱一样运行，而应是清晰且可解释的系统。企业选择透明化，就能赢得客户、投资者和监管机构的信任。透明度有助于外部审计，并鼓励在人工智能管理中建立共同责任的文化。
其他举措包括遵循负责任的人工智能治理框架和认证。这包括建立内部人工智能伦理委员会、制定企业人工智能使用政策以及采用国际标准。例如，ISO/IEC 42001（人工智能管理）、ISO/IEC 27001（信息安全）和 ISO/IEC 27701（隐私）等框架有助于构建生成式人工智能数据处理过程中的控制机制。另一个例子是美国国家标准与技术研究院 (NIST) 发布的一系列推荐实践，该实践指导算法风险管理，涵盖偏差检测、数据质量检查和持续模型监控。
在此背景下，专业咨询公司扮演着战略性角色。凭借在负责任的人工智能、算法治理和监管合规方面的专业知识，这些公司不仅帮助企业规避风险，还能将公平转化为竞争优势。他们的工作范围涵盖从详细的风险评估到内部政策制定，包括人工智能伦理方面的企业培训，确保团队能够识别并减轻潜在的算法偏见。
因此，减少算法偏见不仅是一种预防措施，更是一种战略方针。重视算法公平性的公司能够展现社会责任感，提升自身声誉，并保护自身免受法律制裁和公共危机的影响。公正的算法往往能够提供更准确、更平衡的洞察，从而提高商业决策的有效性，并增强企业在市场中的竞争力。
作者：Sylvio Sobreira Vieira，SVX Consultoria 首席执行官兼咨询主管
