Viés em IA: Origens, Impacto e Mitigação - Ultralytics

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https://www.ultralytics.com/pt/glossary/bias-in-ai

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ultralytics.com

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2026-10-22T15:13:43+00:00 · execução 20261022_151331_c84423

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O viés em IA, também chamado de viés de IA, é um erro sistemático em um sistema de inteligência artificial (IA) que gera resultados menos precisos ou menos justos para alguns grupos de pessoas, muitas vezes em função de fatores como tom de pele, gênero, idade, dialeto ou renda. Ele difere do erro aleatório porque é consistente: o mesmo grupo recebe resultados piores repetidamente. Na maioria dos contextos, viés de IA é sinônimo de viés algorítmico; viés algorítmico é o termo mais antigo e também abrange decisões automatizadas por fórmulas fixas e regras de pontuação que não envolvem aprendizado. Como o viés pode surgir em todas as etapas da construção de um sistema de aprendizado de máquina (ML), as estruturas de ética em IA o tratam como uma característica de todo o ciclo de vida. ... O relatório do NIST Rumo a um padrão para identificar e gerenciar vieses na inteligência artificial (SP 1270) divide o viés em IA em três categorias: viés sistêmico, proveniente de instituições e da história; viés estatístico e computacional, proveniente de dados e algoritmos; e viés humano, proveniente das pessoas que constroem e usam o sistema. ... A mitigação começa pelos dados: coletando mais exemplos de grupos sub-representados, corrigindo medições e rótulos incorretos e adicionando aumento de dados ou dados sintéticos onde há poucos exemplos reais. Durante o treinamento, é possível reponderar ou reamostrar grupos raros, ou adicionar restrições de equidade; o pós-processamento pode ajustar os limiares de decisão.

da busca de 2026-10-22 · data do resultado: 2026-01-29

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