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Unicamp ensina combate a preconceitos em IA com feminismo de dados

Unicamp lança disciplina 'Feminismo de Dados' para analisar vieses em Inteligência Artificial, após falhas diagnósticas em câncer de pele em peles negras

Feminismo de dados: disciplina da Unicamp ensina a combater preconceito em algoritmos de IA — Foto: Unsplash/Divulgação
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  • Professora do Instituto de Computação da Unicamp criou a disciplina de pós‑graduação “Feminismo de Dados” após identificar que algoritmos de IA falhavam em peles negras no diagnóstico de câncer de pele.
  • A iniciativa, liderada por Sandra Ávila, começou no segundo semestre de 2025 e discute como os dados podem perpetuar preconceitos e impactos na saúde.
  • O conceito “feminismo de dados” enxerga dados como forma de poder e envolve questões que vão além de gênero, mirando grupos minorizados, como negras, indígenas e pessoas com deficiência.
  • A disciplina funciona com rodas de discussão, sem provas tradicionais na avaliação, e prioriza participação e projetos ao longo do semestre.
  • Entre os trabalhos práticos, alunos analisaram investimentos na Unicamp, desigualdades por gênero e raça na universidade, e dados sobre inclusão de pessoas com deficiência em Campinas.

A disciplina de pós-graduação Feminismo de Dados, criada na Unicamp, busca enfrentar preconceitos evidentes em algoritmos de IA usados na saúde. A iniciativa nasceu após percepções de falhas em diagnósticos de câncer de pele em peles negras, o que motivou mudanças no currículo.

Sandra Ávila, professora do Instituto de Computação, iniciou o curso no segundo semestre de 2025. A proposta é discutir como dados podem perpetuar preconceitos e refletir sobre o poder dos dados na sociedade.

A partir da experiência prática, a docente percebeu que os bancos de dados usados para treinar IA não continham imagens de peles negras, resultando em diagnósticos menos precisos para esse grupo. A reflexão ganhou peso durante a pandemia, com leituras sobre ética em IA.

Dados como poder

O método apresentado aborda a ideia central de que dados configuram poder e influenciam decisões. O feminismo de dados, segundo Ávila, trata de quem tem acesso aos dados e quem fica à margem, ampliando o foco para grupos minorizados como negras, indígenas, pessoas com deficiência e comunidades periféricas.

A disciplina não se limita a questões de gênero, mas aborda desigualdades estruturais em diferentes contextos sociais, incluindo instituições públicas e privadas.

Como funciona a disciplina

A metodologia foge do modelo tradicional de aula. As sessões são conduzidas em formato de roda de conversa, estimulando o diálogo entre estudantes de várias áreas, como letras, engenharia de alimentos e computação. A avaliação privilegia participação e projetos, sem provas tradicionais.

A ideia é que os alunos aprendam a identificar vieses nos dados desde o planejamento de pesquisas e produtos de IA, evitando que problemas sejam corrigidos apenas após surgirem.

Aplicações práticas

Os trabalhos desenvolvidos na disciplina analisam dados sob a ótica do feminismo de dados. Um estudo avaliou investimentos em pesquisa na própria Unicamp, enquanto outro examinou desigualdades de cargos por gênero e raça. Outros projetos abordaram inclusão de pessoas com deficiência em Campinas e distribuição de empregos formais por sexo e raça no município.

Professora Ávila reforça que a ética e a inclusão devem ser consideradas desde o início, não apenas como remendos posteriores aos problemas.

Perspectivas e impactos

A disciplina propõe sete princípios norteadores: examinar o poder; desafiar o poder; valorizar emoção e corporalidade; repensar binarismos e hierarquias; promover o pluralismo; considerar o contexto; e tornar o trabalho visível. Os estudantes, por sua vez, ganham ferramentas para analisar dados com sensibilidade social.

O movimento é apresentado como uma resposta a falhas técnicas que impactam a vida das pessoas e como forma de ampliar a responsabilidade ética no desenvolvimento de IA. A Unicamp destaca a importância de incorporar perspectivas sociais desde o conceito até a implementação.

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