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Twitter oferece R$ 18 mil para quem consertar preconceito no algoritmo

Tem algum programador de boa aí? O Twitter detectou algumas desigualdades em sua plataforma
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(Foto: Reprodução/Kacper Pempel)

Desafio lançado! Neste final de semana, o Twitter lançou uma “bomba” para hackers, programadores e  cientistas de dados. No algoritmo da plataforma, foi detectado que homens eram mais beneficiados do que mulheres e que brancos eram mais beneficiados do que negros. 

Para solucionar este caso, a empresa ofereceu US$ 3.500 dólares, cerca de R$18 mil, para quem conseguir entender no algoritmo onde está o erro e propor uma solução!

Um grupo de pesquisadores foi estudar a fundo sobre o algoritmo do Twitter e percebeu que pessoas brancas eram mais favorecidas pelo algoritmo do que pessoas negras e que o mesmo era verdadeiro para homens e mulheres, os homens acabavam sendo mais beneficiados pelo algoritmo do que as mulheres.

Depois que o ex-presidente dos Estados Unidos processou a empresa, acho que não é nem um pouco legal ter uma fama de um algoritmo funcionando assim.

Entenda melhor essa história…

Ao anunciar a premiação de US $3500, a rede social também revelou que o ganhador ou o grupo de ganhadores poderá apresentar o trabalho e o raciocínio utilizado em um workshop promovido pelo próprio Twitter, denominado DEF CON AI Village em agosto.

Então, não são só apenas R$ 18 mil, mas um reconhecimento de ter solucionado um problema real de uma empresa gigantesca como o Twitter.

Segundo informações do Inser, um portal de notícias respeitado nos Estados Unidos, os algoritmos de Machine Learning dependem de uma quantidade enorme de dados. Se alguns desses dados “beneficiarem” uma raça ou gênero, todo o resultado a partir daí também irá beneficiar essa raça ou gênero.

O que é esse tal de Machine Learning?

Machine Learning é um termo usado para “aprendizado de máquina”. Esse é um estado mais desenvolvido em que a computação e as máquinas aprendem por conta própria, sem a necessidade de um humano jogando informações e dados para que ela funcione.

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