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Diante da pandemia do novo coronavírus, países apostam na inteligência artificial para implementar medidas de mitigação dos impactos econômicos e sociais provocados pela crise.
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Em Togo, nação localizada na África Ocidental, as autoridades instituíram um benefício financeiro para atender famílias vulneráveis. E para garantir que o auxílio chegue a quem mais precisa, o país africano desenvolveu sistemas de machine learning (aprendizado de máquina) e big data que fornecem dados socioeconômicos baseados em informações de satélites e aparelhos celulares.
A iniciativa é resultado de uma parceria entre o governo togolês e o Center for Effective Global Action (CEGA) da Universidade de Berkeley, nos Estados Unidos. A instituição de ensino também conduz projetos similares na Nigéria e Bangladesh, país do sul asiático.
Em entrevista ao portal Techxplore, o codiretor da organização, Joshua Blumenstock, destaca que a pandemia impõe desafios especialmente a países subdesenvolvidos. Ele ressalta que em muitas nações grande parte da renda da população provém de trabalhos informais. Isso impede que os governos locais possam estimar com precisão as condições socioeconômica dos habitantes por meio de dados tradicionais, como relatórios de recolhimento de impostos.
A solução da CEGA e de países parceiros implica em usar dados de satélites para tentar identificar regiões específicas em que residem moradores que precisam de apoio financeiro. O sistema ainda processa dados de redes de telefonia móvel para caracterizar as condições sociais dos cidadãos por meio de hábitos de uso e consumo dos aparelhos.
“As regiões ricas são diferentes das regiões pobres. Os telhados são feitos de material diferente. As ruas têm qualidade de infraestrutura diferente. Os lotes de fazenda são de tamanhos diferentes. E tudo isso é muito informativo sobre quais regiões são ricas e quais são pobres. Um humano pode olhar para uma imagem e talvez descobrir isso, mas você precisa de algoritmos para fazer isso na escala de um país inteiro de 195 milhões de pessoas.”, disse Blumenstock, em relação à Nigéria.
Sobre os dados de celulares, ele ressalta diferenças na duração das ligações, a tendência de realizar chamadas internacionais e a tendência de comprar créditos de chamadas. “Já mostramos em trabalhos antigos que os algoritmos de aprendizado de máquina podem captar esses padrões e usá-los para desenvolver previsões precisas do status socioeconômico de cada proprietário de telefone celular.”, apontou o codiretor do CEGA.
Desafios e dilemas
Blumenstock destaca, no entanto, que no caso da pandemia do novo coronavírus ainda é preciso entender com que precisão a inteligência artificial pode calcular os impactos da Covid-19 em uma família. De acordo com ele, o sucesso do modelo de aprendizagem de máquina depende da qualidade dos dados usados para treinar o sistema. A iniciativa não pretende substituir as formas tradicionais de coleta de dados, mas complementá-las.
Em Togo e Bangladesh, o projeto realiza pesquisas telefônica rápidas para perguntar às pessoas como elas são afetadas pela Covid-19. A ideia é usar esses dados para calibrar os modelos preditivos da inteligência artificial.
Blumenstock ainda menciona os dilemas éticos da iniciativa. Ele ressalta que é o desafio consiste em descobrir como responder à crise de uma maneira objetiva e imediata, sem comprometer os padrões éticos de privacidade do usuário. Para o representante do CEGA, “não há uma maneira simples de resolver essas preocupações”. “Existem boas diretrizes e estruturas, mas muitas estão sendo testadas pela primeira vez agora”, disse.
O entrevistado ainda destaca que a inteligência artificial é apenas um aspecto de iniciativas de implementação de plataformas de proteção social.
“Quando se trata de realmente implementar proteções sociais, ir até a última milha para colocar dinheiro nas mãos de quem precisa, os algoritmos são apenas um pequeno elo de uma cadeia muito maior de assistência humanitária. A maioria dos outros elos são humanos. Os algoritmos podem ajudar a revelar informações relevantes, mas os seres humanos devem decidir o que fazer com elas.”, concluiu, Bluemenstock
Fonte: Techxplore
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