O que significa quando uma empresa diz que vai treinar IA com dados dos usuários
Por Nathan Vieira • Editado por Melissa Cruz Cossetti |
A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente em nosso cotidiano, desde assistentes virtuais até sistemas de recomendação em redes sociais. Porém, para que esses modelos funcionem corretamente, eles precisam ser treinados com grandes volumes de informações. Quando uma empresa afirma que vai treinar uma IA com dados dos usuários, isso significa que as interações, conteúdos e comportamentos registrados nas plataformas podem ser utilizados para aprimorar os algoritmos.
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Os dados coletados dos usuários podem assumir diferentes formas. Eles incluem o conteúdo que cada pessoa publica, como fotos, vídeos, comentários e posts; informações de perfil, como idade, localização e idioma; além de registros de comportamento, que englobam pesquisas, cliques, curtidas, histórico de compras e até conversas em aplicativos.
Também é comum que sejam utilizados dados de terceiros, ou seja, informações sobre você publicadas por outros usuários, mesmo que você não tenha uma conta na plataforma.
Treinamento de IA
O processo de treinamento pode ocorrer de várias maneiras. No aprendizado supervisionado, a IA recebe dados já rotulados, como imagens de animais com identificação do que representam, aprendendo a reconhecer padrões específicos.
No aprendizado não supervisionado, os dados não possuem rótulos e o sistema precisa identificar sozinho as semelhanças e diferenças, organizando-os em grupos. Já no aprendizado por reforço, a IA toma decisões e recebe recompensas ou penalidades, ajustando gradualmente seu desempenho.
Por que as empresas usam dados de usuários?
A principal razão é aprimorar a qualidade dos serviços oferecidos. Quanto mais representativos forem os dados, mais personalizados e relevantes se tornam os resultados. Em um e-commerce, por exemplo, a IA pode recomendar produtos de acordo com compras anteriores. No setor logístico, consegue prever rotas mais rápidas para entregas. Em centrais de atendimento, chatbots treinados em registros de suporte passam a responder com mais precisão às dúvidas frequentes.
Apesar das vantagens, o uso de dados pessoais para treinar IA gera preocupações em relação à privacidade, transparência e segurança. Informações sensíveis podem ser expostas se não forem anonimizadas corretamente. Além disso, muitas plataformas ativam por padrão o uso de dados para IA em suas configurações, sem avisar de forma clara aos usuários.
O caso da Meta no uso de dados para treinar IA
A Meta, empresa responsável pelo Facebook e Instagram, já enfrentou processos legais em diversos países, incluindo o Brasil, por utilizar dados de usuários sem a devida transparência para treinar seus modelos de IA. A prática envolvia coletar conteúdos, interações e informações de perfil para melhorar a capacidade dos algoritmos em personalizar serviços e recomendar conteúdos.
Problemas surgiram quando usuários não foram claramente informados ou não tiveram a opção de optar por não fornecer seus dados, gerando questionamentos sobre a conformidade com legislações de proteção de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil.
Como os usuários podem se proteger?
Para reduzir riscos, é recomendável revisar regularmente as configurações de privacidade em cada plataforma, estar atento às atualizações nas políticas de uso de dados e evitar publicar informações muito sensíveis. Essas medidas ajudam a manter maior controle sobre o que é compartilhado e a proteger a privacidade no ambiente digital.
Treinar uma IA com dados dos usuários significa transformar interações digitais em aprendizado para algoritmos, permitindo melhorias em serviços e experiências personalizadas.
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Fonte: The Verge, The Guardian, DenserAI