Por Catherine Stihler, CEO da Fundação Open Knowledge.
Tradução do original em inglês por Thiago Teixeira
A Open Knowledge completou 15 anos, e nós reservamos uns instantes para olhar com um pouco mais de atenção para as mudanças no horizonte de desafios que a nossa sociedade enfrenta.
O tumultuoso debate sobre algoritmos e inteligência artificial(IA) chegou para nós como uma oportunidade para mobilizar nossa experiência única com dados abertos e alfabetização de dados para criar mudanças positivas. No fim das contas, as questões de transparência, accountability, ética e empoderamento cívico também estão presentes nos debates cívico e político sobre algoritmos e inteligência artificial. Na realidade, mais que isso, nossa experiência em criar comunidades, definir conceitos compartilhados e ampliar a compreensão de dados tem correspondência direta com este novo campo.
É por este motivo que hoje a Open Knowledge está assumindo um novo compromisso – aplicar nossas habilidades nas questões emergentes de IA e algoritmos.
Estamos cientes dos trabalhos sobre essas questões produzidos por celebrados acadêmicos, organizações da sociedade civil e mesmo empresas privadas, e não pretendemos reinventar a roda.
No entanto, as conversas que mantivemos com múltiplos atores no último ano nos convenceram de que nossa experiência pode fortalecer as comunidades, projetos e pesquisas existentes nestes tópicos, com a ajuda dos nossos parceiros atuais e futuros ao redor do mundo.
Trabalhando em parceria com acadêmicos, sociedade civil e governos, nós vamos aplicar aos temas de IA e algoritmos cada um dos elementos que fizeram dos dados abertos um movimento de impacto:
Definições Compartilhadas (de que tipo de algoritmos estamos falando?);
Ferramentas e recursos padronizados (para facilitar a transparência sobre o uso de algoritmos e AI);
Alfabetização entre atores relevantes (Cidadãos, mas também advogados, servidores públicos e outros);
por meio destes pilares, teremos três temas que guiarão nossas ações:
Accountability: Treinamento de advogados e jornalistas para garantir que algoritmos problemáticos serão investigados e questionados;
Monitoramento: Treinamento de jornalistas, organizações da sociedade civils e cidadãos para monitorar o impacto de algoritmos, o que consiste, algumas vezes, na única forma de compreender seus efeitos;
Aprimoramento: treinamento de organizações públicas e privadas, e os advogados que as assessoram, para direcioná-las para o uso qualificado da tecnologia.
A tabela abaixo mostra algumas das atividades que estamos pesquisando:
| Definições compartilhadas | Recursos Padronizados | Alfabetização | |
| Accountability | Mobilização de comunidades temáticas de pesquisadores, ativistas, servidores públicos, organizações privadas e outros atores relevantes para definir conceitos e métodos comuns | Participação e debates de políticas públicas para inserir accountability em regulações futuras | Criar conteúdos educativos e guias sobre formas legais e para-legais de garantir a transparência e accountability acerca do uso de algoritmos |
| Monitoramento | Mapear o uso de algoritmos e AI pelos governos (e entidades vinculadas) | Treinamento de jornalistas para o monitoramento do impacto de algoritmos | |
| Aprimoramento | Treinamento de observadores da sociedade civil sobre marco legal e melhores práticas | Treinamento de advogados do serviço público sobre os riscos dos algoritmos |
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