{"id":2198,"date":"2020-03-10T07:36:03","date_gmt":"2020-03-10T14:36:03","guid":{"rendered":"https:\/\/melindaozel.com\/?p=2198"},"modified":"2025-02-21T16:02:34","modified_gmt":"2025-02-21T21:02:34","slug":"big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/melindaozel.com\/pt\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","title":{"rendered":"Os h\u00e1bitos homog\u00eaneos de contrata\u00e7\u00e3o das grandes empresas de tecnologia est\u00e3o prejudicando nossos dados"},"content":{"rendered":"

Em nosso mundo digital focado no consumidor, temos fabricado uma urg\u00eancia para inovar e desenvolver produtos emergentes. Com a tend\u00eancia de aprendizagem de m\u00e1quinas e uma press\u00e3o auto-perpetuadora para se mover rapidamente e quebrar - quero dizer \"construir\" - as coisas, a Big Tech est\u00e1 em constante necessidade de construtores. Como resultado, os engenheiros de software se tornaram uma mercadoria altamente cobi\u00e7ada, dominando o n\u00famero de funcion\u00e1rios e incitando guerras de licita\u00e7\u00e3o entre empresas. Entretanto, \u00e0 medida que as ambi\u00e7\u00f5es de aprendizado de m\u00e1quinas crescem, as necessidades de dados tamb\u00e9m crescem, transformando problemas centrados em engenharia em assuntos interdisciplinares. Projetos que produzem dados altamente amb\u00edguos - como express\u00f5es faciais para rastreamento facial - exigem uma compreens\u00e3o dos dados al\u00e9m do escopo da engenharia; eles exigem um casamento interdisciplinar entre a engenharia e o campo complementar sendo aplicado. Portanto, \u00e9 fundamental que as empresas de tecnologia assumam a responsabilidade pela integridade dos dados, incorporando especialistas de campo no processo de desenvolvimento de produtos.<\/p>\n

Embora n\u00e3o fa\u00e7a parte da cultura da Big Tech priorizar pap\u00e9is n\u00e3o-engenharia, outras ind\u00fastrias reconhecem a import\u00e2ncia da especializa\u00e7\u00e3o t\u00f3pica no aprendizado de m\u00e1quinas. O campo da biotecnologia, por exemplo, conta com a colabora\u00e7\u00e3o entre ambos os especialistas m\u00e9dicos e<\/em> engenheiros. Neste caso, a necessidade de colabora\u00e7\u00e3o \u00e9 \u00f3bvia, mas em dom\u00ednios de especializa\u00e7\u00e3o mais obscuros, a necessidade nem sempre \u00e9 evidente. Como mencionado anteriormente, uma grande \u00e1rea que sofre de obscuridade e falta de compreens\u00e3o \u00e9 o rastreamento de rostos. Casos de uso comum para rastreamento facial - incluindo filtros faciais, detec\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas para publicidade de produtos (por exemplo, detec\u00e7\u00e3o labial para testar produtos de batom ou detec\u00e7\u00e3o ocular para \u00f3culos) e avatares - s\u00e3o relativamente benignos. Entretanto, ao considerar casos de uso menos \"bonitinhos\", tais como detec\u00e7\u00e3o de emo\u00e7\u00f5es, monitoramento de comportamento e detec\u00e7\u00e3o de enganos com aplica\u00e7\u00f5es no sistema de justi\u00e7a criminal, no setor de seguros ou no mundo da seguran\u00e7a cibern\u00e9tica - o desempenho de um modelo de aprendizagem de m\u00e1quinas torna-se controverso; e se feito da maneira errada, torna-se perigoso. J\u00e1 existem muitos problemas conhecidos com a tecnologia de reconhecimento facial e seu uso n\u00e3o regulamentado em diferentes pa\u00edses e ind\u00fastrias. Como o rastreamento da express\u00e3o facial n\u00e3o simplesmente identifica uma pessoa, mas observa e tira conclus\u00f5es sobre o comportamento dessa pessoa, ela tem a capacidade de ser muito mais invasiva.<\/p>\n

Apesar da import\u00e2ncia fundamental dos dados de express\u00e3o para o rastreamento de rostos, a Big Tech muitas vezes n\u00e3o prioriza a qualidade dos dados de express\u00e3o. Gerentes de produto, gerentes de engenharia, pesquisadores de usu\u00e1rios e engenheiros de software geralmente confiam em seu pr\u00f3prio entendimento superficial e buscas ad hoc em vez de se beneficiar da profundidade de entendimento que um especialista poderia fornecer. Enquanto os engenheiros de software s\u00e3o mestres na cria\u00e7\u00e3o de algoritmos, eles muitas vezes possuem apenas um conhecimento superficial do que entra nos dados. Dada sua carga de trabalho de alta press\u00e3o e o foco em seu pr\u00f3prio conhecimento especializado, n\u00e3o \u00e9 vi\u00e1vel para os engenheiros desenvolver uma per\u00edcia adicional no escrut\u00ednio de dados de express\u00e3o sutil ou no dom\u00ednio de conceitos complexos na pesquisa de emo\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Determinar que tipo de dados s\u00e3o necess\u00e1rios, como colet\u00e1-los e como rotul\u00e1-los \u00e9 um processo delicado<\/a>. Se voc\u00ea optar por direcionar os dados errados, n\u00e3o importa o qu\u00e3o bem voc\u00ea os coleta ou etiqueta. Se voc\u00ea direciona os dados \u00fateis, mas os coleta de forma inadequada, eles tamb\u00e9m falhar\u00e3o. Falhar\u00e1 mais uma vez se voc\u00ea n\u00e3o os rotular com precis\u00e3o e\/ou exatid\u00e3o. Devido \u00e0s diferen\u00e7as morfol\u00f3gicas nas caracter\u00edsticas faciais, aos preconceitos inerentes \u00e0 interpreta\u00e7\u00e3o da express\u00e3o e \u00e0 controv\u00e9rsia tanto entre os pesquisadores de emo\u00e7\u00f5es quanto entre os anatomistas faciais, qualquer grupo que desenvolva algoritmos de rastreamento facial com inten\u00e7\u00f5es que v\u00e3o al\u00e9m da tentativa - antes de comprar um batom deve aceitar a responsabilidade e a responsabilidade \u00e9tica pela integridade dos dados.<\/p>\n

Ao inv\u00e9s de garantir que os blocos de constru\u00e7\u00e3o de seus algoritmos sejam bem compreendidos por quem os utiliza, o infeliz estado da Big Tech \u00e9 coletar ou adquirir grandes quantidades de dados e pass\u00e1-los para rotuladores de terceiros. Os etiquetadores s\u00e3o tipicamente terceirizados, sob contrato, e quase sempre subvalorizados. Para monitorar a qualidade das etiquetas, o padr\u00e3o \u00e9 criar e aplicar v\u00e1rios indicadores-chave de desempenho, ou KPIs, mas como a Big Tech opta por n\u00e3o investir recursos em pessoas que possam legitimamente supervisionar a qualidade dos dados avan\u00e7ados, os KPIs s\u00e3o geralmente arbitr\u00e1rios e t\u00eam pouco m\u00e9rito. Al\u00e9m disso, se os engenheiros n\u00e3o estiverem devidamente equipados com a profundidade de compreens\u00e3o para identificar verdades b\u00e1sicas, o que eles est\u00e3o realmente medindo? H\u00e1 um aprendizado n\u00e3o supervisionado. E depois h\u00e1 a engenharia n\u00e3o supervisionada.<\/p>\n

Quando trabalhei para uma das cinco grandes empresas do Vale do Sil\u00edcio, fiquei constantemente chocado com a mentalidade despreocupada com rela\u00e7\u00e3o a dados complexos de rastreamento facial. Embora meus colegas estivessem liderando mentes no desenvolvimento de algoritmos, eles possu\u00edam uma compreens\u00e3o superficial da anatomia facial, dos conceitos de emo\u00e7\u00f5es centrais e do comportamento de express\u00e3o. Como qualquer outro assunto altamente especializado, a compreens\u00e3o das nuances da express\u00e3o humana leva anos de estudo intensivo e experi\u00eancia. Apesar do fato de que eu era o especialista em express\u00e3o facial residente que havia dedicado minha vida e carreira \u00e0 compreens\u00e3o das nuances do rosto humano, eu era regularmente exclu\u00eddo de reuni\u00f5es importantes e sess\u00f5es de planejamento. Muitas vezes eu peguei colegas de trabalho que se desdobraram em p\u00e1ginas de refer\u00eancia de express\u00e3o desatualizada e imprecisa (as quais eu sou atualmente fornecendo novas solu\u00e7\u00f5es para aqui<\/a>) em tentativas de hackear um plano de tubula\u00e7\u00e3o de dados. Minha experi\u00eancia foi freq\u00fcentemente relegada a uma fun\u00e7\u00e3o de supervis\u00e3o, e minhas habilidades foram mal utilizadas em tarefas irrelevantes como classificar tipos de barba e cor do cabelo. Quando assinalei tend\u00eancias em inconsist\u00eancias de dados ou previ problemas de hardware, sentei-me e dei uma li\u00e7\u00e3o de \"como funciona a aprendizagem de m\u00e1quinas\".<\/p>\n

Vejo muitas listas de empregos solicitando X anos de experi\u00eancia em rastreamento de rosto, mas solicitar experi\u00eancia relacionada n\u00e3o \u00e9 suficiente. Assim como o trabalho passado de um engenheiro em tecnologia m\u00e9dica n\u00e3o o qualifica para ser um profissional m\u00e9dico, simplesmente ter trabalhado em tecnologia de rastreamento n\u00e3o qualifica um engenheiro para ser uma autoridade em express\u00f5es faciais ou emo\u00e7\u00f5es. Se houvesse mais foco na contrata\u00e7\u00e3o dos especialistas apropriados, talvez a luta para encontrar engenheiros com experi\u00eancia rara e espec\u00edfica fosse aliviada; tal al\u00edvio poderia abrir espa\u00e7o para uma colabora\u00e7\u00e3o mais inovadora entre a engenharia e as disciplinas complementares com as quais ela pode ser emparelhada.<\/p>\n

A vis\u00e3o do t\u00fanel da Big Tech focada na engenharia \u00e9 um h\u00e1bito negligente que precisa mudar. Enquanto os engenheiros de software s\u00e3o de fato essenciais para o processo de aprendizagem de m\u00e1quinas, as ambi\u00e7\u00f5es de aprendizagem de m\u00e1quinas nos levaram a um ponto em que devemos reconhecer a necessidade de a\u00e7\u00e3o interdisciplinar. Os dados para sistemas que dependem de nuances n\u00e3o devem ser tomados de \u00e2nimo leve - especialmente quando sangram potencial para casos de uso invasivo. Se as empresas valorizam a experi\u00eancia em mat\u00e9ria de dados com a mesma rever\u00eancia e suporte que fazem com a experi\u00eancia em engenharia, os algoritmos\u00a0e\u00a0<\/em>os dados a partir dos quais eles s\u00e3o constru\u00eddos seriam mais abrangentes e menos fal\u00edveis. A falta de sistemas de dados hol\u00edsticos nos deixar\u00e1 com produtos n\u00e3o regulados e suscet\u00edveis a enviesamentos. Um desequil\u00edbrio de investimento inclinado para algoritmos e afastado da qualidade dos dados levar\u00e1 ao desperd\u00edcio de esfor\u00e7o de engenharia, produtos deficientes e \u00e0 propaga\u00e7\u00e3o de tecnologia anti\u00e9tica.<\/p>\n

N\u00e3o coloque todas as suas contas de cabe\u00e7a em uma cesta. Alugue com responsabilidade.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Com o crescimento das ambi\u00e7\u00f5es de aprendizado de m\u00e1quinas, as necessidades de dados tamb\u00e9m crescem, transformando problemas centrados em engenharia em assuntos interdisciplinares.<\/p>","protected":false},"author":60486633,"featured_media":2199,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[676756913,676756994,676756915,676756914,676757008,676756993],"tags":[],"class_list":["post-2198","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-action-units","category-ar-vr","category-facial-expressions","category-muscles","category-free","category-tech","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\nBig Tech's Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data - Face the FACS | Facial Expressions in Animation, AI, & Behavior<\/title>\n<meta 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