Preconceito Programado: O Racismo nas Inteligências Artificiais e Seus Impactos na Sociedade

    

    Por mais avançadas que as inteligências artificiais (IAs) estejam se tornando, ainda carregam um problema fundamental: refletem os preconceitos de quem as cria e dos dados com os quais são treinadas. Um dos mais alarmantes entre esses preconceitos é o racismo, que tem se manifestado de forma preocupante em diversas tecnologias do nosso dia a dia, de câmeras a sensores automáticos, revelando que o problema não é apenas técnico, mas social e estrutural.

    As IAs não pensam por conta própria; elas aprendem com dados. E esses dados são, muitas vezes, retirados de uma sociedade historicamente racista. Ou seja, quando uma IA é alimentada com informações majoritariamente sobre pessoas brancas, seja em fotos, textos ou comportamentos, ela aprende a considerar essa branquitude como o padrão. Isso resulta em sistemas que simplesmente não reconhecem ou não sabem como lidar com a diversidade racial, apagando a existência de pessoas negras ou tratando-as como exceção.

    Um exemplo marcante ocorreu com sensores de torneiras automáticas, que não reconheciam mãos negras. O caso veio à tona em diversos aeroportos e banheiros públicos. O sensor, programado para detectar a luz refletida pela pele, falhava ao ser exposto a peles mais escuras, simplesmente porque foi treinado e testado apenas com tons de pele claros. Não se tratou de um erro acidental, mas de uma negligência estrutural que revela como a tecnologia pode excluir vidas inteiras por falta de representatividade nos dados e nas equipes de desenvolvimento.

    Outro caso emblemático envolve uma marca de câmeras fotográficas com IA embutida, que se recusavam a identificar rostos de pessoas negras como "humanos". Em alguns modelos, rostos brancos eram automaticamente reconhecidos e enquadrados com nitidez, enquanto rostos negros eram ignorados ou recebiam mensagens como "olhos fechados" ou "nenhuma pessoa detectada". Isso não é apenas uma falha técnica, é um reflexo direto do racismo presente na base de dados e na forma como os sistemas foram concebidos, testados e implementados.

    Esses casos mostram que o preconceito não está só nos algoritmos, mas na forma como a tecnologia é pensada e construída. A ausência de diversidade nas equipes de engenharia, a falta de critérios éticos no uso de dados e a negligência com as minorias reforçam um ciclo de exclusão. Pessoas negras, já invisibilizadas em diversas esferas sociais, agora também correm o risco de serem invisibilizadas por sistemas automatizados.
    
    A questão central aqui não é apenas “corrigir bugs”, mas repensar como, por quem e para quem essas tecnologias estão sendo desenvolvidas. Sem políticas que exijam diversidade nos bancos de dados e nas equipes, sem regulamentações claras e sem escuta ativa das comunidades afetadas, as IAs continuarão sendo espelhos de uma sociedade desigual, e não ferramentas para torná-la mais justa.

    É preciso compreender que tecnologia não é neutra. E quando ela falha em reconhecer uma pessoa negra como alguém digno de ser visto, ela não apenas repete o racismo: ela o automatiza.