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dc.creatorAzambuja, Flávia Braga de
dc.creatorCarmo, Juliano Santos do
dc.date.accessioned2024-07-05T22:41:02Z
dc.date.available2024-07-05T22:41:02Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationAZAMBUJA, Flavia Braga de; CARMO, Juliano Santos do. Desafios da representação do conhecimento moral e da motivação moral em sistemas inteligentes. In: ENCONTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO, 25, 2023. Anais... Pelotas: UFPel, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/13445
dc.description.abstractCom o avanço tecnológico dos sistemas digitais, houve uma evolução dos sistemas computacionais que supostamente "aprendem", o que levanta a necessidade de discutir questões éticas e morais. No entanto, ao relacionar ética e moral com questões tecnológicas, não podemos deixar de reconhecer que as tecnologias não são entidades autônomas, e os dados alimentados nos sistemas são resultado de especificações humanas, que podem conter vieses da natureza humana. Um fator importante a ser considerado é que os sistemas de aprendizado de máquina podem reproduzir e ampliar os preconceitos daqueles que fornecem conjuntos de dados de treinamento. Além disso, os sistemas podem ser eficientes em relações estatísticas, devido à definição matemática e às ciências exatas envolvidas, mas ineficientes em relações causais. Confundir esses dois conceitos é uma importante fonte de viés. Mesmo que os conjuntos relevantes de normas que representam a moralidade sejam identificados, ainda não está claro como essas normas devem ser representadas.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pelotaspt_BR
dc.rightsOpenAccesspt_BR
dc.subjectFilosofiapt_BR
dc.subjectÉticapt_BR
dc.titleDesafios da representação do conhecimento moral e da motivação moral em sistemas inteligentespt_BR
dc.typeconferenceObjectpt_BR
dc.rights.licenseCC BY-NC-SApt_BR


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