{"id":2598,"date":"2020-03-06T17:58:27","date_gmt":"2020-03-06T20:58:27","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2598"},"modified":"2023-09-01T18:01:55","modified_gmt":"2023-09-01T21:01:55","slug":"mulheres-na-tecnologia-o-feminino-e-a-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/mulheres-na-tecnologia-o-feminino-e-a-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Mulheres na tecnologia: o feminino e a intelig\u00eancia artificial"},"content":{"rendered":"<p><strong>Por que a diversidade \u00e9 importante para a Intelig\u00eancia Artificial ser realmente inteligente<\/strong><\/p>\n<p>A \u00e1rea da tecnologia ainda \u00e9 extremamente dominada por homens. O n\u00famero de mulheres em cursos de forma\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica, como Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, Inform\u00e1tica, Sistemas de Informa\u00e7\u00e3o e outros, ainda \u00e9 bem menor que o de rapazes e a raiz desse problema vai fundo na estrutura machista da sociedade, que estereotipa meninas desde a primeira inf\u00e2ncia como incapazes ou menos inclinadas para as Ci\u00eancias Exatas.<\/p>\n<p>Esse tipo de machismo pode ser sutil e silencioso, como levar as meninas diretamente para a se\u00e7\u00e3o de bonecas e os meninos para a se\u00e7\u00e3o de carrinhos e videogames na loja de brinquedos, mas tamb\u00e9m pode ser mais escancarado e at\u00e9 perigoso, como ass\u00e9dios de v\u00e1rios tipos em ambientes com pouca presen\u00e7a feminina. Tais posturas e atitudes acabam desestimulando as meninas a investirem tempo e esfor\u00e7o em algumas \u00e1reas, por medo de hostiliza\u00e7\u00e3o e desvaloriza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><strong>LEIA TAMB\u00c9M:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pixforce.com.br\/post\/vis%C3%A3o-computacional-um-sistema-de-vis%C3%A3o-inteligente\">Aprenda tudo sobre Vis\u00e3o Computacional<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pixforce.com.br\/post\/invent%C3%A1rio-de-estoque-eficiente-atrav%C3%A9s-da-intelig%C3%AAncia-artificial\">Invent\u00e1rio de estoque de forma eficiente: saiba mais!<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.pixforce.com.br\/post\/o-que-%C3%A9-machine-learning-conhe%C3%A7a-essa-tecnologia-revolucion%C3%A1ria\">O que \u00e9 machine learning?<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Invers\u00e3o hist\u00f3rica<\/h2>\n<p>N\u00e3o foi sempre assim. Nos anos 70, a primeira turma de Ci\u00eancias da Computa\u00e7\u00e3o do IME contava com 14 alunas e apenas 6 alunos. J\u00e1 na turma de 2016, dos 41 alunos, apenas 6 eram mulheres, totalizando menos de 20% da turma. Nas d\u00e9cadas de 70 e 80, o computador era uma grande calculadora para fazer c\u00e1lculos mais complexos e processar dados, sendo uma importante ferramenta das fun\u00e7\u00f5es de secretariado, profiss\u00e3o muito atribu\u00edda \u00e0s mulheres. Por isso, os cursos da \u00e1rea eram majoritariamente procurados por mulheres que queriam ascender na carreira.<\/p>\n<p>Foi s\u00f3 depois da entrada do personal computer (PC) na casa e no cotidiano das pessoas, nos anos 90, que o computador ganhou uma aura \u201cmasculina\u201d, principalmente por causa da explos\u00e3o do mercado de jogos. Antes disso, os cursos de computa\u00e7\u00e3o tinham mais a ver com matem\u00e1tica e c\u00e1lculo e eram designados para as mulheres que quisessem se especializar para serem melhores professoras ou secret\u00e1rias.<\/p>\n<p>Desde sempre, h\u00e1 uma maior concentra\u00e7\u00e3o de mulheres no ensino superior em \u00e1reas espec\u00edficas: ci\u00eancias humanas e sociais, letras, artes e algumas \u00e1reas da Sa\u00fade, como Enfermagem. J\u00e1 os homens est\u00e3o concentrados nas \u00e1reas de Exatas, como as engenharias e ci\u00eancias tecnol\u00f3gicas, como por exemplo Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, que possui mais de 80% de p\u00fablico masculino. Esses dados representam de forma nada sutil a divis\u00e3o sexual da for\u00e7a de trabalho na sociedade e como as tarefas s\u00e3o distribu\u00eddas desde a \u00e9poca do vestibular entre \u201ccursos de mulher e cursos de homem\u201d. Cursos de mais \u201cprest\u00edgio\u201d social, como Direito e Medicina, apresentam mais equil\u00edbrio de p\u00fablico masculino e feminino, provando que as mulheres n\u00e3o s\u00e3o incapazes de passar ou acompanhar cursos considerados \u201cdif\u00edceis\u201d.<\/p>\n<h2>Falta representatividade das mulheres na tecnologia?<\/h2>\n<p>Sempre existiram mulheres interessadas em Ci\u00eancia e muitas delas contribu\u00edram de forma significativa para avan\u00e7os em todas as \u00e1reas cient\u00edficas, al\u00e9m de criarem inven\u00e7\u00f5es usadas at\u00e9 o dia de hoje. Por\u00e9m, por que quase n\u00e3o ouvimos falar delas? Quantas mulheres cientistas voc\u00ea \u00e9 capaz de citar? Provavelmente tr\u00eas ou quatro, se voc\u00ea j\u00e1 for da \u00e1rea ou tiver uma educa\u00e7\u00e3o privilegiada. Isso \u00e9 derivado do apagamento de mulheres na hist\u00f3ria cient\u00edfica, tendo seus inventos e descobrimentos roubados por homens ou simplesmente ignorados at\u00e9 que um homem revivesse as pesquisas e recebesse o cr\u00e9dito. No s\u00e9culo 19 e 20, v\u00e1rias mulheres cientistas acompanhavam seus maridos tamb\u00e9m cientistas e constantemente sofriam com o descaso e com a falta de reconhecimento, que ia inteiramente para a figura masculina.<\/p>\n<p>Um estudo feito pela Microsoft apresentou uma realidade na qual as pr\u00f3prias mulheres se sentem menos aptas para seguirem carreiras nas \u00e1reas de exatas e que esse \u00e9 um sentimento que come\u00e7a ainda na inf\u00e2ncia. O interesse e a aptid\u00e3o come\u00e7am a surgir, em geral, aos 11 anos, mas a partir dos 15 come\u00e7a a evas\u00e3o. O estudo mostra que, dentre as diversas raz\u00f5es para isso, est\u00e3o a falta de modelos femininos na \u00e1rea para servirem de inspira\u00e7\u00e3o, falta de confian\u00e7a na igualdade entre homens e mulheres e aus\u00eancia de contato e incentivo nas \u00e1reas de c\u00e1lculo e programa\u00e7\u00e3o antes da faculdade.<\/p>\n<h2>Estere\u00f3tipo do g\u00eanio nerd anti-social<\/h2>\n<p>Dentro desses ambientes, at\u00e9 mesmo acad\u00eamicos, existe a caricatura do nerd super-inteligente, que adora videogames e computadores e \u00e9 anti-social. Essa figura estereotipada foi mais enraizada ainda no imagin\u00e1rio coletivo e na cultura pop com a populariza\u00e7\u00e3o do seriado americano \u201cThe Big Bang Theory\u201c, que retrata as aventuras e a amizade de 4 amigos e cientistas (todos homens) e aborda que, apesar de serem mentes brilhantes, n\u00e3o conseguem se relacionar com mulheres e \u201cpessoas comuns\u201d.<\/p>\n<p>Os protagonistas representam, cada um, um estere\u00f3tipo atribu\u00eddo ao g\u00eanio geek e diversos temas s\u00e3o trabalhados durante as temporadas: a arrog\u00e2ncia e impaci\u00eancia com pessoas fora da comunidade acad\u00eamica e cient\u00edfica, TOC (transtorno obsessivo compulsivo), timidez excessiva e desarticula\u00e7\u00e3o social e at\u00e9 mesmo temas mais delicados, como machismo, misoginia e ass\u00e9dio.<\/p>\n<p>A masculiniza\u00e7\u00e3o das \u00e1reas cient\u00edficas e tecnol\u00f3gicas acaba afastando as meninas por causa desses estere\u00f3tipos, tanto pela falta de identifica\u00e7\u00e3o (dificilmente vamos entrar em um lugar onde n\u00e3o nos sentimos acolhidos e representados) quanto pela aura de \u201cclube do Bolinha\u201d, al\u00e9m do receio estrutural sentido pela rela\u00e7\u00e3o de g\u00eanero.<\/p>\n<h2>O maior mal de todos: o machismo<\/h2>\n<p>O machismo estrutural nas empresas e laborat\u00f3rios \u00e9 mais um grande fator que contribui para que as mulheres n\u00e3o se sintam \u00e0 vontade, sem contar a diferen\u00e7a salarial. Segundo a Pesquisa Nacional por Amostra de Domic\u00edlios (Pnad), do IBGE, as mulheres ganham 30% a menos na \u00e1rea de Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o (TI) em compara\u00e7\u00e3o a homens no mesmo cargo e com a mesma qualifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Por serem ambientes de maioria masculina, as mulheres s\u00e3o vistas como \u201cinvasoras\u201d e logo surgem piadas, tentativas de desqualifica\u00e7\u00e3o, silenciamento e mansplaining (quando um homem explica para a mulher algo que ela j\u00e1 sabe), al\u00e9m da famosa \u201cbrotheragem\u201d, onde os \u201cbrothers\u201d protegem uns aos outros. Muitas mulheres relatam que precisam estar provando o tempo todo que sabem o que est\u00e3o falando e, mesmo assim, s\u00e3o continuamente ignoradas ou diminu\u00eddas.<\/p>\n<p>\u00c9 preciso lidar constantemente com uma atmosfera de tens\u00e3o e cuidado, pois as atitudes s\u00e3o julgadas, independente da situa\u00e7\u00e3o. Por exemplo: se uma mulher \u00e9 firme, s\u00e9ria e reage aos descasos, \u00e9 julgada como agressiva, hist\u00e9rica e \u201cna TPM\u201d; por outro lado, se tenta se manter neutra, n\u00e3o tem personalidade ou n\u00e3o aguenta o tranco. Ou seja, n\u00e3o existe sa\u00edda para elas.<\/p>\n<h2>Por que precisamos de mais mulheres na tecnologia?<\/h2>\n<p>A <strong>Intelig\u00eancia Artificial<\/strong> e o <strong>machine learning<\/strong> s\u00e3o duas \u00e1reas da Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o que est\u00e3o intimamente relacionadas. Basicamente, a IA busca simular a intelig\u00eancia humana, enquanto o machine learning busca ensinar as m\u00e1quinas a se comportarem como humanos. Em todos os casos, s\u00e3o humanos programando m\u00e1quinas para representarem a\u00e7\u00f5es humanas em todos os aspectos poss\u00edveis, desde o movimento mais simples at\u00e9 tarefas complexas de compreens\u00e3o e racioc\u00ednio.<\/p>\n<p>Um dos maiores desafios para os pesquisadores e cientistas dessas \u00e1reas \u00e9 ensinar a m\u00e1quina a reagir diante do inesperado. Animais reagem por instinto, humanos reagem atrav\u00e9s do racioc\u00ednio r\u00e1pido. J\u00e1 as m\u00e1quinas precisam ser especificamente programadas para desempenharem as atividades para as quais foram projetadas. E quem esquematiza todos esses processos, dados e c\u00f3digos s\u00e3o, majoritariamente, homens.<\/p>\n<p>Para que a IA seja cada vez mais precisa, \u00e9 preciso que haja mais qualidade nos par\u00e2metros e algoritmos de treinamento. \u00c9 a\u00ed que entra o vi\u00e9s do programador, que ir\u00e1 determinar os conjuntos de dados a serem passados para a m\u00e1quina.<\/p>\n<p>Quanto menos diverso \u00e9 o local onde nascem as IAs, mais erros e falhas nascem junto com elas. Em um cen\u00e1rio onde as IAs e as m\u00e1quinas super-inteligentes est\u00e3o cada vez mais presentes na sociedade e sendo decisivas em v\u00e1rios processos fundamentais, como processos seletivos, reconhecimento facial e at\u00e9 mesmo opera\u00e7\u00f5es banc\u00e1rias e jur\u00eddicas, \u00e9 imprescind\u00edvel que outros vieses al\u00e9m do masculino padr\u00e3o seja levado em conta.<\/p>\n<p>Atualmente, cerca de 12% das pessoas envolvidas com a pesquisa e cria\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial s\u00e3o mulheres. Em um mundo onde aproximadamente metade da popula\u00e7\u00e3o \u00e9 feminina e com cerca de 48% de participa\u00e7\u00e3o da mulher no mercado de trabalho, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel que uma m\u00e1quina dotada de intelig\u00eancia artificial cometa erros como o BERT, tecnologia da Google, que associou 99 de 100 palavras como j\u00f3ia, beb\u00ea, casa, dinheiro etc \u00e0 homens.<\/p>\n<p>Ou um sistema de contrata\u00e7\u00e3o da Amazon que discriminava nomes femininos. Tamb\u00e9m \u00e9 necess\u00e1rio que as IAs n\u00e3o sejam levadas a perpetuarem comportamentos preconceituosos, como Tay, o chatbot da Microsoft criado para interagir com os usu\u00e1rios do Twitter aprendendo a linguagem millenial e que, em quest\u00e3o de horas, estava reproduzindo discursos sexistas e racistas.<\/p>\n<h2>E a solu\u00e7\u00e3o \u00e9 em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 mulheres na tecnologia?<\/h2>\n<p>Primeiramente, \u00e9 importante ressaltar que n\u00e3o existe solu\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e f\u00e1cil. Identificar o problema j\u00e1 exige uma alta dose de reflex\u00e3o e entendimento de como a sociedade est\u00e1 constru\u00edda e baseada em fortes e hist\u00f3ricos processos de exclus\u00e3o da mulher como personagem protagonista e digna de reconhecimento. Por isso, \u00e9 preciso que tanto homens quanto mulheres compreendam seus pap\u00e9is e revejam suas atitudes.<\/p>\n<p>Aos homens, cabe a tarefa de compreender posturas e a\u00e7\u00f5es tanto dentro do ambiente de trabalho quanto fora. Um exemplo \u00e9 ajudando a erradicar os comportamentos t\u00f3xicos de amigos e colegas de trabalho. \u00c0s mulheres, o que vale \u00e9 buscar entender que o sentimento de n\u00e3o-pertencimento a uma \u00e1rea de estudo ou trabalho n\u00e3o \u00e9 nada al\u00e9m de uma imposi\u00e7\u00e3o social injusta. Formar coletivos para desenvolver projetos de acolhimento, incentivo e propaga\u00e7\u00e3o sobre Ci\u00eancia e Tecnologia \u00e9 uma das melhores maneiras de come\u00e7ar.<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, os pais devem suscitar e estimular a curiosidade das meninas para as ci\u00eancias e matem\u00e1tica, atrav\u00e9s de in\u00fameras tarefas l\u00fadicas e at\u00e9 mesmo com brinquedos e conte\u00fados educativos. Os professores devem sempre refor\u00e7ar a confian\u00e7a das alunas e trat\u00e1-las da mesma forma que os meninos, ao inv\u00e9s de separar atividades de \u201cmenino\u201d e de \u201cmenina\u201d.<\/p>\n<p>Tudo isso leva tempo, exige esfor\u00e7o e dedica\u00e7\u00e3o pessoal, mas cada pequena mudan\u00e7a de atitude conta muito para que as mudan\u00e7as sejam efetivas e duradouras. N\u00e3o \u00e9 f\u00e1cil mudar s\u00e9culos de ideias profundamente enraizadas. Aos poucos, vamos trabalhando para desconstru\u00ed-las e, dessa forma, n\u00e3o s\u00f3 as IAs, mas tamb\u00e9m a nossa sociedade, evoluem e melhoram como um todo, criando um ambiente mais justo e igualit\u00e1rio para todos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por que a diversidade \u00e9 importante para a Intelig\u00eancia Artificial ser realmente inteligente A \u00e1rea da tecnologia ainda \u00e9 extremamente dominada por homens. 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