Ética Digital
A Ética Digital é o ramo da ética que trata os meios digitais e reúne as normas que procuram garantir que a autonomia e a dignidade dos utilizadores são respeitadas na Internet. Estes princípios aplicam-se em vários campos, seja na forma como os utilizadores interagem entre si, na representação de si próprios ou no controlo dos seus dados e tecnologias que utilizam. Se a ética tradicional trata as relações entre os indivíduos e a ética empresarial diz respeito às relações entre empresas e clientes, a ética digital mistura estes dois conceitos, aplicando-se aos vários elementos que interajam online.
A construção de princípios éticos representa uma parte do caminho a percorrer para a criação de um ambiente digital mais saudável e seguro. Esta é uma missão cada vez mais relevante, numa altura em que a privacidade conhece novos desafios, a gestão do tempo online e offline se revela difícil de gerir e o respeito pelo outro e pela diferença encontra obstáculos no espaço digital. Perante os desafios atuais e futuros, a ética digital vem reunir vários direitos e deveres na convivência e relacionamento online.
Algoritmo
O conceito-base de algoritmo pode ser explicado como uma sequência de regras pré-definidas que têm como finalidade solucionar problemas. No ramo digital, a aplicação deste conceito diz respeito a ações automatizadas que, de forma inteligente ou smart, trabalharam determinados valores de entrada e produzem valores de saída. Em específico, através do estudo do comportamento online, por exemplo, os diferentes algoritmos podem retirar conclusões sobre as necessidades, interesses e características do utilizador.
É fácil de compreender a preponderância deste conceito no espaço online. Onde existir um feed, por exemplo, existe um algoritmo que decide o conteúdo a ser visualizado. Esta escolha é realizada tendo por base o referido determinado conjunto de regras pré-definidas, sendo que essa sequência poderá incluir outros objetivos para além dos interesses e gostos do utilizador (procurando fazer a colocação comercial de produtos ou exercer influência ideológica, por exemplo).
Por outro lado, o reforço de determinados conteúdos pode levar à criação de uma câmara de eco (echo chamber) que amplifica as ideias, crenças e informações já defendidas pelo utilizador. Nesse sentido, quanto maior for o conhecimento sobre a lógica algorítmica, maior será a capacidade do utilizador de compreender as condicionantes inerentes.
Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) é a capacidade de uma máquina, controlada por um computador, executar tarefas associadas aos humanos e que requerem competências como raciocínio, aprendizagem, planeamento e criatividade. O computador recebe os dados, adquiridos através dos próprios sensores, por exemplo, processa-os e responde – para alcançar um objetivo específico. Os sistemas de IA são capazes de adaptar o seu comportamento, através de uma análise dos efeitos das ações anteriores e de um trabalho autónomo.
Atualmente, a inteligência artificial está presente no nosso quotidiano, mesmo sem o percebermos – seja na utilização de um smartphone, de um corretor ortográfico, de um assistente pessoal, de um robô de cozinha ou de um GPS. É importante ter em conta que a inteligência artificial está a progredir a uma grande velocidade e promete transformar a sociedade e as nossas experiência e vivências em todas as áreas. Este desenvolvimento trará a possibilidade de aumentar as capacidades humanas, porque ao libertar o ser humano de algumas tarefas mais repetitivas, sendo possível focar vertentes mais complexas e criativas do trabalho.
Machine Learning
Dentro do campo da Inteligência Artificial, encontramos a área de Machine Learning que tem como objetivo dotar as máquinas com a capacidade de aprender automaticamente com base na experiência. Esta aprendizagem implica a utilização de vários algoritmos e está relacionada com a nossa utilização de diversas tecnologias. Afinal de contas, é a partir da utilização (normalmente coordenada por humanos) que as diferentes máquinas se dedicam a “aprender”.
Existe ainda um subconjunto dentro da área de Machine Learning que diz respeito à aplicação de algoritmos em redes semelhantes às redes neurais – o Deep Learning. Este recurso é especialmente importante para a “mineração de dados” (data mining), ou seja, para a análise de grandes conjuntos de dados em busca de padrões consistentes. Os padrões analisados podem dizer respeito, por exemplo, à atividade online, pelo que é importante que o utilizador comum tenha noção que estas tecnologias existem.
