{"id":23657,"date":"2022-02-23T15:04:16","date_gmt":"2022-02-23T18:04:16","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/br\/?p=23657"},"modified":"2022-02-23T16:29:26","modified_gmt":"2022-02-23T19:29:26","slug":"apresentamos-os-cartoes-de-sistema-um-novo-recurso-para-entender-o-funcionamento-dos-mecanismos-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/apresentamos-os-cartoes-de-sistema-um-novo-recurso-para-entender-o-funcionamento-dos-mecanismos-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Apresentamos os cart\u00f5es de sistema: um novo recurso para entender o funcionamento dos mecanismos de intelig\u00eancia artificial"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 presente em v\u00e1rios servi\u00e7os de <\/span>back-end<\/span><\/i>, como a personaliza\u00e7\u00e3o, as recomenda\u00e7\u00f5es e as classifica\u00e7\u00f5es, que ajudam a oferecer uma experi\u00eancia integrada e customiz\u00e1vel para os usu\u00e1rios de nossos produtos e servi\u00e7os. Mesmo assim, para os usu\u00e1rios e o p\u00fablico em geral, pode ser dif\u00edcil entender como ela funciona e por que \u00e9 usada. Queremos mudar isso.<\/span><\/p>\n

Na Meta, acreditamos que \u00e9 importante oferecer ferramentas e recursos que ajudem as pessoas a entenderem como a IA molda sua experi\u00eancia de produto. Por isso, definimos \u201cTranspar\u00eancia e Controle\u201d como um de nossos <\/span>cinco pilares do uso respons\u00e1vel da IA<\/span><\/a>. Uma das maneiras de fazer isso \u00e9 disponibilizando ao p\u00fablico a documenta\u00e7\u00e3o dos modelos e sistemas. Hoje, estamos apresentando a pr\u00f3xima etapa dessa jornada por meio da publica\u00e7\u00e3o do prot\u00f3tipo de uma ferramenta de cart\u00f5es de sistema de IA [<\/span>link<\/span>], desenvolvida para fornecer insights da arquitetura base desse sistema e explicar com mais clareza como a IA funciona.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Esse cart\u00e3o descreve os modelos de um sistema de IA e pode ajudar as pessoas a entender melhor como o sistema usa o hist\u00f3rico, as prefer\u00eancias e as configura\u00e7\u00f5es de um usu\u00e1rio, entre outros elementos, para operar. O cart\u00e3o de sistema piloto que desenvolvemos, ainda em fase de testes, \u00e9 destinado \u00e0 classifica\u00e7\u00e3o do Feed do Instagram. O processo consiste em identificar as publica\u00e7\u00f5es ainda n\u00e3o visualizadas das contas que uma pessoa est\u00e1 seguindo e classific\u00e1-las com base na probabilidade de interesse do usu\u00e1rio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Desenvolvendo novas ferramentas para explicar melhor a IA\u00a0<\/b><\/p>\n

Facilitar o entendimento dos mecanismos de IA \u00e9 uma tarefa interdisciplinar e que envolve diversos setores. Empresas, acad\u00eamicos e \u00f3rg\u00e3os reguladores est\u00e3o testando formas de explicar melhor como a IA funciona usando diversos tipos de orienta\u00e7\u00f5es e estruturas para oferecer mais informa\u00e7\u00f5es para o p\u00fablico em geral.\u00a0<\/span><\/p>\n

Como os sistemas de IA s\u00e3o complexos, criar uma documenta\u00e7\u00e3o que explique de maneira simples e transparente como eles funcionam \u00e9 uma tarefa importante, mas tamb\u00e9m desafiadora. Sendo assim, as <\/span>folhas de dados<\/span><\/a>, os <\/span>cart\u00f5es de modelos<\/span><\/a>, os cart\u00f5es de sistema e as <\/span>fichas t\u00e9cnicas<\/span><\/a> t\u00eam p\u00fablicos diferentes. Esperamos que os cart\u00f5es de sistema sejam entendidos tanto pelo p\u00fablico em geral quanto\u00a0 por especialistas e que apresentem uma vis\u00e3o \u00fanica e aprofundada do mundo complexo dos sistemas de IA par<\/span>a uma interface humana e de modo consistente e dimension\u00e1vel para a Meta. Oferecer uma estrutura tecnicamente precisa, capaz de capturar as nuances de como os sistemas de IA operam em escala na Meta e que seja compreendida facilmente pelas pessoas que usam nossas tecnologias exige um ajuste fino, principalmente porque estamos na vanguarda do setor.\u00a0<\/span><\/p>\n

Com o lan\u00e7amento desse cart\u00e3o de sistema de IA e nossas pesquisas constantes, esperamos criar uma base e iterar continuamente quais elementos do sistema de IA devem ser discutidos, em quais pontos de interven\u00e7\u00e3o e com quais p\u00fablicos, usando ferramentas externas simples e acess\u00edveis.<\/span><\/p>\n

Cart\u00f5es de sistema como a etapa inicial<\/b><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

V\u00e1rios modelos de aprendizado de m\u00e1quina (ML, na sigla em ingl\u00eas) geralmente fazem parte de um sistema de IA mais abrangente: um grupo de modelos de ML, tecnologias com e sem IA que operam juntas para executar tarefas espec\u00edficas. Como os modelos de ML nem sempre trabalham isoladamente para gerar resultados e os modelos podem interagir de maneiras diferentes dependendo dos sistemas de que fazem parte, os cart\u00f5es de modelos (um padr\u00e3o amplamente aceito para documenta\u00e7\u00e3o de modelos) n\u00e3o explicam tudo o que um sistema de IA faz.\u00a0Por exemplo, embora nossos modelos de classifica\u00e7\u00e3o de imagem sejam desenvolvidos para prever os elementos em uma determinada imagem, eles podem ser usados de forma diferente em um sistema de integridade que sinaliza conte\u00fado prejudicial em compara\u00e7\u00e3o a um sistema de recomenda\u00e7\u00f5es que mostra publica\u00e7\u00f5es relevantes para um p\u00fablico espec\u00edfico.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Depois de consultar especialistas externos nos Estados Unidos e em outros pa\u00edses, a equipe de IA respons\u00e1vel (RAI) da Meta escolheu os cart\u00f5es de sistema como a abordagem inicial para analisar holisticamente um sistema de IA em vez de usar modelos individualizados. O feedback que a equipe recebeu dos especialistas ajudou a consolidar essa abordagem porque mostrou a import\u00e2ncia de entender como os resultados gerados por um modelo s\u00e3o usados em um produto maior ou enviados para outros modelos, bem como quais a\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas s\u00e3o ocasionadas pelo uso deles e o impacto que eles t\u00eam nas pessoas que usam um determinado produto ou servi\u00e7o com IA.<\/span><\/p>\n

Piloto de classifica\u00e7\u00e3o do Feed do Instagram<\/b><\/p>\n

O cart\u00e3o de sistema do projeto piloto para o Feed do Instagram \u00e9 baseado em nosso trabalho anterior para cria\u00e7\u00e3o de cart\u00f5es de modelo, os quais introduzimos aos nossos times de Instagram para que\u00a0 a cria\u00e7\u00e3o de todo novo modelo de aprendizado de m\u00e1quina (ML) <\/span>mantivesse a equidade em mente. No blog post “<\/span>Explicando melhor o funcionamento do Instagram<\/span><\/a>“, publicado em junho do ano passado por Adam Mosseri, falamos sobre o conceito de intelig\u00eancia artificial, e agora trazemos o cart\u00e3o de sistema de IA para mostrar como a classifica\u00e7\u00e3o de IA do Feed f<\/span>unciona de forma din\u00e2mica para oferecer uma experi\u00eancia personalizada.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Limita\u00e7\u00f5es e itera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dos cart\u00f5es de sistema<\/b>\u00a0<\/b><\/p>\n

Embora os cart\u00f5es de sistema ajudem a explicar de modo simples como um sistema de IA funciona, eles tamb\u00e9m t\u00eam algumas limita\u00e7\u00f5es. Listamos algumas limita\u00e7\u00f5es que encontramos \u00e0 medida que avan\u00e7amos com o trabalho:<\/span><\/p>\n

Os cart\u00f5es de sistema n\u00e3o s\u00e3o definitivos porque os sistemas de IA aprendem e evoluem o tempo todo.\u00a0<\/i><\/b><\/p>\n

Os sistemas de IA s\u00e3o projetados para aprender e mudar constantemente, exigindo atualiza\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas. Na Meta, muitos dos nossos sistemas n\u00e3o operam apenas com IA, mas tamb\u00e9m com pessoas. Ainda assim, um \u00fanico cart\u00e3o de sistema talvez n\u00e3o tenha a mesma import\u00e2ncia para cada pessoa que o v\u00ea, pois continuamos testando novas experi\u00eancias para nossos usu\u00e1rios. Usar registros de data e hora que indicam quando um cart\u00e3o de sistema foi atualizado pela \u00faltima vez pode ajudar e \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o que vamos avaliar.\u00a0<\/span><\/p>\n

Informa\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas podem ser dif\u00edceis de simplificar e o cen\u00e1rio muda em tempo real<\/i><\/b><\/p>\n

Nossos modelos n\u00e3o ficam isolados e, apesar de continuarmos oferecendo mais transpar\u00eancia sobre o funcionamento deles, est\u00e3o sempre evoluindo. Queremos facilitar a compreens\u00e3o dos princ\u00edpios que definem o que nossos sistemas reconhecem e recomendam, e n\u00e3o apenas oferecer um manual de como ter sucesso ou com as regras da plataforma. <\/span>Apresentar informa\u00e7\u00f5es extremamente t\u00e9cnicas em termos gerais que podem ser entendidos por qualquer pessoa e com a precis\u00e3o necess\u00e1ria \u00e9 um desafio. Incluir ou excluir uma \u00fanica palavra ou frase pode comprometer ou at\u00e9 invalidar a explica\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica. Devido \u00e0 dimens\u00e3o global da Meta, tamb\u00e9m precisamos levar em conta as barreiras idiom\u00e1ticas e a tradu\u00e7\u00e3o, al\u00e9m das diferen\u00e7as de significado que um termo t\u00e9cnico ou c\u00f3digo pode ter quando \u00e9 explicado de maneira mais simples.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c9 necess\u00e1rio considerar consequ\u00eancias imprevistas\u00a0<\/i><\/b><\/p>\n

A tecnologia dos nossos sistemas ainda \u00e9 criada por pessoas, e precisamos continuar garantindo que tudo est\u00e1 sendo feito para que os sistemas tenham a maior efici\u00eancia poss\u00edvel. No lan\u00e7amento dos cart\u00f5es de modelos do Instagram, o objetivo principal era oferecer um conjunto espec\u00edfico de verifica\u00e7\u00f5es ao longo do processo, garantindo que as equipes ficassem atentas \u00e0s consequ\u00eancias imprevistas dos lan\u00e7amentos antes que elas afetassem a comunidade.\u00a0<\/span><\/p>\n

Transpar\u00eancia e seguran\u00e7a podem colidir em alguns casos<\/i><\/b><\/p>\n

Revelar todo o funcionamento de determinados sistemas de IA pode comprometer a seguran\u00e7a dos sistemas ou deixar um modelo vulner\u00e1vel a ataques da concorr\u00eancia, possivelmente afetando quem usa nossos produtos. Disponibilizar informa\u00e7\u00f5es demais em alguns de nossos cart\u00f5es de sistema poderia dar a pessoas mal-intencionadas um conhecimento sobre um sistema ou modelo que permitisse realizar a engenharia reversa dele, mas acreditamos que \u00e9 importante informar os usu\u00e1rios sobre como nossos sistemas de IA funcionam. Por isso, queremos encontrar a medida certa da transpar\u00eancia.\u00a0<\/span><\/p>\n

Qual \u00e9 o pr\u00f3ximo passo? O futuro da transpar\u00eancia da IA na Meta\u00a0<\/b><\/p>\n

Os cart\u00f5es de sistema s\u00e3o um passo importante para ajudar as pessoas a entender como \u00e9 a transpar\u00eancia da IA em escala na Meta. \u00c0 medida que o setor se desenvolve e as discuss\u00f5es sobre a documenta\u00e7\u00e3o e a transpar\u00eancia dos modelos avan\u00e7am, vamos identificando outros pilotos para testar e iterar com a nossa abordagem. Assim, podemos refletir as mudan\u00e7as do produto, a evolu\u00e7\u00e3o dos padr\u00f5es do setor e as expectativas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 transpar\u00eancia da IA.<\/span><\/p>\n

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Hoje, estamos apresentando a pr\u00f3xima etapa dessa jornada por meio da publica\u00e7\u00e3o do prot\u00f3tipo de uma ferramenta de cart\u00f5es de sistema de IA [link], desenvolvida para fornecer insights da arquitetura base desse sistema e explicar com mais clareza como a IA funciona.\u00a0\u00a0 Esse cart\u00e3o descreve os modelos de um sistema de IA e pode ajudar as pessoas a entender melhor como o sistema usa o hist\u00f3rico, as prefer\u00eancias e as configura\u00e7\u00f5es de um usu\u00e1rio, entre outros elementos, para operar. O cart\u00e3o de sistema piloto que desenvolvemos, ainda em fase de testes, \u00e9 destinado \u00e0 classifica\u00e7\u00e3o do Feed do Instagram. O processo consiste em identificar as publica\u00e7\u00f5es ainda n\u00e3o visualizadas das contas que uma pessoa est\u00e1 seguindo e classific\u00e1-las com base na probabilidade de interesse do usu\u00e1rio.\u00a0 Desenvolvendo novas ferramentas para explicar melhor a IA\u00a0 Facilitar o entendimento dos mecanismos de IA \u00e9 uma tarefa interdisciplinar e que envolve diversos setores. Empresas, acad\u00eamicos e \u00f3rg\u00e3os reguladores est\u00e3o testando formas de explicar melhor como a IA funciona usando diversos tipos de orienta\u00e7\u00f5es e estruturas para oferecer mais informa\u00e7\u00f5es para o p\u00fablico em geral.\u00a0 Como os sistemas de IA s\u00e3o complexos, criar uma documenta\u00e7\u00e3o que explique de maneira simples e transparente como eles funcionam \u00e9 uma tarefa importante, mas tamb\u00e9m desafiadora. Sendo assim, as folhas de dados, os cart\u00f5es de modelos, os cart\u00f5es de sistema e as fichas t\u00e9cnicas t\u00eam p\u00fablicos diferentes. Esperamos que os cart\u00f5es de sistema sejam entendidos tanto pelo p\u00fablico em geral quanto\u00a0 por especialistas e que apresentem uma vis\u00e3o \u00fanica e aprofundada do mundo complexo dos sistemas de IA para uma interface humana e de modo consistente e dimension\u00e1vel para a Meta. Oferecer uma estrutura tecnicamente precisa, capaz de capturar as nuances de como os sistemas de IA operam em escala na Meta e que seja compreendida facilmente pelas pessoas que usam nossas tecnologias exige um ajuste fino, principalmente porque estamos na vanguarda do setor.\u00a0 Com o lan\u00e7amento desse cart\u00e3o de sistema de IA e nossas pesquisas constantes, esperamos criar uma base e iterar continuamente quais elementos do sistema de IA devem ser discutidos, em quais pontos de interven\u00e7\u00e3o e com quais p\u00fablicos, usando ferramentas externas simples e acess\u00edveis. Cart\u00f5es de sistema como a etapa inicial V\u00e1rios modelos de aprendizado de m\u00e1quina (ML, na sigla em ingl\u00eas) geralmente fazem parte de um sistema de IA mais abrangente: um grupo de modelos de ML, tecnologias com e sem IA que operam juntas para executar tarefas espec\u00edficas. Como os modelos de ML nem sempre trabalham isoladamente para gerar resultados e os modelos podem interagir de maneiras diferentes dependendo dos sistemas de que fazem parte, os cart\u00f5es de modelos (um padr\u00e3o amplamente aceito para documenta\u00e7\u00e3o de modelos) n\u00e3o explicam tudo o que um sistema de IA faz.\u00a0Por exemplo, embora nossos modelos de classifica\u00e7\u00e3o de imagem sejam desenvolvidos para prever os elementos em uma determinada imagem, eles podem ser usados de forma diferente em um sistema de integridade que sinaliza conte\u00fado prejudicial em compara\u00e7\u00e3o a um sistema de recomenda\u00e7\u00f5es que mostra publica\u00e7\u00f5es relevantes para um p\u00fablico espec\u00edfico. Depois de consultar especialistas externos nos Estados Unidos e em outros pa\u00edses, a equipe de IA respons\u00e1vel (RAI) da Meta escolheu os cart\u00f5es de sistema como a abordagem inicial para analisar holisticamente um sistema de IA em vez de usar modelos individualizados. O feedback que a equipe recebeu dos especialistas ajudou a consolidar essa abordagem porque mostrou a import\u00e2ncia de entender como os resultados gerados por um modelo s\u00e3o usados em um produto maior ou enviados para outros modelos, bem como quais a\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas s\u00e3o ocasionadas pelo uso deles e o impacto que eles t\u00eam nas pessoas que usam um determinado produto ou servi\u00e7o com IA. Piloto de classifica\u00e7\u00e3o do Feed do Instagram O cart\u00e3o de sistema do projeto piloto para o Feed do Instagram \u00e9 baseado em nosso trabalho anterior para cria\u00e7\u00e3o de cart\u00f5es de modelo, os quais introduzimos aos nossos times de Instagram para que\u00a0 a cria\u00e7\u00e3o de todo novo modelo de aprendizado de m\u00e1quina (ML) mantivesse a equidade em mente. No blog post “Explicando melhor o funcionamento do Instagram“, publicado em junho do ano passado por Adam Mosseri, falamos sobre o conceito de intelig\u00eancia artificial, e agora trazemos o cart\u00e3o de sistema de IA para mostrar como a classifica\u00e7\u00e3o de IA do Feed funciona de forma din\u00e2mica para oferecer uma experi\u00eancia personalizada.\u00a0 Limita\u00e7\u00f5es e itera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dos cart\u00f5es de sistema\u00a0 Embora os cart\u00f5es de sistema ajudem a explicar de modo simples como um sistema de IA funciona, eles tamb\u00e9m t\u00eam algumas limita\u00e7\u00f5es. Listamos algumas limita\u00e7\u00f5es que encontramos \u00e0 medida que avan\u00e7amos com o trabalho: Os cart\u00f5es de sistema n\u00e3o s\u00e3o definitivos porque os sistemas de IA aprendem e evoluem o tempo todo.\u00a0 Os sistemas de IA s\u00e3o projetados para aprender e mudar constantemente, exigindo atualiza\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas. Na Meta, muitos dos nossos sistemas n\u00e3o operam apenas com IA, mas tamb\u00e9m com pessoas. Ainda assim, um \u00fanico cart\u00e3o de sistema talvez n\u00e3o tenha a mesma import\u00e2ncia para cada pessoa que o v\u00ea, pois continuamos testando novas experi\u00eancias para nossos usu\u00e1rios. Usar registros de data e hora que indicam quando um cart\u00e3o de sistema foi atualizado pela \u00faltima vez pode ajudar e \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o que vamos avaliar.\u00a0 Informa\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas podem ser dif\u00edceis de simplificar e o cen\u00e1rio muda em tempo real Nossos modelos n\u00e3o ficam isolados e, apesar de continuarmos oferecendo mais transpar\u00eancia sobre o funcionamento deles, est\u00e3o sempre evoluindo. Queremos facilitar a compreens\u00e3o dos princ\u00edpios que definem o que nossos sistemas reconhecem e recomendam, e n\u00e3o apenas oferecer um manual de como ter sucesso ou com as regras da plataforma. Apresentar informa\u00e7\u00f5es extremamente t\u00e9cnicas em termos gerais que podem ser entendidos por qualquer pessoa e com a precis\u00e3o necess\u00e1ria \u00e9 um desafio. Incluir ou excluir uma \u00fanica palavra ou frase pode comprometer ou at\u00e9 invalidar a explica\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica. Devido \u00e0 dimens\u00e3o global da Meta, tamb\u00e9m precisamos levar em conta as barreiras idiom\u00e1ticas e a tradu\u00e7\u00e3o, al\u00e9m das diferen\u00e7as de significado que um termo t\u00e9cnico ou c\u00f3digo pode ter quando \u00e9 explicado de maneira mais simples.\u00a0 \u00c9 necess\u00e1rio considerar consequ\u00eancias imprevistas\u00a0 A tecnologia dos nossos sistemas ainda \u00e9 criada por pessoas, e precisamos continuar garantindo que tudo est\u00e1 sendo feito para que os sistemas tenham a maior efici\u00eancia poss\u00edvel. No lan\u00e7amento dos cart\u00f5es de modelos do Instagram, o objetivo principal era oferecer um conjunto espec\u00edfico de verifica\u00e7\u00f5es ao longo do processo, garantindo que as equipes ficassem atentas \u00e0s consequ\u00eancias imprevistas dos lan\u00e7amentos antes que elas afetassem a comunidade.\u00a0 Transpar\u00eancia e seguran\u00e7a podem colidir em alguns casos Revelar todo o funcionamento de determinados sistemas de IA pode comprometer a seguran\u00e7a dos sistemas ou deixar um modelo vulner\u00e1vel a ataques da concorr\u00eancia, possivelmente afetando quem usa nossos produtos. Disponibilizar informa\u00e7\u00f5es demais em alguns de nossos cart\u00f5es de sistema poderia dar a pessoas mal-intencionadas um conhecimento sobre um sistema ou modelo que permitisse realizar a engenharia reversa dele, mas acreditamos que \u00e9 importante informar os usu\u00e1rios sobre como nossos sistemas de IA funcionam. 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Depois de consultar especialistas externos nos Estados Unidos e em outros pa\u00edses, a equipe de IA respons\u00e1vel (RAI) da Meta escolheu os cart\u00f5es de sistema como a abordagem inicial para analisar holisticamente um sistema de IA em vez de usar modelos individualizados. O feedback que a equipe recebeu dos especialistas ajudou a consolidar essa abordagem porque mostrou a import\u00e2ncia de entender como os resultados gerados por um modelo s\u00e3o usados em um produto maior ou enviados para outros modelos, bem como quais a\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas s\u00e3o ocasionadas pelo uso deles e o impacto que eles t\u00eam nas pessoas que usam um determinado produto ou servi\u00e7o com IA. Piloto de classifica\u00e7\u00e3o do Feed do Instagram O cart\u00e3o de sistema do projeto piloto para o Feed do Instagram \u00e9 baseado em nosso trabalho anterior para cria\u00e7\u00e3o de cart\u00f5es de modelo, os quais introduzimos aos nossos times de Instagram para que\u00a0 a cria\u00e7\u00e3o de todo novo modelo de aprendizado de m\u00e1quina (ML) mantivesse a equidade em mente. No blog post “Explicando melhor o funcionamento do Instagram“, publicado em junho do ano passado por Adam Mosseri, falamos sobre o conceito de intelig\u00eancia artificial, e agora trazemos o cart\u00e3o de sistema de IA para mostrar como a classifica\u00e7\u00e3o de IA do Feed funciona de forma din\u00e2mica para oferecer uma experi\u00eancia personalizada.\u00a0 Limita\u00e7\u00f5es e itera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dos cart\u00f5es de sistema\u00a0 Embora os cart\u00f5es de sistema ajudem a explicar de modo simples como um sistema de IA funciona, eles tamb\u00e9m t\u00eam algumas limita\u00e7\u00f5es. Listamos algumas limita\u00e7\u00f5es que encontramos \u00e0 medida que avan\u00e7amos com o trabalho: Os cart\u00f5es de sistema n\u00e3o s\u00e3o definitivos porque os sistemas de IA aprendem e evoluem o tempo todo.\u00a0 Os sistemas de IA s\u00e3o projetados para aprender e mudar constantemente, exigindo atualiza\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas. Na Meta, muitos dos nossos sistemas n\u00e3o operam apenas com IA, mas tamb\u00e9m com pessoas. Ainda assim, um \u00fanico cart\u00e3o de sistema talvez n\u00e3o tenha a mesma import\u00e2ncia para cada pessoa que o v\u00ea, pois continuamos testando novas experi\u00eancias para nossos usu\u00e1rios. Usar registros de data e hora que indicam quando um cart\u00e3o de sistema foi atualizado pela \u00faltima vez pode ajudar e \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o que vamos avaliar.\u00a0 Informa\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas podem ser dif\u00edceis de simplificar e o cen\u00e1rio muda em tempo real Nossos modelos n\u00e3o ficam isolados e, apesar de continuarmos oferecendo mais transpar\u00eancia sobre o funcionamento deles, est\u00e3o sempre evoluindo. Queremos facilitar a compreens\u00e3o dos princ\u00edpios que definem o que nossos sistemas reconhecem e recomendam, e n\u00e3o apenas oferecer um manual de como ter sucesso ou com as regras da plataforma. Apresentar informa\u00e7\u00f5es extremamente t\u00e9cnicas em termos gerais que podem ser entendidos por qualquer pessoa e com a precis\u00e3o necess\u00e1ria \u00e9 um desafio. Incluir ou excluir uma \u00fanica palavra ou frase pode comprometer ou at\u00e9 invalidar a explica\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica. Devido \u00e0 dimens\u00e3o global da Meta, tamb\u00e9m precisamos levar em conta as barreiras idiom\u00e1ticas e a tradu\u00e7\u00e3o, al\u00e9m das diferen\u00e7as de significado que um termo t\u00e9cnico ou c\u00f3digo pode ter quando \u00e9 explicado de maneira mais simples.\u00a0 \u00c9 necess\u00e1rio considerar consequ\u00eancias imprevistas\u00a0 A tecnologia dos nossos sistemas ainda \u00e9 criada por pessoas, e precisamos continuar garantindo que tudo est\u00e1 sendo feito para que os sistemas tenham a maior efici\u00eancia poss\u00edvel. No lan\u00e7amento dos cart\u00f5es de modelos do Instagram, o objetivo principal era oferecer um conjunto espec\u00edfico de verifica\u00e7\u00f5es ao longo do processo, garantindo que as equipes ficassem atentas \u00e0s consequ\u00eancias imprevistas dos lan\u00e7amentos antes que elas afetassem a comunidade.\u00a0 Transpar\u00eancia e seguran\u00e7a podem colidir em alguns casos Revelar todo o funcionamento de determinados sistemas de IA pode comprometer a seguran\u00e7a dos sistemas ou deixar um modelo vulner\u00e1vel a ataques da concorr\u00eancia, possivelmente afetando quem usa nossos produtos. Disponibilizar informa\u00e7\u00f5es demais em alguns de nossos cart\u00f5es de sistema poderia dar a pessoas mal-intencionadas um conhecimento sobre um sistema ou modelo que permitisse realizar a engenharia reversa dele, mas acreditamos que \u00e9 importante informar os usu\u00e1rios sobre como nossos sistemas de IA funcionam. Por isso, queremos encontrar a medida certa da transpar\u00eancia.\u00a0 Qual \u00e9 o pr\u00f3ximo passo? O futuro da transpar\u00eancia da IA na Meta\u00a0 Os cart\u00f5es de sistema s\u00e3o um passo importante para ajudar as pessoas a entender como \u00e9 a transpar\u00eancia da IA em escala na Meta. \u00c0 medida que o setor se desenvolve e as discuss\u00f5es sobre a documenta\u00e7\u00e3o e a transpar\u00eancia dos modelos avan\u00e7am, vamos identificando outros pilotos para testar e iterar com a nossa abordagem. Assim, podemos refletir as mudan\u00e7as do produto, a evolu\u00e7\u00e3o dos padr\u00f5es do setor e as expectativas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 transpar\u00eancia da IA.  \" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/apresentamos-os-cartoes-de-sistema-um-novo-recurso-para-entender-o-funcionamento-dos-mecanismos-de-inteligencia-artificial\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Sobre a Meta\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-02-23T18:04:16+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2022-02-23T19:29:26+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2022\/02\/Imagem5.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"facebookbr\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Meta\" \/>\n\t<meta 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Oferecer uma estrutura tecnicamente precisa, capaz de capturar as nuances de como os sistemas de IA operam em escala na Meta e que seja compreendida facilmente pelas pessoas que usam nossas tecnologias exige um ajuste fino, principalmente porque estamos na vanguarda do setor.\u00a0 Com o lan\u00e7amento desse cart\u00e3o de sistema de IA e nossas pesquisas constantes, esperamos criar uma base e iterar continuamente quais elementos do sistema de IA devem ser discutidos, em quais pontos de interven\u00e7\u00e3o e com quais p\u00fablicos, usando ferramentas externas simples e acess\u00edveis. Cart\u00f5es de sistema como a etapa inicial V\u00e1rios modelos de aprendizado de m\u00e1quina (ML, na sigla em ingl\u00eas) geralmente fazem parte de um sistema de IA mais abrangente: um grupo de modelos de ML, tecnologias com e sem IA que operam juntas para executar tarefas espec\u00edficas. 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Depois de consultar especialistas externos nos Estados Unidos e em outros pa\u00edses, a equipe de IA respons\u00e1vel (RAI) da Meta escolheu os cart\u00f5es de sistema como a abordagem inicial para analisar holisticamente um sistema de IA em vez de usar modelos individualizados. O feedback que a equipe recebeu dos especialistas ajudou a consolidar essa abordagem porque mostrou a import\u00e2ncia de entender como os resultados gerados por um modelo s\u00e3o usados em um produto maior ou enviados para outros modelos, bem como quais a\u00e7\u00f5es de pol\u00edticas s\u00e3o ocasionadas pelo uso deles e o impacto que eles t\u00eam nas pessoas que usam um determinado produto ou servi\u00e7o com IA. Piloto de classifica\u00e7\u00e3o do Feed do Instagram O cart\u00e3o de sistema do projeto piloto para o Feed do Instagram \u00e9 baseado em nosso trabalho anterior para cria\u00e7\u00e3o de cart\u00f5es de modelo, os quais introduzimos aos nossos times de Instagram para que\u00a0 a cria\u00e7\u00e3o de todo novo modelo de aprendizado de m\u00e1quina (ML) mantivesse a equidade em mente. No blog post “Explicando melhor o funcionamento do Instagram“, publicado em junho do ano passado por Adam Mosseri, falamos sobre o conceito de intelig\u00eancia artificial, e agora trazemos o cart\u00e3o de sistema de IA para mostrar como a classifica\u00e7\u00e3o de IA do Feed funciona de forma din\u00e2mica para oferecer uma experi\u00eancia personalizada.\u00a0 Limita\u00e7\u00f5es e itera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dos cart\u00f5es de sistema\u00a0 Embora os cart\u00f5es de sistema ajudem a explicar de modo simples como um sistema de IA funciona, eles tamb\u00e9m t\u00eam algumas limita\u00e7\u00f5es. Listamos algumas limita\u00e7\u00f5es que encontramos \u00e0 medida que avan\u00e7amos com o trabalho: Os cart\u00f5es de sistema n\u00e3o s\u00e3o definitivos porque os sistemas de IA aprendem e evoluem o tempo todo.\u00a0 Os sistemas de IA s\u00e3o projetados para aprender e mudar constantemente, exigindo atualiza\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas. Na Meta, muitos dos nossos sistemas n\u00e3o operam apenas com IA, mas tamb\u00e9m com pessoas. Ainda assim, um \u00fanico cart\u00e3o de sistema talvez n\u00e3o tenha a mesma import\u00e2ncia para cada pessoa que o v\u00ea, pois continuamos testando novas experi\u00eancias para nossos usu\u00e1rios. Usar registros de data e hora que indicam quando um cart\u00e3o de sistema foi atualizado pela \u00faltima vez pode ajudar e \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o que vamos avaliar.\u00a0 Informa\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas podem ser dif\u00edceis de simplificar e o cen\u00e1rio muda em tempo real Nossos modelos n\u00e3o ficam isolados e, apesar de continuarmos oferecendo mais transpar\u00eancia sobre o funcionamento deles, est\u00e3o sempre evoluindo. Queremos facilitar a compreens\u00e3o dos princ\u00edpios que definem o que nossos sistemas reconhecem e recomendam, e n\u00e3o apenas oferecer um manual de como ter sucesso ou com as regras da plataforma. Apresentar informa\u00e7\u00f5es extremamente t\u00e9cnicas em termos gerais que podem ser entendidos por qualquer pessoa e com a precis\u00e3o necess\u00e1ria \u00e9 um desafio. Incluir ou excluir uma \u00fanica palavra ou frase pode comprometer ou at\u00e9 invalidar a explica\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica. Devido \u00e0 dimens\u00e3o global da Meta, tamb\u00e9m precisamos levar em conta as barreiras idiom\u00e1ticas e a tradu\u00e7\u00e3o, al\u00e9m das diferen\u00e7as de significado que um termo t\u00e9cnico ou c\u00f3digo pode ter quando \u00e9 explicado de maneira mais simples.\u00a0 \u00c9 necess\u00e1rio considerar consequ\u00eancias imprevistas\u00a0 A tecnologia dos nossos sistemas ainda \u00e9 criada por pessoas, e precisamos continuar garantindo que tudo est\u00e1 sendo feito para que os sistemas tenham a maior efici\u00eancia poss\u00edvel. No lan\u00e7amento dos cart\u00f5es de modelos do Instagram, o objetivo principal era oferecer um conjunto espec\u00edfico de verifica\u00e7\u00f5es ao longo do processo, garantindo que as equipes ficassem atentas \u00e0s consequ\u00eancias imprevistas dos lan\u00e7amentos antes que elas afetassem a comunidade.\u00a0 Transpar\u00eancia e seguran\u00e7a podem colidir em alguns casos Revelar todo o funcionamento de determinados sistemas de IA pode comprometer a seguran\u00e7a dos sistemas ou deixar um modelo vulner\u00e1vel a ataques da concorr\u00eancia, possivelmente afetando quem usa nossos produtos. Disponibilizar informa\u00e7\u00f5es demais em alguns de nossos cart\u00f5es de sistema poderia dar a pessoas mal-intencionadas um conhecimento sobre um sistema ou modelo que permitisse realizar a engenharia reversa dele, mas acreditamos que \u00e9 importante informar os usu\u00e1rios sobre como nossos sistemas de IA funcionam. Por isso, queremos encontrar a medida certa da transpar\u00eancia.\u00a0 Qual \u00e9 o pr\u00f3ximo passo? O futuro da transpar\u00eancia da IA na Meta\u00a0 Os cart\u00f5es de sistema s\u00e3o um passo importante para ajudar as pessoas a entender como \u00e9 a transpar\u00eancia da IA em escala na Meta. \u00c0 medida que o setor se desenvolve e as discuss\u00f5es sobre a documenta\u00e7\u00e3o e a transpar\u00eancia dos modelos avan\u00e7am, vamos identificando outros pilotos para testar e iterar com a nossa abordagem. Assim, podemos refletir as mudan\u00e7as do produto, a evolu\u00e7\u00e3o dos padr\u00f5es do setor e as expectativas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 transpar\u00eancia da IA.  ","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/apresentamos-os-cartoes-de-sistema-um-novo-recurso-para-entender-o-funcionamento-dos-mecanismos-de-inteligencia-artificial\/","og_site_name":"Sobre a Meta","article_published_time":"2022-02-23T18:04:16+00:00","article_modified_time":"2022-02-23T19:29:26+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2022\/02\/Imagem5.jpg","type":"","width":"","height":""}],"author":"facebookbr","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"7 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/apresentamos-os-cartoes-de-sistema-um-novo-recurso-para-entender-o-funcionamento-dos-mecanismos-de-inteligencia-artificial\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/apresentamos-os-cartoes-de-sistema-um-novo-recurso-para-entender-o-funcionamento-dos-mecanismos-de-inteligencia-artificial\/"},"author":"Facebook company","headline":"Apresentamos os cart\u00f5es de sistema: um novo recurso para entender o funcionamento dos mecanismos de intelig\u00eancia artificial","datePublished":"2022-02-23T18:04:16+00:00","dateModified":"2022-02-23T19:29:26+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/apresentamos-os-cartoes-de-sistema-um-novo-recurso-para-entender-o-funcionamento-dos-mecanismos-de-inteligencia-artificial\/"},"wordCount":1551,"publisher":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/apresentamos-os-cartoes-de-sistema-um-novo-recurso-para-entender-o-funcionamento-dos-mecanismos-de-inteligencia-artificial\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2022\/02\/Imagem5.jpg","articleSection":["Homepage - 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