Treinamento Ético de Redes Neurais: Conjuntos de Dados, Viés e Privacidade na Detecção de Deepfakes

Abstract

A detecção automatizada de deepfakes, fundamentada no uso intensivo de redes neurais profundas, consolidou-se como um imperativo contemporâneo para a proteção da integridade informacional em ecossistemas digitais cada vez mais mediados por algoritmos. Contudo, o principal ponto de fragilidade dessas arquiteturas não reside exclusivamente na sofisticação técnica dos modelos empregados, mas, sobretudo, nos processos de constituição, seleção e curadoria dos conjuntos de dados utilizados em seu treinamento. Tais datasets são frequentemente permeados por vieses estruturais de raça, gênero e geopolítica, além de práticas problemáticas relacionadas à privacidade, ao uso não consentido de imagens biométricas e à exploração assimétrica de dados provenientes de populações vulnerabilizadas.

Este artigo propõe uma análise crítica dos dilemas éticos associados à construção de datasets para sistemas de detecção de deepfakes, a partir de uma abordagem epistemológica e tecnopolítica. Parte-se do pressuposto de que os dados não são entidades neutras, mas produtos de escolhas sociais, políticas e econômicas que influenciam diretamente os resultados e impactos dos sistemas algorítmicos. Com base em estudos contemporâneos sobre justiça algorítmica, governança de dados e ética da inteligência artificial, examina-se como falhas na composição dos conjuntos de treinamento podem reproduzir e amplificar formas históricas de opressão, aprofundar desigualdades sociais e comprometer a legitimidade democrática das tecnologias voltadas ao enfrentamento da desinformação.

Argumenta-se que detectores de deepfakes treinados a partir de bases de dados enviesadas correm o risco de operar de maneira discriminatória, gerar falsas assimetrias de proteção e minar a confiança pública nos próprios mecanismos de verificação de autenticidade. Nesse sentido, a eficácia técnica desses sistemas não pode ser dissociada de sua legitimidade ética e política.