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Pesquisadores da Universidade de Cardiff e do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) descobriram que os robôs podem ser tão preconceituosos quanto humanos quando trabalham em equipe. A descoberta faz parte de uma pesquisa conduzida pelas duas instituições.

De acordo com o estudo, que foi publicado na revista Scientific Reports, os robôs que trabalhavam em conjunto expressavam sentimentos preconceituosos contra as máquinas que não faziam parte de suas equipes. Para testar a teoria, os pesquisadores executaram um jogo simples em um simulador.

No jogo, cada robô toma uma decisão se doa para alguém dentro de seu próprio grupo ou em uma equipe diferente, baseado na reputação de um indivíduo, bem como em sua própria estratégia individual, que inclui seus níveis de preconceito.

À medida que o jogo se desenrolou e um supercomputador acumulou milhares de simulações, cada indivíduo começou a aprender novas estratégias copiando outros robôs dentro de seu próprio grupo.

Os pesquisadores descobriram que os robôs se tornaram cada vez mais preconceituosos contra os de outros grupos, criando estratégias que lhes proporcionaram um melhor retorno no curto prazo. Segundo os especialistas, essa atitude indica que a alta capacidade cognitiva não é necessária para desenvolver preconceitos.

"Ao executar estas simulações milhares e milhares de vezes, começamos a entender como o preconceito evolui e as condições que o promovem ou impedem", disse um dos responsáveis pelo estudo, o professor Roger Whitaker.

"Nossas simulações mostram que o preconceito é uma força poderosa da natureza e, através da evolução, pode facilmente ser incentivada em populações virtuais, em detrimento de conectividade mais ampla com outras", completou.

Embora alguns tipos de algoritmos de computador já tenham exibido preconceitos, como racismo e sexismo, baseados no aprendizado de registros públicos e outros dados gerados por humanos, este novo trabalho demonstra a possibilidade de a inteligência artificial desenvolver atitudes prejudiciais por conta própria.

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