Algoritmos e Ciência Comportamental

Imagine um mundo em que decisões importantes, como a recomendação de sentença de um juiz ou o protocolo de tratamento de uma criança, sejam mais confiáveis graças a algoritmos bem projetados. Um novo curso de economia do MIT, “14.163: Algoritmos e Ciência Comportamental”, investiga essas possibilidades.

O curso, ministrado por Ashesh Rambachan e Sendhil Mullainathan, foca na economia comportamental, estudando as capacidades e limitações cognitivas humanas. Rambachan trabalha com aplicações econômicas de aprendizado de máquina, desenvolvendo ferramentas algorítmicas para a justiça criminal e mercados de crédito ao consumidor. Mullainathan pesquisa problemas complexos em comportamento humano, política social e medicina, utilizando aprendizado de máquina.

Os objetivos do curso são científicos e políticos, buscando entender as pessoas e melhorar a sociedade. Rambachan acredita que algoritmos de aprendizado de máquina oferecem novas ferramentas para alcançar esses objetivos. O curso investiga a implementação de IA, ciência da computação, economia e aprendizado de máquina para melhorar resultados e reduzir vieses em decisões.

Os estudantes aprendem a usar ferramentas de aprendizado de máquina com três objetivos: entender seu funcionamento, formalizar insights da economia comportamental e identificar áreas onde a integração de economia comportamental e ferramentas algorítmicas seja mais frutífera. Eles também desenvolvem ideias e pesquisas associadas, compreendendo onde esses insights se encaixam no panorama geral.

A economia comportamental reconhece que vieses e erros existem em nossas escolhas, mesmo sem algoritmos. Entender a economia comportamental é essencial para compreender os efeitos dos algoritmos e como construí-los melhor. O curso oferece uma abordagem interdisciplinar para investigar como algoritmos podem melhorar a resolução de problemas e a tomada de decisões.

Estudantes de várias disciplinas participaram do curso, e a abordagem interdisciplinar e orientada por dados visa redesenhar sistemas existentes como jurisprudência, saúde e crédito ao consumidor. A velocidade das mudanças tecnológicas e a necessidade de novas perguntas e métodos foram destacadas pelos instrutores.

Ao conectar economia, ciência da computação e aprendizado de máquina, o curso argumenta que algoritmos bem construídos podem melhorar a tomada de decisões. Melhorar os algoritmos pode automatizar as melhores escolhas humanas, melhorando resultados e minimizando ou eliminando os piores aspectos.

Fonte: https://news.mit.edu/2024/data-driven-approach-making-better-choices-0606