Deteção de enviesamento com p-valor
Não te dizemos que há enviesamento: demonstramo-lo, com um p-valor.
Marco / norma: ISO/IEC 38507 §6.4 · EU AI Act Art. 15 · ISO/IEC 42001 A.6.2.6
Dizer "julgamos que não há enviesamento" não sobrevive à primeira pergunta de um especialista. O Linedat não afirma a ausência de enviesamento: mede-o com um teste estatístico e fornece um p-valor.
O monitor analisa a aceitação humana do conteúdo gerado por IA por grupo (tipo de ação, fornecedor, tipo de entidade), detetando disparidade entre grupos e deriva em relação a uma linha de base.
Um z-test, não uma intuição
A análise usa um z-test de duas proporções com uma janela recente contra um baseline rolling de 30 dias por grupo, e três comportas (significância p<0.05, tamanho de efeito e N mínimo) antes de emitir um sinal. Deteta deriva, não apenas nível. Quando o limiar é cruzado, gera-se um alerta de deriva e persiste-se um snapshot como evidência.
Snapshots para ver a tendência
Cada análise persiste um snapshot, de modo que é possível ver a evolução da fairness ao longo do tempo, não apenas a fotografia de hoje. É evidência rastreável para a revisão pela direção e para uma auditoria de IA.
Os limites (o que não afirmamos)
É um proxy estatístico rigoroso da aceitação humana sobre categorias de USO de IA, NÃO fairness sobre grupos protegidos de pessoas — isso é trabalho da FRIA (AI Act Art. 10), e separamo-los a propósito. O monitor gera alertas e persiste snapshots; a abertura automática de um incidente perante deriva é um follow-up e não está ativa hoje. Grupos com amostra abaixo do mínimo não produzem alerta (comportamento conservador).
Como a Linedat ajuda
O Linedat converte o enviesamento num sinal estatístico com p-valor e intervalos de confiança — a diferença entre "não vimos enviesamento" e "medimo-lo e demonstramo-lo".
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