• Resumo

    LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS E A REVISÃO DE DECISÕES AUTOMATIZADAS: OS MECANISMOS DE REGULAÇÃO BASEADOS EM UMA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ÉTICA

    Data de publicação: 20/09/2022

    Contextualização: Esse artigo discute como a previsão da LGPD pode ser uma prerrogativa para regulação em inteligência artificial, através de mecanismos de prestação de contas que inclua auditorias baseadas em ética, Oversight Board e autorregulação setorial, após uma avaliação dos riscos para definir o escopo da empresa e a natureza do tratamento de dados.

    Objetivos: Esse artigo tem como objetivo geral analisar propostas para regulação sobre sistemas de decisões automatizadas, com base na regulação prevista na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) para pedidos de revisão de decisões automatizadas. Os sistemas de inteligência artificial possuem camadas de opacidade, em especial aqueles que tomam decisões sem a interferência de seres humanos. Em alguns sistemas, não é possível oferecer precisão absoluta sobre os caminhos que o algoritmo faz para determinada decisão. A LGPD previu a possibilidade de que o indivíduo requeira direito à explicação sobre essas decisões totalmente automatizadas.

    Metodologia: Consiste numa pesquisa cuja metodologia adotada é a de revisão bibliográfica com base no método dedutivo.

    Resultados: Sugere-se que os comitês de supervisão Oversight Board são organizações independentes ideais para sistemas automatizados que representam alto risco de violação de direitos ou padrões inadequados de decisões. Para outros níveis de risco, sugere-se que a autorregulação setorial pode ser utilizada para uma combinação de responsabilidade, ética e custo-benefício dividido entre as empresas.

  • Referências

    BIONI, B. Proteção de dados pessoais: a função e os limites do consentimento. Rio de Janeiro: Forense, 2019.

    BIONI, B.; LUCIANO, M. O princípio da precaução na regulação de Inteligência Artificial: seriam as leis de proteção de dados o seu portal de entrada? In: FRAZÃO, A.; MULHOLLAND, C. (coords.) Inteligência artificial e direito: ética, regulação e responsabilidade. [livro eletrônico] 2ª ed, rev, São Paulo: Thomson Reuters Brasil, 2020.

    BRASIL. Lei nº 13.709, de agosto de 2018. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/L13709.htm Acesso em: 03 maio 2022.

    BROWN, S.; DAVIDOVIC, J.; HASAN, A. The algorithm audit: Scoring the algorithms that score us. Big Data & Society, v. 8, n. 1, p. 205395172098386, jan. 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1177/2053951720983865. Acesso em: 3 set 2022.

    BURRELL, J. How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data & Society, v. 3, n. 1, p. 205395171562251, 5 jan. 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1177/2053951715622512. Acesso em: 3 maio 2022.

    CAMPISI, N. From Inherent Racial Bias to Inocrrect Data - The Problema With Current Credit Scoring Models. Forbes, 26 fev 2021. Disponível em: https://www.forbes.com/advisor/credit-cards/from-inherent-racial-bias-to-incorrect-data-the-problems-with-current-credit-scoring-models/ Acesso em: 03 set 2022.

    DONEDA, D. Da privacidade à proteção de dados pessoais: elementos da formação da Lei Geral de Proteção de Dados. [livro eletrônico] 2ª ed, São Paulo: Thomson Reuters Brasil, 2020.

    FLORIDI, L; COWLS, J. A Unified Framework of Five Principles for AI in Society. Issue 1, 23 jun. 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1. Acesso em: 3 maio 2022.

    FLORIDI, L.; TADDEO, M. What is data ethics? Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, v. 374, n. 2083, p. 20160360, 28 dez. 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1098/rsta.2016.0360. Acesso em: 3 set 2022.

    FRAZÃO, A. Decisões algorítmicas e direito à explicação. Jota, 24 nov. 2021. Disponível em: https://www.jota.info/opiniao-e-analise/colunas/constituicao-empresa-e-mercado/decisoes-algoritmicas-e-direito-a-explicacao-24112021 Acesso em: 28 ago 2022.

    GUTIERREZ, A. É possível confiar em um sistema de Inteligência Artificial? Práticas em torno da melhoria da sua confiança, segurança e evidências de Accountability. In: FRAZÃO, A.; MULHOLLAND, C. (coords.) Inteligência artificial e direito: ética, regulação e responsabilidade. [livro eletrônico] 2ª ed, rev, São Paulo: Thomson Reuters Brasil, 2020.

    HARTMANN, I.A. et al. Policy Paper Regulação de Inteligência Artificial no Brasil. FGV Direito Rio, 2020. Disponível em: https://bibliotecadigital.fgv.br/dspace/bitstream/handle/10438/30078/PolicyPaperIAeGoverno.pdf?sequence=1&isAllowed=y Acesso em 03 set. 2022.

    LEMOS, R. O Oversight Board do Facebook. ITS Rio, 12 mai 2020. Disponível em: https://itsrio.org/pt/artigos/o-oversight-board-do-facebook/ Acesso em: 03 set 2022.

    LESSIG, L. Code version 2.0. New York: Basic Books, 2006.

    MÖKANDER, J. et al. Ethics-Based Auditing of Automated Decision-Making Systems: Nature, Scope, and Limitations. Science and Engineering Ethics, v. 27, n. 4, 6 jul. 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11948-021-00319-4. Acesso em: 3 set 2022.

    MÖKANDER, J.; FLORIDI, L. Ethics-Based Auditing to Develop Trustworthy AI. Minds and Machines, v. 31, n. 2, p. 323-327, 19 fev. 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11023-021-09557-8. Acesso em: 3 set 2022.

    MORLEY, J et al. Operationalising AI ethics: barriers, enablers and next steps. AI & SOCIETY, 15 nov. 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00146-021-01308-8. Acesso em: 3 set 2022.

    PASQUALE, Frank. Black box society: The secret algorithms that control money and information. [S. l.: s. n.], 2016. 311 p. ISBN 9780674970847.

    RAJI, I.D. et al. Closing the AI accountability gap. In: FAT* '20: CONFERENCE ON

    FAIRNESS, ACCOUNTABILITY, AND TRANSPARENCY, Barcelona Spain. FAT* '20: Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York, NY, USA: ACM, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3351095.3372873. Acesso em: 3 set 2022.

    SCHERER, M.U. Regulating Artificial Intelligence Systems: Risks, Challenges, Competencies, and Strategies. Harvard Jounal of Law & Technlogy, v. 29, n. 2, Spring 2016.

    VEGA, I.S. Inteligência artificial e tomada de decisão - a necessidade de agentes externos. In: FRAZÃO, A.; MULHOLLAND, C. (coords.) Inteligência artificial e direito: ética, regulação e responsabilidade. [livro eletrônico] 2ª ed, rev, São Paulo: Thomson Reuters Brasil, 2020.

    WORLD ECONOMIC FORUM. AI Governance A holistic Approach to Implement Ethics into AI. Switzerland, 2019. Disponível em: https://weforum.my.salesforce.com/sfc/p/#b0000000GycE/a/0X000000cPl1/i.8ZWL2HIR_kAnvckyqVA.nVVgrWIS4LCM1ueGy.gBc Acesso em: 02 set. 2022.

Revista Eletrônica Direito e Política

A Revista Eletrônica Direito e Política (ISSN 1980-7791), Qualis A2 Direito, tem como missão servir à comunidade acadêmico-científica como um instrumento de informação e divulgação de inúmeras contribuições científicas.

A RDP é um dos periódicos científicos da Universidade do Vale do Itajaí (UNIVALI) e está vinculado ao Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Ciência Jurídica da UNIVALI (conceito CAPES 6), cursos de Mestrado e Doutorado.

Não há cobrança de taxas aos autores para cadastro, submissão, processamento e/ou publicação dos artigos.

As publicações dar-se-ão até o último dia dos meses de abril, agosto e dezembro de cada ano. A revista estimula os debates críticos e éticos sobre assuntos relacionados aos temas “Constitucionalismo e Produção do Direito”, “Direito, Jurisdição e Inteligência Artificial” e “Direito Ambiental, Transnacionalidade e Sustentabilidade”, que compõem a linha editorial da revista.

O título abreviado da revista é RDP, o qual deve ser usado em bibliografias, notas de rodapé, referências e legendas bibliográficas.

Acessar