Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48472
Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2023_TainaAguiarJunquilho.pdf2,13 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Título: Aplicação de Inteligência artificial ao Direito : análise de parâmetros da literatura, da regulação e da percepção de atores sobre limites éticos
Autor(es): Junquilho, Tainá Aguiar
Orientador(es): Roesler, Cláudia Rosane
Coorientador(es): Santana, Ana Cláudia Farranha
Assunto: Inteligência artificial - legislação
Direito
Ética em inteligência artificial
Aprendizagem de máquina
Data de publicação: 29-Jun-2024
Referência: JUNQUILHO, Tainá Aguiar. Aplicação de Inteligência artificial ao Direito: análise de parâmetros da literatura, da regulação e da percepção de atores sobre limites éticos. 2023. 167 f., il. Tese (Doutorado em Direito) - Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: A Inteligência Artificial, conceito que envolve variados modelos tecnológicos de desenvolvimento, vive seu boom em todas as áreas do conhecimento humano. A despeito de sua aplicação gerar inúmeros benefícios e avanços, pode trazer como consequências algumas externalidades negativas como a opacidade, os vieses discriminatórios e a violação aos dados pessoais e ao direito à privacidade. Por isso é direito fundamental exigir sua aplicação ética, isso é, com limitações que controlem essas externalidades. Essa pesquisa buscou compreender quais parâmetros éticos podem ser identificados e considerados no desenvolvimento da IA com foco na área do Direito. Por meio da triangulação dos resultados obtidos da literatura e apontados nas diretrizes atuais específicas para IA aplicada ao Direito, bem como pelos atores especialistas no tema que foram entrevistados, concluiu-se que o mínimo ético existente são os princípios que servem para aplicação de IA em todas as áreas: “Transparência”, “Responsabilidade”, “Equidade”, “Prestação de contas”, “Explicabilidade” e “Sustentabilidade” (acrônimo em português TREPES). Embora se reconheça a importância do consenso nos princípios, recomenda-se a criação de regulação vinculante geral, que atribua responsabilidades e regramentos setoriais e que classifique as aplicações da IA em riscos de acordo com suas especificidades.
Abstract: The concept of Artificial Intelligence involves several technological development models and is experiencing its boom in all areas of human knowledge. Despite its application generates countless benefits and advances, it can bring as consequences some negative externalities such as opacity, discriminatory biases and the violation of personal data and to the right to privacy. Therefore, it is a fundamental right to demand its ethical application. This research sought to understand which ethical parameters can be identified and considered in the development of AI focusing on the area of Law. Through the triangulation of the results obtained from the literature and pointed out in the current specific guidelines for AI applied to Law, as well by the experts on the subject who were interviewed, it was concluded that the existing ethical minimum are the principles that serve to apply AI in all areas: “Transparency”, “Responsibility”, “Equity”, “Accountability”, “Explicability” and “Sustainability” (acronym in Portuguese TREPES). Although the importance of consensus on the principles is recognized, the creation of general binding regulation is recommended, which assigns responsibilities and sectorial rules that classify AI applications in risks according to their specificities.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Direito (FD)
Informações adicionais: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, Programa de Pós-Graduação em Direito, 2023.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Direito
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

Mostrar registro completo do item Visualizar estatísticas



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.