http://repositorio.unb.br/handle/10482/53195| File | Size | Format | |
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| ElizangelaDeFreitasXimenes_DISSERT.pdf | 1,11 MB | Adobe PDF | View/Open |
| Title: | ERC4AI: uma ferramenta para classificação de requisitos éticos em IA. |
| Authors: | Ximenes, Elizangela de Freitas |
| Orientador(es):: | Canedo, Edna Dias |
| Assunto:: | Ética em inteligência artificial Requisitos éticos Processamento de linguagem natural (Computação) Aprendizado de máquina |
| Issue Date: | 24-Nov-2025 |
| Data de defesa:: | 10-Feb-2025 |
| Citation: | XIMENES, Elizangela de Freitas. ERC4AI: Uma Ferramenta para Classificação de Requisitos Éticos em IA.. 2025. 89 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Abstract: | Contexto: A operacionalização dos princípios éticos da IA durante a fase de engenharia de requisitos é fundamental para a criação de sistemas de IA eticamente alinhados. No entanto, a classificação de requisitos éticos – ou seja, a categorização de requisitos com base nos princípios éticos que eles refletem – continua sendo um desafio significativo devido à natureza abstrata dos princípios éticos e à falta de ferramentas práticas para dar suporte aos desenvolvedores. Objetivo: Apresentamos o EthicalRequirements4AI, um conjunto de dados que compreende 1.093 requisitos anotados, incluindo requisitos éticos em IA e fora do contexto de ética em IA. Também fornecemos a Ethical Requirements Classifier for AI (ERC4AI), um modelo para classificar requisitos com base em princípios éticos de IA. Método: Os conjuntos de dados Passenger Flow e PROMISE foram usados para construir o conjunto de dados EthicalRequirements4AI, abrangendo 156 requisitos alinhados com 11 princípios éticos de IA e 937 requisitos não éticos. Três modelos de linguagem – XLM-RoBERTa, BERT e DistilBERT – foram avaliados para tarefas de classificação binária e multirrótulo. Resultados: O modelo treinado com BERT, uma arquitetura baseada em Transformers, obteve o melhor desempenho, alcançando um F1- score médio ponderado de 95% na classificação binária e 88% na abordagem multirrótulo. Na configuração multirrótulo, o ERC4AI classificou os requisitos nos princípios éticos analisados, com os seguintes F1-scores: Transparência (78%), Responsabilidade (81%), Confiança (56%), Privacidade (65%), Outros Princípios Éticos (53%) e Não Princípios Éticos 98%). Conclusão: O ERC4AI oferece uma nova ferramenta para pesquisadores e desenvolvedores abordarem preocupações éticas no início do desenvolvimento da IA. O conjunto de dados e os modelos estão disponíveis publicamente para promover mais pesquisas e avanços na ética prática da IA. Além disso, foi desenvolvido um protótipo de interface gráfica, permitindo que os usuários insiram requisitos para análise e obtenham classificações automáticas. |
| Abstract: | Context: Operationalizing AI ethical principles during the requirements engineering phase is critical to building ethically aligned AI systems. However, ethical requirements classification —that is, categorizing requirements based on the ethical principles they reflect—remains a significant challenge due to the abstract nature of ethical principles and the lack of practical tools to support developers. Objective: We present EthicalRequirements4AI, a dataset comprising 1,093 annotated requirements, including both ethical requirements in AI and outside the context of AI ethics. We also provide the Ethical Requirements Classifier for AI (ERC4AI), a model for classifying requirements based on AI ethical principles. Method: The Passenger Flow and PROMISE datasets were used to construct the EthicalRequirements4AI dataset, covering 156 requirements aligned with 11 ethical AI principles and 937 non-ethical requirements. Three language models – XLM-RoBERTa, BERT, and DistilBERT – were evaluated for binary and multilabel classification tasks. Results: The model trained with BERT, a Transformers-based architecture, achieved the best performance, achieving a weighted average F1-score of 95% in binary classification and 88% in the multi-label approach. In the multi-label setting, ERC4AI classified the requirements into the analyzed ethical principles, with the following F1-scores: Transparency (78%), Responsibility (81%), Trust (56%), Privacy (65%), Other Ethical Principles (53%), and Non-Ethical Principles (98%). Conclusion: ERC4AI provides a new tool for researchers and developers to address ethical concerns early in AI development. The dataset and models are publicly available to promote further research and advances in practical AI ethics. In addition, a prototype graphical interface was developed, allowing users to input requirements for analysis and obtain automatic classifications. |
| metadata.dc.description.unidade: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) |
| Description: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Informática, 2025. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Informática |
| Licença:: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
| Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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