Aspectos éticos para implementação de soluções baseadas em inteligência artificial: uma revisão sistemática

Autores

DOI:

https://doi.org/10.18759/rdgf.v26i2.2235

Palavras-chave:

Inteligência artificial, Ética, Transparência, Governança

Resumo

O objetivo deste artigo é realizar uma revisão sistemática da literatura seguindo o método PRISMA, no qual busca analisar as principais dificuldades para implementação de sistema de inteligência artificial de forma ética, bem como identificar quais os principais riscos de se utilizar inteligência artificial que não seguem parâmetros éticos em sua implementação. Para tanto, esta pesquisa é dividida em quatro fases: identificação, triagem, elegibilidade e inclusão. Foram consultados artigos nacionais e internacionais nas bases de dados Scopus e Academic Search Premier, publicados no período de 2017 a novembro de 2022. Entre 163 artigos encontrados, 118 foram escolhidos para a segunda fase da pesquisa, dos quais 23 foram revisados de acordo com o escopo do trabalho, restando 07 para serem incluídos nesta revisão. A pesquisa realizada permitiu identificar a necessidade latente de regulamentação da inteligência artificial e a criação de padrões claros para a implementação da IA, no qual torne a definição e a aplicação dos princípios éticos acessível e transparente. Concluímos ainda que uma IA que não segue parâmetros éticos pode trazer grandes riscos aos indivíduos, incluindo a violação de direitos fundamentais e a perpetuação de desigualdades e discriminação.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Marília Gabriela Silva Lima, UFRN

Mestranda em Direito pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Pós graduada em Propriedade intelectual pela Universidade Norte do Paraná - UNOPAR. Pós graduada em Direito Digital e Proteção de Dados pela Escola Brasileira de Direito - EBRADI. Advogada OAB/RN. Membro do Grupo de Pesquisa em Inovação, Direito e Novas Tecnologias do Ministério Público do Paraná. E-mail: mariiliagsilvalima@hotmail.com - Lattes: http://lattes.cnpq.br/1063447019412961

Elias Jacob de Menezes Neto, UFRN

Doutor em Direito. Professor da área de Aprendizado de Máquina do Instituto Metrópole Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq. E-mail: elias.jacob@ufrn.br - Lattes: http://lattes.cnpq.br/9152955193794784 

Referências

ASIMOV, Isaac. I, Robot. The Robot Series. 2004.

BARROS, Thiago Medeiros. Um processo orientado a dados para geração de modelo de predição de evasão escolar. 2020. 116f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31933. Acesso em: 01 fev. 2023.

BELLO Y VILLARINO, José-Miguel; VIJEYARASA, Ramona. International Human Rights, Artificial Intelligence, and the Challenge for the Pondering State: Time to Regulate?. Nordic Journal of Human Rights, p. 1-22, 2022. Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/18918131.2022.2069919. Acesso em: 04 nov. 2022.

BIONI, Bruno Ricardo; LUCIANO, Maria. O Princípio da Precaução na Regulação de Inteligência Artificial: seriam as leis de proteção de dados o seu portal de entrada. Inteligência artificial e direito: ética, regulação e responsabilidade. São Paulo: Thomson Reuters Brasil, 2019. Disponível em: <https://brunobioni.com.br/wp-content/uploads/2019/09/Bioni-Luciano_O-PRINCI%CC%81PIO-DA-PRECAUC%CC%A7A%CC%83O-PARA-REGULAC%CC%A7A%CC%83O-DE-INTELIGE%CC%82NCIA-ARTIFICIAL-1.pdf>. Acesso em: 24 nov. 2022.

BONNEFON, Jean-François; SHARIFF, Azim; RAHWAN, Iyad. The social dilemma of autonomous vehicles. Science, v. 352, n. 6293, p. 1573-1576, 2016. Disponível em: https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.aaf2654. Acesso em 04 fev. 2023.

CATH, Corinne. Governing artificial intelligence: ethical, legal and technical opportunities and challenges. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, v. 376, n. 2133, p. 20180080, 2018. Disponível em: https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rsta.2018.0080. Acesso em: 05 dez. 2022.

FACELI, K. et al. Inteligência Artificial: uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. São Paulo: Editora LTC, 2011.

FUKUDA‐PARR, Sakiko; GIBBONS, Elizabeth. Emerging Consensus on ‘Ethical AI’: Human Rights Critique of Stakeholder Guidelines. Global Policy, v. 12, p. 32-44, 2021. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/1758-5899.12965. Acesso em: 08 nov. 2022.

JOHNSON, Deborah G.; VERDICCHIO, Mario. AI anxiety. Journal of the Association for Information Science and Technology, v. 68, n. 9, p. 2267-2270, 2017. Disponível em: https://asistdl.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/asi.23867. Acesso em: 01 fev. 2023.

LESLIE, David. Understanding artificial intelligence ethics and safety, 2019. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/1906.05684.pdf. Acesso em: 02 fev. 2023.

LIU, Hin-Yan. AI Challenges and the Inadequacy of Human Rights Protections. Criminal Justice Ethics, v. 40, n. 1, p. 2-22, 2021. Disponível em: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/0731129X.2021.1903709. Acesso em: 01 nov. 2022.

LIU, Hin-Yan; ZAWIESKA, Karolina. From responsible robotics towards a human rights regime oriented to the challenges of robotics and artificial intelligence. Ethics and Information Technology, v. 22, n. 4, p. 321-333, 2020. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s10676-017-9443-3. Acesso em: 07 nov. 2022.

MEHRABI, Ninareh et al. A survey on bias and fairness in machine learning. ACM Computing Surveys (CSUR), v. 54, n. 6, p. 1-35, 2021. Disponível em: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3457607. Acesso em: 06 fev de 2023.

MINSKY, Marvin. Society of mind. Simon and Schuster, 1988.

MULHOLLAND, Caitlin. Responsabilidade civil e processos decisórios autônomos em sistemas de Inteligência Artificial (IA): autonomia, imputabilidade e responsabilidade. Inteligência artificial e direito: ética, regulação e responsabilidade. Editora Revista dos Tribunais, 2019.

RAUBER, Andreas; TRASARTI, Roberto; GIANNOTTI, Fosca. Transparency in algorithmic decision making. ERCIM News, v. 116, p. 10-11, 2019.Disponível em: https://ercim-news.ercim.eu/images/stories/EN116/EN116-web.pdf#page=10. Acesso em: 22 jan. 2023.

SARTOR, Giovanni. Artificial intelligence and human rights: Between law and ethics. Maastricht Journal of European and Comparative Law, v. 27, n. 6, p. 705-719, 2020. Disponível em: https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1023263X20981566. Acesso em: 04 nov. 2022.

TURING, Allan M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, Oxford, v. 59, n.236, p.443-460, out. 1950. Disponível em: <http://www.jstor.org/stable/2251299>. Acesso em: 14 jan. 2023.

WANG, Weiyu; SIAU, Keng. Ethical and Moral Issues with AI - A Case Study on Healthcare Robots. Missouri: Emergent Research Forum (ERF), 2018. Disponível em: https://www.researchgate.net/profile/Keng-Siau-2/publication/325934375_Ethical_and_Moral_Issues_with_AI/links/5b97316d92851c78c418f7e4/Ethical-and-Moral-Issues-with-AI.pdf. Acesso em: 02 fev. 2023.

YARA, Olena et al. Legal regulation of the use of artificial intelligence: Problems and development prospects. European Journal of Sustainable Development, v. 10, n. 1, p. 281-281, 2021. Disponível em: http://www.ecsdev.org/ojs/index.php/ejsd/article/view/1170. Acesso em: 04 nov. 2022.

Downloads

Publicado

2026-01-11

Como Citar

Silva Lima, M. G., & de Menezes Neto, E. J. (2026). Aspectos éticos para implementação de soluções baseadas em inteligência artificial: uma revisão sistemática. Revista De Direitos E Garantias Fundamentais, 26(2), 211–236. https://doi.org/10.18759/rdgf.v26i2.2235