Inteligência Artificial e segredo de negócio: uma aproximação a partir da LGPD 152 Privacidade Privacidade Controle sobre o uso de dados Consentimento Privacidade desde o projeto (Privacy by Design) Recomendação para Leis de Proteção de Dados Capacidade de restringir o processamento Direito à retificação Direito ao apagamento Segurança e Proteção Segurança Segurança e Confiabilidade (Safety and Reliability) Previsibilidade Segurança desde o projeto (Security by Design) Responsabilidade (Accountability) Responsabilidade Recomendação para novos regulamentos Avaliação de impacto (Impact Assessment) Requisição de avaliação e auditoria Verificabilidade e replicabilidade Responsabilidade e Responsabilidade Legal Capacidade de recursar (Ability to Appeal) Responsabilidade ambiental Criação de um Órgão de Monitoramento Recursos (remedy) para decisões automatizada Fonte: elaborado pelo autor a partir de Fjeld et al. (2020). Segundo Russel (2021, p. 166), “o processo decisório tem que ser suscetível de inspeção, para garantir que nenhuma outra tendenciosidade ‘acidental’ esteja se intrometendo”. Assim, do ponto de vista prático, explicaMatthews (2020, p. 8385) aponta para alguns princípios que temo condão de assegurar transparência em sistemas algorítmicos: i): conhecimento e explicação: demanda o conhecimento da possibilidade de existência de vieses no sistema, por usuários, designers e desenvolvedores e possibilidade de explicação aos interessados; ii) acesso, auditoria e reparação: reguladores devem encorajar o questionamento, auditorias e reparação àqueles que foram afetados por decisões algorítmicas; iii) prestação de contas e procedência dos dados: instituições devem descrever que da-
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