Inteligência Artificial e segredo do negócio

Inteligência Artificial e segredo de negócio: uma aproximação a partir da LGPD 156 quale (onde a resposta poderia resultar infindáveis documentos e códigos não interpretáveis) (Pasquale, 2015, p. 3-6). Segundo o texto da estratégia brasileira, é importante que esteja claro que “a divulgação demasiada de informações sobre um algoritmo ou um processo de IA pode não apenas resultar em confusão e sobrecarga de informações para indivíduos”, assim como pode prejudicar segredos de negócio e direitos de propriedade intelectual (Brasil, 2021, p. 19). Consoante atentam Frazão e Goettenauer (2021, p. 35), há uma expectativa tanto na LGPD quanto na GPDR para possibilitar uma maior transparência ao titular de dados, ante aos desafios legais impostos na contemporaneidade, em que negócios e relações jurídicas são cada vez mais mediados por sistemas de IA e decisões automatizadas. Nesse sentido, atenta Pasquale (2015, p. 213) que a existência de uma accountability depende de certa interferência ou julgamento humano, uma vez que somente humanos podem realizar a função de garantir que a discriminação não se propague, invisivelmente, dentro dos códigos de sistemas algorítmicos, ainda que as relações sociais se tornem cada vez mais automatizadas. Segundo Frazão e Goettenauer (2021), existem possibilidades de combate desse regime de opacidade algorítmica na LGPD: De fato, a limitação de propósito de tratamento e a minimização de coletas, ideias consolidadas na legislação brasileira de proteção de dados e no regime europeu, podem servir para reduzir a influência dos algorítmicos na vida dos cidadãos. À medida que menos dados entram nos sistemas, menor será sua capacidade de produzir informações adequadas aos interesses de seus gestores. De certa forma, é certo que essa medida pode reduzir realmente a eventual ameaça aos direitos individuais que as black boxes venham representar. [...] Deve-se reconhecer, todavia, que nessa hipótese não há uma solução jurídica em face da opacidade, mas o estrangulamento dos sistemas de algoritmos, para que eles reduzam sua capacidade de funcionamento, diminuindo, por con-

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