Inteligência Artificial e segredo de negócio: uma aproximação a partir da LGPD 66 para uma futura conclusão (output), a qual motivará ou desencadeará uma ação possivelmente não neutra. Figura 1: Seis tipos de preocupações éticas levantadas por algoritmos, traduzido e adaptado pelo autor. Fonte: MITTELSTADT et al., 2016, p. 4. Dentro da primeira categoria (a) de preocupações: (a.1) evidências inconclusivas podem descambar em ações injustificadas; (a.2) evidências inescrutáveis dão azo à opacidade, e; (a.3) evidências equivocadas podem acarretar vieses algorítmicos. Dentro da segunda categoria (b), tem-se que: (b.1) os resultados injustos são passíveis de tornarem-se discriminatórios; (b.2) efeitos transformativos podem trazer desafios ao direito à privacidade e à autonomia do indivíduo, e, por fim; (c) rastreabilidade pode levar ao que os autores denominam de responsabilidade moral (Mittelstadt et al., p. 3-4). Wimmer e Doneda (2022, p. 380-381), ao debater problemas relacionados às decisões de IA, comentam o mapa de preocupações éticas acima esquematizado, destacando que: No primeiro grupo de preocupações, associado à qualidade das evidências produzidas por decisões algorítmicas, encontram-se as seguintes categorias: (i) evidências inconclusivas, que
RkJQdWJsaXNoZXIy MjEzNzYz