Inteligência Artificial e segredo do negócio

93 Inteligência Artificial e segredo de negócio: uma aproximação a partir da LGPD em “Security by Design”, “Transparency by Design”, “Accountable by Design” e “Ethic by Design” (Brasil, 2021, p. 23). Por outro lado, ao tratar de medidas como a de transparência e segurança, recorre-se à terminologia “apta” ou “adequada” – como no caso do princípio da segurança (art. 6°, inc. VII, e art. 46, §2º), no contexto da LGPD – circunstância que corresponde a um termo jurídico impreciso e indeterminado. Para Menke e Goulart (2021, p. 347), uma das soluções para o preenchimento desse dever se dá pela elaboração de guias e parâmetros pela Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD), conforme estabelece o art. 46, §1º, da LGPD, in verbis: Art. 46. Os agentes de tratamento devem adotar medidas de segurança, técnicas e administrativas aptas a proteger os dados pessoais de acessos não autorizados e de situações acidentais ou ilícitas de destruição, perda, alteração, comunicação ou qualquer forma de tratamento inadequado ou ilícito. § 1º A autoridade nacional poderá dispor sobre padrões técnicos mínimos para tornar aplicável o disposto no caput deste artigo, considerados a natureza das informações tratadas, as características específicas do tratamento e o estado atual da tecnologia, especialmente no caso de dados pessoais sensíveis, assim como os princípios previstos no caput do art. 6º desta Lei. As atividades de tratamento de dados, segundo estipula o art. 6° da LGPD, são balizadas pelos seguintes princípios norteadores: i) finalidade; ii) adequação; iii) necessidade; iv) livre acesso; v) qualidade dos dados; vi) transparência; vii) segurança; viii) prevenção; ix) não discriminação, e; x) responsabilização e prestação de contas. Aqui é necessária uma pequena ressalva. Tais princípios, em diversos contextos, podem ser aplicados ao uso e desenvolvimento da IA Os princípios da necessidade (minimização de dados), adequação e qualidade de dados podem ter um papel absolutamente importante nas fases iniciais do desenvolvimento de sistemas de IA, isto é, no controle e formação de data sets. Segun-

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