558 XXXII MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 29/09/2025 a 03/10/2025 Unisinos São Leopoldo e Porto Alegre Ciências Sociais Aplicadas - Programa de Pós-Graduação em Direito Autor(a): Heitor Rodrigues Armbrust Coautor(es): Modalidade de Bolsa: UNIBITI Orientador(a): Wilson Engelmann REGULAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL BASEADA EM PRINCÍPIOS: PERCEPÇÕES COLETADAS EM PESQUISA EMPÍRICA A regulamentação da inteligência artificial apresenta um desafio complexo, dado que se trata de uma tecnologia em constante evolução. Sua normatização exige um equilíbrio cuidadoso, pois pode tanto promover a segurança e a ética quanto representar riscos à inovação e ao desenvolvimento contínuo dessa área. Sob o manto da pesquisa intitulada “Experimentos no Direito: desafios e possibilidades da regulação baseada em princípios para a inteligência artificial e sua testagem em Living Lab Regulatório”, buscou-se compreender detalhes como os impactos ambientais, sociais e individuais, a explicabilidade dos sistemas de IA, o funcionamento desses sistemas, as preocupações regulatórias, e a opinião sobre a aplicação de princípios jurídicos nesses sistemas, tudo sob a ótica dos próprios desenvolvedores. A compreensão dos aspectos mencionados na pesquisa foi alcançada por meio de uma abordagem exploratória empírica, utilizando um formulário elaborado na plataforma Microsoft Forms. Este instrumento foi previamente submetido à aprovação do comitê de ética em pesquisa, garantindo conformidade com os padrões éticos. Além disso, foi anexado um Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), assegurando que os participantes foram devidamente informados sobre os objetivos, procedimentos e implicações do estudo, bem como sobre seus direitos, promovendo transparência e respeito aos princípios éticos na coleta de dados. As respostas obtidas dos desenvolvedores revelam uma diversidade de perspectivas sobre os desafios regulatórios da IA, com ênfase em aspectos como explicabilidade, impactos ambientais e sociais, e preocupações éticas. Em geral, os participantes demonstram cautela ao avaliar a interpretabilidade das decisões de IA, destacando que métodos e técnicas
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