Segredos de negócios, proteção de dados pessoais e inteligência artificial - os desafios do diálogo (2023)
- Authors:
- Autor USP: FUJIMOTO, MILTON YASUO - FD
- Unidade: FD
- Sigla do Departamento: DCO
- DOI: 10.11606/D.2.2023.tde-28022024-085125
- Subjects: PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; INOVAÇÕES TECNOLÓGICAS; SOCIEDADE DA INFORMAÇÃO
- Language: Português
- Abstract: Esta dissertação tem como objetivo avaliar a interação entre a proteção dos segredos comerciais, a privacidade dos dados pessoais e o direito de explicação e revisão das decisões automatizadas, considerando a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e o debate em torno da regulação do uso e desenvolvimento da inteligência artificial (IA). O objetivo é apresentar uma perspectiva holística que concilie potenciais conflitos, com foco na explicabilidade das decisões automatizadas. A pesquisa é exploratória e visa sedimentar estudos posteriores sobre a relação entre o direito e as novas tecnologias de informação e comunicação, especialmente a IA. Começa com uma visão geral da transformação digital, aborda as noções básicas sobre a IA e analisa os regimes jurídicos aplicáveis aos temas estudados, culminando no mapeamento do debate em torno do direito à informação, transparência e explicação das decisões automatizadas no tratamento de dados pessoais. Prossegue com uma análise interdisciplinar para identificar os pontos comuns entre esses direitos e interesses em potencial conflito. Para isso, discute as perspectivas internacionais sobre o equilíbrio entre a proteção dos segredos comerciais e a proteção dos dados pessoais, com foco na perspectiva europeia. Também examina a harmonização da estratégia brasileira com os parâmetros internacionais de desenvolvimento de uma IA robusta, transparente e confiável. Em seguida, explora o debate público em torno do marco legal da IA no Brasil. No final, apresenta uma percepção geral sobre a possibilidade de conciliação entre a tutela dos segredos comerciais e a proteção dos dados pessoais. O argumento é que a conciliação passa pela observância do devido processo, o que inclui o contínuo aperfeiçoamento dos mecanismos procedimentais de escrutínio individual e social das decisões automatizadas, em sincronia com os desenvolvimentosdas aplicações da IA. Em resumo, esta dissertação oferece uma análise interdisciplinar da relação entre a proteção dos segredos comerciais, dados pessoais e decisões automatizadas no contexto do debate em torno da regulação e regulamentação da IA no Brasil. Sugere que é necessário avançar nas pesquisas sobre os mecanismos de correção da assimetria informacional na tomada de decisões automatizadas, atendendo-se às expectativas plurais da sociedade na definição dos parâmetros normativos aplicáveis no desenvolvimento de uma IA robusta, segura e confiável no País
- Imprenta:
- Data da defesa: 18.08.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
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ABNT
FUJIMOTO, Milton Yasuo. Segredos de negócios, proteção de dados pessoais e inteligência artificial - os desafios do diálogo. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2132/tde-28022024-085125/pt-br.php. Acesso em: 10 fev. 2026. -
APA
Fujimoto, M. Y. (2023). Segredos de negócios, proteção de dados pessoais e inteligência artificial - os desafios do diálogo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2132/tde-28022024-085125/pt-br.php -
NLM
Fujimoto MY. Segredos de negócios, proteção de dados pessoais e inteligência artificial - os desafios do diálogo [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2132/tde-28022024-085125/pt-br.php -
Vancouver
Fujimoto MY. Segredos de negócios, proteção de dados pessoais e inteligência artificial - os desafios do diálogo [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2132/tde-28022024-085125/pt-br.php
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.2.2023.tde-28022024-085125 (Fonte: oaDOI API)
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