Auditorias antidiscriminatórias: diretrizes para auditorias administrativas para o combate à discriminação algorítmica em decisões automatizadas (art. 20, §2º, da Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD) (2023)
- Authors:
- Autor USP: LACERDA, MARIA EUGÊNIA GEVE DE MORAES - FD
- Unidade: FD
- Sigla do Departamento: DFD
- DOI: 10.11606/D.2.2023.tde-08042024-120030
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS; ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS; DISCRIMINAÇÃO; AUDITORIA DE SOFTWARE; SEGREDO INDUSTRIAL
- Keywords: ANPD; ANPD; Antidiscriminação; Antidiscrimination; Artificial intelligence; Audit; Auditoria; Data protection; Inteligência artificial; Proteção de dados
- Language: Português
- Abstract: Essa dissertação tem como objetivo apresentar os parâmetros por meio dos quais a Autoridade Nacional de Proteção de Dados deve conduzir auditorias de sistemas automatizados para verificar a existência de efeitos discriminatórios em seu funcionamento. A partir de revisão bibliográfica e estudo de casos práticos, o trabalho aborda auditorias como ferramenta de regulação da inteligência artificial (IA), analisa de que maneira algoritmos podem discriminar e, então, parte para a análise de como as auditorias devem ser conduzidas e como interpretar as regras dispostas no artigo 20 da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). É feita ponderação entre auditorias realizadas por pessoas naturais ou sistemas automatizados, bem como o que seriam informações claras e adequadas ou os limites dos segredos industrial e comercial, como disposto na LGPD. Dentre as conclusões extraídas da pesquisa é possível indicar que as auditorias devem ser realizadas por pessoas naturais supervisionando sistemas automatizados, e dividida em três partes (governança, modelo e aplicação), cada uma com foco específico em determinado aspecto da tecnologia e da entidade desenvolvedora. As informações claras e adequadas disponibilizadas para o titular devem ser verdadeiras, inteligíveis e pertinentes, e os segredos comercial e industrial podem ter limites diferentes a depender do interlocutor, mas a atuação proativa de fornecedores de IA beneficia o ecossistema de regulação de IA e protege as tecnologiasdesenvolvidas
- Imprenta:
- Data da defesa: 17.11.2023
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
LACERDA, Maria Eugênia Geve de Moraes. Auditorias antidiscriminatórias: diretrizes para auditorias administrativas para o combate à discriminação algorítmica em decisões automatizadas (art. 20, §2º, da Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD). 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2139/tde-08042024-120030/. Acesso em: 11 jan. 2026. -
APA
Lacerda, M. E. G. de M. (2023). Auditorias antidiscriminatórias: diretrizes para auditorias administrativas para o combate à discriminação algorítmica em decisões automatizadas (art. 20, §2º, da Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD) (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2139/tde-08042024-120030/ -
NLM
Lacerda MEG de M. Auditorias antidiscriminatórias: diretrizes para auditorias administrativas para o combate à discriminação algorítmica em decisões automatizadas (art. 20, §2º, da Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD) [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2139/tde-08042024-120030/ -
Vancouver
Lacerda MEG de M. Auditorias antidiscriminatórias: diretrizes para auditorias administrativas para o combate à discriminação algorítmica em decisões automatizadas (art. 20, §2º, da Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD) [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/2/2139/tde-08042024-120030/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.2.2023.tde-08042024-120030 (Fonte: oaDOI API)
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