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A busca da Governança de Dados na Sociedade Algorítmica com o uso de Internet das Coisas e Inteligência Artificial

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A abundância de dados gerados por meio da conectividade, autoexposição, miniaturização de sensores e a maior dependência de dispositivos computacionais móveis efetivaram os efeitos do uso massivo de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) ocorrido nas últimas décadas. No processo de inserção da sociedade em um ambiente híbrido com conexão diária a dispositivos móveis capazes de realizar diversas ações, o próprio homem deixou de ser representado apenas por suas características físicas e passa a ser retratado por sua pessoa digital. Essa representação digital garante a sua inserção e participação em uma Sociedade Algorítmica. Nessa sociedade, os algoritmos de Internet das Coisas (IoT) capturam dados e interagem com o meio e entre si, enquanto os algoritmos de Inteligência Artificial (IA) estabelecem regras, conexões e sugestões e produzem decisões automatizadas que podem influenciar na capacidade decisória antes inerente apenas ao homem. Como as tecnologias digitais criam novos ambientes e mudam a essência de muitas coisas. a necessidade de proteção de dados e discussões sobre o uso ético de dados em algoritmos tendem a necessidade de reflexões sobre a governança de dados. Neste contexto, o artigo por meio de metodologia dedutiva, busca investigar a governança de dados por meio de tecnologias como a Internet das Coisas e a Inteligência Artificial. Somar o uso circular e sustentável de dados com as tecnologias digitais como IA e IoT de modo a atingir a governança de dados poderá ser um meio para enfrentar problemas e resolvê-los de forma mais eficaz e eficiente em uma Sociedade Algorítmica.

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Diante da abundância de dados, algoritmos e suas influências no cotidiano, iniciou-se a construção da Sociedade Algorítmica. Balkin (2017, p. 1219; 2018, p. 1151) define a Sociedade Algorítmica como “uma sociedade organizada em torno da tomada de decisões sociais e econômicas por algoritmos, robôs e agentes de IA, que não apenas tomam as decisões, mas também, em alguns casos, as executam”. Por outro lado, de acordo com Doneda (2018, p. 04), “não há dúvidas quanto à relevância econômica e social das decisões tomadas com base em algoritmos, e seria mesmo difícil se pensar o funcionamento da sociedade contemporânea sem a utilização de algoritmos”. Neste sentido, a adoção da Internet das Coisas e da Inteligência Artificial que efetivaram a computação ubíqua e pervasiva (Weiser, 1991), podem ordenar a geração, armazenamento, acesso, compartilhamento e a disseminação de dados, além de definir padrões e auxiliar a governança de dados. Conforme leciona Freitas e Freitas, (2020, p. 22), em relação à inteligência artificial, “nos primórdios, o desenvolvimento manteve-se, em larga medida, represado pela dificuldade tecnológica de processar volumosa quantidade de dados”. Superar a dificuldade de processamento de grandes volumes de dados foi crucial para o alcance dos desenvolvimentos tecnológicos em inteligência artificial (IA) e para superar esta dificuldade a Internet das Coisas pode ser utilizada como aliada no monitoramento de dados.

De acordo com a pirâmide do conhecimento (Data-Information-Knowledge-Wisdom), para o conhecimento ser alcançado, são necessários dados, que geram informações e seguidamente o conhecimento. A partir do conhecimento, é possível alcançar a sabedoria que se refere à capacidade de tomar decisões com base no conhecimento (Ackoff, 1989). Com a diferenciação da tríade dado, informação e conhecimento, torna-se possível observar o papel central dos dados, bem como da informação para o desenvolvimento da sociedade algorítmica.

Há uma necessidade crescente de uma nova geração de teorias computacionais e ferramentas para auxiliar os indivíduos a extrair informações úteis, ou seja, a descoberta do conhecimento em dados. Tais teorias e ferramentas estão relacionadas com o desenvolvimento de métodos e técnicas para dar sentido aos dados e devem adotar padrões éticos, qualidade de bases de dados e automação da privacidade e transparência de modo a compor um sistema de auto governança. Neste sentido, Castells (2000, p. 69), ilustra que não é a centralidade de conhecimentos que caracteriza o progresso da revolução tecnológica, mas a aplicação desses conhecimentos e dessa informação para a geração de conhecimentos e de dispositivos de processamento em um ciclo de realimentação cumulativo entre inovação e uso, que passa por estágios como experiências de uso e reconfiguração das aplicações.

Por outro lado, conforme Parchen e Freitas (2016, p. 26 e 36) em relação a informação os autores destacam que características como “velocidade, conectividade, acessibilidade, disponibilidade; e, assim não se sabe mais a quem pertence a informação. Nem mesmo pode o usuário ter certeza seja do controle ou da segurança dos dados.” Os mesmos autores afirmam que “os dados e informações possuem alto valor econômico no mercado, capaz de valorizar as maiores empresas que atuam na Internet”. O que resta claro que a rápida difusão de dados, algoritmos e sua crescente influência em rede trazem reflexos sociais e econômicos que devem incluir questões de ética e governança de dados na Sociedade Algorítmica.

Neste contexto, o artigo por meio de metodologia dedutiva, busca investigar a governança de dados por meio de tecnologias como a Internet das Coisas e a Inteligência Artificial. Somar o uso circular e sustentável de dados com as tecnologias digitais como IA e IoT de modo a atingir a governança de dados poderá ser um meio para enfrentar problemas e resolvê-los de forma mais eficaz e eficiente em uma Sociedade Algorítmica.

O desenvolvimento governança de dados visa harmonizar os dados existentes nas empresas para que possam ser facilmente explorados e acessados para as mais diversas finalidades, por qualquer usuário autorizado, dentro de critérios pré-determinados. “Novos mecanismos para reunir, gerenciar e processar dados fornecem um novo ímpeto para repensar como melhor gerenciar dados para que a sociedade possa usar melhor seus recursos, resolver a maioria dos problemas e fornecer o maior bem social para a maioria das pessoas” (KAWALEK e BAYAT, 2017).

O aspecto ético do uso de dados, não está relacionado a uma tecnologia específica. Floridi e Taddeo (2016, p. 03), esclarecem que “em algumas décadas, entendemos que não é uma tecnologia específica (computadores, tablets, telefones celulares, plataformas online, computação em nuvem e assim por diante), mas o que qualquer tecnologia digital manipula que representa o foco correto de nossas estratégias éticas”. Ou seja, limitar o uso de tecnologias da informação e comunicação por suspeita de problemas éticos não é o caminho adequado, visto que estes dispositivos apenas executam tarefas com os dados que são fornecidos. Portanto, algoritmos de IA e IoT tendem a auxiliar a governança de dados que devem ser desenvolvidas junto com as regras que definem como os dados podem ser usados por pessoal autorizado, levando-se em consideração a utilização do menor quantitativo de dados possíveis, sigilo de dados pessoais, transparência e ética das operações. Além de permitir a conformidade contínua com políticas internas e regulamentações externas, mediante atualizações periódicas e assegurar que os dados sejam usados e transferidos de maneira consistente entre bases de dados, aplicativos e instituições.

 

Referências

ACKOFF, R. L. From Data to Wisdom. New York: John Wiley & Sons, p. 170-172, 1989. Disponíve em: http://faculty.ung.edu/kmelton/Documents/DataWisdom.pdf. Acesso em: 16. jul. 2021.

BALKIN, J. M. Free Speech in the Algorithmic Society: Big Data, Private Governance, and New School Speech Regulation. Law in the Information Age Lecture at UC Davis School of Law, v. 51, p. 1149-1210, 2018. Disponível em: https://digitalcommons.law.yale.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=6159&context=fss_papers. Acesso em: 13. jul. 2021.

BALKIN, J. M. The Three Laws of Robotics in the Age of Big Data. Ohio State Law Journal, v. 78, n. 05, p. 1217-1241, 2017. Disponível em: https://digitalcommons.law.yale.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=6160&context=fss_papers. Acesso em: 13. jul. 2021.

CASTELLS, M. A Sociedade em Rede. Volume 01. 8. ed., São Paulo: Paz e Terra, 2000. 575 p.

DONEDA, et al. Considerações iniciais sobre inteligência artificial, ética e autonomia pessoal. Revista Pensar, Fortaleza, v. 23, n. 4, p. 01-17, out./dez. 2018. Disponível em: https://periodicos.unifor.br/rpen/article/view/8257/pdf. Acesso em: 14. jul. 2021.

FREITAS, J.; FREITAS, T. B. Direito e Inteligência Artificial: em Defesa do Humano. Belo Horizonte: Forum, 2020. 172 p.

FLORIDI, L.; TADDEO, M. Introduction: What is data ethics? Philosophical Transactions, Londres: The Royal Society, v. 374, n. 2083, p. 01-05, 2016.

KAWALEK, P.; BAYAT, A. Data as Infrastructure. National Infrastructure Commission. 2017.

PARCHEN, C. E.; FREITAS, C. O. A. Crise da Informação: A quem pertence? Revista de Direito, Governança e Novas Tecnologias. Brasília, v. 2, n. 1, p. 22 – 38, jan/jun. 2016. Disponível em: https://www.indexlaw.org/index.php/revistadgnt/article/view/787. Acesso em: 14. jul. 2021.

WEISER, M. The Computer for the 21st Century. Scientific American, v. 265, n. 03, p. 78-89, set. 1991. Disponível em: http://web.stanford.edu/class/cs240e/papers/weiser.pdf. Acesso em: 18. jul. 2021.

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Fabiana Faraco Cebrian (Brazil)
Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR (Brazil) 6578
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