Inteligência Artificial e os desafios éticos

Abstract

Prolifera na sociedade o uso de tec- nologias de inteligência artificial (IA). A maior parte das implementações atuais de IA é baseada na técnica de aprendizado de máquina (machine learning), subárea da IA, denomina- da de redes neurais de aprendizado profundo (Deep Learning Neural Networks – DLNNs) cujos algoritmos “aprendem” a partir de exemplos extraídos do big data. Nesse processo de automação de decisões, intensifica-se o debate da IA ética, concentrado em princípios gerais de aplicabilidade restrita, não traduzíveis em boas práticas para nortear o ecossistema de IA. Ademais, alguns desses princípios, como justiça e dignidade, não são universais e desconhece-se como decodificá-los em termos matemáticos. O artigo pondera sobre algumas soluções para mitigar as externalidades negativas sugeridas por Luciano Floridi, Mark Coeckelbergh e Cetric Villani.

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