Governança de inteligência artificial nas organizações públicas : aplicação de fuzzy e crisp-set QCA a processos e práticas que considerem princípios éticos

Abstract

A natureza ubíqua da inteligência artificial (IA) na sociedade acompanhada pelo aumento de alertas sobre riscos quando o uso e o desenvolvimento de sistemas de IA ocorrem sem que princípios éticos sejam considerados, têm desafiado pesquisadores. Adicionalmente, observam-se evoluções das discussões sobre regulação da IA no sentido de uma governança de IA. Imersa no desafio de regulação da IA, esta tese como objetivo aprofundar-se na multidisciplinaridade envolvida nas questões éticas dos sistemas de IA, levantar as recomendações para melhor implantar regulação e governança de IA, investigar como tais ações têm ocorrido e, o que pode ser feito para contribuir positivamente com tal desafio. O estudo se distribuiu em três etapas e materializadas sob a forma de artigos. Primeiramente, buscou-se na literatura especializada os conceitos e teorias relacionados à regulação da IA, assim como formas em que essa regulação pode ocorrer. Aprofundou-se na análise do framework AIR-Artificial Intelligence Regulation, o qual reúne principais instituições de um país em uma governança nacional de IA com protagonismo das instituições públicas do poder Executivo, Legislativo e Judiciário. A regulação proposta pelo AIR combina legislação, normativos governamentais e padrões internacionais para uso e desenvolvimento de sistemas de IA que atendam a princípios éticos. Em uma segunda fase, realizou-se pesquisa empírica de alcance global para investigar como organizações públicas têm incorporado as diretrizes apresentadas pela academia, pela legislação e pelos padrões internacionais, ao seu modelo de governança, de gestão e de desenvolvimento de sistemas de IA de maneira a considerar princípios éticos. Com objetivo exploratório e descritivo, em uma abordagem qualitativa e quantitativa, o estudo considerou vinte e oito organizações públicas, distribuídas em dezessete países, que possuíam sistemas de IA em operação. Questionário e roteiro de entrevista foram elaborados, validados e aplicados em toda a amostra. Por meio de Qualitative Comparative Analysis (QCA), nos modos crisp-set e fuzzy, acrescidos de análise de conteúdo das entrevistas e de documentos, foi possivel conhecer como processos e práticas, previstos na literatura de governança de IA, foram combinados pelas organizações, os problemas enfrentados e as soluções encontradas para superá los. Os achados fundamentaram a elaboração de um framework de governança de IA em uma organização pública: AIGov4Gov. E, em uma etapa final, no terceiro artigo, analisou-se a compatibilidade entre o AIGov4Gov, resultante de casos reais em estágio mais avançado na implantação da governança de IA, e o AIR, modelo conceitual de governança de IA de um país. Os modelos foram considerados compatíveis, o que abre oportunidade para que se considere o foco na implantação da governança de IA em organizações públicas como possível estratégia para impulsionar a implantação de governança de IA nacionalmente. Como contribuições, a pesquisa apresentou formas de regulação e governança de IA de um país, como combinar processos e práticas para viabilizar a implantação da governança de IA de uma organização pública; e por fim, uma proposta de robustecimento da governança de IA de uma nação por meio de implantações bem-sucedidas de governança de IA nas organizações públicas.