Inteligência Artificial e Direito - Ed. 2020

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Responsabilidade Civil e Processos Decisórios Autônomos em Sistemas de Inteligência Artificial (Ia): Autonomia, Imputabilidade e Responsabilidade

Responsabilidade Civil e Processos Decisórios Autônomos em Sistemas de Inteligência Artificial (Ia): Autonomia, Imputabilidade e Responsabilidade

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Autor:

Caitlin Mulholland

1.Introdução

Em seu livro Eu, Robô, Isaac Asimov apresentou as três Leis da Robótica, que ditam as regras básicas para a convivência pacífica entre robôs e humanos. De acordo com a primeira lei, “um robô não pode ferir um ser humano ou, por ócio, permitir que um ser humano sofra algum mal”. Já a segunda lei registra que “um robô deve obedecer às ordens que lhe sejam dadas por seres humanos, exceto nos casos em que tais ordens contrariem a Primeira Lei”. A terceira lei, por sua vez, institui que “um robô deve proteger sua própria existência, desde que tal proteção não entre em conflito com a Primeira e Segunda Leis”. A essas três regras soma-se uma quarta lei, desenvolvida posteriormente à publicação das primeiras, conhecida como Lei Zero. Por essa regra, Asimov estabeleceu um paradigma para a tutela da coletividade humana ao afirmar que “um robô não pode fazer mal à humanidade e nem, por inação, permitir que ela sofra algum mal”, ampliando a interpretação da primeira lei.

Ainda que o livro seja ficcional e trate especificamente de robótica, 1 essas leis são usadas comumente como base para os fundamentos éticos a serem perseguidos pelos humanos no desenvolvimento de quaisquer ferramentas de Inteligência Artificial (IA), além daquelas representadas por robôs. Na falta de uma regulação jurídica específica sobre o tema, 2 princípios éticos têm sido considerados a baliza dos progressos em IA, constituindo-se em limite interno – no desenvolvimento dos sistemas – e externo – nas aplicações e usos da tecnologia. 3 Tem-se, assim, que as luzes da Ética e as leis de Asimov servem como ponto de partida para o estudo sobre os impactos jurídicos do desenvolvimento e da aplicação de ferramentas que utilizam IA. Essas leis são especialmente relevantes, pois reforçam a aplicação dos princípios da responsabilidade civil – especialmente o princípio da solidariedade social 4 – no campo da Inteligência Artificial.

As questões ético-jurídicas se tornam ainda mais complexas quando os processos realizados por sistemas de IA tornam-se independentes em relação a atividades e condutas humanas. Com a autonomia da IA e o desenvolvimento de capacidades independentes de tomadas de decisão com base em aprendizado de máquina (machine learning), iniciam-se intensos debates que percorrem questões relacionadas à atribuição de personalidade – e imputabilidade – a “robôs” e à adoção de sistemas de seguridade obrigatória e universal para reparação de danos causados na aplicação concreta de IA, como alternativa à responsabilização civil. Esses questionamentos são da mais alta relevância, especialmente neste último caso, para a reflexão e a busca de soluções a respeito da imputação e atribuição da obrigação de indenizar. Ressalte-se, contudo, que ainda não existem mecanismos que concedem autonomia total decisória às máquinas. O debate atual – em que existem aplicações concretas de IAs semiautônomas – diz respeito ao comportamento errático da máquina, que se comporta de maneira diversa daquilo que havia sido inicialmente projetado pelos programadores. Porém, nesses casos, existe não só a possibilidade de identificação de erro humano na programação, mas também a manutenção da capacidade decisória quanto ao uso da IA por um humano.

O presente artigo pretende investigar as premissas e os elementos caracterizadores da responsabilidade civil decorrente de danos causados por decisões autônomas em sistemas de Inteligência Artificial. O cerne do debate é centrado na delegação total de processos decisórios por parte de agentes empresariais, por meio da automação de IA. Trata-se de contribuição inicial e teórica para discussões que ainda estão por vir, a partir do surgimento e desenvolvimento desses sistemas e de sua principal característica: a capacidade de decidir sem a interferência de humanos no processo. 5

O objetivo desta pesquisa é enfrentar duas questões fundamentais. Na ocorrência de danos injustos causados por processos de automação total em sistemas de IA: (i) a quem será atribuído o dever de reparação?; (ii) qual será o fundamento da responsabilidade civil? Para alcançar respostas adequadas a essas questões, será primeiramente delimitado o âmbito da investigação deste artigo, conceituando e caracterizando o que se entende como decisões totalmente autônomas em IA. Depois, serão conceituados e analisados os princípios, a natureza e os elementos da responsabilidade civil, investigando-os por meio da perspectiva das novas tecnologias e da autonomia das máquinas.

2.Automação total em processos decisórios em sistemas de IA: conceito e implicações jurídicas iniciais

As aplicações concretas de sistemas de Inteligência Artificial são infinitas. Algumas são utilizadas em nosso cotidiano, a exemplo dos buscadores e tradutores on-line, dos assistentes pessoais (como Siri, Alexa e Duplex), dos serviços de streaming (como Netflix) e dos gerenciadores de e-mail (como o Google). 6 Um sistema de Inteligência Artificial é formado por uma série de técnicas algorítmicas 7 que utilizam e gerenciam dados em grande escala (big data) com o objetivo de gerar conclusões – por meio de inferências probabilísticas – baseadas no tratamento daqueles dados. 8 Quanto mais dados forem inseridos, absorvidos ou tratados pela IA, maior é a capacidade de “racionalização” e processamento desses dados e, por consequência, melhores serão os resultados obtidos, beneficiando – em tese – os usuários de tal tecnologia. Os dados e os algoritmos são, portanto, os insumos da IA, sem os quais seria inviável desenvolver a tecnologia. Com base na qualidade dos algoritmos e dos dados coletados, será possível proporcionar experiências adequadas para as pessoas que utilizam a IA para as mais diversas funções. 9

O conceito de algoritmos, por sua vez, é comumente confundido com as técnicas de aprendizado por máquinas. Contudo, são metodologias diferentes para realizar análise de big data. A técnica conhecida como machine learning (aprendizado por máquinas) se configura como qualquer metodologia e conjunto de técnicas que utilizam dados em grande escala (input) para criar conhecimento e padrões originais e, com base neles, gerar modelos que são usados para predição a respeito dos dados tratados (output). 10 É elemento conceitual …

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5 de Julho de 2022
Disponível em: https://thomsonreuters.jusbrasil.com.br/doutrina/secao/1196969655/responsabilidade-civil-e-processos-decisorios-autonomos-em-sistemas-de-inteligencia-artificial-ia-autonomia-imputabilidade-e-responsabilidade