O impacto da inteligência artificial na aplicabilidade da transparência e anonimização na proteção de dados
| dc.contributor.advisor | Moreira, Diogo Rais Rodrigues | |
| dc.contributor.author | Santanna, Mayara Bartaquini de | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-23T16:44:19Z | |
| dc.date.available | 2024-03-23T16:44:19Z | |
| dc.date.issued | 2024-02-20 | |
| dc.description.abstract | O presente trabalho aborda a evolução da inteligência artificial (IA) desde as perspectivas iniciais de Alan Turing até os avanços atuais representados pelo Chat GPT. O Capítulo 1 oferece uma visão panorâmica desses desenvolvimentos. Exploramos os fundamentos da IA, incluindo os conceitos de inteligência artificial, aprendizado de máquina e redes neurais artificiais. No Capítulo 2, concentramo-nos na proteção de dados na era da IA, a destacando como um direito fundamental. Abordamos formas de tratamento de dados, revisão de decisões automatizadas e a importância da transparência algorítmica. O Capítulo 3 explora o papel crucial da anonimização na proteção de dados no contexto da IA. Discutimos os desafios e a ameaça da reidentificação, examinando os princípios fundamentais de proteção de dados em sistemas de IA, como finalidade, minimização e prestação de contas. Também realizamos uma análise crítica dos marcos legais de proteção de dados, GDPR e LGPD, destacando desafios regulatórios na integração da IA. Ao finalizar este trabalho, reconhecemos a necessidade contínua de transparência algorítmica e interpretabilidade na regulamentação da inteligência artificial, considerando o dinamismo tecnológico. O documento visa contribuir para a compreensão e discussão sobre a interseção entre inteligência artificial e proteção de dados. | |
| dc.description.sponsorship | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/38252 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | |
| dc.subject | inteligência artificial | |
| dc.subject | proteção de dados | |
| dc.subject | aprendizado de máquina | |
| dc.subject | tratamento de dados | |
| dc.subject | regulação | |
| dc.subject | princípios | |
| dc.title | O impacto da inteligência artificial na aplicabilidade da transparência e anonimização na proteção de dados | |
| dc.type | Dissertação | |
| local.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/7309547447201302 | |
| local.contributor.advisorOrcid | https://orcid.org/0000-0002-3956-4714 | |
| local.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/2905130758745271 | |
| local.contributor.board1 | Marinho, Maria Edelvacy Pinto | |
| local.contributor.board1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7021238497578524 | |
| local.contributor.board1Orcid | https://orcid.org/0000-0002-6957-3099 | |
| local.contributor.board2 | Bispo, Nikolay Henrique | |
| local.contributor.board2Lattes | http://lattes.cnpq.br/1290723351299975 | |
| local.contributor.board2Orcid | https://orcid.org/0000-0002-5630-1051 | |
| local.contributor.board3 | Bispo | |
| local.description.abstracten | This work covers the evolution of artificial intelligence (AI) from the initial perspectives of Alan Turing to the current advances represented by Chat GPT. Chapter 1 provides an overview of these developments. We explore the foundations of AI, including the concepts of artificial intelligence, machine learning and artificial neural networks. In Chapter 2, we focus on data protection in the age of AI, highlighting it as a fundamental right. We address ways of handling data, reviewing automated decisions and the importance of algorithmic transparency. Chapter 3 explores the crucial role of anonymization in data protection in the context of AI. We discuss the challenges and threat of re-identification, examining the fundamental principles of data protection in AI systems, such as purpose, minimization and accountability. We also conducted a critical analysis of the data protection legal frameworks, GDPR and LGPD, highlighting regulatory challenges in AI integration. At the end of this work, we recognize the continued need for algorithmic transparency and interpretability in the regulation of artificial intelligence, considering technological dynamism. The paper aims to contribute to the understanding and discussion of the intersection between artificial intelligence and data protection. | |
| local.keywords | artificial intelligence | |
| local.keywords | data protection | |
| local.keywords | machine learning | |
| local.keywords | data processing | |
| local.keywords | regulation | |
| local.keywords | principles | |
| local.publisher.country | Brasil | |
| local.publisher.department | Faculdade de Direito (FDIR) | |
| local.publisher.initials | UPM | |
| local.publisher.program | Direito Político e Econômico | |
| local.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::DIREITO |