IA ética e IA responsável

Vol.2, 2025 - 323933
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Introdução: Os conceitos de Inteligência Artificial Ética e Inteligência Artificial Responsável são frequentemente utilizados de maneira sinónima, contudo, possuem significados distintos de acordo com o contexto em que são aplicados. Tendo em vista clarificar o uso destes conceitos fez-se uma revisão da literatura a partir da questão de investigação: qual a diferença entre IA Ética e IA Responsável?  

Metodologia: Foi realizada uma scoping review para identificar, avaliar, e sintetizar a literatura relevante sobre a ética da IA ​​e a IA ética e suas relações.  A integração de metodologias quantitativa e qualitativa ajudou a obter resultados úteis e organizados. A partir da bibliometria obteve-se uma visão geral do tópico enquanto a análise de conteúdo de artigos relevantes forneceu uma estrutura para a identificação das diferenças entre os dois conceitos relativamente a quatro dimensões: Governança, Processo de desenvolvimento, Envolvimento de Stakeholders, Transparência e Prestação de Contas.

Resultados: A principal distinção operacional entre IA ética e IA responsável reside na sua abordagem de implementação, onde a IA ética enfatiza os princípios iniciais de design, enquanto a IA responsável se concentra na supervisão contínua e responsabilização durante todo o ciclo de vida do sistema IA.

É ainda alertado para a necessidade de estruturas éticas robustas que priorizem os valores sociais, a privacidade e os direitos humanos.

Conclusões: A IA ética integra considerações normativas no design, enquanto a IA responsável insiste na avaliação e validação contínuas. Dado o ritmo acelerado do desenvolvimento da Inteligência Artificial, alguns estudos sugerem a necessidade de modelos de governança adaptativos que possam evoluir a par do avanço tecnológico.

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Instituciones
  • 1 Universidade de Aveiro (PT)
  • 2 Ludomedia
Campos de aplicación
  • 1 - Investigación Cualitativa en Educación
Palabras Clave
IA ética
IA responsável
IA centrada no ser humano
IA Governance
integração de metodologias quantitativa e qualitativa