MAIA - Metamodelo de accountability para Inteligência Artificial
inteligência artificial, responsabilidade algorítmica, IA
confiável, inteligência artificial explicável (XAI), unidade responsável
explicável (XAU)
A inteligência artificial (IA) pode levar a um comportamento imprevisível,
causan-do preconceito, desconfiança, perdas ou danos aos indivíduos.
Questões comple-xas devem ser dirimidas para estabelecer como determinar
accountability. Até recentemente, entender o funcionamento das “caixas
pretas” era extremamente difícil; no entanto, o uso de Inteligência
Artificial Explicável (XAI) ajuda a aclarar os problemas complexos que
podem incorrer a IA. Neste contexto, esta tese pro-cura analisar,
caracterizar e conformar accountability no âmbito da moral e da IA e
fornecer um cânone que ajude as várias partes interessadas a lidar com as
questões de responsabilidade algorítmica. Para definir accountability,
apresenta-mos, caracterizamos e diferenciamos os diversos matizes de
responsabilidade no contexto normativo atual, apresentando os dois
pressupostos relacionados à ac-countability moral: exigibilidade e
responsividade. Por fim, fornecemos uma aná-lise sobre como a estrutura
contábil existente, com o suporte de XAI e dados re-gistrados, pode abordar
questões relacionadas à responsabilidade algorítmica da IA.