O aprendizado da máquina é um importante campo da inteligência artificial (IA), que abrange estudos voltados para o aprendizado de máquina e sua compreensão de maneira autônoma.

A máquina aprende a desempenhar tarefas, por meio da execução de processos com um conjunto de dados de entrada e com base em determinados padrões encontrados para gerar as saídas.

Com o machine learning a artificialização também passa a ser capaz de reconhecer e extrair padrões de um grande volume de dados, construindo dessa maneira um modelo para o seu aprendizado.

No entanto, durante o processo de aprendizado, a análise de dados pelo algoritmo inteligente pode conter dados pessoais, ou seja, informações que se referem a pessoa natural e podem identificá-la, como a sua imagem, a sua localização, seu e-mail, o IP da máquina, entre outros.

A observação e análise dos dados, por experiência direta ou instrução, torna a inteligência capaz de executar tarefas complexas e dinâmicas, realizar previsões com mais precisão, reagir frente a situações diversas e manifestar comportamento inteligente.

Muitas atividades diárias envolvem o uso de algoritimos inteligentes com aplicação de métodos de machine learning, por exemplo:

  • Detecção de fraudes financeiras;
  • Resultados de pesquisa em buscadores de internet, baseadas em preferências do usuário;
  • Pontuação de crédito (score de crédito);
  • Anúncios e campanhas de marketing, bem como sugestões baseadas em geolocalização em tempo real;
  • Identificação de padrão de imagens;
  • Filtragem de conteúdo malicioso e spam em e-mail.

Precisamos lembrar que, com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), há obrigatoriedade de cumprimento de princípios e requisitos para o tratamento dos dados pessoais, tais como:

a) Finalidade específica e legítima;
b) Garantia de transparência aos titulares dos dados;
c) Medidas de segurança aptas a garantir e proteger a privacidade dos titulares;
d) Não discriminação na realização da atividade de tratamento de dados pessoais;
e) Revisão de decisão automatizada

A questão da transparência do algoritmo e a possibilidade do titular solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, com eventual realização de auditoria pela autoridade ANPD se for identificado viés discriminatório, conforme previsto pelo artigo 20 da LGPD é um ponto que merece especial atenção. Ainda mais com a possibilidade de termos a regulamentação também da legislação específica para Inteligência Artificial no Brasil (PL 21/20) que está em tramitação.

 

Por Patricia Peck e Camila Nascimento, sócia-fundadora e advogada do Peck Advogados, respectivamente.

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