Manual de Boas Práticas em Inteligência Artificial: Diretrizes para o desenvolvimento, avaliação e governança ética de sistemas de IA

Resumo

Este Manual de Boas Práticas em Inteligência Artificial é o entregável final do projeto RAIES (Rede de Inteligência Artificial Ética e Segura), fruto de quatro anos de pesquisa interdisciplinar financiada pela FAPERGS. O documento reúne três estudos centrais desenvolvidos pela rede. O mapeamento global Worldwide AI Ethics (200 diretrizes de 37 países), a metodologia Ethical Problem-Solving (EPS) e a pesquisa empírica Códigos de ética em TI: eles funcionam de forma isolada? Articulando-os em torno da plataforma Responsible AI Platform (RAIP), que aplica na prática o conhecimento produzido.

O fio condutor do manual é a constatação de um "hiato de implementação": embora exista consenso mundial sobre princípios éticos para IA (17 princípios identificados, como justiça, privacidade, transparência e responsabilização), a maioria das diretrizes (98%) é soft law, não vinculante, e apenas 2% oferece ferramentas práticas de aplicação. A pesquisa empírica da RAIES ainda demonstrou que a simples exposição passiva a um código de ética (como o da ACM) não altera, de forma estatisticamente significativa, a tomada de decisão de profissionais e estudantes de TI diante de dilemas morais, reforçando que princípios sozinhos não bastam.

Para responder a essa lacuna, a RAIES desenvolveu o Ethical Problem-Solving (EPS), um modelo estruturado em três etapas (Why–Should–How) que traduz princípios abstratos em avaliações de impacto algorítmico, diagnóstico ético qualitativo e recomendações técnicas acionáveis. Essa metodologia foi operacionalizada na plataforma RAIP, concebida como uma infraestrutura de Ethics as a Service (EaaS): organizações submetem suas aplicações de IA, respondem a questionários (AIAs) sobre privacidade, discriminação, direitos do consumidor e proteção de crianças, e recebem de um comitê de eticistas um parecer com nível de impacto (baixo/médio/alto) e recomendações práticas, ancorado em legislação brasileira já existente (LGPD, ECA).

Objetivo

Transformar conhecimento científico em orientações práticas, acessíveis e aplicáveis para desenvolvedores, gestores, formuladores de políticas e pesquisadores envolvidos na concepção, uso e governança de sistemas de inteligência artificial, substituindo a "ética performativa" por uma "ética operacional" integrada ao ciclo de desenvolvimento tecnológico.

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