O PAPEL DA ÉTICA NO DESENVOLVIMENTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
1EDUARDA MAGANHA DE ALMEIDA, 2CLEBER DE SOUZA RELLI, 3ELYSSANDRO PIFFER
1Docente Universidade Paranaense – UNIPAR 2Docente da UNIPAR 3Docente da UNIPAR
Introdução. A Inteligência Artificial (IA) tem ganhado destaque em áreas sensíveis como saúde, justiça, educação e segurança. Sua capacidade de automatizar decisões e gerar conteúdos de forma autônoma exige uma reflexão ética profunda. Questões como vieses algorítmicos, privacidade, responsabilidade e impacto social tornam urgente a discussão sobre a ética no desenvolvimento dessas tecnologias (MITTELSTADT, 2019). Objetivo. Este trabalho busca compreender o papel da ética no desenvolvimento da IA, a partir de uma análise de diretrizes internacionais e da aplicação desses princípios em um caso prático. O objetivo é oferecer subsídios para um uso mais justo, transparente e responsável da IA na sociedade. Desenvolvimento. Foi realizada uma revisão bibliográfica das principais contribuições sobre ética em IA abordando fundamentos filosóficos (utilitarismo, deontologia, ética das virtudes) e valores como justiça, transparência e responsabilidade (COECKELBERGH, 2020). Foram analisadas três diretrizes de destaque: as recomendações da União Europeia (COMMISSION, 2020), da UNESCO (2021) e do AI Ethics Impact Group (2020), que reforçam princípios éticos universais. Como estudo de caso, analisou-se o modelo de linguagem ChatGPT, da OpenAI, observando estratégias como o uso de feedback humano para reduzir vieses, mecanismos de moderação e desafios em transparência e governança (LIU; ZHU; JIN, 2023). Conclusão. A ética deve ser parte integrante da IA desde sua concepção. Mais do que códigos de conduta, é necessário um compromisso contínuo com valores humanos. Governança participativa, auditorias independentes e transparência nos processos são essenciais para garantir o uso ético e inclusivo da IA. A construção de políticas públicas e a formação ética de desenvolvedores e usuários são passos fundamentais para um futuro tecnológico mais justo e sustentável
Referências: BENDER, Emily M. et al. On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? In: ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 2021. p. 610–623. BENTHAM, Jeremy; MILL, John Stuart. Utilitarianism and other essays. London: Penguin UK, 2004. BINNS, Ronan. Fairness in machine learning: lessons from political philosophy. In: Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 2018. p. 149–159. BUOLAMWINI, Joy; GEBRU, Timnit. Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In: Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 2018. p. 77–91. COECKELBERGH, Mark. AI Ethics. Cambridge: MIT Press, 2020. COMMISSION, European. Ethics guidelines for trustworthy AI. Brussels: European Commission, 2020. Disponível em: https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation. Acesso em: 24 set. 2025. GROUP, AI Ethics Impact. From principles to practice. 2020. Disponível em: https://www.ai-ethics-impact.org. Acesso em: 24 set. 2025. LIU, Shujun; ZHU, Xinying; JIN, Yong. Trustworthy generative AI: survey and future directions. arXiv preprint, arXiv:2303.06476, 2023. MITTELSTADT, Brent. Principles alone cannot guarantee ethical AI. Nature Machine Intelligence, v. 1, n. 11, p. 501–507, 2019. UNESCO. Recommendation on the ethics of artificial intelligence. Paris: UNESCO, 2021. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137. Acesso em: 24 set. 2025.