Desigualdade codificada: investigando a discriminação algorítmica
| dc.contributor.advisor | Costa, Rodrigo Vieira | |
| dc.contributor.advisormail | rodrigo.vieira@ufersa.edu.br | |
| dc.contributor.author | Castro, Gabriel Vitor Mendes | |
| dc.contributor.referee1 | Costa, Rodrigo Vieira | |
| dc.contributor.referee2 | Gomes, Rayane Cristina de Andrade | |
| dc.contributor.referee3 | Barreto Júnior, Irineu Francisco | |
| dc.coverage.spatial | Mossoró | |
| dc.date.accessioned | 2025-03-20T12:03:22Z | |
| dc.date.available | 2025-03-20T12:03:22Z | |
| dc.date.issued | 2025-03-10 | |
| dc.description.abstract | Este trabalho investiga a discriminação algorítmica, visualizando como os algoritmos de inteligência artificial podem reproduzir desigualdades sociais. A pesquisa tem como objetivo explorar casos que exemplificam o enviesamento algorítmico, bem como identificar regulamentações pertinentes à temática. Para isso, foi realizada uma revisão integrativa da literatura sobre discriminação algorítmica por meio do Portal de Periódicos da CAPES com uso de palavras-chave relacionadas ao assunto, com filtros (revisados por pares, publicados nos últimos 05 anos), resultando em 11 trabalhos relevantes. O primeiro capítulo explorará os fundamentos do viés algorítmico, conceituando sobre aprendizado de máquina e o uso de algoritmos. O capítulo seguinte apresentará exemplos de discriminação algorítmica no Brasil e no mundo. O último capítulo identificará o arcabouço jurídico existente e a necessidade de regulamentações mais eficazes para garantir a transparência e a equidade no uso dessas tecnologias. Conclui-se que o uso de sistemas de inteligência artificial traz benefícios evidentes, todavia, a complexidade dos algoritmos que dificulta a sua auditabilidade é um desafio constante. Desse modo, a sua utilização deve ser fundamentada por transparência e responsabilidade por parte dos agentes envolvidos. | |
| dc.description.abstract2 | This work investigates algorithmic discrimination, visualizing how artificial intelligence algorithms can reproduce social inequalities. The research aims to explore cases that exemplify algorithmic bias, as well as identify regulations relevant to the topic. To this end, an integrative review of the literature on algorithmic discrimination was carried out through the CAPES Journal Portal using keywords related to the subject, with filters (peer-reviewed, published in the last 5 years), resulting in 11 relevant works. The first chapter will explore the fundamentals of algorithmic bias, conceptualizing about machine learning and the use of algorithms. The following chapter will present examples of algorithmic discrimination in Brazil and around the world. The last chapter will identify the existing legal framework and the need for more effective regulations to ensure transparency and equity in the use of these technologies. It is concluded that the use of artificial intelligence systems brings clear benefits, however, the complexity of the algorithms, which makes their auditability difficult, is a constant challenge. Therefore, its use must be based on transparency and responsibility on the part of the agents involved. | |
| dc.description.physical | 35 f. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.bibliographicCitation | CASTRO, Gabriel Vitor Mendes. Desigualdade codificada: investigando a discriminação algorítmica. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Direito) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2025. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/12738 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.center | Centro de Ciências Sociais Aplicadas e Humanas - CCSAH | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.initials | UFERSA | |
| dc.publisher.institution | Universidade Federal Rural do Semi-Árido | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.holder | UFERSA | |
| dc.rights.license | Attribution-ShareAlike 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/ | |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::DIREITO | |
| dc.subject.keyword | Viés | |
| dc.subject.keyword | Algoritmo | |
| dc.subject.keyword | Discriminação | |
| dc.subject.keyword | Aprendizagem de máquina | |
| dc.subject.keyword | Transparência | |
| dc.subject.keyword | Bias | |
| dc.subject.keyword | Algorithm | |
| dc.subject.keyword | Discrimination | |
| dc.subject.keyword | Machine Learning | |
| dc.subject.keyword | Transparency | |
| dc.title | Desigualdade codificada: investigando a discriminação algorítmica | |
| dc.title.alternative | Coded inequality: investigating algorithmic discrimination | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |