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Big data, algoritmos e inteligência artificial na administração pública: reflexões para a sua utilização em um ambiente democrático

Valter Shuenquener de Araujo, Bruno Almeida Zullo, Maurílio Torres

Resumo


O presente trabalho tem por objetivo analisar o impacto de decisões administrativas tomadas com base em algoritmos a partir de bancos de dados de grande porte (Big Data) no âmbito da Administração Pública. Será realizado um mapeamento das potencialidades e desafios inerentes à utilização de processos decisórios não humanos pelo Poder Público. Com base nisto, será possível identificar algumas perplexidades que podem surgir a partir do descompasso entre o avanço tecnológico e o instrumental teórico à disposição da doutrina administrativista. Nesse cenário, buscaremos problematizar algumas questões referentes aos contornos que serão atribuídos à discricionariedade administrativa nos casos em que a tomada de decisão pública se dê por meio de algoritmos. A metodologia adotada será bibliográfica, descritiva e terá como objetivo investigar o processo decisório fundamentado em bancos de dados de grande porte utilizados pela Administração Pública.


Palavras-chave


Algoritmos; Big data; Administração Pública; Inteligência artificial; democracia.

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Referências


ALENCAR, Felipe. O que é a Lei de Moore? Entenda a teoria que ‘prevê’ futuro da Informática. TechTudo. Disponível em: http://www.techtudo.com.br/noticias/noticia/2015/06/o-que-e-lei-de-moore-entenda-teoria-que-preve-futuro-da-informatica.html. Acesso em: 1º/07/2019.

ALGORITHM. Dicionário online de Cambridge. Disponível em . Acesso em 29 jun. 2019.

ARAÚJO, Valter Shuenquener de. Efeitos da Inovação no Direito Administrativo Brasileiro: queremos saber o que vão fazer com as novas invenções. In: QUIRINO, Carina de Castro; MENDONÇA, José Vicente Santos de; BAPTISTA, Patrícia Ferreira (Orgs.). Inovações no Direito Público. Curitiba: CRV, 2018.

BALKIN, Jack M., Free Speech in the Algorithmic Society: Big Data, Private Governance, and New School Speech Regulation (September 9, 2017). UC Davis Law Review, (2018 Forthcoming); Yale Law School, Public Law Research Paper No. 615. Disponível em: https://ssrn.com/abstract=3038939 ou http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3038939. Acesso em: 03 de jun. 2019.

BERK, Richard A; SORENSON, Susan B.; BARNES, Geoffrey. "Forecasting Domestic Violence: A Machine Learning Approach to Help Inform Arraignment Decisions." Journal of Empirical Legal Studies, vol. 13, nº. 1, 2016, pp. 94-115.

BIGARELLI, Bárbara. Como a Estônia construiu uma sociedade digital. Época Negócios (on line). Disponível em: https://epocanegocios.globo.com/Tecnologia/noticia/2018/08/como-estonia-construiu-uma-sociedade-digital.html. Acesso em: 20 de maio de 2019.

BRACKEN, Mike, GREENWAY, Andrew - HOW TO ACHIEVE AND SUSTAIN GOVERNMENT DIGITAL TRANSFORMATION. Disponível em: https://publications.iadb.org/handle/11319/9002. Acesso em: 15/05/2019.

BRASIL. Conselho Nacional do Ministério Público. CNMP disponibiliza à sociedade o Formulário Nacional de Risco e Proteção à Vida (FRIDA). http://www.cnmp.mp.br/portal/todas-as-noticias/12036-cnmp-disponibiliza-a-sociedade-o-formulario-nacional-de-risco-e-protecao-a-vida-frida. Acesso em 25/06/2019.

BRASIL. Supremo Tribunal Federal. Inteligência artificial: Trabalho judicial de 40 minutos pode ser feito em 5 segundos. Disponível em: http://portal.stf.jus.br/noticias/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=393522. Acesso em 25/06/2019.

BRAZIL LAB. BrazilLab Inovação GovTech ,2019. Disponível em: . Acesso em: 15 de maio de 2019.

BRAZIL LAB. Selo GovTech: entenda como o BraziLAB quer conectar 2 mil empreendedores com o Setor Público. Disponível em: https://brazillab.org.br/noticias/selo-govtech-entenda-como-o-brazilab-quer-conectar-2-mil-empreendedores-com-o-setor-publico. Acesso em: 17/05/2019.

BROEDERS, Dennis; SCHRIJVERS, Erik; BALLIN, Ernst Hirsch. WRR-Policy Brief: Big Data and Security Policies: Serving Security, Protecting Freedom. Disponível em: https://english.wrr.nl/publications/policy-briefs/2017/01/31/big-data-and-security-policies-serving-security-protecting-freedom. Acesso em: 17/05/219.

BURRELL, Jenna. How the Machine ‘Thinks:’ understanding opacity in machine learning algorithms Big Data & Society. Disponível em: https://www.ischool.berkeley.edu/research/publications/2016/how-machine-thinks-understanding-opacity-machine-learning-algorithms. Acesso em 17/05/2019.

CORREIA, José Manuel Sérvulo. Os grandes traços do direito administrativo no século XXI. A&C - Revista de Direito Administrativo & Constitucional, Belo Horizonte, Ano 16, nº 63, p. 45-66, jan./mar. 2016.

EUROPE COMISSION, 2019. eGovemment: The EU's eGovernment strategy, electronic payments and invoicing, the digital single market. Disponível em: . Acesso em: 17 maio 2019.

FISHEL, Sarah; FLACK, Dan, e DEMATTEO, David. Computer risk algorithms and judicial decision-making. Disponível em: http://www.apa.org/monitor/2018/01/jn.aspx. Acesso em: 17/05/2019.

GOMES, Wilson Simões. Como as robôs Alice, Sofia e Monica ajudam o TCU a caçar irregularidades em licitações”. Disponível em: https://g1.globo.com/economia/tecnologia/noticia/como-as-robos-alice-sofia-e-monica-ajudam-o-tcu-a-cacar-irregularidades-em-licitacoes.ghtml. Acesso em: 17/05/2019.

GOVDATA. Disponível em: http://www.planejamento.gov.br/govdata-privado/bases_dados_disponiveis. Acesso em 02/06/2019.

GREGO, Maurício. Watson, o fascinante computador da IBM que venceu os humanos. https://exame.abril.com.br/tecnologia/watson-o-fascinante-computador-da-ibm-que-venceu-os-humanos/. Acesso em 17/05/2019.

HAO, Karen. What is machine learning? Disponível em: https://www.technologyreview.com/s/612437/what-is-machine-learning-we-drew-you-another-flowchart/?utm_campaign=the_algorithm. Acesso em: 02/06/2019.

HARVARD LAW REVIEW. State v. Loomis - Wisconsin Supreme Court Requires Warning Before Use of Algorithmic Risk Assessments in Sentencing. Disponível em: https://harvardlawreview.org/2017/03/state-v-loomis/. Acesso em: 17/05/2019.

LANEY, Doug. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety. Disponível em: https://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf. Acesso em 21/05/2019.

LEE, Peter. Learning from Tay’s introduction. Disponível em: https://blogs.microsoft.com/blog/2016/03/25/learning-tays-introduction/. Acesso em: 15/05/2019.

MACHINE LEARNING. Glossário online do Gartner. Disponível em . Acesso em: 02 jun. 2019.

MATAVELLI, Renato. Inteligência artificial a serviço do fisco: conheça as novas tecnologias da receita. Disponível em: https://www.jornalcontabil.com.br/inteligencia-artificial-servico-do-fisco-conheca-as-novas-tecnologias-da-receita/#.W7FPWmhKjIU. Acesso em 17/05/2019.

MORGAN, Jacob. A Simple Explanation Of 'The Internet Of Things'. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/jacobmorgan/2014/05/13/simple-explanation-internet-things-that-anyone-can-understand/#16386c421d09. Acesso em 02/06/2019.

PAIXÃO, Ricardo Fernandes; COSTA, Henrique Araújo. Alice e a plataforma digital de controle externo. Disponível em: https://www.jota.info/opiniao-e-analise/artigos/alice-e-a-plataforma-digital-de-controle-externo-22112017. Acesso em 29/06/2019.

PASQUALE, Frank. The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Cambridge: Harvard University Press, 2015.

TECMUNDO. “Tay: Twitter conseguiu corromper a IA da Microsoft em menos de 24 horas”. Disponível em: https://www.tecmundo.com.br/inteligencia-artificial/102782-tay-twitter-conseguiu-corromper-ia-microsoft-24-horas.htm. Acesso em 15/05/2019.

UN E-Government Knowledgebase (UNeGovKB). Disponível em: https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/Data/Country-Information/id/24-Brazil. Acesso em 02/06/2019.

VAN DER SLOOT, Bart, BROEDERS, Dennis, Schrijvers, Erik; Exploring the Boundaries of Big Data. Disponível em: https://www.aup.nl/en/book/9789462983588/exploring-the-boundaries-of-big-data. Acesso em: 07 de jul. de 2019.

VAN HAASTERT, Hugo. Government as a Platform: Public Values in the Age of Big Data. Disponível em: < https://vanhaastertblog.files.wordpress.com/2016/08/thesis-hugo-van-haastert.pdf>. Acesso em: 1º de jul. de 2019.

VILELA, Alexandre; O fenômeno Big Data e seu impacto nos negócios. Disponível em: https://imasters.com.br/devsecops/o-fenomeno-big-data-e-seu-impacto-nos-negocios. Acesso em 15/05/2019.




DOI: http://dx.doi.org/10.21056/aec.v20i80.1219

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