Governança de inteligência artificial nas organizações públicas : aplicação de fuzzy e crisp-set QCA a processos e práticas que considerem princípios éticos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Patricia Gomes Rêgo de
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46465
Resumo: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão Pública, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2023.
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spelling Governança de inteligência artificial nas organizações públicas : aplicação de fuzzy e crisp-set QCA a processos e práticas que considerem princípios éticosInteligência artificial - legislaçãoÉtica em inteligência artificialGovernança digitalTese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão Pública, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2023.A natureza ubíqua da inteligência artificial (IA) na sociedade acompanhada pelo aumento de alertas sobre riscos quando o uso e o desenvolvimento de sistemas de IA ocorrem sem que princípios éticos sejam considerados, têm desafiado pesquisadores. Adicionalmente, observam-se evoluções das discussões sobre regulação da IA no sentido de uma governança de IA. Imersa no desafio de regulação da IA, esta tese como objetivo aprofundar-se na multidisciplinaridade envolvida nas questões éticas dos sistemas de IA, levantar as recomendações para melhor implantar regulação e governança de IA, investigar como tais ações têm ocorrido e, o que pode ser feito para contribuir positivamente com tal desafio. O estudo se distribuiu em três etapas e materializadas sob a forma de artigos. Primeiramente, buscou-se na literatura especializada os conceitos e teorias relacionados à regulação da IA, assim como formas em que essa regulação pode ocorrer. Aprofundou-se na análise do framework AIR-Artificial Intelligence Regulation, o qual reúne principais instituições de um país em uma governança nacional de IA com protagonismo das instituições públicas do poder Executivo, Legislativo e Judiciário. A regulação proposta pelo AIR combina legislação, normativos governamentais e padrões internacionais para uso e desenvolvimento de sistemas de IA que atendam a princípios éticos. Em uma segunda fase, realizou-se pesquisa empírica de alcance global para investigar como organizações públicas têm incorporado as diretrizes apresentadas pela academia, pela legislação e pelos padrões internacionais, ao seu modelo de governança, de gestão e de desenvolvimento de sistemas de IA de maneira a considerar princípios éticos. Com objetivo exploratório e descritivo, em uma abordagem qualitativa e quantitativa, o estudo considerou vinte e oito organizações públicas, distribuídas em dezessete países, que possuíam sistemas de IA em operação. Questionário e roteiro de entrevista foram elaborados, validados e aplicados em toda a amostra. Por meio de Qualitative Comparative Analysis (QCA), nos modos crisp-set e fuzzy, acrescidos de análise de conteúdo das entrevistas e de documentos, foi possivel conhecer como processos e práticas, previstos na literatura de governança de IA, foram combinados pelas organizações, os problemas enfrentados e as soluções encontradas para superá los. Os achados fundamentaram a elaboração de um framework de governança de IA em uma organização pública: AIGov4Gov. E, em uma etapa final, no terceiro artigo, analisou-se a compatibilidade entre o AIGov4Gov, resultante de casos reais em estágio mais avançado na implantação da governança de IA, e o AIR, modelo conceitual de governança de IA de um país. Os modelos foram considerados compatíveis, o que abre oportunidade para que se considere o foco na implantação da governança de IA em organizações públicas como possível estratégia para impulsionar a implantação de governança de IA nacionalmente. Como contribuições, a pesquisa apresentou formas de regulação e governança de IA de um país, como combinar processos e práticas para viabilizar a implantação da governança de IA de uma organização pública; e por fim, uma proposta de robustecimento da governança de IA de uma nação por meio de implantações bem-sucedidas de governança de IA nas organizações públicas.The ubiquitous nature of artificial intelligence (AI) in society, combined with increased awareness of risks when AI systems use and development occur without ethical principles being considered, challenge researchers. Additionally, there are evolutions in the discussions on AI regulation towards AI governance. Immersed in the challenge of AI regulation, this thesis aims to delve deeper into the multi-disciplinarity involved in the ethical issues of AI systems, raise recommendations to better implement AI regulation and AI governance, investigate how such actions have occurred and, what can be designed to make a positive contribution to such a challenge. The study was distributed in three stages and materialized in the form of articles. Firstly, one searched the specialized literature for the concepts and theories involved with AI regulation, as well as the reasons that motivate it and how to regulate the AI. An in-depth analysis of the AI regulation framework (AIR-Artificial Intelligence Regulation) was carried out, which brings together the main institutions of a country in a national AI governance with public institutions of the Executive, Legislative and Judiciary branches playing a leading role. The regulation proposed by AIR combines legislation, government policies and international standards for AI systems use and development that meet ethical principles. In a second phase, a global empirical research was carried out to investigate how public organizations have incorporated the recommendations presented by the academy, by legislation and by international standards, to their governance and management models, including AI systems development in a way to consider ethical principles. With an exploratory and descriptive objective, in a qualitative and quantitative approach, the study considered twenty-eight public organizations, distributed in seventeen countries, that had AI systems in operation. Questionnaire and interview script were elaborated, validated and applied to the entire sample. Through Qualitative Comparative Analysis (QCA), on crisp-set and fuzzy modes, as well as content analysis of interviews and documents, one knew how processes and practices, found in AI governance literature, were combined by organizations; the problems and solutions that they found to overcome such obstacles. The research´s findings supported the development of an AI governance framework in a public organization: AIGov4Gov. And, in a final step, through a third article, one analyzed the compatibility between AIGov4Gov, resulting from real cases at a more advanced stage in the implementation of AI governance, and the AIR framework, a conceptual model of AI governance in a country. The models were considered compatible, and thus, an opportunity opens up to consider the focus on the implementation of AI governance in public organizations as a possible strategy to boost the implementation of AI governance nationally. As contributions, the research presented ways of AI regulating and AI governing in a country, how to combine processes and practices to enable AI governance implementation in public organizations, and finally, a proposal to strengthen a national AI governance through successful deployments of AI governance in public organizations.Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)Departamento de Administração (FACE ADM)Programa de Pós-Graduação em AdministraçãoSantos Júnior, Carlos Denner dosAlmeida, Patricia Gomes Rêgo de2023-09-12T17:55:02Z2023-09-12T17:55:02Z2023-09-122023-02-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfALMEIDA, Patricia Gomes Rêgo de. Governança de inteligência artificial nas organizações públicas: aplicação de fuzzy e crisp-set QCA a processos e práticas que considerem princípios éticos. 2023. 176 f., il. Tese (Doutorado em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46465porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-10-16T17:15:54Zoai:repositorio.unb.br:10482/46465Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-10-16T17:15:54Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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