Key points are not available for this paper at this time.
O objetivo deste artigo é analisar as regras do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) e da Diretiva sobre Proteção de Dados em Matéria Penal relativas à tomada de decisão automatizada e explorar como garantir a transparência de tais decisões, em particular aquelas tomadas com auxílio de algoritmos. Ambos os atos jurídicos impõem limitações à tomada de decisão individual automatizada, incluindo o perfilamento. Embora essas limitações possam ser vistas como uma forte proteção aos indivíduos, potencialmente até dificultando o futuro desenvolvimento da Inteligência Artificial na tomada de decisões, as disposições relevantes contêm diversas exceções que permitem tais decisões. Enquanto a Diretiva sobre Proteção de Dados em Matéria Penal preocupantemente não parece oferecer ao titular dos dados a possibilidade de se familiarizar com os motivos da decisão, o GDPR obriga o controlador a fornecer ao titular dos dados "informações significativas sobre a lógica envolvida" (artigos 13(2)(f), 14(2)(g) e 15(1)(h)), levantando a muito debatida questão sobre se o titular dos dados deveria ter um "direito à explicação" da decisão automatizada. Este artigo busca ir além da questão semântica sobre se esse direito deve ser denominado "direito à explicação" e argumenta que o GDPR obriga o controlador a informar o titular dos dados dos motivos pelos quais a decisão automatizada foi tomada. Embora tal direito se encaixe em princípio no âmbito mais amplo da busca do GDPR por um alto nível de transparência, ele também levanta várias questões: O que exatamente deve ser revelado ao titular dos dados? Como uma decisão baseada em algoritmo pode ser explicada? O artigo visa explorar essas questões e identificar desafios para pesquisas futuras quanto à explicabilidade das decisões automatizadas.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Maja Brkan
International Journal of Law and Information Technology
Maastricht University
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Maja Brkan (Mon,) estudou esta questão.
www.synapsesocial.com/papers/6a00dda6e4618ba4162dc2ce — DOI: https://doi.org/10.1093/ijlit/eay017