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Tipo: Artigo de Periódico
Título: A tardia responsabilidade civil na discriminação algorítmica e a regulação estatal para sistemas de governança e compliance
Título em inglês: Late civil liability in algorithmic discrimination and state regulation for governance and compliance systems
Autor(es): Smolenaars, Claudine Costa
Gonçalves, Thaís Leal Vieira
Palavras-chave em português: Sistemas de algoritmos;Responsabilidade civil;LGPD;Governança Coorporativa;Regulação estatal
Palavras-chave em inglês: lgorithms systems;Civil responsability;Corporate Governance;GDPR;State regulation
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
Data do documento: Jul-2021
Instituição/Editor/Publicador: Revista da Faculdade de Direito
Citação: SMOLENAARS, Claudine Costa; GONÇALVES, Thaís Leal Vieira. A tardia responsabilidade civil na discriminação algorítmica e a regulação estatal para sistemas de governança e compliance. Revista da Faculdade de Direito, Fortaleza, v. 42, n. 2, 2021, p. 59-76
Resumo: Os sistemas algoritmos estão cada vez mais presentes e interferem na vida das pessoas. O problema de pesquisa é a capacidade danosa dos sistemas algoritmos, em larga escala e sem fronteiras, especialmente quando produzem ou incentivam a discriminação, sem a respectiva reparação. A hipótese é de que a responsabilidade civil não é eficiente para gerar incentivos para impedir o dano, tampouco repará-lo adequadamente. Como objetivo geral, vai se demonstrar que é necessário, além da regulação estatal, efetiva exigência de estruturas de governança e compliance, com transparência, administração de riscos e prestação de contas quanto à configuração algorítmica e seus critérios. Como objetivos específicos, vai se tratar sobre os algoritmos, conceituando-os para compreender a sua formação e destacar a legislação existente; vai se analisar o problema, considerando os impactos na realidade; por fim, vai trabalhar na hipótese de governança e transparência como ferramenta para o compliance no uso de algoritmos. A metodologia é indutiva, fazendo-se revisão bibliográfica, buscando debater sobre ocorrências reais eventualmente relatadas pela mídia. O marco teórico é a Análise Econômica do Direito. Os achados revelam que o Estado já vem reagindo à discriminação algorítmica, estabelecendo exigências legais e aplicando multas milionárias às grandes corporações, mas demanda cooperação das autoridades de dados de todo o mundo, bem como das empresas no âmbito de sistemas de inovação.
Abstract: Algorithm systems are increasingly present and interfere in people's lives. The research problem is the harmful capacity of algorithmic systems, on a large scale and without borders, especially when they produce or encourage discrimination, without the respective repair. The hypothesis is that civil liability is not efficient to generate incentives to prevent damage, nor to repair it properly. As a general objective, it will be demonstrated that, in addition to state regulation, it is necessary to effectively demand governance and compliance structures, with transparency, risk management and accountability regarding the algorithmic configuration and its criteria, allowing its use as a tool of trust. As specific objectives, the algorithms will be discussed, conceptualizing them to understand their formation and highlight the existing legislation; the problem will be analyzed, considering the impacts in reality; Finally, it will work on the hypothesis of governance and transparency as a tool for compliance in the use of algorithms. The methodology is inductive, making a bibliographic review, seeking to discuss real occurrences eventually reported by the media. The findings reveal that the State has already been reacting to algorithmic discrimination, establishing legal requirements and imposing millionaire fines on large corporations, but it demands cooperation from data authorities around the world, as well as companies within the scope of innovation systems.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/74286
ISSN: 23172940
Currículo Lattes do(s) Autor(es): http://lattes.cnpq.br/0681085213469720
http://lattes.cnpq.br/0241002148525730
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
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