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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/51746

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorQUEIROZ, Ruy José Guerra Barretto de-
dc.contributor.authorPADOVAN, Paulo Henrique-
dc.date.accessioned2023-08-02T21:27:38Z-
dc.date.available2023-08-02T21:27:38Z-
dc.date.issued2023-02-08-
dc.identifier.citationPADOVAN, Paulo Henrique. MAIA: Metamodelo de Accountability para Inteligência Artificial. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/51746-
dc.description.abstractA inteligência artificial (IA) pode tomar decisões erráticas, causando preconceito, desconfiança, perdas ou danos aos indivíduos. Questões complexas de caráter mo- ral e normativo devem ser dirimidas para estabelecer como determinar accountabi- lity. Até recentemente, entender o funcionamento das “caixas pretas” era extrema- mente difícil; no entanto, o uso de Inteligência Artificial Explicável (XAI) ajuda a acla- rar os problemas complexos que podem incorrer a IA. Neste contexto, esta tese pro- cura analisar, caracterizar e conformar accountability no âmbito da moral e da IA e fornecer um cânone que ajude as várias partes interessadas a lidar com as questões de responsabilidade algorítmica. Para definir accountability, apresentamos, caracte- rizamos e diferenciamos os diversos matizes de responsabilidade no contexto nor- mativo atual, apresentando os dois pressupostos relacionados à accountability mo- ral: exigibilidade e responsividade. Por fim, fornecemos uma análise sobre como a estrutura contábil existente, com o suporte de XAI e dados registrados, pode abordar questões relacionadas à responsabilidade algorítmica da IA.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectInteligência computacionalpt_BR
dc.subjectResponsabilidade algorítmicapt_BR
dc.subjectIA confiávelpt_BR
dc.subjectInteligência Artificial Explicável (IAE)pt_BR
dc.subjectUnidade Responsiva Explicável (URE)pt_BR
dc.titleMAIA : Metamodelo de Accountability para Inteligência Artificialpt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coMARTINS, Clarice Marinho-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9788127954548465pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1825502153580661pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxArtificial intelligence (AI) can lead to erratic behavior causing bias, mistrust, loss, or damage to individuals. Intricate questions of moral and normative nature must be resolved to establish how to determine accountability. Until recently, understanding the inner workings of “black boxes” has been exceedingly difficult; however, the use of Explainable Artificial Intelligence (XAI) would help simplify the complex problems that can occur with AI. In this context, this thesis seeks to analyze, characterize, and conform accountability within the scope of morality and AI and provide a canon that helps the various stakeholders to deal with the urges for algorithmic responsibility. To define accountability, we present, characterize, and differentiate concepts of respon- sibility, liability, and accountability in today's normative context, presenting the two assumptions related to moral accountability: enforceability and answerability. Lastly, it provides an analysis of whether existing accounting framework, with the support of XAI and logged data, can address concerns related to AI algorithmic accountability.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/0419071207537280pt_BR
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