Auditoria para detecção de vieses discriminatórios em métodos de machine learning

  • André Kazuo Takahata Universidade Federal Do ABC
  • Selma Carloto Universidade Federal Do ABC
Palabras clave: Algoritmos, Vieses discriminatórios, Aprendizado de máquina, Detecção e Lei Geral de Proteção de Dados

Resumen

Em uma sociedade digital e algorítmica a proteção de dados assume um papel fundamental frente às novas tecnologias cada vez mais invasivas e surge a preocupação com os estereótipos e vieses discriminatórios, já que estes poderão ser reforçados e constatados em atividades de tratamento por meio de inteligência artificial, em relações em geral, mas principalmente em processos seletivos com a consequente lesão a direitos de personalidade.

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Publicado
2022-09-30
Cómo citar
Takahata, A., & Carloto, S. (2022). Auditoria para detecção de vieses discriminatórios em métodos de machine learning. ACTA JURÍDICA PERUANA, 5(1), 123-139. https://doi.org/10.56891/ajp.v5i1.315