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Diante
da abundância de dados, algoritmos e suas influências no cotidiano, iniciou-se
a construção da Sociedade Algorítmica. Balkin (2017, p. 1219; 2018, p. 1151) define a Sociedade Algorítmica
como “uma sociedade organizada em torno da tomada de decisões sociais e
econômicas por algoritmos, robôs e agentes de IA, que não apenas tomam as
decisões, mas também, em alguns casos, as executam”. Por outro lado, de acordo
com Doneda (2018, p. 04), “não há dúvidas quanto à relevância econômica e
social das decisões tomadas com base em algoritmos, e seria mesmo difícil se
pensar o funcionamento da sociedade contemporânea sem a utilização de
algoritmos”. Neste sentido, a adoção da Internet das Coisas e da Inteligência
Artificial que efetivaram a
computação ubíqua e pervasiva (Weiser, 1991), podem ordenar a geração,
armazenamento, acesso, compartilhamento e a disseminação de dados, além de
definir padrões e auxiliar a governança de dados. Conforme leciona Freitas e Freitas, (2020, p. 22), em
relação à inteligência artificial, “nos primórdios, o desenvolvimento
manteve-se, em larga medida, represado pela dificuldade tecnológica de
processar volumosa quantidade de dados”. Superar a dificuldade de processamento
de grandes volumes de dados foi crucial para o alcance dos desenvolvimentos
tecnológicos em inteligência artificial (IA) e para superar esta dificuldade a Internet das Coisas
pode ser utilizada como aliada no monitoramento de dados.
Há uma necessidade crescente de uma nova
geração de teorias computacionais e ferramentas para auxiliar os indivíduos a
extrair informações úteis, ou seja, a descoberta do conhecimento em dados. Tais
teorias e ferramentas estão relacionadas com o desenvolvimento de métodos e
técnicas para dar sentido aos dados e devem adotar padrões éticos, qualidade de
bases de dados e automação da privacidade e transparência de modo a compor um
sistema de auto governança. Neste sentido, Castells (2000, p. 69), ilustra que
não é a centralidade de conhecimentos que caracteriza o progresso da revolução
tecnológica, mas a aplicação desses conhecimentos e dessa informação para a
geração de conhecimentos e de dispositivos de processamento em um ciclo de
realimentação cumulativo entre inovação e uso, que passa por estágios como
experiências de uso e reconfiguração das aplicações.
Por outro lado, conforme Parchen e
Freitas (2016, p. 26 e 36) em relação a informação os autores destacam que características
como “velocidade, conectividade, acessibilidade, disponibilidade; e, assim não
se sabe mais a quem pertence a informação. Nem mesmo pode o usuário ter certeza
seja do controle ou da segurança dos dados.” Os mesmos autores afirmam que “os
dados e informações possuem alto valor econômico no mercado, capaz de valorizar
as maiores empresas que atuam na Internet”. O que resta claro que a rápida
difusão de dados, algoritmos e sua crescente influência em rede trazem reflexos
sociais e econômicos que devem incluir questões de ética e governança de dados
na Sociedade Algorítmica.
Neste
contexto, o artigo por meio de metodologia dedutiva, busca investigar a governança
de dados por meio de tecnologias como a Internet das Coisas e a Inteligência
Artificial. Somar o uso circular e sustentável de dados com as tecnologias
digitais como IA e IoT de modo a atingir a governança de dados poderá ser um
meio para enfrentar problemas e resolvê-los de forma mais eficaz e eficiente em
uma Sociedade Algorítmica.
O
desenvolvimento governança de dados visa harmonizar os dados existentes nas empresas
para que possam ser facilmente explorados e acessados para as mais diversas
finalidades, por qualquer usuário autorizado, dentro de critérios pré-determinados.
“Novos mecanismos para reunir, gerenciar e processar dados fornecem um novo
ímpeto para repensar como melhor gerenciar dados para que a sociedade possa usar
melhor seus recursos, resolver a maioria dos problemas e fornecer o maior bem
social para a maioria das pessoas” (KAWALEK e BAYAT, 2017).
O aspecto ético do uso de dados, não está relacionado a uma tecnologia específica. Floridi e Taddeo (2016, p. 03), esclarecem que “em algumas décadas, entendemos que não é uma tecnologia específica (computadores, tablets, telefones celulares, plataformas online, computação em nuvem e assim por diante), mas o que qualquer tecnologia digital manipula que representa o foco correto de nossas estratégias éticas”. Ou seja, limitar o uso de tecnologias da informação e comunicação por suspeita de problemas éticos não é o caminho adequado, visto que estes dispositivos apenas executam tarefas com os dados que são fornecidos. Portanto, algoritmos de IA e IoT tendem a auxiliar a governança de dados que devem ser desenvolvidas junto com as regras que definem como os dados podem ser usados por pessoal autorizado, levando-se em consideração a utilização do menor quantitativo de dados possíveis, sigilo de dados pessoais, transparência e ética das operações. Além de permitir a conformidade contínua com políticas internas e regulamentações externas, mediante atualizações periódicas e assegurar que os dados sejam usados e transferidos de maneira consistente entre bases de dados, aplicativos e instituições.
Referências
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