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Decisões automatizadas com recurso a algoritmos opacos : uma perspetiva legal

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Summary:A presente dissertação tem como objetivo a análise legal das decisões automatizadas por algoritmos opacos, no sentido de expor os meios de tutela que o Direito da União confere aos cidadãos em matéria de proteção de dados pessoais e de que forma se podem defender e contestar estas decisões. Em primeiro lugar, será feito um breve enquadramento do tema e clarificar¬se¬á conceitos relacionados com Big Data e decisões automatizadas, importantes à compreensão dos pontos que serão desenvolvidos. Em segundo lugar, será estudado o Regime Geral da Proteção de Dados, em especial as bases legais para o tratamento de dados pessoais e as categorias especiais de dados. Os dados assumem¬se cada vez mais como um recurso poderoso para as empresas, em determinadas situações são até comercializados, o que se traduz em insegurança e desconfiança relativamente ao tratamento dos dados. Assim, importa perceber de que forma é que estes são tutelados e salvaguardados. Posteriormente, será aprofundado o regime estipulado no artigo 22º do Regime Geral da Proteção de Dados que compõe o regime jurídico das decisões automatizadas. Em seguida será abordada a problemática da opacidade dos algoritmos utilizados na tomada de uma decisão automatizada e o estudo da possibilidade de existir um direito a obter uma explicação. No contexto da opacidade dos algoritmos, será abordado também o papel dos direitos de propriedade industrial e a forma como o legislador europeu contorna possíveis problemas que estes podem trazer para a tutela dos direitos dos cidadãos. Por último, será efetuada a análise da proposta de regulamento da inteligência artificial, com o intuito de perceber qual é a direção do legislador europeu neste contexto.
Main Authors:Silva, Miguel Ângelo Oliveira Nunes da
Subject:Algoritmos Decisões automatizadas Inteligência artificial Inteligência artificial blackbox Proteção de dados Direito da União Europeia Algorithms Automated decision-making Artificial intelligence Blackbox artificial intelligence Data protection European Union law
Year:2022
Country:Portugal
Document type:master thesis
Access type:open access
Associated institution:Universidade Católica Portuguesa
Language:Portuguese
Origin:Veritati - Repositório Institucional da Universidade Católica Portuguesa
Description
Summary:A presente dissertação tem como objetivo a análise legal das decisões automatizadas por algoritmos opacos, no sentido de expor os meios de tutela que o Direito da União confere aos cidadãos em matéria de proteção de dados pessoais e de que forma se podem defender e contestar estas decisões. Em primeiro lugar, será feito um breve enquadramento do tema e clarificar¬se¬á conceitos relacionados com Big Data e decisões automatizadas, importantes à compreensão dos pontos que serão desenvolvidos. Em segundo lugar, será estudado o Regime Geral da Proteção de Dados, em especial as bases legais para o tratamento de dados pessoais e as categorias especiais de dados. Os dados assumem¬se cada vez mais como um recurso poderoso para as empresas, em determinadas situações são até comercializados, o que se traduz em insegurança e desconfiança relativamente ao tratamento dos dados. Assim, importa perceber de que forma é que estes são tutelados e salvaguardados. Posteriormente, será aprofundado o regime estipulado no artigo 22º do Regime Geral da Proteção de Dados que compõe o regime jurídico das decisões automatizadas. Em seguida será abordada a problemática da opacidade dos algoritmos utilizados na tomada de uma decisão automatizada e o estudo da possibilidade de existir um direito a obter uma explicação. No contexto da opacidade dos algoritmos, será abordado também o papel dos direitos de propriedade industrial e a forma como o legislador europeu contorna possíveis problemas que estes podem trazer para a tutela dos direitos dos cidadãos. Por último, será efetuada a análise da proposta de regulamento da inteligência artificial, com o intuito de perceber qual é a direção do legislador europeu neste contexto.