Discriminação algorítmica e proteção de grupos em situação de vulnerabilidade pela jurisdição constitucional : dever de proteção estatal à luz da lei material da ponderação.
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Resumo
A pesquisa vincula-se ao Programa de Pós-Graduação em Direito da Universidade de Santa Cruz do Sul, na Área de Concentração em Direitos Sociais e Políticas Públicas e na Linha de Pesquisa Dimensões Instrumentais das Políticas Públicas, com ênfase no Controle Jurisdicional na efetivação de direitos fundamentais, ao articular constitucionalismo e direitos fundamentais com os desafios da inteligência artificial em um novo contexto discriminatório. A tese investiga a reprodução de discriminações estruturais por sistemas algorítmicos e propõe um arranjo normativo-hermenêutico para sua tutela, com ênfase na proteção de grupos em situação de vulnerabilidade. Questiona-se inicialmente em que medida e por quais parâmetros interpretativos a jurisdição constitucional deve proteger grupos em situação de vulnerabilidade contra discriminações algorítmicas, calibrando transparência/explicabilidade e segredo comercial-algorítmico? Para tanto, parte-se do mapeamento do fenômeno e de suas causas — seleção de variáveis, aprendizagem a partir de bases enviesadas, opacidades de modelo e governança — para demonstrar que a opacidade técnica não é acidente, mas expressão de racionalidade tecnocrática que demanda respostas jurídicas específicas. No plano constitucional, articula-se o dever estatal de proteção com a renovada dimensionalidade da igualdade e da não discriminação em ambiente de decisões automatizadas; no plano infraconstitucional, mobilizam-se os princípios e mecanismos da LGPD (art. 6º e art. 20) e a exigência de motivação adequada (CPC, art. 489, § 2º) como base para standards de prevenção, transparência e revisão. Utiliza-se, em um primeiro momento, de abordagem fenomenológica, através de revisão bibliográfica, para apreender, em sua inteireza, a emergência de uma vulnerabilidade jurídico-tecnológica nas estruturas decisórias digitais – evitando reduzi-la, aprioristicamente, a categorias jurídicas consolidadas; em seguida, adota se método dedutivo, partindo de premissas normativo-constitucionais para derivar conclusões específicas acerca dos contornos jurídicos exigíveis da atuação jurisdicional diante de violações praticadas por agentes automatizados. Metodologicamente, adota-se a lei material da ponderação, a partir das elaborações de Robert Alexy, para construir um modelo decisório que gradua a intervenção jurisdicional, integrando a fórmula do peso a partir de sua preocupação com o grau de certeza empírica e normativa (C), alocando ônus probatórios dinâmicos em contextos de assimetria informacional. O procedimento viabiliza a calibração da colisão explicabilidade/transparência versus segredo comercial-algorítmico por critérios reproduzíveis e auditáveis, permitindo acesso suficiente ao itinerário lógico-decisório sem desproteger os direitos da desenvolvedora. Resulta daí uma regra de decisão: quanto maior a interferência (I) e o peso abstrato (PeA) do princípio que cede, tanto maior deve ser o C exigido das premissas justificadoras e tanto mais ampla a abertura informacional, escalonadas por A1–A3. A contribuição reside em oferecer critérios operacionais e verificáveis para decisões judiciais sobre discriminação algorítmica — reduzindo assimetrias informacionais, fortalecendo a efetividade da igualdade material e consolidando uma cultura de justificação pública das escolhas automatizadas.
Nota
Inclui bibliografia.
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Tipo de obra
Tese de Doutorado
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Local
Santa Cruz do Sul
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