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dc.contributor.advisorFreitas, Christiana Soares de-
dc.contributor.authorLemes, Marcelle Martins-
dc.identifier.citationLEMES, Marcelle Martins. Inteligência artificial, algoritmos e policiamento preditivo no poder público federal brasileiro. 2019. 110 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Direito)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, 2019.pt_BR
dc.description.abstractO surgimento das tecnologias de informação, com o uso de big data pelos governos e pelas empresas, e com o desenvolvimento de sistemas algorítmicos e de inteligência artificial, sinalizaram o início de uma nova etapa no capitalismo: o Capitalismo de Vigilância. Em face disso, procurou-se verificar de que maneira o poder público brasileiro se situa em relação às iniciativas algorítmicas e de inteligência artificial (IA). Foi realizada revisão bibliográfica em paralelo com pesquisa exploratória, a partir do levantamento de dados, nos endereços eletrônicos dos Ministérios e de órgãos públicos, utilizando argumentos booleanos nas ferramentas de pesquisa do Google. Os resultados encontrados foram analisados e as iniciativas de tecnologia da informação foram tabeladas e seus dados registrados. Entretanto, a falta de um registro oficial e central dos sistemas implementados impediu a realização de uma exploração rigorosamente quantitativa. Tendo em vista o número elevado de iniciativas mapeadas, se decidiu por estudar o projeto Sinesp Big Data e Inteligência Artificial para Segurança Pública, desenvolvido pelo Ministério da Justiça e Segurança Pública (MJSP) em parceria com o Departamento de Computação da Universidade Federal do Ceará (UFC). Essa escolha foi motivada pelos objetivos do projeto e por sua atuação orientarem à prática de policiamento preditivo. Foram encontradas escassas informações públicas sobre o Sinesp Big Data, em razão do que, encaminhou-se comunicações eletrônicas aos responsáveis pelo projeto, e solicitações de acesso à informação, amparadas pela Lei n° 12.527/11 (Lei de Acesso à Informação) ao MJSP e à UFC. Foram recebidas respostas vagas aos questionamentos formulados, bem como negativa de contribuição em face de acordos de confidencialidade. Apesar disso, foi possível identificar que o desenvolvimento do projeto se vincula diretamente à Lei 13.675/18 (Lei do Sistema Único de Segurança Pública) e aos sistemas de inteligência policial implementados pelo Governo do Ceará. Considerando os dados levantados e utilizando categorias teóricas de Foucault, Deleuze e Zuboff, bem como estudos de governança ética das tecnologias informacionais, foi possível identificar o forte traço disciplinar do Sinesp Big Data, que, entende-se, realizará uma governança disciplinar de indivíduos de risco, identificando-se com a figura do polipanóptico e apresentando-se como um sistema black box com prováveis efeitos discriminatórios.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordSegurança públicapt_BR
dc.subject.keywordInteligência artificialpt_BR
dc.subject.keywordAlgoritmospt_BR
dc.titleInteligência artificial, algoritmos e policiamento preditivo no poder público federal brasileiropt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2020-07-22T20:18:19Z-
dc.date.available2020-07-22T20:18:19Z-
dc.date.submitted2019-12-03-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/24565-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1The emergence of information technologies, with the use of big data by governments and companies, and with the development of algorithmic and artificial intelligence systems, signaled the beginning of a new stage in capitalism: Surveillance Capitalism. In view of this, we sought to verify how the Brazilian government is situated in relation to algorithmic and artificial intelligence (AI) initiatives. A parallel bibliographic review was carried out with exploratory research, based on data collection, in the electronic addresses of the Ministries and public agencies, using Boolean arguments in Google's search tools. The results found were analyzed and the information technology initiatives were tabulated and their data registered. However, the lack of an official and central registry of the systems implemented prevented a strictly quantitative exploration. In view of the large number of initiatives mapped, it was decided to study the Sinesp Big Data and Artificial Intelligence for Public Security project, developed by the Ministry of Justice and Public Security (MJSP) in partnership with the Computer Department of the Federal University of Ceará (UFC). This choice was motivated by the objectives of the project and by its operation to guide the practice of predictive policing. There was scarce public information about Sinesp Big Data, due to which, electronic communications were sent to those responsible for the project, and requests for access to information, supported by Law No. 12.527/11 (Law on Access to Information) to the MJSP and the UFC. Vague answers were received to the questions raised, as well as a negative contribution under confidentiality agreements. Nevertheless, it was possible to identify that the development of the project is directly linked to Law 13.675/18 (Law of the Unified Public Security System) and to the police intelligence systems implemented by the Government of Ceará. Considering the data collected and using the theoretical categories of Foucault, Deleuze and Zuboff, as well as studies on the ethical governance of information technologies, it was possible to identify the strong disciplinary trait of Sinesp Big Data, which, it is understood, will perform a disciplinary governance of individuals at risk, identifying itself with the polypanoid figure and presenting itself as a black box system with likely discriminatory effects.pt_BR
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