Acompanha Pós: IA364 - Tópicos em Engenharia de Computação I

Tema: Inteligência Artificial Ética e Responsável

Ementa: Histórico e panorama da Inteligência Artificial (IA). IA e sociedade: desafios éticos. Conceitos fundamentais em Ética. Equidade (Fairness): Métodos de mitigação de vieses e discriminação em IA. Explicabilidade, Interpretabilidade e Transparência em IA. Noções de propriedade intelectual e regulação em IA. Considerações sobre governança e estratégias em IA. Privacidade e uso de dados em IA. Aplicações práticas em Python.

Conteúdo Programático: Panorama e Histórico da Inteligência Artificial (IA) IA e Sociedade – Desafios Éticos Conceitos Fundamentais de Ética Ética e Ciência na História Equidade e Mitigação de Vieses em IA Explicabilidade e Responsabilização em IA Autonomia e "Capability Caution" Regulação e Propriedade Intelectual em IA Inteligência Artificial e Inteligência Humana Beneficência em IA: dignidade da vida, bem-estar social e sustentabilidade

Plano de Desenvolvimento: Tema: Inteligência Artificial Ética e Responsável

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Conforme IN CCG nº 02/2025 - Cláusula de Honestidade e Lisura Acadêmica

Todas as atividades relacionadas às disciplinas devem ser realizadas em conformidade com as orientações fornecidas pelos docentes e com o devido rigor ético.

Caso o(a) docente responsável, no exercício de sua liberdade de cátedra, forme convicção acerca da ausência de lisura ou de condições adequadas para a realização da atividade avaliativa, poderá atribuir nota zero, seja para a atividade única ou, conforme o caso, para o conjunto de atividades do semestre. A ocorrência deverá ser fundamentada e comunicada à Coordenação de Curso de Graduação, podendo o(a) estudante estar sujeito a processo administrativo.

Bibliografia: Livros de consulta: Luciano Floridi, "A Ética da Inteligência Artificial", PUCPRESS, Curitiba, 2024 (tradução de Juliana Vermelho Martins) Cathy O'Neil. "Algoritmos de Destruição em Massa", Ed. Rua do Sabão, 2020 (tradução de Rafael Abraham) Giovanni M. de Holanda e Claudia R.C. Pfeiffer, "Sentimento da Inteligência Artificial", Pontes, 2023 dos Santos, M. J. P., Schaal, F. M. M., & Goulart, R. (Org.). Propriedade Intelectual e Inteligência Artificial. Almedina Brasil, 2024. Artigos e Ensaios: Arbix, G. (2020). A transparência no centro da construção de uma IA ética. Novos Estudos CEBRAP, 39(2), 395-413. Mehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., Lerman, K., & Galstyan, A. (2021). A survey on bias and fairness in machine learning. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(6), 1-35. Caton, S., & Haas, C. (2024). Fairness in machine learning: A survey. ACM Computing Surveys, 56(7), 1-38. Mitchell, S., Potash, E., Barocas, S., D'Amour, A., & Lum, K. (2021). Algorithmic fairness: Choices, assumptions, and definitions. Annual Review of Statistics and Its Application, 8, 141-163. H. Cerbone, Providing a Philosophical Critique and Guidance of Fairness, arXiv:2111.04417 [cs.CY]. https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.04417 ANTIQUA ET NOVA, Note on the Relationship Between Artificial Intelligence and Human Intelligence, Ex audientia die 14 ianuarii 2025, Franciscus. https://www.vatican.va/roman_curia/congregations/cfaith/documents/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_en.html Byung-Chul Han, "Infocracia: digitalização e crise da democracia", Vozes, Petrópolis, 2022 (tradução de Gabriel S. Philipson)

Critério de Avaliação: Testes em classe Resumo/interpretação de textos em casa Trabalho a ser entregue no final do curso

Bibliografia complementar: n/a