Decisões automatizadas e riscos algorítmicos: por uma interpretação da discriminação algorítmica à luz dos direitos fundamentais
DOI:
https://doi.org/10.5020/2317-2150.2026.17037Palavras-chave:
decisões automatizadas, discriminação algorítmica, direitos fundamentais, explicabilidade, proporcionalidadeResumo
O artigo examina a discriminação algorítmica como problema jurídico-constitucional produzido pela convergência entre decisões automatizadas, opacidade técnica e desigualdades estruturais. Parte-se da hipótese de que a discriminação algorítmica não deve ser interpretada apenas como defeito técnico do modelo, erro estatístico ou uso indevido de dados pessoais, mas também como forma contemporânea de afetação de direitos fundamentais, quando sistemas automatizados classificam, ranqueiam, recomendam ou excluem pessoas em domínios sensíveis da vida social. A pesquisa adota método lógico-dedutivo, com revisão bibliográfica e análise normativa, articulando direito antidiscriminatório, proteção de dados, proporcionalidade e teoria dos direitos fundamentais. O argumento incorpora o modelo decisório epistêmico-ponderativo desenvolvido em pesquisa doutoral, no qual a intensidade da intervenção, o peso abstrato dos direitos em colisão e a certeza das premissas técnicas orientam a gradação A1-A3 de risco algorítmico. Sustenta-se que a resposta constitucional adequada deve deslocar o debate da simples transparência formal para um modelo de justificabilidade algorítmica, no qual abertura informacional, explicabilidade, auditabilidade, supervisão humana significativa e distribuição dinâmica dos ônus probatórios sejam calibradas conforme o risco e o impacto sobre a pessoa afetada ou sobre grupos em vulnerabilidade. Conclui-se que, quanto maior a intensidade da interferência e menor a certeza das premissas técnicas, maior deve ser o dever de demonstração, de correção e de prevenção imposto ao controlador, ao desenvolvedor, ao utilizador institucional e ao Estado.
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Referências
ALEXY, R. Teoria dos direitos fundamentais. Tradução de Virgílio Afonso da Silva. 2. ed. São Paulo: Malheiros, 2015.
BARAK, A. Proportionality: constitutional rights and their limitations. Cambridge: Cambridge University Press, 2012. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9781139035293 DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9781139035293
BAROCAS, S.; SELBST, A. D. Big data's disparate impact. California Law Review, Berkeley, v. 104, n. 3, p. 671-732, 2016. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2477899 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2477899
BRASIL. [Constituição (1988)]. Constituição da República Federativa do Brasil. Brasília, DF: Presidência da República, [2026a]. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/constituicao/constituicao.htm. Acesso em: 21 jun. 2026.
BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Brasília, DF: Presidência da República, [2026b]. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 21 jun. 2026.
BURRELL, J. How the machine ‘thinks’: understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data & Society, London, v. 3, n. 1, p. 1-12, 2016. DOI: https://doi.org/10.1177/2053951715622512 DOI: https://doi.org/10.1177/2053951715622512
MANTELERO, A. AI and Big Data: a blueprint for a human rights, social and ethical impact assessment. Computer Law & Security Review, Amsterdam, v. 34, n. 4, p. 754-772, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clsr.2018.05.017 DOI: https://doi.org/10.1016/j.clsr.2018.05.017
PASQUALE, F. The black box society: the secret algorithms that control money and information. Cambridge: Harvard University Press, 2015. DOI: https://doi.org/10.4159/harvard.9780674736061
PAULO, L. M. Discriminação algorítmica e proteção de grupos em situação de vulnerabilidade pela jurisdição constitucional: dever de proteção estatal à luz da lei material da ponderação. 2026. Tese (Doutorado em Direito) – Programa de Pós-Graduação em Direito, Universidade de Santa Cruz do Sul, Santa Cruz do Sul, 2026. Disponível em: https://repositorio.unisc.br/jspui/handle/11624/4267. Acesso em: 21 jun. 2026.
SELBST, A. D.; BOYD, D.; FRIEDLER, S. A.; VENKATASUBRAMANIAN, S.; VERTESI, J. Fairness and abstraction in sociotechnical systems. In: CONFERENCE ON FAIRNESS, ACCOUNTABILITY, AND TRANSPARENCY, 2019, Atlanta. Proceedings [...]. New York: ACM, 2019. p. 59-68. DOI: https://doi.org/10.1145/3287560.3287598 DOI: https://doi.org/10.1145/3287560.3287598
UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2016/679 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 27 de abril de 2016, relativo à proteção das pessoas singulares no que diz respeito ao tratamento de dados pessoais e à livre circulação desses dados e que revoga a Diretiva 95/46/CE (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados). Jornal Oficial da União Europeia, Bruxelas, série L, n. 119, p. 1-88, 4 maio 2016. Disponível em: http://data.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj. Acesso em: 21 jun. 2026.
UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13 de junho de 2024, que estabelece regras harmonizadas em matéria de inteligência artificial e que altera os Regulamentos (CE) n.o 300/2008, (UE) n.o 167/2013, (UE) n.o 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 e (UE) 2019/2144 e as Diretivas 2014/90/UE, (UE) 2016/797 e (UE) 2020/1828 (Regulamento da Inteligência Artificial). Jornal Oficial da União Europeia, Bruxelas, série L, p. 1-144, 12 jul. 2024. Disponível em: http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj. Acesso em: 21 jun. 2026.
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