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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/39608
Tipo: TCC
Título: A caixa-preta algorítmica e a crise do espaço público : opacidade, explicabilidade e fragmentação discursiva
Autor(es): Lima, Tiago da Costa
Orientador: Dantas, Danilo Fraga
Resumo: Este artigo analisa de que maneira a opacidade algorítmica compromete as condições sob as quais argumentos circulam, são avaliados e adquirem validade pública em ambientes digitais mediados por sistemas de recomendação e moderação. Parte-se da hipótese de que a opacidade algorítmica não constitui a origem da fragmentação discursiva nem das injustiças epistêmicas produzidas por esses sistemas, mas atua como o estabilizador estrutural desses danos ao dificultar sua identificação, contestação e correção. O artigo examina casos de moderação assimétrica e a evolução do marco regulatório brasileiro, da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) ao Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), articulando teoria da argumentação, epistemologia social e ética da inteligência artificial para analisar os efeitos da opacidade dos sistemas. Os resultados indicam que mecanismos de Inteligência Artificial Explicável (XAI) e modelos regulatórios baseados exclusivamente na enunciação de princípios são insuficientes para enfrentar os fatores institucionais e epistêmicos que sustentam essa opacidade. Como contribuição, o artigo propõe seis diretrizes éticas orientadas à transparência, à contestabilidade, à distribuição adequada do controle, à representação plural, à preservação da infraestrutura deliberativa e ao cultivo de virtudes epistêmicas institucionais. Conclui-se que a transparência algorítmica deve ser compreendida como uma condição epistêmica, institucional e democrática indispensável à preservação da legitimidade do espaço público em sociedades mediadas por sistemas de inteligência artificial.
Abstract: This article examines how algorithmic opacity undermines the conditions under which arguments circulate, are evaluated, and acquire public validity in digital environments mediated by recommendation and content moderation systems. It argues that algorithmic opacity is not the source of discursive fragmentation or of the epistemic injustices produced by these systems; rather, it functions as a structural stabilizer of these harms by hindering their identification, contestation, and correction. To this end, the article examines cases of asymmetric content moderation and the evolution of the Brazilian regulatory framework, from the Brazilian Artificial Intelligence Strategy (EBIA) to the Brazilian Artificial Intelligence Plan (PBIA), drawing on argumentation theory, social epistemology, and AI ethics to analyze the effects of system opacity. The findings indicate that Explainable Artificial Intelligence (XAI) mechanisms and regulatory models based exclusively on the articulation of general principles are insufficient to address the institutional and epistemic factors that sustain system opacity. As its main contribution, the article proposes six ethical guidelines oriented toward transparency, contestability, appropriate distribution of control, plural representation, preservation of the deliberative infrastructure, and the cultivation of institutional epistemic virtues. It concludes that algorithmic transparency should be understood as an epistemic, institutional, and democratic condition indispensable for preserving the legitimacy of the public sphere in societies increasingly mediated by artificial intelligence systems.
Palavras-chave: Opacidade algorítmica
Transparência algorítmica
Espaço público
Injustiça epistêmica
Democracia deliberativa
Algorithmic opacity
Public sphere
Discursive fragmentation
Epistemic injustice
Deliberative democracy
CNPq: CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::FILOSOFIA
CNPQ::LINGUISTICA, LETRAS E ARTES::ARTES
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Filosofia
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/39608
Data do documento: 9-Jul-2026
Aparece nas coleções:Ética em Inteligência Artificial (EAD)

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