[Propósito] Analisar a aplicabilidade da teoria da regulação responsiva para promoção da inteligibilidade de sistemas de machinelearning sob o enfoque da Lei Geral de Proteção de Dados. [Metodologia/abordagem/design] Este artigo tem a teoria da regulação responsiva como marco teórico e se baseará, inicialmente, em uma análise comparada da LGPD e do RGPD para identificar como essa teoria pode auxiliar reguladores brasileiros, mais especificamente a Autoridade Nacional de Proteção de Dados, a abordar a inteligibilidade de sistemas de inteligência artificial. [Resultados] A partir de uma análise comparativa prévia entre como LGPD e RGPD lidam com o tema da explicabilidade de sistemas de decisão automatizada (incluso machine-learning), identificou-se que o racional de cooperação entre regulador e regulado, um sistema de governança em rede e a existência de uma pirâmide regulatória permitem a aplicação da teoria da regulação responsiva para a promoção da inteligibilidade desses sistemas. [Implicações práticas] Sistemas de IA têm sido frequentemente acusados de possuírem vieses discriminatórios. Isso faz com que pessoas negras sejam mais frequentemente identificadas do que brancas por te
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