Discriminação Algorítmica e Vieses em Processo Seletivo Eletrônico
A presente tese de doutorado aborda o fenômeno da automação e da incorporação da inteligência artificial (IA) às relações de trabalho, já desde o processo seletivo, quando surgem os riscos aos trabalhadores e candidatos, titulares de dados pessoais e de dados pessoais sensíveis. Motivadas pelos recentes avanços, as empresas têm crescentemente utilizado as novas tecnologias nos seus departamentos, inclusive no de recursos humanos (RH), incorporando os métodos de aprendizado de máquina. No entanto, constatamos que aumentam os riscos de violações a direitos humanos e fundamentais, principalmente por meio de discriminação algorítmica, quando são reproduzidos vieses e estereótipos que violam a privacidade e outros direitos fundamentais dos titulares. A metodologia adotada nesta investigação foi a revisão de artigos técnicos, ao lado da análise comparativa entre a legislação brasileira e a legislação da União Europeia, mais avançada sobre o tema, além do estudo de casos com a respectiva análise técnica e jurídica dos vieses discriminatórios e estereótipos, à luz da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e do General Data Protection Regulation (GDPR) da União Europeia, sempre dialogando com outras ciências, incluindo a Inteligência Artificial (IA), o Aprendizado de Máquina e a Ética, como parte integrante da filosofia e em caráter interdisciplinar. Concluiu-se que os riscos de vieses discriminatórios e estereótipos são identificados principalmente no tratamento de dados pessoais sensíveis, em relações assimétricas e quando estamos diante de grupos historicamente discriminados, sendo os vieses históricos uma das principais causas de discriminação algorítmica.