Ética e Privacidade em IA

Anonimização é o processo que transforma dados pessoais em informações que não permitem identificar um indivíduo, mesmo quando combinadas com outras bases. É recurso essencial para projetos de IA que precisam reduzir riscos e atender à LGPD.

Bias é a tendência sistemática de um modelo errar ou favorecer certos grupos, causada por dados, algoritmos ou processos. Identificar e mitigar viés é essencial para IA ética e confiável.

Informações que identificam ou permitem identificar uma pessoa. Em IA, exigem cuidado rigoroso, finalidade clara e boas práticas de privacidade definidas pela LGPD.

Informações pessoais de alto risco, como dados de saúde, biometria e religião, que exigem proteção reforçada pela LGPD e regras rigorosas de uso em IA.

Princípio que garante que sistemas de IA iniciem com o nível máximo de proteção de dados ativado automaticamente, coletando apenas o mínimo necessário.

Técnica que substitui dados pessoais por códigos para reduzir riscos, mantendo a possibilidade de reidentificação. Útil em IA, mas não equivale a anonimização.

Entenda o que são dados sintéticos, como gerá-los com IA, quando usar, suas vantagens e riscos. Guia completo para aplicações em IA, privacidade e aumento de datasets.