Percepções e Desafios sobre Ética na Inteligência Artificial: Uma Replicação com Profissionais Brasileiros
DOI:
https://doi.org/10.5753/reic.2026.7830Keywords:
Inteligência Artificial, Ética, Survey, Brasil, Estudo de replicaçãoAbstract
Com o avanço da Inteligência Artificial (IA) em diversos setores, cresce a necessidade de compreender como os profissionais da área lidam com questões éticas no desenvolvimento dessas tecnologias. Este estudo tem como objetivo investigar as percepções de profissionais brasileiros de IA sobre ética, bem como os principais desafios enfrentados na tentativa de aplicar princípios éticos em suas práticas cotidianas. Para isso, foi conduzido um estudo de replicação com a aplicação de um survey com 39 profissionais de IA, com período de coleta de respostas entre 28 de maio e 1º de julho de 2025. Entre as diferenças identificadas comparando o trabalho original e este, destaca-se que, enquanto no estudo internacional a principal fonte de conhecimento sobre ética em IA era o ambiente organizacional, no Brasil o aprendizado foi predominantemente acadêmico. Também foi mais evidente, no contexto brasileiro, a ausência de suporte institucional e o desalinhamento entre cultura organizacional e valores éticos. Portanto, os achados deste estudo podem apoiar iniciativas futuras voltadas ao fortalecimento da ética em IA no contexto brasileiro.
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Referências
Betiol, L. S. and Fagundes, M. C. D. (2025). Entre o “efeito bruxelas” e o “críquete de trobriand”: transferências normativas brasil–união europeia na regulação de ia e direitos autorais. Revista Internacional Consinter de Direito, 11(21). DOI: 10.19135/revista.consinter.00021.30.
Borenstein, J. and Howard, A. (2021). Emerging challenges in AI and the need for AI ethics education. AI and Ethics, 1(1):61–65. DOI: 10.1007/s43681-020-00002-7.
Carver, J. C. (2010). Towards reporting guidelines for experimental replications: A proposal. In 1st Intl. Ws. on Replication in Empirical Software Eng., pages 1–4. Disponível em: [link].
Chivukula, S. S., Hasib, A., Li, Z., Chen, J., and Gray, C. M. (2021). Identity claims that underlie ethical awareness and action. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pages 1–13. DOI: 10.1145/3411764.3445375.
Da Silva, F. Q., Suassuna, M., França, A. C. C., Grubb, A. M., Gouveia, T. B., Monteiro, C. V., and dos Santos, I. E. (2014). Replication of empirical studies in software engineering research: a systematic mapping study. Empirical Software Engineering, 19(3):501–557. DOI: 10.1007/s10664-012-9227-7.
Dennis, A. R. and Valacich, J. S. (2015). A replication manifesto. AIS Transactions on Replication Research, 1(1):1. DOI: 10.17705/1atrr.00001.
Fraenkel, N. F. (2024). Beyond principles: Virtue ethics in AI development: A developer-centric exploration of microethical challenges and empowerment. Master’s thesis, Faculty of Social Sciences, University of Helsinki. Disponível em: [link].
Glaser, B. and Strauss, A. (2017). Discovery of grounded theory: Strategies for qualitative research. Routledge.
Hagendorff, T. (2020). The Ethics of AI Ethics: An Evaluation of Guidelines. Minds and Machines, 30(1):99–120. DOI: 10.1007/s11023-020-09517-8.
Hoda, R. (2021). Socio-technical grounded theory for software engineering. IEEE Transactions on Software Engineering, 48(10):3808–3832. DOI: 10.1109/TSE.2021.3106280.
Holstein, K., Wortman Vaughan, J., Daumé III, H., Dudik, M., and Wallach, H. (2019). Improving fairness in machine learning systems: What do industry practitioners need? In Proc. of the Conference on Human Factors in Computing Systems, pages 1–16. DOI: 10.1145/3290605.3300830.
Ibáñez, J. C. and Olmeda, M. V. (2022). Operationalising AI ethics: how are companies bridging the gap between practice and principles? an exploratory study. Ai & Society, 37(4):1663–1687. DOI: 10.1007/s00146-021-01267-0.
Jobin, A., Ienca, M., and Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9):389–399. DOI: 10.1038/s42256-019-0088-2.
Kitchenham, B. A. and Pfleeger, S. L. (2008). Personal opinion surveys. In Guide to advanced empirical software engineering, pages 63–92. Springer. DOI: 10.1007/978-1-84800-044-5_3.
Lovatto, M. B. A. (2024). INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: GOVERNANÇA E TRANSPARÊNCIA? Revista Ibmec de Direito - ISSN 3085-704X, 1(1). Disponível em: [link].
Mittelstadt, B. (2019). Principles alone cannot guarantee ethical ai. Nature machine intelligence, 1(11):501–507. DOI: 10.1038/s42256-019-0114-4.
Olson, L., Anna-Lena Fischer, R., Kunneman, F., and Guzmán, E. (2025). Who speaks for ethics? how demographics shape ethical advocacy in software development. In Proceedings of the 2025 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, pages 2847–2862. DOI: 10.1145/3715275.3732183.
Pant, A., Hoda, R., and McIntosh, P. (2025). Raising AI ethics awareness: Insights from a quiz-based workshop with software practitioners-an experience report. In 2025 IEEE/ACM International Workshop on Responsible AI Engineering (RAIE), pages 53–60. IEEE. DOI: 10.1109/RAIE66699.2025.00014.
Pant, A., Hoda, R., Spiegler, S. V., Tantithamthavorn, C., and Turhan, B. (2024). Ethics in the Age of AI: An Analysis of AI Practitioners’ Awareness and Challenges. ACM Trans. on Software Eng. and Methodology, 33(3):1–35. DOI: 10.1145/3635715.
Ryan, M., Antoniou, J., Brooks, L., Jiya, T., Macnish, K., and Stahl, B. (2021). Research and practice of AI ethics: a case study approach juxtaposing academic discourse with organisational reality. Science and Engineering Ethics, 27(2):16. DOI: 10.1007/s11948-021-00293-x.
Siau, K. and Wang, W. (2020). Artificial Intelligence (AI) Ethics: Ethics of AI and Ethical AI. Journal of Database Management (JDM), 31(2):74–87. Publisher: IGI Global. DOI: 10.4018/JDM.2020040105.
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