Privacy by Design na LGPD : Implicações e Desafios no Desenvolvimento de Sistemas de IA

Resumo:

Este artigo explora o conceito de "privacy by design" (PbD) conforme estabelecido pela Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e analisa suas implicações no desenvolvimento de sistemas de Inteligência Artificial (IA). Abordaremos como as diretrizes da LGPD orientam a adoção de medidas de proteção de dados desde as fases iniciais de desenvolvimento de tecnologias e discutiremos os desafios e melhores práticas para implementá-las em soluções baseadas em IA. Com a crescente adoção de IA em diversos setores, garantir a conformidade com as regulamentações de privacidade tornou-se um aspecto crítico para as organizações, desenvolvedores e reguladores.

INTRODUÇÃO

A proteção de dados pessoais é uma preocupação crescente em um mundo cada vez mais digitalizado. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), Lei nº 13.709/2018 em vigor desde 2020, estabelece as regras sobre a coleta, armazenamento, tratamento e compartilhamento de dados pessoais no Brasil. Inspirada no Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia, a LGPD busca garantir direitos fundamentais de privacidade e segurança aos titulares de dados.

A LGPD tem como um de seus pilares o conceito de "privacy by design"-PbD . Embora a LGPD não utilize diretamente esse termo, os princípios e obrigações estipulados pela lei exigem que a privacidade e a proteção de dados sejam consideradas desde as etapas iniciais de desenvolvimento de produtos e serviços.

Este artigo investiga como esses princípios se aplicam ao desenvolvimento de sistemas de IA e o que isso significa para os desenvolvedores e organizações que utilizam essa tecnologia.

LGPD- Principais aspectos

Abrangência

A LGPD se aplica a qualquer operação de tratamento de dados pessoais realizada por pessoa natural ou jurídica, de direito público ou privado, independente do meio, do país em que está localizada a pessoa responsável ou do país onde estão localizados os dados, desde que:

O tratamento seja realizado no território nacional;
A atividade de tratamento tenha por objetivo a oferta ou o fornecimento de bens ou serviços ou o tratamento de dados de indivíduos localizados no território nacional;
Os dados pessoais objeto do tratamento tenham sido coletados no território nacional.

Portanto, a LGPD tem uma abrangência bastante ampla, afetando tanto empresas brasileiras quanto estrangeiras que tratam dados pessoais de indivíduos no Brasil

AGENTES DE TRATAMENTO

Na LGPD, os agentes de tratamento são classificados em duas categorias principais:

Controlador: A pessoa natural ou jurídica, de direito público ou privado, que decide sobre o tratamento de dados pessoais. O controlador é responsável por definir as finalidades e os meios de tratamento dos dados pessoais.
Operador: A pessoa natural ou jurídica, de direito público ou privado, que realiza o tratamento de dados pessoais em nome do controlador, seguindo as instruções dadas por ele.

ENCARREGADO DE PROTEÇÃO DE DADOS (DPO)

O Encarregado de Proteção de Dados, também conhecido como Data Protection Officer (DPO), é uma figura fundamental na LGPD. Ele atua como ponto de contato entre a organização que trata os dados pessoais e os titulares dos dados, bem como a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD).

ANPD

A Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) é o órgão responsável por zelar pela proteção de dados pessoais no Brasil, conforme estabelecido pela Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). A ANPD é vinculada ao Ministério da Justiça e Segurança Pública e possui autonomia técnica e decisória

MULTAS E SANÇÕES

A LGPD prevê um conjunto rigoroso de sanções para as empresas que não cumprem suas diretrizes, essas sanções destacam a importância de conformidade com a LGPD, pois as consequências podem ser financeiramente pesadas e prejudiciais para a reputação das empresas:

Advertência: Com indicação de prazo para adoção de medidas corretivas.

Multa simples: Até 2% do faturamento da empresa, limitada a R$ 50 milhões por infração.

Multa diária: Também limitada ao teto de R$ 50 milhões por infração.

Publicização da infração: Divulgação da infração, o que pode afetar negativamente a reputação da empresa.

Bloqueio dos dados pessoais: Impedimento do tratamento dos dados infratores até sua regularização.

Eliminação dos dados pessoais: Exclusão definitiva dos dados relacionados à infração.

Conceito de Privacy by Design na LGPD

O conceito de "privacy by design" foi introduzido pela primeira vez pela especialista em privacidade Ann Cavoukian na década de 1990, como uma abordagem proativa para garantir que a privacidade seja considerada desde o início de qualquer processo ou projeto.

Privacy by Design é refletida na LGPD em diversos artigos e princípios, como a necessidade de adoção de medidas técnicas e administrativas para proteger dados pessoais (Artigo 46) e a promoção de programas de governança que incluam proteção de dados desde a concepção de produtos e serviços (Artigo 50).

Na prática, isso significa que as organizações precisam implementar medidas técnicas e administrativas que garantam a proteção de dados desde o design de seus processos e plataformas. Isso inclui minimizar a coleta de dados, garantir a anonimização quando possível, proteger as informações por padrão e facilitar a gestão dos direitos .

Privacidade por Design : os 7 pilares fundamentais

Os 7 princípios fundamentais do conceito de "Privacidade por Design" (Privacy by Design), foram desenvolvidos por Ann Cavoukia. Esses sete princípios formam a base do conceito de Privacidade por Design, que visa incorporar a privacidade desde o início do planejamento e desenvolvimento de sistemas e aplicações:

Proativo, não reativo; Preventivo, não corretivo: A privacidade deve ser antecipada e incorporada proativamente no design e na arquitetura de sistemas e processos
Privacidade como configuração padrão: As configurações padrão devem assegurar a máxima privacidade, sem que o usuário precise tomar qualquer ação.
Privacidade incorporada no design: A privacidade deve ser parte integrante do design e da arquitetura dos sistemas, não um adendo.
Funcionalidade total positiva (Positive-Sum, not Zero-Sum): Enfatiza que não deve haver um compromisso entre privacidade e funcionalidade, onde se ganha em um aspecto à custa do outro. Deve haver um equilíbrio positivo, onde a privacidade é incorporada de forma a potencializar e agregar valor às funcionalidades.
Segurança do ciclo de vida completo: A privacidade deve ser assegurada ao longo de todo o ciclo de vida dos dados, desde a coleta até a destruição.
Visibilidade e transparência: Processos e práticas de tratamento de dados devem ser visíveis e transparentes para usuários e provedores.
Respeito à privacidade do usuário: Os interesses e expectativas dos indivíduos em relação à privacidade devem ser a prioridade central.

Princípios da LGPD aplicados a IA

Uma abordagem baseada em Inteligência Artificial (IA) para os princípios da LGPD, conforme previsto no artigo 6º, envolve o uso de diversas técnicas e ferramentas de IA para garantir a conformidade com a legislação e garantir que o tratamento de dados pessoais ocorra de forma lícita . Essa abordagem permite automatizar processos de proteção de dados, minimizar riscos e facilitar o cumprimento dos requisitos legais, promovendo transparência, segurança e respeito aos direitos dos titulares.

Finalidade: Utilizar algoritmos de machine learning para analisar padrões de uso e garantir que os dados são utilizados somente para os propósitos legítimos e específicos informados ao titular.
Adequação: Implementar sistemas de IA que verifiquem a compatibilidade dos dados tratados com as finalidades comunicadas, ajustando automaticamente políticas de tratamento conforme necessário.
Necessidade: Aplicar técnicas de minimização de dados, como a seleção de características (feature selection) e o anonimato diferencial, para assegurar que apenas os dados estritamente necessários sejam coletados e processados.
Livre Acesso: Desenvolver chatbots e assistentes virtuais que forneçam aos titulares um acesso fácil e imediato às suas informações e ao histórico de tratamento dos seus dados pessoais. Os titulares têm o direito de solicitar a revisão de decisões que sejam tomadas exclusivamente e com base em tratamentos automatizados de dados pessoais.
Qualidade dos Dados: Utilizar sistemas de IA para a limpeza, validação e atualização automática dos dados, mantendo-os exatos, claros, relevantes e atualizados.
Transparência: Implementar algoritmos explicáveis (explainable AI) que permitem aos titulares entender de maneira clara e acessível como seus dados estão sendo tratados e quais decisões automatizadas são feitas com base neles, para definir perfis pessoais, profissionais, de consumo e outros aspectos da personalidade do titular.
Segurança: Adotar técnicas de aprendizado de máquina para detectar e prevenir acessos não autorizados e outras ameaças à segurança dos dados em tempo real.
Prevenção: Utilizar IA para modelagem preditiva e detecção de anomalias, identificando e mitigando potenciais riscos de maneira proativa.
Não Discriminação: Implementar sistemas de auditoria automatizados que monitoram o tratamento de dados para mitigar vieses e discriminação no desenvolvimento, implantação e uso de sistemas de IA.
Responsabilização e Prestação de Contas: Utilizar plataformas de governança de dados baseadas em IA para manter um registro detalhado e audível de todas as atividades de tratamento de dados, facilitando a demonstração de conformidade com a LGPD.
Licitude: a LGPD estabelece 10 bases legais autorizativas para o processamento de dados pessoais no Artigo 7º. Essas mesmas bases legais permanecem aplicáveis para sistemas de IA que processam dados pessoais:

Consentimento : O titular dos dados deve fornecer consentimento claro e explícito para o tratamento de seus dados.
Cumprimento de obrigações legais ou regulatórias : O tratamento é necessário para o cumprimento de uma obrigação legal ou regulatória pela qual o controlador é responsável.
Execução de políticas públicas : O tratamento é necessário para a execução de políticas públicas previstas em leis ou regulamentos, que são renovadas por órgãos públicos.
Realização de estudos por órgãos de pesquisa : Os dados podem ser tratados para realização de estudos e pesquisas, desde que os resultados sejam anonimizados, protegendo a privacidade dos titulares.
Execução de contrato : O tratamento é necessário para a execução de um contrato no qual o titular dos dados é parte, ou para diligências pré-contratuais a pedido do titular.
Exercer regularmente direitos em processo judicial, administrativo ou arbitral : O tratamento é necessário para garantir os direitos do controlador ou de terceiros em disputas judiciais ou administrativas.
Proteção de vida ou de incolumidade física : Os dados podem ser tratados para proteção de vida ou integridade física de titulares ou de terceiros, em situações de emergência.
Tutela da saúde : O tratamento é necessário para a proteção da saúde, em procedimentos realizados por profissionais da área de saúde ou por entidades sanitárias.
Interesse legítimo : O tratamento pode ser realizado com base no interesse legítimo dos controladores ou de terceiros, desde que respeitados os direitos e liberdades fundamentais dos titulares.
Proteção ao crédito : Os dados podem ser tratados para proteger o crédito, respeitando a legislação aplicável, como em sistemas de análise de crédito e consultas ao Serasa.

Implicações para o Desenvolvimento de Sistemas de IA

A aplicação de "privacy by design" no contexto de desenvolvimento de sistemas de IA apresenta uma série de desafios e implicações, incluindo:

1. Minimização de Dados (Data Minimization): Sistemas de IA devem ser desenvolvidos para utilizar apenas os dados estritamente necessários para suas funções. A coleta excessiva de dados deve ser evitada, conforme previsto pelo princípio de necessidade da LGPD.

2. Transparência e Explicabilidade: É fundamental que os sistemas de IA sejam projetados para fornecer explicações claras e compreensíveis sobre como os dados são processados e quais decisões são tomadas com base nesses dados. Isso não só facilita a conformidade com a LGPD, mas também aumenta a confiança do usuário.

3. Segurança de Dados: A proteção contra vazamentos e acessos não autorizados deve ser uma prioridade desde o início do desenvolvimento. Isso implica na adoção de medidas de segurança robustas, como criptografia e técnicas de anonimização ou pseudonimização de dados.

4. Consentimento e Controle do Usuário: Garantir que os sistemas de IA respeitem as preferências de privacidade dos usuários e permitam que eles tenham controle sobre seus dados é um aspecto crucial do "privacy by design". O consentimento deve ser obtido de forma clara e objetiva, e os usuários devem poder revogar esse consentimento facilmente.

Desafios na Implementação de Privacy by Design em IA

Implementar "privacy by design" em sistemas de IA envolve desafios técnicos e organizacionais, como:

Complexidade dos Modelos de IA: Modelos complexos, como redes neurais profundas, muitas vezes funcionam como "caixas-pretas", tornando difícil explicar como as decisões são tomadas e garantir que as práticas de privacidade sejam mantidas.
Equilíbrio entre Inovação e Conformidade: Desenvolvedores podem enfrentar o dilema de equilibrar a inovação tecnológica com a necessidade de aderir às regulamentações de proteção de dados, sem comprometer a funcionalidade e eficiência do sistema.
Mudanças na Regulamentação: A legislação de proteção de dados está em constante evolução, e as organizações precisam estar atentas para adaptar seus sistemas de IA conforme novas diretrizes e leis são estabelecidas.

Melhores Práticas para Privacy by Design em IA

Para garantir a conformidade com a LGPD e outras regulamentações de proteção de dados, os desenvolvedores de sistemas de IA devem adotar algumas práticas recomendadas:

1. Avaliação de Impacto sobre a Privacidade (PIA): Realizar uma PIA desde as fases iniciais do desenvolvimento para identificar e mitigar riscos à privacidade.

2. Treinamento e Conscientização: Promover a conscientização entre os desenvolvedores e demais colaboradores sobre a importância de práticas de privacidade e segurança de dados.

3. Auditoria e Monitoramento Contínuos: Implementar processos de auditoria contínua para verificar a conformidade com as políticas de privacidade e as regulamentações aplicáveis.

Conclusão

O conceito de "privacy by design" estabelecido pela LGPD apresenta uma abordagem robusta para garantir que a privacidade e a proteção de dados sejam elementos centrais no desenvolvimento de sistemas de IA. Adotar essa filosofia não só é uma exigência legal, mas também uma prática que promove a confiança do usuário e a sustentabilidade das soluções tecnológicas.

Portanto, PbD é uma medida proativa que visa incorporar o conceito de privacidade em todas as atividades de processamento de dados desde o início. Assim, não é uma medida reativa ou uma contramedida tomada em resposta a uma violação. Diferente da privacidade por padrão, PbD não se limita a softwares publicamente acessíveis, mas também se estende a sistemas de TI internos, práticas comerciais e elementos de rede. PbD exige que a privacidade seja firmemente estabelecida em toda a avaliação de requisitos, design e operações da cultura tecnológica de uma organização e não se limita a um produto ou software.

À medida que as regulamentações de proteção de dados continuam a evoluir, as organizações devem estar prontas para adaptar suas estratégias de desenvolvimento para atender às exigências de conformidade e proteger os dados pessoais de seus usuários.

Referências

- Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) - Lei nº 13.709/2018

- Cavoukian, A. (1990s). Privacy by Design: The 7 Foundational Principles.

- Outros materiais relevantes sobre regulamentações de proteção de dados e desenvolvimento de IA.