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MOREIRA, Jonathan Rosa; RIBEIRO, Jefferson Bruno Pereira. Letramento e Competência Informacional e as
Relações Éticas na Gestão da Informação e do Conhecimento no Contexto da Inteligência Artificial. Brazilian
Journal of Information Science: research trends, vol. 17, publicação contínua, 2023, e023047.
DOI: 10.36311/1981-1640.2023.v17.e023047.
Letramento e Competência Informacional e as Relações
Éticas na Gestão da Informação e do Conhecimento no
Contexto da Inteligência Artificial
Information Literacy and Competence and Ethical Relations in Information and Knowledge Management
in the Context of Artificial Intelligence
Jonathan Rosa Moreira (1), Jefferson Bruno Pereira Ribeiro (2)
(1) Centro Universitário Projeção (UniPROJEÇÃO), Brasil, jonathanmoreira@gmail.com
(2) Universidade Católica de Brasília (UCB), Brasil, jeffersonbruno12@gmail.com
Resumo
A inteligência artificial tem avançado rapidamente e é aplicada em diversas áreas, trazendo novidades no
processo de tomada de decisões baseadas em dados. No contexto da gestão da informação e do
conhecimento, ela tem o potencial de transformar os processos de coleta, análise, organização e
disseminação de informações. No entanto, também surgem questões éticas complexas que exigem reflexão.
O objetivo geral deste artigo é apresentar reflexões e conceitos sobre a inteligência artificial e as relações
éticas na gestão da informação e do conhecimento. A abordagem metodológica do estudo é qualitativa do
tipo documental, com revisão baseada em fontes acadêmicas como artigos científicos, livros e documentos
oficiais. A inteligência artificial vem transformando os paradigmas da gestão da informação e do
conhecimento. Compreender as implicações éticas é essencial para garantir uma abordagem responsável,
transparente e ética na sua utilização. Além disso, discutir as competências informacionais necessárias para
lidar com a inteligência artificial é crucial para formar profissionais e gestores a enfrentar os desafios e
aproveitar as oportunidades proporcionadas por essa tecnologia em constante evolução.
Palavras-chaves: Ciência da informação; Inteligência artificial; Gestão da informação; Competência
informacional
Abstract
Artificial intelligence has been rapidly advancing and is being applied in various fields, bringing
innovations to data-driven decision-making processes. In the context of information and knowledge
management, it has the potential to transform the processes of data collection, analysis, organization, and
dissemination. However, complex ethical issues also arise that require reflection. The overall objective of
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DOI: 10.36311/1981-1640.2023.v17.e023047.
this article is to present reflections and concepts on artificial intelligence and ethical considerations in
information and knowledge management. The methodological approach of the study is qualitative, based
on documentary sources, with a review of academic sources such as scientific articles, books, and official
documents. Artificial intelligence is transforming the paradigms of information and knowledge
management. Understanding the ethical implications is essential to ensure a responsible, transparent, and
ethical approach to its use. Additionally, discussing the information competencies required to deal with
artificial intelligence is crucial for training professionals and managers to address the challenges and seize
the opportunities provided by this ever-evolving technology.
Keywords: Information Science; Artificial Intelligence; Information Management; Information Literacy
1 Introdução
A inteligência artificial tem despertado a curiosidade e a imaginação das pessoas há
décadas, sendo frequentemente retratada em obras de ficção científica como uma tecnologia capaz
de imitar a inteligência humana. No entanto, nos últimos anos, presenciamos avanços
significativos na área, impulsionados pelo desenvolvimento de algoritmos sofisticados, poder
computacional e grandes volumes de dados disponíveis. Esses avanços têm permitido a aplicação
prática da inteligência artificial em diversas áreas, desde a assistência médica até a indústria
automobilística, proporcionando eficiência, automação e tomada de decisões baseadas em dados
(Andrade, 2020).
No contexto da gestão da informação e do conhecimento, a inteligência artificial tem o
potencial de transformar os processos de coleta, análise, organização e disseminação de
informações. Sistemas de inteligência artificial são capazes de processar grandes quantidades de
dados em tempo real, identificar padrões ocultos, gerar insights e até mesmo tomar decisões
autonomamente. Essas capacidades têm o poder de otimizar a tomada de decisões, aumentar a
produtividade e impulsionar a inovação (Moreira; Ribeiro, 2014). À medida que a inteligência
artificial se torna cada vez mais presente em nossa sociedade, também surgem questões éticas
complexas que exigem uma reflexão aprofundada como, por exemplo, questões de autoria,
propriedade intelectual, privacidade de dados e segurança da informação. É importante discutir as
novas habilidades e competências informacionais necessárias para lidar de forma ética e eficaz
com a inteligência artificial, considerando o impacto da tecnologia na sociedade contemporânea.
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DOI: 10.36311/1981-1640.2023.v17.e023047.
O objetivo deste artigo é apresentar reflexões e conceitos sobre a inteligência artificial e as
relações éticas na gestão da informação e do conhecimento. Busca-se aqui discutir as implicações
éticas decorrentes da utilização da inteligência artificial nesse contexto, explorando as questões de
transparência, privacidade, responsabilidade algorítmica e equidade.
A abordagem metodológica do estudo é qualitativa do tipo documental, com revisão
baseada em fontes acadêmicas como artigos científicos, livros e documentos oficiais, que abordam
o tema da inteligência artificial, ética na gestão da informação e competências informacionais. A
fonte de informação principal utilizada foi o Google Acadêmico, que é uma base terciária que
indexa os principais repositórios científicos, abertos ou não. A análise crítica dessas fontes permite
a construção de reflexões embasadas sobre o tema proposto, fornecendo uma compreensão
possível sobre as relações éticas na gestão da informação e do conhecimento no contexto da
inteligência artificial.
A importância deste tema para a comunidade científica da área de ciência da informação
reside no fato de que a inteligência artificial está transformando os paradigmas da gestão da
informação e do conhecimento, dentre os quais podemos citar as questões éticas do uso e
divulgação da informação; o uso de tecnologia da informação e comunicação; e a necessidade do
desenvolvimento de competências informacionais. Tradicionalmente, a gestão da informação e do
conhecimento era realizada de forma mais manual e humana. Com a inteligência artificial, a
automatização, a análise de grandes conjuntos de dados e a aprendizagem de máquinas estão
desafiando e transformando esse paradigma. Compreender as implicações éticas dessa
transformação é essencial para garantir uma abordagem responsável, transparente e ética na
utilização da inteligência artificial (Bates, 1999). Além disso, a discussão sobre as competências
informacionais necessárias para lidar com a inteligência artificial é fundamental para a formação
de profissionais e gestores para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades proporcionadas
por essa tecnologia em constante evolução (Moreira; Ribeiro, 2014). O presente artigo contribui
para a consolidação do conhecimento nesse campo de estudo, fornecendo reflexões e conceitos
fundamentais para a compreensão e a atuação nesse contexto dinâmico.
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2 Letramento e competência informacional: uma primeira reflexão
O letramento informacional é uma habilidade fundamental para a participação efetiva na
sociedade da informação. Refere-se à capacidade de localizar, avaliar e utilizar informações de
forma eficaz, crítica e ética. Desde a década de 1990, o letramento informacional tem sido objeto
de estudo em várias áreas, incluindo Ciência da Informação, Educação, Psicologia e Comunicação
(Bruce, 1997).
Uma das principais contribuições para o campo do letramento informacional é a definição
proposta por Bruce (1997), que enfatiza a importância de habilidades, estratégias e atitudes para
lidar com a informação. Segundo Bruce (1997), o letramento informacional é um processo
contínuo que requer a aquisição de habilidades, como identificar necessidades de informação,
localizar e recuperar informações relevantes, avaliar a qualidade e relevância das fontes de
informação, sintetizar e utilizar as informações para resolver problemas e tomar decisões.
Outro autor importante para o campo do letramento informacional é Eisenberg e Berkowitz
(1990), que desenvolveram o Modelo Big6, uma estrutura para o processo de resolução de
problemas que incorpora habilidades de letramento informacional, como definir o problema,
identificar fontes de informação relevantes, coletar informações, avaliar a qualidade das fontes de
informação, sintetizar e usar as informações para resolver o problema.
Além disso, a perspectiva sociocultural do letramento informacional, proposta por Street
(1984), destaca a importância dos contextos sociais e culturais na construção do conhecimento e
na formação do indivíduo como um leitor competente. Nessa perspectiva, a compreensão da
linguagem e das práticas sociais de diferentes grupos é fundamental para o desenvolvimento do
letramento informacional.
Na atualidade, as tecnologias digitais têm tido um papel importante no campo do
letramento informacional. A Internet e outras tecnologias de informação e comunicação permitem
o acesso a uma quantidade cada vez maior de informações, mas também trazem desafios, como a
avaliação da qualidade e confiabilidade das fontes de informação. Nesse sentido, a alfabetização
digital é uma habilidade fundamental para o letramento informacional na sociedade
contemporânea (Moreira; Ferneda, 2020).
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Gasque (2010) define o letramento informacional como a capacidade de localizar, avaliar,
organizar, gerenciar, usar e comunicar informações obtidas por meio de diversas fontes e em
diferentes formatos. Segundo a autora, o letramento informacional é uma habilidade crítica para o
sucesso acadêmico, profissional e pessoal na sociedade da informação.
O letramento informacional constitui um processo que integra as ações de
localizar, selecionar, acessar, organizar, usar informação e gerar conhecimento,
visando à tomada de decisão e à resolução de problemas. Esse emergente tópico
de pesquisa surge nos EUA na década de 70, quando se cunha a expressão
Information Literacy (Gasque, 2010, p.83).
Gasque (2010) destaca a importância do letramento informacional para a autonomia dos
indivíduos, permitindo que eles possam fazer escolhas informadas e tomar decisões
fundamentadas em fontes confiáveis de informação. A autora enfatiza que o letramento
informacional vai além das habilidades técnicas de pesquisa e uso da informação, incluindo
também a consciência dos contextos sociais, culturais e políticos em que as informações são
produzidas e disseminadas.
O letramento informacional deve ser desenvolvido por meio de uma abordagem integrada,
que inclua não apenas a educação formal, mas também a educação não-formal e a aprendizagem
ao longo da vida. A autora destaca que as bibliotecas têm um papel fundamental no
desenvolvimento do letramento informacional, oferecendo recursos educativos e serviços que
promovam a alfabetização informacional (Campello, 2009).
O letramento informacional é uma habilidade essencial para a autonomia dos indivíduos
na sociedade da informação, envolvendo não apenas habilidades técnicas, mas também a
compreensão dos contextos sociais, culturais e políticos em que as informações são produzidas e
disseminadas. Cabe também destacar a importância de uma abordagem integrada e do papel das
bibliotecas no desenvolvimento do letramento informacional (Campello, 2009).
A aproximação entre letramento informacional e competências informacionais é evidente
em suas definições e objetivos compartilhados. Ambos os conceitos se concentram na capacidade
do indivíduo de se tornar um consumidor crítico e produtor de informações. A ênfase no
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pensamento crítico, na avaliação da informação, na ética e na resolução de problemas é comum
em ambas as abordagens.
Charles Sturt, em seu trabalho pioneiro, enfatizou a importância competência
informacional, descrevendo-as como a capacidade de encontrar, avaliar, organizar, usar e
comunicar informações existentes e recém-descobertas. A habilidade em lidar com informações
vai além de apenas encontrar informações; ela envolve a capacidade de avaliar a credibilidade e
relevância das fontes, compreender diferentes formas de mídia e reconhecer as implicações éticas
da busca e uso de informações (Dudziak, 2010). Nesse sentido, Bruce (2000) fez uma contribuição
significativa para o campo ao incentivar abordagens reflexivas no desenvolvimento dessas
habilidades em lidar com informações. A autora destaca a importância do pensamento crítico e das
habilidades metacognitivas para permitir que as pessoas tomem decisões informadas sobre quando,
onde e porque utilizar as informações.
As habilidades em lidar com informações são extremamente importantes em todas as áreas
do conhecimento, pois a pesquisa e produção de conhecimento dependem de uma base sólida de
informações confiáveis. Em campos científicos, por exemplo, é crucial ter a capacidade de acessar
literatura acadêmica, analisar dados e distinguir entre informações de alta qualidade daquelas
duvidosas para avançarmos no conhecimento. Além disso, em um mundo cada vez mais
globalizado e digitalizado, as habilidades em lidar com informações são essenciais para todas as
disciplinas.
A importância das habilidades em lidar com informações vai além do ambiente acadêmico.
Na sociedade moderna, é essencial saber distinguir informações falsas ou tendenciosas em meio a
uma grande quantidade de conteúdo online, a fim de tomar decisões fundamentadas sobre assuntos
políticos, de saúde, econômicos e sociais. A habilidade em buscar informações confiáveis permite
que os cidadãos participem de debates construtivos e tomem decisões significativas em diferentes
constructos sociais.
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2.1 Letramento informacional e a inteligência artificial
O letramento informacional e a sociedade da informação estão intimamente relacionados,
especialmente no contexto da inteligência artificial. A inteligência artificial tem sido cada vez mais
utilizada em diferentes setores da sociedade, e seu desenvolvimento tem gerado avanços
significativos em diversas áreas, incluindo a educação, a saúde, a indústria e o comércio. No
entanto, o uso da inteligência artificial também traz novos desafios e problemas, que exigem a
adoção de novas competências informacionais (Floridi, 2018).
O letramento informacional é definido como a capacidade de buscar, avaliar, usar e
comunicar informações de forma crítica e eficaz, e é fundamental para a participação ativa e
consciente na sociedade da informação. O desenvolvimento de competências informacionais,
incluindo o letramento informacional, tornou-se ainda mais importante no contexto da inteligência
artificial, pois o processamento automatizado de dados e a análise de grandes quantidades de
informações exigem novas habilidades e estratégias para avaliar e interpretar as informações
disponíveis.
Os avanços recentes na inteligência artificial têm gerado novas oportunidades para o
desenvolvimento de competências informacionais. Por exemplo, a inteligência artificial pode ser
usada para fornecer recursos educacionais personalizados e adaptativos, permitindo que os alunos
tenham acesso a informações relevantes e adaptadas às suas necessidades. Além disso, a
inteligência artificial pode ajudar a identificar informações falsas ou imprecisas, melhorando a
qualidade das informações disponíveis na rede (Floridi, 2018).
No entanto, o uso da inteligência artificial também traz novos problemas e desafios. Por
exemplo, a inteligência artificial pode ser usada para espalhar desinformação e influenciar o
comportamento humano, o que pode levar a decisões prejudiciais para a sociedade. Além disso, a
inteligência artificial pode criar vieses e discriminação em seus resultados, que precisam ser
avaliados e corrigidos para garantir a justiça e a igualdade. Não se pretende aqui discutir sobre o
conceito de justiça e igualdade, mas considerar que a desinformação (que é uma possibilidade
técnica resultante de mecanismos de inteligência artificial com corpus de aprendizagem frágeis)
precisa ser combatida por meio dos atributos da competência informacional. Em outras palavras,
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não se trata em acreditar em todos os resultados apresentados por plataformas generativas, mas ter
habilidade para fazer perguntas certas e para confrontar os resultados por elas apresentados à luz
da literatura científica.
Para enfrentar esses desafios, é necessário que as pessoas desenvolvam novas competências
informacionais, incluindo habilidades críticas para avaliar a precisão, a validade e a imparcialidade
das informações geradas pela inteligência artificial. É preciso, por exemplo, compreender como a
inteligência artificial opera e como ela pode ser influenciada por vieses culturais, econômicos e
políticos. As pessoas também precisam desenvolver habilidades para trabalhar com a inteligência
artificial e adaptar-se às mudanças rápidas que ocorrem na sociedade da informação.
O letramento informacional é fundamental para o desenvolvimento de competências
informacionais necessárias na sociedade da informação, especialmente no contexto da inteligência
artificial. É preciso estar atento aos novos desafios e problemas que surgem com o uso da
inteligência artificial e desenvolver novas estratégias para lidar com eles. O desenvolvimento
contínuo de competências informacionais é crucial para garantir a justiça, a igualdade e a
participação ativa e consciente na sociedade moderna.
2.2 Competências informacionais no contexto da inteligência artificial
A inteligência artificial – que tem sido amplamente apresentada para o público de massa a
partir da abertura de plataforma de códigos gerativos – não é um conceito novo e tem seus modelos
de aprendizagem (supervisionada ou não) e clusterização baseados em teorias e autores clássicos
e, por vezes, do século anterior. Os modelos matemáticos de Alan Turing (1912 – 1954) são
exemplos clássicos de avaliação de capacidade de máquinas e comportamentos inteligentes
indistinguíveis de um ser humano com base para o pensamento computacional.
Redes neurais recorrentes, memória de longo curto prazo e redes neurais recorrentes
fechadas em particular, foram firmemente estabelecidas como abordagens de última geração em
modelagem de sequência e problemas de transdução, como modelagem de linguagem e tradução
automática (Hochreiter e Schmidhuber, 2001; Kingma e Ba, 2015). Desde então, numerosos
esforços continuaram a ampliar os limites dos modelos de linguagem recorrentes e das arquiteturas
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de codificador-decodificador (Sutskever et al., 2014; Sennrich et al., 2015; Jozefowicz et al., 2016)
até chegarmos às plataformas populares de inteligência artificial.
Alguns parâmetros dos mecanismos de inteligência artificial se conectam com alguns dos
atributos das competências informacionais, tais como o acesso e recuperação de informações,
avaliação de credibilidade e qualidade de fontes de informações, geração e compartilhamento de
conteúdo, personalização e recomendação de conteúdo, análise de dados e capacidade de
aprofundamento analítico e aprendizado a partir do uso de informações confiáveis.
Competência informacional aponta para a habilidade de compreender as necessidades de
informação, buscar as fontes adequadas, avaliar criticamente a qualidade da informação, sintetizar
e aplicar os conhecimentos adquiridos de forma eficiente (Vitorino; Piantola, 2011).
(...) discutiu a information literacy além dos limites da tecnologia, considerando-
a um conceito inclusivo, capaz de englobar as diversas gamas de literacy que
surgiram na última década e que, segundo a autora, constituem aspectos
compartimentalizados da literacy. Propõe diversas possibilidades para a tradução
do termo: “alfabetização informacional, letramento, literacia, fluência
informacional, competência em informação”, mostrando preferência pelo último,
embora acabe por utilizar o termo no original, já que seu trabalho não tem a
pretensão de propor uma tradução para o termo nem resolver eventuais questões
de gênero (Campello, 2003, p. 2003).
A competência informacional envolve não apenas o domínio das habilidades técnicas para
acessar e utilizar recursos de informação, mas também o desenvolvimento de uma postura crítica
e reflexiva em relação à informação. Isso inclui a capacidade de analisar a relevância, a
confiabilidade e a validade das fontes de informação, bem como de utilizar de forma ética e
responsável os dados e as informações disponíveis. A informação é elemento constituinte da
cultura de um grupo, é, em sua essência, condição de permanência e instrumento de mudança. Por
isso, o acesso à informação e ao conhecimento é tido como componente fundamental para o
exercício da cidadania no contexto democrático (Vitorino; Piantola, 2011).
Em um mundo cada vez mais digital e com acesso a um volume imenso de informações, a
competência informacional torna-se essencial para tomar decisões informadas, resolver
problemas, realizar pesquisas acadêmicas, participar ativamente da sociedade e estar atualizado no
contexto profissional. É uma habilidade que capacita as pessoas a se tornarem autônomas na busca,
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seleção e uso da informação, contribuindo para o desenvolvimento de uma sociedade informada e
crítica (Eisenberg; Berkowitz, 1990).
Com o advento da tecnologia e a crescente presença de sistemas de inteligência artificial,
surgiram novas habilidades e competências informacionais necessárias para as pessoas lidarem
com diferentes tipos de informação e canais de comunicação, digitais e físicos (Neves, 2020). As
novas habilidades e competências informacionais necessárias para lidar com diferentes tipos de
informação e canais de comunicação, digitais e físicos, e com a inteligência artificial incluem
capacidade de filtrar informações, habilidade de avaliar a qualidade das informações, capacidade
de buscar informações, habilidade de comunicação, competência em tecnologia, capacidade de
análise de dados, habilidade de trabalho em equipe e competência em inteligência artificial. É
importante desenvolver essas habilidades e competências para lidar com a crescente complexidade
das informações na sociedade moderna.
▪ Capacidade de filtrar informações: Com a sobrecarga de informações disponíveis, é
preciso saber como selecionar e filtrar as informações mais relevantes e confiáveis.
▪ Habilidade de avaliar a qualidade das informações: Com o aumento da
disseminação de notícias falsas e informações tendenciosas, é essencial ter a habilidade
de avaliar a qualidade e veracidade das informações disponíveis.
▪ Capacidade de buscar informações: É necessário ter a habilidade de buscar
informações em diferentes fontes, tanto online quanto offline, e saber utilizar diferentes
ferramentas de busca.
▪ Habilidade de comunicação: Com a grande variedade de canais de comunicação, é
importante ter habilidade de se comunicar de forma clara, concisa e adequada para cada
canal utilizado.
▪ Competência em tecnologia: Com o crescente uso de tecnologia, é fundamental ter
competência em diferentes ferramentas e plataformas tecnológicas.
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▪ Capacidade de análise de dados: Com o aumento da quantidade de dados disponíveis,
é preciso ter habilidade de analisá-los de forma crítica e transformá-los em informações
relevantes e utilizáveis.
▪ Habilidade de trabalho em equipe: Com a crescente complexidade das informações,
é essencial ter habilidade de trabalhar em equipe e colaborar com outras pessoas na
busca, avaliação e utilização de informações.
▪ Competência em inteligência artificial: Com o aumento da presença de sistemas de
inteligência artificial, é necessário ter conhecimento básico sobre seu funcionamento e
como eles podem ser utilizados para facilitar a busca, análise e utilização de
informações.
3 Inteligência artificial e a questão ética na gestão da informação e do
conhecimento
A utilização da inteligência artificial na gestão da informação em organizações públicas e
privadas tem crescido exponencialmente nos últimos anos. Entretanto, a utilização da inteligência
artificial também traz desafios éticos e de responsabilidade, principalmente em relação à
transparência, privacidade e segurança das informações (Nespoli, 2004). No contexto da análise
deste estudo, o conceito de ética está pautado nos princípios morais que orientam o comportamento
(humano ou de máquina), envolvendo a reflexão do que é certo ou errado, justo ou injusto, e as
normas de conduta que regem as interações entre indivíduos e grupos na sociedade.
Uma das principais preocupações relacionadas à inteligência artificial é o viés algorítmico,
que pode levar a resultados não confiáveis. Além disso, a falta de transparência nos algoritmos
utilizados pode dificultar a compreensão dos resultados gerados pela inteligência artificial e
impedir que sejam questionados. Outro desafio é a proteção da privacidade e dos dados pessoais
dos usuários. A coleta, armazenamento e processamento de grandes volumes de dados podem
representar uma ameaça à privacidade dos indivíduos e à segurança das informações (Moreira;
Ribeiro, 2014), com possibilidade de exploração e vigilância em massa de dados, monitoramento
indesejado e perda de controle de acesso à informação.
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Para lidar com esses desafios, é fundamental desenvolver políticas e práticas que garantam
a ética e a responsabilidade na utilização da inteligência artificial na gestão da informação. Isso
inclui a transparência na utilização dos algoritmos, a proteção da privacidade e dos dados pessoais
dos usuários e a garantia da segurança das informações (Neves, 2020).
É importante discutir os principais conceitos e debates relacionados à ética na inteligência
artificial. Isso inclui questões como a transparência dos algoritmos, a explicabilidade das decisões
tomadas pela inteligência artificial, a privacidade e a proteção de dados, a equidade e a justiça
algorítmica, e a responsabilidade pelos resultados gerados pela inteligência artificial (Nespoli,
2004). É fundamental abordar os princípios éticos que devem orientar o desenvolvimento e o uso
da inteligência artificial, bem como os desafios de implementação e regulamentação (Floridi,
2018).
Por outro lado, também é importante explorar as implicações éticas específicas da
inteligência artificial na gestão da informação e do conhecimento. Isso inclui questões como o
acesso e a disponibilidade de informações, a privacidade dos dados, a confidencialidade das
informações sensíveis, a segurança da informação, a confiabilidade dos sistemas de inteligência
artificial e a responsabilidade pelo uso correto e ético da informação. É fundamental discutir como
os profissionais da informação e gestores devem abordar essas questões éticas e garantir a
integridade e a confiança na gestão da informação (Altet, 1996).
Ao longo dos anos, a compreensão da Inteligência Artificial tem sido equivocada, em parte
devido à falta de entendimento das pessoas sobre o que realmente é a inteligência artificial e quais
são suas capacidades e limitações. Uma grande parte desse problema decorre da influência de
filmes, programas de televisão e livros, que criaram expectativas falsas em relação ao que a
inteligência pode realizar. Além disso, a tendência humana de atribuir características humanas à
tecnologia amplia a percepção de que a inteligência artificial é capaz de fazer mais do que
realmente é possível (Neves, 2020).
Na área da Ciência da Informação, é o momento adequado para aprofundar as discussões
sobre computação cognitiva. Toda reflexão seja válida quando se trata de novas tecnologias no
contexto social. Isso também se aplica ao campo das unidades de informação. O uso de dispositivos
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inteligentes, inteligência artificial e computação cognitiva tem progredido gradualmente nos
espaços de construção do conhecimento, abrindo caminho para novas formas de interação com os
usuários.
A computação cognitiva é o que se tem de mais avançado em tecnologia
computacional e que se expande conforme são realizados avanços no Big Data,
na Internet das Coisas (IoT), em Machine learning e na inteligência artificial. Ela
permite realizar análises de dados apuradas, gerando informações com alto nível
de complexidade do ponto de vista da linguagem, aprendizado e interações com
os sujeitos integrantes (Neves, 2020, p. 189).
Os progressos no campo do Big Data em conjunto com a inteligência artificial têm revelado
novos cenários, especialmente no que diz respeito ao apoio às interações com os usuários,
desempenhando um papel ativo no auxílio a diversos setores da sociedade. A inteligência artificial
tem se tornado um tema de intenso debate em várias profissões. A computação cognitiva é uma
área que engloba disciplinas como ciência da computação, ciência da informação, cognição e
inteligência, com o objetivo de investigar as estruturas e processos internos envolvidos no
processamento de informações do cérebro e no funcionamento da inteligência natural.
3.1 Mecanismos de inteligência artificial
As ferramentas de inteligência artificial têm se tornado cada vez mais presentes em várias
áreas de estudo e aplicação, trazendo consigo um potencial significativo para aprimorar a
eficiência e a precisão em diversas tarefas. Tais ferramentas são projetadas para simular o processo
de aprendizagem e tomada de decisões humanas através de algoritmos e modelos de machine
learning (Neves, 2020).
A visão computacional permite que sistemas computacionais capturem informações e
interpretem imagem e vídeos, classificando objetos, avaliando padrões textuais, reconhecimento
facial e biométrico, análise e avaliação de movimentos entre outros padrões. Em outras palavras,
a visão computacional é uma disciplina científica que lida com a capacidade de uma máquina "ver"
o mundo ao seu redor, processando informações relevantes a partir de imagens obtidas por câmeras
de vídeo, sensores, scanners e outros dispositivos. Essas informações são utilizadas para
reconhecer, manipular e interpretar os objetos presentes em uma imagem. A visão computacional
permite que os computadores extraiam dados significativos e realizem tarefas cognitivas
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DOI: 10.36311/1981-1640.2023.v17.e023047.
relacionadas às imagens (Ballard, 1982). O uso da visão computacional é vasto, desde sistemas de
segurança com câmeras de vigilância até diagnósticos médicos mais assertivos.
O reconhecimento facial é uma tecnologia de inteligência artificial que visa identificar e
autenticar indivíduos com base em suas características faciais (Ballard, 1982). Essa ferramenta
tem sido aplicada em sistemas de segurança, controle de acesso, análise de emoções e até mesmo
em redes sociais para identificação de pessoas em fotos. No entanto, seu uso levanta questões
éticas relacionadas à privacidade e ao potencial de vigilância em massa. É necessário garantir o
consentimento dos indivíduos e o uso responsável das informações coletadas.
A automação de processos robóticos utiliza inteligência artificial para automatizar tarefas
repetitivas e de baixo valor agregado por meio de robôs virtuais que coletam dados e fornecem
informações com alta velocidade e precisão (Cunial et al., 2022). A automação de processos
robóticos é a tecnologia que habilita softwares de computador a emular e integrar ações típicas
desenvolvidas por humanos interagindo com sistemas digitais, tendo como objetivo aumentar a
produtividade, diminuir a taxa de erros humanos e reduzir custos. Embora ofereça vantagens em
termos de eficiência e produtividade, o uso da automação de processos robóticos também suscita
questões éticas, especialmente no que diz respeito à substituição de empregos e à necessidade de
formação continuada pessoal.
A mineração de dados é uma ferramenta que utiliza algoritmos de inteligência artificial
para extrair informações e conhecimentos de grandes conjuntos de dados. Essa prática tem como
objetivo identificar padrões, tendências e relações ocultas em um volume maciço de informações.
É fundamental que questões de viés e discriminação sejam abordadas na aplicação da mineração
de dados, para evitar resultados enganosos (Cunial et al., 2022).
Uma das ferramentas mais populares é o chatbot, um programa de computador
desenvolvido para interagir com humanos através de conversas naturais. O chatbot utiliza técnicas
de processamento de linguagem natural e machine learning para interpretar e responder perguntas,
realizar tarefas e fornecer informações relevantes (Adamapoulou; Moussiades, 2020). Do ponto
de vista ético, o uso das ferramentas de inteligência artificial levanta preocupações relacionadas à
privacidade, transparência, responsabilidade e equidade. Por exemplo, no caso dos chatbots, é
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necessário garantir que eles não promovam discursos ofensivos, enganosos ou discriminatórios.
Da mesma forma, na visão computacional, é importante assegurar que a coleta e o processamento
de dados sejam realizados de maneira ética, respeitando a privacidade dos indivíduos.
O processamento de linguagem natural é uma área da inteligência artificial que se dedica
ao desenvolvimento de algoritmos capazes de compreender, interpretar e gerar linguagem humana.
As aplicações incluem assistentes virtuais, tradução automática, resumos de textos, análise de
sentimentos e muito mais. No entanto, o uso do processamento de linguagem natural pode levantar
questões éticas, como a geração de textos falsos (deepfakes) ou o potencial para disseminação de
informações enganosas. Por outro lado, o aprendizado de máquina interpretável visa desenvolver
algoritmos de inteligência artificial que produzam resultados compreensíveis e explicáveis. Isso é
particularmente importante em áreas sensíveis, como medicina, justiça criminal e finanças, em que
as decisões podem ter impactos significativos na vida das pessoas. A transparência e a
interpretabilidade dos modelos de inteligência artificial são cruciais para garantir a accountability
e a compreensão das decisões tomadas, reduzindo possíveis vieses e erros.
3.1 Unidades de informação no contexto da inteligência artificial: ensaiando aproximações
As unidades de informação são organizações ou estruturas que têm como objetivo principal
gerenciar, organizar e disponibilizar informações para atender às necessidades de seus usuários
(Tarapanoff; Araújo Júnior; Cormier, 2000). Elas desempenham um papel fundamental no acesso
à informação, na disseminação do conhecimento e no suporte à pesquisa e aprendizado e podem
assumir diversas formas e nomes, como bibliotecas, centros de documentação, centros de recursos,
centros de informação e conhecimento, institutos de pesquisa e desenvolvimento, entre outros.
Com relação às unidades de informação, é condição precípua a identificação do
seu macroambiente para que se possa determinar, a partir daí, a possibilidade de
utilização da inteligência competitiva em seus processos (...) identifica algumas
forças externas condicionantes do desempenho das unidades informacionais: a
explosão da informação, a tecnologia da informação, novas demandas dos
usuários, propriedade intelectual, redes, competição com a indústria de conteúdos
privada, escassez de recursos, desenvolvimentos legais, cooperação (...)
(Tarapanoff; Araújo Júnior; Cormier, 2000, p. 94).
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As unidades de informação podem desempenhar um papel significativo no contexto da
inteligência artificial, reunindo atribuições como:
▪ Gestão e acesso a dados.
▪ Avaliação e seleção de ferramentas de inteligência artificial.
▪ Educação e conscientização sobre o uso de inteligência artificial.
▪ Mediação entre usuários da informação e recursos de inteligência artificial.
▪ Pesquisa e desenvolvimento sobre inteligência artificial.
As unidades de informação desempenham um papel fundamental na disponibilização e no
acesso a conjuntos de dados relevantes para o desenvolvimento e treinamento de modelos de
inteligência artificial. Além disso, as unidades de informação podem ajudar a garantir a qualidade
e a integridade dos dados, bem como a promover a transparência e a privacidade no uso desses
dados.
Há uma ampla gama de recursos disponíveis, como algoritmos, modelos, bibliotecas e
ferramentas. As unidades de informação desempenham um papel importante na avaliação e seleção
desses recursos, identificando os mais adequados para atender às necessidades de seus usuários.
Isso envolve a análise de características, desempenho, licenças e questões éticas relacionadas a
esses recursos. Além disso, há espaço para a educação e conscientização sobre o uso de inteligência
artificial.
As unidades de informação atuam como intermediárias entre os usuários e os sistemas de
inteligência artificial. Elas podem fornecer suporte, orientação e serviços de referência
relacionados à inteligência artificial, ajudando os usuários de informação a obterem informações
relevantes e confiáveis. Além disso, as unidades de informação podem auxiliar na interpretação
dos resultados gerados pelos sistemas de inteligência artificial, promovendo a transparência e a
compreensão dos processos utilizados.
Por fim, as unidades de informação podem realizar pesquisas e estudos sobre a aplicação e
os impactos da inteligência artificial na área da informação. Elas podem contribuir para a
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compreensão das implicações éticas, legais e sociais da inteligência artificial, bem como investigar
como ela pode melhorar a gestão da informação, a recuperação de dados e a experiência do usuário.
3 Conclusões
O objetivo deste estudo foi apresentar reflexões e conceitos sobre a inteligência artificial e
as relações éticas na gestão da informação e do conhecimento. Discutindo as implicações éticas
decorrentes da utilização da inteligência artificial nesse contexto, explorando as questões de
transparência, privacidade, responsabilidade algorítmica e equidade. Além disso, foi possível falar
um pouco sobre as novas habilidades e competências informacionais necessárias para lidar de
forma ética e eficaz com a inteligência artificial, considerando o impacto da tecnologia na
sociedade contemporânea.
A inteligência artificial tem desempenhado um papel cada vez mais importante na gestão
da informação e do conhecimento, proporcionando avanços significativos em áreas como análise
de dados, recuperação da informação, tomada de decisões e automação de tarefas. No entanto, o
uso da inteligência artificial também traz desafios éticos que precisam ser considerados e
abordados.
As competências informacionais desempenham um papel fundamental no contexto da
inteligência artificial na sociedade da informação e do conhecimento. Os indivíduos precisam
desenvolver habilidades que lhes permitam navegar, compreender e utilizar a informação de forma
crítica e ética, considerando as implicações da inteligência artificial. A literacia de dados, a
compreensão dos algoritmos e o pensamento crítico são algumas das competências informacionais
essenciais nesse cenário. É fundamental que educadores, profissionais da informação e tomadores
de decisão trabalhem em conjunto para promover a formação e o desenvolvimento dessas
competências, garantindo uma sociedade informada e capaz de lidar com os desafios e benefícios
da inteligência artificial.
A inteligência artificial oferece grandes oportunidades para a gestão da informação e do
conhecimento, mas também levanta questões éticas complexas. É fundamental que os profissionais
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e gestores da informação estejam cientes dessas questões e busquem abordá-las de forma ética e
responsável. A transparência, a privacidade, a equidade e a responsabilidade são princípios-chave
que devem orientar o desenvolvimento e o uso da inteligência artificial na gestão da informação.
Ao considerar essas questões éticas, podemos aproveitar ao máximo o potencial da inteligência
artificial para impulsionar o avanço da sociedade da informação e do conhecimento.
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Copyright: © 2023 MOREIRA, Jonathan Rosa; RIBEIRO, Jefferson Bruno Pereira This is an open-access
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Received: 12/06/2023 Accepted: 28/10/2023
