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O artigo argumenta que, em vez de criar novas leis para "proteger o futuro" da tecnologia emergente, o sistema jurídico deve adotar uma postura de contenção e confiar nas ferramentas gerais e adaptáveis da common law, pois a regulação preventiva tende a suprimir a inovação e consolidar interesses estabelecidos.
Este artigo traça a evolução do direito do consumidor, desde suas raízes históricas até os desafios contemporâneos impostos pela inteligência artificial e big data, analisando as doutrinas legais contra práticas desleais e as respostas regulatórias, como leis de privacidade e proibições de "dark patterns", que revelam os trade-offs inerentes aos sistemas de proteção ao consumidor.
Este artigo propõe definições conceituais e operacionais claras para distinguir "modelos de IA" de "sistemas de IA", com base em uma revisão sistemática da literatura e de documentos regulatórios, visando resolver ambiguidades na atribuição de responsabilidades aos diferentes atores da cadeia de valor de IA e facilitar a implementação de regulamentações como o AI Act da UE.
Esta revisão integrativa de mais de 500 estudos sintetiza os riscos cognitivos da tecnologia digital, argumentando que, embora as tecnologias anteriores afetem principalmente a alocação de recursos, a inteligência artificial generativa pode estar a erodir capacidades metacognitivas superiores, criando um paradoxo de eficiência-atrofia onde a otimização de curto prazo compromete a reserva cognitiva a longo prazo, embora sejam necessárias mais estudos longitudinais para confirmar essas descobertas.
Este trabalho propõe um framework de governança e avaliação para sistemas de suporte à decisão clínica determinísticos e baseados em regras, focado na prescrição empírica de antibióticos, que prioriza transparência, auditabilidade e a abstenção de recomendações quando as condições de governança não são atendidas, utilizando casos sintéticos para validar o alinhamento comportamental com as regras em vez de eficácia clínica.
Este artigo diagnostica a dificuldade jurídica de identificar agentes de IA devido à sua natureza volátil e sem corpo, propondo a criação de uma "Corporação Algorítmica" (A-corp) como entidade legal fictícia que, ao possuir recursos e operar sob incentivos de responsabilidade civil, resolve simultaneamente os problemas de identificação "fina" (vinculando ações a humanos) e "grossa" (estabelecendo unidades de IA persistentes e coerentes).
Este artigo apresenta um sistema baseado em design centrado no ser humano que utiliza inteligência artificial conversacional e mapas interativos para permitir a exploração natural e em tempo real de quase 1,7 milhão de registros de espécimes digitalizados do Museu Australiano, superando as limitações das ferramentas de busca tradicionais.
Este artigo apresenta o "Machinagogy", um sistema de tutoria de IA fundamentado em teorias psicanalíticas e hegelianas que utiliza prompts de reconhecimento e uma arquitetura multiagente para melhorar o desempenho pedagógico, ao mesmo tempo em que adota uma metodologia reflexiva de "vibe scholarship" onde a própria IA auxilia na construção e documentação da pesquisa.
Este estudo integra o setor de computação de IA no modelo GCAM para demonstrar que a demanda futura de eletricidade nos EUA dependerá criticamente do equilíbrio entre ganhos de eficiência e crescimento da renda, indicando que mecanismos baseados apenas em preços têm impacto limitado e que a trajetória de emissões do setor elétrico será definida por qual desses regimes dominará.
Este artigo argumenta que a excelência tecnológica sustentável exige a integração estrutural das humanidades e ciências sociais no desenvolvimento tecnológico, propondo uma abordagem que combina rigor técnico com robustez ética, inteligibilidade social e relevância de longo prazo, especialmente diante do avanço da inteligência artificial generativa e agênica.
Este documento apresenta as atas do primeiro workshop da conferência CHI de 2026, realizado em Barcelona, dedicado a desvendar as políticas, valores e imaginários fragmentados da Interação Humano-Computador através da análise de ideologias.
O artigo apresenta o WalkGPT, um modelo de linguagem e visão grande (LVLM) pixel-grounded que integra raciocínio linguístico e segmentação para fornecer orientação de navegação acessível e consciente de profundidade, acompanhado pelo lançamento do benchmark PAVE.
O artigo propõe um novo quadro de avaliação de segurança para modelos de linguagem em serviços financeiros, introduzindo a Pontuação de Dano Ajustada ao Risco (RAHS) e um pipeline de red-teaming automatizado para identificar e quantificar falhas específicas do setor que os métodos tradicionais ignoram.
Este estudo desenvolve um framework espacialmente explícito na Chéquia que demonstra que as características populacionais apresentam relações condicionadas espacialmente com a forma construída, evidenciando que a heterogeneidade espacial e a seletividade social de certos tipos de edificação são fundamentais para compreender e reproduzir as desigualdades socioespaciais.
Este relatório resume os debates e recomendações do workshop da NSF sobre co-design de algoritmos e hardware para aplicações médicas, reunindo especialistas para traçar uma estratégia que priorize investimentos em infraestrutura compartilhada, sistemas adaptados ao fluxo de trabalho clínico e validação escalável para acelerar a tradução segura de tecnologias médicas inovadoras.
Este artigo analisa os desafios metodológicos e propõe soluções práticas para estudos de melhoria humana com IA de ponta, baseando-se em entrevistas com especialistas que identificam tensões entre as suposições padrão de inferência causal e a natureza dinâmica desses sistemas ao informar decisões de alto risco.
O estudo avalia o desempenho do ChatGPT em perguntas de cardiologia e patologias vasculares, demonstrando que o modelo superou dois estudantes de medicina com uma taxa de acerto de 92,10%, evidenciando seu potencial como ferramenta eficaz na educação médica.
O artigo investiga a ontologia dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), concluindo que, embora faltem às condições necessárias para a agência autônoma segundo teorias corporificadas da mente, eles atuam como interlocutores linguísticos que, ao se acoplar com humanos, transformam e produzem novas formas de agência intencional.
O estudo demonstra que as métricas de viés atualmente utilizadas não conseguem capturar de forma confiável os danos alocacionais gerados por modelos de linguagem, evidenciando a necessidade de considerar como as previsões são efetivamente aplicadas na tomada de decisões sobre recursos limitados.
Este artigo analisa conceitualmente como a Inteligência Artificial transforma a governança urbana ao redistribuir o poder discricionário e reconfigurar os mecanismos de responsabilidade, propondo o conceito de "discricionariedade responsável" e princípios orientadores para mitigar riscos como o viés de dados e a opacidade algorítmica.