Operationalizing AI Ethics in the Public Sector: A Cross-Context Replication in Brazil
Edna Dias Canedo, Fabiana Mendes, Richardson B. da S. Andrade, José Siqueira de Cerqueira and Pekka Abrahamsson · CHASE 2026 (ICSE), ACM
Kyselyssä, joka tehtiin 87 brasilialaiselle julkisen sektorin työntekijälle, havaittiin kohtuullinen tietoisuus tekoälyn etiikasta, mutta heikko institutionaalinen tuki: harvoilla virastoilla on eettisiä rooleja, ja yli puolella ei koskaan järjestetä koulutusta.
Tiivistelmä
Tausta: AI-eettiset periaatteet, kuten yksityisyys, oikeudenmukaisuus, läpinäkyvyys, vastuullisuus ja turvallisuus, ohjaavat vastuullisten AI-järjestelmien suunnittelua ja käyttöä. Vastuullinen AI (RAI) muuntaa nämä periaatteet toiminnallisiksi käytännöiksi AI-elinkaaren aikana. Brasiliassa yleinen tietosuojalaki (LGPD) tarjoaa yksityisyyden perustan, mutta kansallista AI-eettistä kehystä ei ole; samalla Generatiivinen AI (GenAI) tuo mukanaan uusia sosio-teknisiä ja hallintoriskejä. Tavoite: Tämä tutkimus toistaa ja laajentaa Pant et al. [25] tutkimusta tutkiakseen, miten brasilialaiset julkiset organisaatiot havaitsevat, tulkitsevat ja toteuttavat AI-eettisiä periaatteita. Tavoitteena on tunnistaa tietoisuuden tasot, institutionaalisen hallinnan kypsyys ja kyvykkyyksien puutteet GenAI:n käyttöönoton kontekstissa. Menetelmä. Sekametodinen, poikkileikkaustutkimus toteutettiin 87 valtion viranomaisen keskuudessa liittovaltion, osavaltion ja kunnallisten virastojen edustajista. Kyselylomake mukautti Pant et al.:n työkalua brasilialaiseen kontekstiin, ottaen huomioon LGPD-viittaukset ja GenAI:hin liittyvät kohteet. Kvantitatiiviset tiedot analysoitiin kuvailevasti, kun taas avoimet vastaukset kävivät läpi laadullisen sisällönanalyysin avoimella koodauksella ja jatkuvalla vertailulla. Tulokset. Tietoisuus AI-eettisistä periaatteista on kohtuullista ja keskittyy vaatimustenmukaisuusperusteisiin periaatteisiin, kun taas osallistavat ulottuvuudet, kuten oikeudenmukaisuus ja kiistettävyys, ovat edelleen rajallisia. Hallinnan kypsyys on alhainen: vain 18,6 % organisaatioista on omistautuneita eettisiä rooleja tai komiteoita, ja yli puolet ilmoittaa, ettei ole koskaan järjestänyt koulutusta. Havaitut GenAI-riskit ovat korkeita eettisyyden, yksityisyyden ja tietosuojan osalta. Suurimmat esteet ovat AI-tiedon puute, AI:hin liittyvän sääntelyn puuttuminen yksityisyyden ja tietosuojan osalta sekä rajalliset työkalut LGPD-periaatteiden soveltamiseen. Vertailu Pant et al.:n kanssa osoittaa, että vaikka molemmat tutkimukset tunnistavat tietoisuuden ja käytännön välisen kuilun, sen syy Brasiliassa liittyy ensisijaisesti institutionaalisen hallinnan kypsymättömyyteen eikä käytännön kyvykkyyteen. Johtopäätös. Brasilialaiset julkiset organisaatiot osoittavat kasvavaa tunnustusta AI-eettisille periaatteille, mutta kohtaavat rakenteellisia esteitä niiden operatiiviselle toteuttamiselle. Siirtyminen vastuulliseen ja luotettavaan AI:hin vaatii institutionaalista tukirakennetta—eettisiä rooleja, politiikkoja ja koulutusohjelmia—yhdessä sääntelyselkeyden kanssa, jotta GenAI-hallinta voidaan sovittaa LGPD-periaatteiden kanssa. Tutkimus tarjoaa poikkikontekstista empiiristä näyttöä AI-eettisestä hallinnasta Global Southissa ja hahmottaa käytännön vipuja eettisten periaatteiden sisällyttämiseksi julkisen sektorin AI-aloitteisiin.