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1. Referência Completa (formato ABNT + DOI)
RUSSO, FEDERICA; SCHLIESSER, ERIC; WAGEMANS, JEAN. Connecting ethics and epistemology of {AI}. AI And Society, v. 39, p. 1585–1603, 2024. DOI: 10.1007/s00146-022-01617-6

2. Tema Central
O artigo defende a integração entre ética e epistemologia no desenvolvimento de sistemas de IA. Os autores propõem uma abordagem holística que incorpora aspectos valorativos e normativos em todas as etapas do ciclo de vida da IA – desde o design até a avaliação – para promover sistemas mais transparentes e justos.

3. Problema de Pesquisa
A desconexão atual entre ética e epistemologia na IA limita a compreensão dos processos decisórios e exclui perspectivas de grupos vulneráveis. A transparência técnica, por si só, não garante equidade nem facilita a participação de múltiplos atores.

4. Hipóteses ou Questões Norteadoras

• Como integrar ética e epistemologia no ciclo de vida da IA?
• Como internalizar valores (epistêmicos e não epistêmicos) nos processos de IA?
• Como permitir avaliação inclusiva por especialistas e leigos?
• Como incorporar vulnerabilidades intersetoriais na validação de modelos?

5. Metodologia
Abordagem híbrida que combina filosofia da ciência, ética e análise crítica, articulada em dois movimentos:

• Da confiança no resultado para a confiança no processo
• Da avaliação exclusiva por especialistas para avaliação inclusiva

O framework proposto (“epistemologia-cum-ética”) enfatiza a consideração explícita de valores em todas as etapas do desenvolvimento.

6. Desenvolvimento das Hipóteses
A hipótese central argumenta que uma epistemologia em “caixa de vidro” deve incorporar explicitamente valores e vulnerabilidades intersetoriais. Essa proposta se desenvolve através da mudança de foco nos resultados para os processos e na ampliação das estratégias de avaliação.

7. Resultados
O framework integrado opera em dois eixos:

• Epistemológico-ético: intersecção entre valores teóricos e práticos
• Especialista-não especialista: inclusão de múltiplas perspectivas

A abordagem facilita a avaliação holística e promove confiança nos processos de IA.

8. Avaliação Metodológica
O estudo combina revisão teórica com análise filosófica, apresentando métodos sistemáticos para integrar ética e epistemologia. A ênfase na avaliação processual (em vez dos resultados) e na inclusão de não especialistas fortalece a relevância prática do framework.

9. Teorias e Conceitos Fundamentais
A abordagem dual baseia-se em:

• Eixo epistemológico-ético: integração entre teoria e prática
• Eixo expert-non-expert: inclusão de diversas perspectivas

Defende a internalização de valores em todas as etapas do desenvolvimento de IA.

10. Conclusões do Artigo
A integração entre ética e epistemologia é crucial para sistemas de IA transparentes e explicáveis. O modelo holístico proposto permite avaliação inclusiva e incorporação de valores em todo o ciclo de vida da tecnologia.

11. Conclusão Crítica Pessoal
Embora relevante, o artigo poderia explorar melhor:

• Mecanismos de equalização das vozes no processo decisório
• Impacto das desigualdades socioeconômicas no desenvolvimento da IA
• Riscos potenciais de exclusão digital