Sobre a viabilidade da representação de conhecimento moral em sistemas inteligentes: uma abordagem baseada em lógica não-monotônica

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Azambuja, Flávia Braga de
• Orientador(a): Carmo, Juliano Santos do
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Filosofia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Conhecimento moral; Sistemas inteligentes; Lógica
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
• Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/15058

Esta tese investiga a capacidade de sistemas de inteligência artificial (IA) para engajar-se em tomadas de decisão moralmente significativas. A hipótese geral postula que, embora a IA esteja se tornando onipresente em contextos que exigem julgamentos morais, não podemos atribuir responsabilidade moral a sistemas autônomos, pois o conhecimento moral não pode ser completamente representado ou simulado por lógica. As hipóteses específicas exploram várias nuances dessa questão central. Argumenta-se que sistemas autônomos não possuem "motivação moral" e que, apesar da capacidade da IA de automatizar alguns processos de pensamento humano, como criatividade e decisões, ela não pode gerar conhecimento moral autêntico devido ao impacto do viés de dados e à natureza condicional e contextual do conhecimento. A tese também sustenta que não é possível estabelecer uma base para o conhecimento moral sem considerar o elemento da crença, nem simular artificialmente a crença para produzir conhecimento moral. Para examinar essas hipóteses, a tese utiliza dilemas morais, envolvendo situações de tomada de decisão complexa, que são modelados através de equações de lógica modal para avaliar a capacidade da IA de resolver esses dilemas. A análise mostra que, embora a IA possa simular respostas a dilemas baseando-se em premissas lógicas, sempre há uma lacuna significativa devido à ausência de motivação moral e compreensão contextual, cruciais para decisões genuinamente morais. Incorporando o pensamento de Stuart Mill e Jesse Prinz, a pesquisa aprofunda a compreensão de como conceitos filosóficos tradicionais podem ser aplicados a problemas modernos, ilustrando que a empatia, a motivação moral humana e o julgamento ético são aspectos que a IA atualmente não pode replicar ou incorporar de forma autônoma. A conclusão reforça que a IA, por mais avançada que seja, não pode substituir o julgamento moral humano. As contribuições científicas desta pesquisa são substanciais, promovendo o debate sobre ética da IA esclarecendo os limites da automatização de decisões morais.