Responsabilidade Civil por Inteligência Artificial
Imputabilidade, Risco e Autonomia Algorítmica
Uma análise profunda sobre culpa, risco, nexo causal e os desafios da responsabilização em sistemas autônomos. Leitura essencial para profissionais, estudiosos e todos que acompanham a evolução do Direito e da tecnologia.
260 páginas
3 capítulos • Referências bibliográficas completas
Temas Abordados
Fundamentos da IA
Das definições conceituais ao funcionamento de machine learning, redes neurais e modelos generativos.
Responsabilidade Civil
Análise aprofundada de conduta, dano, nexo causal e excludentes no contexto de sistemas autônomos.
Imputação e Risco
Teorias do risco aplicadas à IA, analogias com fato da coisa e do animal, e responsabilidade do desenvolvedor.
Sumário
Introdução à Inteligência Artificial
- Definições — O que é e o que não é IA
- Origens e Evolução Histórica
- Principais Conceitos e Categorizações
- Dados e Algoritmos: os pilares da IA
- IA Fraca vs. IA Forte
- Machine Learning e Redes Neurais
- Caixas-Brancas e Caixas-Pretas
- IA Preditiva e IA Generativa
- Aplicações, Problemas e Desafios
Elementos de Responsabilidade Civil e Relações com a IA
- A Conduta Humana Ilícita ou Antijurídica
- O Dano
- O Nexo de Causalidade
- Concausas e Multiplicidade de Agentes
- Excludentes de Responsabilidade
- Teorias da Causalidade
Critérios de Imputação de Responsabilidade pelos Fatos da IA
- Nexo de Imputação: Responsabilidade Subjetiva e Objetiva
- Teorias do Risco
- O Risco Administrativo, Profissional e Risco-Proveito
- O Risco Criado e Riscos da Atividade
- O Fato da Coisa e o Fato do Animal
- O Fato de Terceiro
- Responsabilidade pelo Incapaz e pelo Empregado
Considerações Finais + Referências Bibliográficas
Conclusões e bibliografia completa com mais de 100 referências nacionais e internacionais.
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