Glossário

Transparência algorítmica

O que é Transparência algorítmica?

A transparência algorítmica significa que é possível compreender como um sistema automatizado chega a um resultado: que dados utiliza, que regras segue e onde estão os seus limites. Isto gera confiança, facilita a deteção de erros e é cada vez mais uma exigência legal, por exemplo através dos deveres de informação previstos no RGPD e no Regulamento Europeu da IA. Na prática, ajudam a documentação, a citação de fontes, os registos e avisos claros para as pessoas afetadas.

Como o KI.ordo ajuda

Os agentes KI.ordo citam as suas fontes e os fluxos registam cada passo de forma rastreável.

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Termos relacionados

Transparência da IA

A transparência da IA significa divulgar quando a IA está envolvida, em que dados e fontes se baseiam os seus resultados e como são tomadas as decisões. Isto inclui a identificação de conteúdos de IA, referências às fontes rastreáveis, registos e alterações documentadas. A transparência gera confiança, facilita a resolução de problemas e é em parte exigida por lei, por exemplo pelas obrigações de transparência do Regulamento Europeu da IA, segundo as quais as pessoas devem poder perceber que estão a interagir com uma IA.

Transparência
Confiança
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Explicabilidade

A explicabilidade (IA explicável, XAI) descreve em que medida se consegue compreender por que razão um sistema de IA chegou a determinado resultado. Abrange métodos que mostram que entradas mais influenciaram uma decisão, bem como auxiliares práticos como referências às fontes e registos. A explicabilidade é importante para a confiança, a resolução de problemas e a regulamentação – por exemplo, quando um banco tem de justificar por que razão recusou um pedido.

XAI
Transparência
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Interpretabilidade do modelo

A interpretabilidade do modelo descreve em que medida as pessoas conseguem compreender como um modelo de IA chega aos seus resultados. Modelos simples, como as árvores de decisão, são por natureza fáceis de ler; nas redes neuronais complexas, podem ajudar técnicas que revelam a influência de cada característica. A interpretabilidade é importante para a depuração, a confiança e os requisitos regulamentares, por exemplo quando é preciso justificar a recusa de um crédito.

explicabilidade
transparência
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Quadro regulamentar da IA

Um quadro regulamentar da IA engloba as leis, normas e estruturas de supervisão que regem o desenvolvimento e a utilização da IA. Na UE, a lei central é o Regulamento da IA (Regulamento (UE) 2024/1689), que adota uma abordagem baseada no risco: as proibições aplicam-se desde fevereiro de 2025, as obrigações para modelos de IA de finalidade geral desde agosto de 2025 e os deveres de transparência desde agosto de 2026. Na sequência do "Digital Omnibus" (Regulamento (UE) 2026/1744), as obrigações para sistemas de risco elevado aplicam-se a partir de 2 de dezembro de 2027 ou 2 de agosto de 2028 (situação em outubro de 2026; não constitui aconselhamento jurídico).

Regulação
EU AI Act
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