Inteligência Artificial, Big Data e Proteção de Dados Pessoais - Guia para Entender as Novas Tecnologias e sua Interface com o Direito
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Ficha técnica
Autor(es): André Carvalho Ribeiro
ISBN v. impressa: 978652631948-2
ISBN v. digital: 978652631881-2
Acabamento: Brochura
Formato: 15,0x21,0 cm
Peso: 256grs.
Número de páginas: 200
Publicado em: 12/03/2026
Área(s): Direito - Constitucional; Direito - Consumidor; Direito - Digital
Sinopse
Apresentação e prefácio de PhD Jorge Shiguemitsu Fujita e PhD Danilo Rocha Limoeiro
Seu celular sabe onde você esteve. Sua plataforma favorita sabe o que você deseja. E, cada vez mais, algoritmos sabem o que você provavelmente fará – antes mesmo de você decidir.
Com rigor acadêmico e linguagem didática, esta obra aproxima dois mundos que ainda insistem em falar idiomas distintos: a tecnologia torna-se acessível ao público jurídico, e o Direito passa a ser inteligível ao público de tecnologia. É um convite à gestão do conhecimento, entendida como o caminho que vai do dado à informação, da informação ao conhecimento e do conhecimento à decisão.
Iniciado em 2019, antes da popularização da IA generativa e da consolidação prática da Lei Geral de Proteção de Dados, o livro parte de fundamentos sólidos para explicar como Big Data e Inteligência Artificial funcionam. Em um cenário de mudanças aceleradas, isso faz diferença: ferramentas evoluem, modas passam, mas as estruturas conceituais que sustentam os sistemas permanecem.
Big Data não é apenas volume. É a capacidade de coletar, correlacionar e extrair padrões de grandes conjuntos de dados. Inteligência Artificial, por sua vez, refere-se a sistemas capazes de aprender, inferir e produzir resultados, incluindo machine learning, deep learning e IA generativa - modelos que produzem textos, imagens e respostas automatizadas.
Na outra ponta, emerge o arcabouço jurídico da proteção de dados pessoais: privacidade, autodeterminação informativa, princípios e bases da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), seus limites normativos e suas fricções reais com a lógica expansiva do Big Data.
A questão central que atravessa toda a obra é explícita: é possível coexistir com tecnologias cada vez mais preditivas sem abdicar da proteção de dados pessoais? A resposta não é simples, nem retórica. Ela é construída capítulo a capítulo e entregue ao final.
Autor(es)
ANDRÉ RIBEIRO
Advogado, mestre em Direito, palestrante e músico. Atua na interseção entre Direito, tecnologia, dados e inteligência artificial, com foco em aplicações concretas na prática jurídica. É professor e autor do curso Dos Dados à GenAI, no qual traduz temas complexos em uso
Sumário
INTRODUÇÃO, p. 23
Capítulo 1 DADOS E A SOCIEDADE DA INFORMAÇÃO, p. 27
1.1 CONSIDERAÇÕES ACERCA DA SOCIEDADE DA INFORMAÇÃO, p. 28
1.2 A HIERARQUIA DIKW, p. 36
1.3 @ BIG DATA - BIG CONFUSÃO, p. 44
1.3.1 Big Data: um Grande Repositório de Dados, p. 45
1.3.2 Big Data: os Conceitos da Academia - o Big Problema Continua, p. 46
1.4 FUNCIONAMENTO DO BIG DATA, p. 49
1.4.1 O Que São Dados?, p. 49
1.4.1.1 Dados quanto à sua natureza estrutural, p. 49
1.4.1.1.1 Estruturados, p. 50
1.4.1.1.2 Semiestruturados, p. 52
1.4.1.1.3 Não estruturados, p. 54
1.5 OS VS DE BIG DATA, p. 58
1.5.1 Volume, p. 59
1.5.2 Variedade, p. 60
1.5.3 Velocidade, p. 60
1.5.4 Veracidade, p. 60
1.5.5 Valor, p. 60
1.5.6 Visualização e Variabilidade, p. 61
1.6 EVOLUÇÃO DOS BANCOS DE DADOS E MODELOS DE NEGÓCIO, p. 62
1.6.1 Do Data Warehouse ao Data Lake, p. 62
Capítulo 2 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, p. 65
2.1 O QUE, VERDADEIRAMENTE, É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL?, p. 65
2.2 O TESTE DE TURING E O ARGUMENTO DO QUARTO CHINÊS, p. 67
2.3 MACHINE LEARNING, p. 69
2.3.1 Deep Learning, p. 70
2.3.2 IA Generativa (Generative AI), p. 72
2.3.3 Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), GPT e o Papel do Big Data, p. 73
2.3.3.1 Visão geral: como o GPT gera texto, p. 74
2.3.3.2 O funcionamento matemático por trás do GPT, p. 74
2.3.3.3 O treinamento: como o GPT "aprende" a prever palavras, p. 76
2.3.3.4 A força do Big Data: tamanho é documento?, p. 77
2.3.3.5 Modelos GPT de destaque e suas aplicações práticas, p. 77
2.3.3.6 Limitações e perspectivas futuras, p. 79
2.3.4 IA Generativa Simplificada: um Panorama de Seu Funcionamento, p. 79
2.3.4.1 Didaticamente: o Processo de Geração Textual: "Next Token Prediction" e Revisão de Contexto, p. 81
2.4 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E BIG DATA - O RISCO DA ALGOCRACIA, p. 83
2.4.1 Liberdade e Liberdade de Pensamento, p. 84
2.4.2 Censura na Sociedade da Informação, p. 93
2.4.3 Algocracia: o Novo (e Sutil) Modelo de Censura na Rede, p. 95
2.4.3.1 IA Generativa e a intensificação da algocracia, p. 100
2.4.4 Problemática a Longo Prazo, p. 101
Capítulo 3 PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS NO BRASIL - CENÁRIO PRÉ-LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS, p. 103
3.1 DADOS E PRIVACIDADE: GRANDEZAS INVERSAMENTE PROPORCIONAIS, p. 103
3.2 PRIVACIDADE, p. 105
3.2.1 Direito à Privacidade no Direito Brasileiro, p. 108
3.3 DIREITO À PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS, p. 111
3.4 NORMAS DISCIPLINADORAS DO DIREITO À PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS, p. 117
3.4.1 Constituição Federal, p. 117
3.4.2 Código de Defesa do Consumidor, p. 120
3.4.3 Lei de Acesso à Informação, p. 123
3.4.4 Marco Civil da Internet, p. 125
3.5 JULGAMENTOS PRÉ-LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS, p. 129
Capítulo 4 LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS, p. 133
4.1 DESENVOLVIMENTO LEGISLATIVO DA LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS, p. 133
4.2 OS DADOS PESSOAIS NA LGPD, p. 141
4.3 CENÁRIO EUROPEU DE PROTEÇÃO DE DADOS, p. 143
4.4 PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS COMO DIREITO FUNDAMENTAL?, p. 146
4.5 AUTODETERMINAÇÃO INFORMATIVA, p. 151
4.6 MODUS OPERANDI DA LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS, p. 154
4.6.1 As Dez Bases Legais, p. 157
4.7 PRINCÍPIOS DA LEI GERAL DE PROTEÇÃO DE DADOS, p. 160
4.7.1 Os Princípios da LGPD em Si, p. 163
4.8 PRINCÍPIO DA FINALIDADE, p. 167
4.9 O PRINCÍPIO DA PURPOSE LIMITATION NO DIREITO EUROPEU, p. 171
CONCLUSÃO, p. 175
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