Política de governança de IA 3DEye

1. Introdução

A 3DEye se compromete com a implantação ética de IA que prioriza segurança, transparência e direitos fundamentais. Esta política garante a conformidade com o GDPR e os padrões globais, incorporando Privacy by Design (PbD) em todos os sistemas de IA.

2. Escopo

Esta política se aplica a:

1. Todos os modelos AI/ML (detecção de objetos, reconhecimento facial, ALPR)
2. Fluxos de trabalho de processamento de dados
3. Integrações de terceiros
4. Ambientes de desenvolvimento, teste e produção

3. Princípios Fundamentais

3.1 Privacidade desde a concepção (conformidade com as leis de privacidade)

1. Minimização de dados: Colete apenas dados essenciais (por exemplo, anonimize rostos em contextos não relacionados à segurança).
2. Proteções padrão:
   1. Criptografia ponta a ponta (AES-256) para dados em repouso/em trânsito.
   2. Pseudonimização de dados biométricos (GDPR Art. 4 (5)).
3. Controle do usuário:
   1. Opção explícita para processamento de reconhecimento facial (GDPR Art. 9).
   2. Direito de apagamento sem demora injustificada e conforme exigido pelos requisitos legais nos EUA, Canadá, UE e outros lugares.

3.2 Justiça e Transparência

1. Mitigação de preconceitos: Auditorias regulares de modelos de IA para preconceitos demográficos/raciais.
2. Explicabilidade: forneça resumos em linguagem simples das decisões de IA (por exemplo, “Por que isso foi sinalizado?”).

3.3 Segurança e Integridade

1. MFA obrigatório para acesso ao sistema de gestão de IA.
2. Modelagem de ameaças para todos os novos recursos de IA.

4. Princípios Éticos de IA

1. Justiça. Garantir que os sistemas de IA não discriminem e sejam imparciais. Serão realizadas auditorias regulares para detectar distorções nos algoritmos de IA em diversos grupos demográficos, com monitoramento contínuo de taxas de falsos positivos/negativos em todas as categorias protegidas.
2. Responsabilidade. Estabeleça uma responsabilidade clara pelos resultados da IA. O pessoal designado será responsável pelo monitoramento e pelos resultados dos sistemas de IA, com trilhas de decisão documentadas para todas as ações geradas pela IA.
3. Transparência. Mantenha documentação e comunicação claras sobre os recursos e limitações da IA. Os utilizadores serão informados quando a IA estiver a ser utilizada e como as decisões são tomadas, incluindo a divulgação dos níveis de confiança dos sistemas de reconhecimento.
4. Supervisão Humana. Exigir intervenção humana para decisões críticas. Os sistemas de IA serão concebidos para permitir a anulação humana de decisões automatizadas, especialmente em cenários críticos de segurança que envolvam restrições de acesso ou alertas de aplicação da lei.

5. Funções e responsabilidades

• Oficial de Proteção de Dados (DPO) — Supervisão de conformidade GDPR/PIPEDA/CCPA, liderança DPIA
• Comitê de Ética de IA — Revise e aprove casos de uso de IA de alto risco (por exemplo, reconhecimento facial)
• Desenvolvedores — Implementar Privacy By Design no código; fluxos de dados de documentos

6. Gerenciamento de dados

1. Armazenamento: Dados processados ​​conforme exigido pela jurisdição legal (por exemplo, dados da UE processados ​​dentro do EEE na medida e da maneira exigida pela legislação local).
2. Retenção: Dados de vídeo excluídos após 30 dias (configurável por cliente de câmera).
3. Avaliações de Impacto (AIPD): Obrigatórias para todos os sistemas de IA que processam dados biométricos.

7. Ciclo de vida de desenvolvimento de IA

1. Projeto:
   1. Conduzir DPIA e avaliação de preconceito.
   2. Base jurídica do documento para processamento (RGPD Art. 6).
2. Teste:
   1. Valide modelos em relação a diversos conjuntos de dados (idade, etnia, condições de iluminação).
3. Implantação:
   1. Gerenciamento de consentimento do usuário habilitado para API.
   2. Monitoramento em tempo real para comportamento anômalo.

8. Monitoramento e Auditoria

1. Trimestral:
   1. Auditorias tendenciosas usando kits de ferramentas padrão do setor.
   2. Teste de penetração de APIs de IA.
2. Anual:
   1. Revisão de conformidade com GDPR/CCPA por auditores externos.

9. Resposta a Incidentes

1. Notificação de violação em 72 horas: Para autoridades e usuários afetados (GDPR Art. 33).
2. Manual específico de IA que inclui procedimentos de reversão de modelo e protocolos de correção de polarização.

10. Treinamento

Cursos de treinamento para funcionários:

1. Requisitos legais para equipes de IA (anual).
2. Desenvolvimento ético de IA (semestral).

11. Revisão da política

1. Atualizado a cada 6 meses ou depois:
2. Novos regulamentos de IA (por exemplo, Lei de IA da UE).
3. Incidentes de segurança envolvendo sistemas de IA.

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Data de vigência: 27 de maio de 2026

Aprovado por: Viachaslau Hrytsevich, CEO

Referência de conformidade: GDPR (artigos 5, 9, 25, 33, 35), ISO/IEC 27001, NIST AI RMF

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