Viés e Discriminação no Uso de Aprendizado de Máquina em Governo Digital: Uma Revisão da Literatura - Coutinho, Gabriela B.; Sampaio, Igor G. B.; Barcellos, Raissa; Bernardini, Flavia (Anais do Latin American Symposium on Digital Government (LASDiGov); 2026: Anais do XIV Latin American Symposium on Digital GovernmentDO - 10.5753/lasdigov.2026.23204, 2026)
A adoção crescente de Inteligência Artificial (IA) no setor público tem ampliado a eficiência e a precisão de políticas e serviços públicos. Entretanto, essas tecnologias podem reproduzir desigualdades históricas presentes nos dados, levantando preocupações relacionadas a viés, justiça e discriminação em áreas críticas como justiça criminal, saúde, benefícios sociais e compras públicas. Apesar da ampla literatura sobre o uso de IA no setor público e das diversas propostas de mitigação de vieses, ainda há escassez de estudos sistemáticos que analisem especificamente como esses vieses são tratados no contexto do governo digital. Essa lacuna limita a compreensão de como governos, órgãos de controle e a sociedade podem garantir sistemas mais justos, transparentes e alinhados à prestação de serviços públicos. Este trabalho apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) sobre como a pesquisa acadêmica aborda o viés e a discriminação em sistemas de IA aplicados ao setor público. A revisão segue o protocolo de Kitchenham e o modelo PRISMA, considerando estudos das bases Scopus e IEEE Xplore, com 372 publicações iniciais e 31 trabalhos na análise final. Os resultados identificam estratégias como balanceamento de dados, uso de dados sintéticos e modelos interpretáveis. Contudo, a maioria das abordagens permanece em nível experimental, com limitações de replicabilidade e pouca consideração de variáveis sensíveis e de contextos reais de aplicação. Os achados evidenciam uma lacuna entre soluções técnicas e sua aplicação prática no contexto governamental. O estudo destaca a necessidade de abordagens auditáveis, reprodutíveis e socialmente orientadas, posicionando a justiça algorítmica como um requisito fundamental para um governo digital confiável e centrado no cidadão.