Algorithmic decision-making in public administration: between technical opacity and the duty of transparency
DOI:
https://doi.org/10.47975/ijdl.v6.1297Keywords:
Keywords: Algorithmic transparency; explainable artificial intelligence; public administration; right to explanation; technological opacity.Abstract
This article examines the incorporation of algorithmic systems into Brazilian Public Administration in light of the constitutional duty of transparency, identifying the barriers imposed by the opacity of complex artificial intelligence models and the requirements of explainability, interpretability, and intelligibility. Through qualitative bibliographic research, doctrine, technical reports, and normative instruments — notably Bill 2,338/2023, Constitutional Amendment Proposal 29/2023, and the European Union’s AI Regulation (AI Act) — were analyzed to identify limitations of the traditional transparency paradigm. The results indicate that the effectiveness of algorithmic transparency depends on the articulation between clear legal norms and technology, so that data are not only available but also comprehensible — allowing individuals to access, understand, and use such information to monitor and evaluate decisions — together with concepts of intelligibility, interpretability, and explainability (XAI) that render systems more understandable and subject to critical analysis, as well as on the creation of rules that guarantee the right to challenge automated decisions. It is concluded that full accountability and social control require not only access to code and datasets, but also institutional and technological guidelines that ensure comprehension, contestation, and legitimation of AI‑mediated decisions.
Downloads
References
ALVES, Marco Antônio Sousa; ANDRADE, Otávio Morato de. Da “caixa-preta” à “caixa de vidro”: o uso da explainable artificial intelligence (XAI) para reduzir a opacidade e enfrentar o enviesamento em modelos algorítmicos. Revista Direito Público, Brasília, v 18, n. 100, p. 349-373, out./dez. 2021.
ANDRADE, Lucas Rocha. Regulação e desafios na evolução da inteligência artificial: impactos na responsabilidade civil. Revista interdisciplinar de ensino e educação. Revista Interdisciplinar de Ensino e Educação. Campina Grande, v. 3, n. 1, p. 78–96, 2025.
BITENCOURT NETO, Eurico. Transparência e Procedimento Administrativo no Brasil. In: GOMES, Carla Amado; PEDRO, Ricardo; BITENCOURT NETO, Eurico (Coord.). Em nome da transparência no direito administrativo: um diálogo luso-brasileiro. Coimbra: Edições Almedina, 2023.
BITENCOURT, Caroline Müller; MARTINS, Luisa Helena Nicknig. A inteligência artificial nos órgãos constitucionais de controle de contas da administração pública brasileira. Revista de Investigações Constitucionais, v. 10, n. 3, p. e253, 2023.
BRASIL. Lei 12.527 de 18 de novembro de 2011. Lei de Acesso à Informação. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 18 nov. 2011. Disponível em <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011-2014/2011/lei/ l12527.htm>. Acesso em 29 jun. 2025.
BRASIL. Projeto de Lei 2338, de 2023. Dispõe sobre o uso da Inteligência Artificial. Disponível em: <https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/157233>. Acesso em 25 jun. 2025.
BRASIL. Proposta de Emenda à Constituição n° 29, de 2023. Altera a Constituição Federal para incluir, entre os direitos e garantias fundamentais, a proteção à integridade mental e à transparência algorítmica. Disponível em: <https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/158095>. Acesso em 24 jun. 2025.
CAMPOS, Luiz Augusto; CANDIDO, Marcia Rangel. Transparência em DADOS: submissões, pareceristas e diversidade no fluxo editorial dos últimos anos. Dados, v. 65, n. 1, p. e20220000, 2021.
CANAVILHAS, João; BIOLCHI, Bárbara. Inteligência Artificial e Transparência no Jornalismo. Revista Mídia e Cotidiano, v. 18, n. 2, p. 43-64, 2024.
CARVALHO, Cássio S.; MATTOS, Júlio CB; AGUIAR, Marilton S. Interpretabilidade e Justiça Algorítmica: Avançando na Transparência de Modelos Preditivos de Evasão Escolar. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), Rio de Janeiro, Anais, Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024, p. 1658-1673.
DIAKOPOULOS, N. Transparency. In: DUBBER, Markus., PASQUALE, Frank; DAS, Sunit. The Oxford Handbook of Ethics of AI. Oxford: Oxford University Press, 2020.
DOSHI-VELEZ, Finale; KIM, Been. Towards a rigorous science of interpretable machine learning. Disponível em: <https://arxiv.org/abs/1702.08608>. Acesso em: 20 jun. 2025.
HEALD, David. Varieties of transparency. In: HOOD, Christopher; HEALD, David (Ed.). Transparency: the key to better governance?. Oxford: Oxford University Press, 2006.
IEEE. The Ethics Certification Program for Autonomous and Intelligent Systems (ECPAIS). 2020. Disponível em: <https://standards.ieee.org/industry-connections/ecpais/>. Acesso em 20 jun. 25.
JÚNIOR, Marcus Vinícius Filgueiras. A motivação do ato administrativo por inteligência artificial: possibilidade e limites. JAIIO, Jornadas Argentinas de Informática. Revista de la Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa, Buenos Aires, v. 9, n. 13, p. 30–36, 2023.
LOVATTO, Manuela Betiele Aude. Inteligência artificial: governança e transparência? Revista Ibmec Direito, v. 1, n. 1, 2024.
MACOHIN, Aline. Inteligência artificial e a transparência na administração pública brasileira. Tese (Doutorado em Direito). Universidade Federal do Paraná, Curitiba, 2023.
MCGRATH, Amanda; JONKER, Alexandra. What is AI safety?. IBM Think. Disponível em: <https://www.ibm.com/think/topics/ai-safety>. Acesso em: 14 mai. 2025.
MICHENER, Gregory; BERSCH, Katherine. Identifying transparency. Information Polity, 2013. Disponível em: <https://ssrn.com/abstract=3290813>. Acesso em: 29 jun. 2025.
MICHENER, Gregory; MONCAU, Luiz Fernando Marrey; VELASCO, Rafael. Estado brasileiro e transparência: avaliando a aplicação da Lei de Acesso à Informação. Rio de Janeiro: FGV, 2014.
MINH, Dang et al. Explainable artificial intelligence: a comprehensive review. Artificial Intelligence Review, p. 1-66, 2022.
MITTELSTADT, Brent Daniel et al. The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, v. 3, n. 2, 2016.
NUNES, Lorena de Almeida; NETA, Ainah Hohenfeld Angelini. Marco regulatório da inteligência artificial: análise do AI Act da União Europeia no tocante a privacidade. Revista Direito UNIFACS, n. 293, 2024.
RIBEIRO, Adriana; ELOI, Dárcio Luiz Costa; RODRIGUES, Renata Vicentini Monteiro. Transparência e ética no uso de IA generativa. Revista Base Científica, v. 3, 2025.
RIBEIRO, Marco Túlio; SINGH Sameer; GUESTRIN, Carlos. “Why should I trust you?”: explaining the predictions of any classifier, 2016. Disponível em <https://arxiv.org/abs/1602.04938>. Acesso em 22 jun. 2025.
SANTANNA, Mayara Bartaquini de. O impacto da inteligência artificial na aplicabilidade da transparência e anonimização na proteção de dados. 2024. Dissertação (Mestrado em Direito Político e Econômico) – Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2024.
SENADO FEDERAL. Relatório Final da Comissão de Juristas responsável por subsidiar a elaboração de substitutivo sobre Inteligência Artificial. Brasília, DF, 2022.
UNIÃO EUROPEIA. Carta dos Direitos Fundamentais da União Europeia, Jornal Oficial da União Europeia, Bruxelas, 2012. Disponível em: <http://data.europa.eu/eli/treaty/char_2012/oj>. Acesso em 23 jun. 2025.
UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13 de junho de 2024. Regulamento da Inteligência Artificial. Jornal Oficial da União Europeia, Bruxelas, 2024.
VESTRI, Gabriele. La inteligencia artificial ante el desafío de la transparencia algorítmica: Una aproximación desde la perspectiva jurídico-administrativa. Revista Aragonesa de Administración Pública, n. 56, p. 368-398, 2021.
VITORINO, Betânia Medeiros. Evolução da Inteligência Artificial no Legislativo Brasileiro: breve análise do Projeto de Lei 2338/2023. In: Fórum Rondoniense de Pesquisa. 2024.
WISCHMEYER, Thomas. Artificial Intelligence and transparency: opening the black box. In: WISCHMEYER, Thomas; RADEMACHER, Timo (Eds). Regulating Artificial Intelligence, Cham: Springer, 2020.
Downloads
Published
How to Cite
License
Copyright (c) 2025 Amanda Monique de Souza Aguiar Maia (Autor)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
This journal is licensed by
Creative Commons Attribution-NonCommercial-4.0 International.
Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
Submission and publication of paper are free; Works evaluated by blind double review; the Journal uses S_cites and CrossCheck (anti-plagiarism); and complies with the COPE Editors Guide - Committee on Publication Ethics, in addition to the Elsevier and SciELO recommendations.













