AUTOMATED ADMINISTRATIVE DENIALS AND THE DUTY TO EXPLAIN IN BRAZIL'S DIGITAL STATE
DOI:
https://doi.org/10.63330/sasciencesv6n2-250Keywords:
Administrative reasoning, Artificial intelligence, Automated decisions, Digital government, Public AdministrationAbstract
The study examines the duty to explain administrative denials produced or materially influenced by automated systems in the digital transformation of the Brazilian State, adopting theoretical, bibliographic and documentary qualitative research based on the Federal Constitution, administrative and data protection legislation, official artificial intelligence governance documents and specialized legal literature. It seeks to identify a minimum standard of intelligibility capable of reconciling technological efficiency, administrative reasoning, data protection and an effective possibility of contestation by citizens, considering that Article 20 of the Brazilian General Data Protection Law does not exhaust the matter when a formally human decision depends substantially on automated recommendations, classifications or inferences. The results indicate that the administrative duty to provide reasons follows the act regardless of the technology employed and that an explanation must reconstruct the decisive elements of the decision path to a degree proportionate to its impact. As an analytical contribution, the article proposes a matrix composed of identification of automation, factual basis, legal basis, decision criterion, contestability and institutional traceability, concluding that legitimate digitalization depends on preserving concrete conditions for understanding and reviewing State decisions.
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References
AGÊNCIA NACIONAL DE PROTEÇÃO DE DADOS (ANPD). Agenda Regulatória. Brasília, DF: ANPD, 2026a. Disponível em: https://www.gov.br/anpd/pt-br/assuntos/regulacao/agenda-regulatoria-1. Acesso em: 8 out. 2026.
AGÊNCIA NACIONAL DE PROTEÇÃO DE DADOS (ANPD). Decisão automatizada é tema de workshop em Fórum da Internet no Brasil. Brasília, DF: ANPD, 2 jun. 2026b. Disponível em: https://www.gov.br/anpd/pt-br/assuntos/noticias/decisao-automatizada-e-tema-de-workshop-em-forum-da-internet-no-brasil. Acesso em: 8 out. 2026.
BINNS, Reuben. Human judgment in algorithmic loops: individual justice and automated decision-making. Regulation & Governance, v. 16, n. 1, p. 197-211, 2022. DOI: https://doi.org/10.1111/rego.12358. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Constituição da República Federativa do Brasil de 1988. Brasília, DF: Presidência da República, 1988.
BRASIL. Lei nº 9.784, de 29 de janeiro de 1999. Regula o processo administrativo no âmbito da Administração Pública Federal. Brasília, DF: Presidência da República, 1999. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9784.htm. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Lei nº 12.527, de 18 de novembro de 2011. Regula o acesso a informações. Brasília, DF: Presidência da República, 2011. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011-2014/2011/lei/l12527.htm. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais. Brasília, DF: Presidência da República, 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Lei nº 14.129, de 29 de março de 2021. Dispõe sobre princípios, regras e instrumentos para o Governo Digital e para o aumento da eficiência pública. Brasília, DF: Presidência da República, 2021. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2019-2022/2021/lei/l14129.htm. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos. Portaria SGD/MGI nº 6.618, de 25 de setembro de 2024. Estratégia Federal de Governo Digital. Alterada pelas Portarias SGD/MGI nº 473, de 20 de janeiro de 2026, e nº 2.794, de 1º de abril de 2026. Brasília, DF: MGI, 2024. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/estrategias-e-governanca-digital/EFGD/portaria-sgd-mgi-no-6-618-de-25-de-setembro-de-2024. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos. Guia Unificado de Inteligência Artificial para o Setor Público. Brasília, DF: Secretaria de Governo Digital, 2026a. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/publicacoes/guia-unificado-de-inteligencia-artificial-para-o-setor-publico-1/guia-unificado-de-inteligencia-artificial-para-o-setor-publico. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos. Framework para a Autoavaliação de Impacto Ético em Inteligência Artificial no Setor Público Federal. Brasília, DF: Secretaria de Governo Digital, 2026b. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/publicacoes/framework-aie. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos. Guia de Design de Transparência. Brasília, DF: Secretaria de Governo Digital, 2026c. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/publicacoes/guia-de-design-de-transparencia/. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Câmara dos Deputados. Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. Dispõe sobre o desenvolvimento, o fomento e o uso ético e responsável da inteligência artificial com base na centralidade da pessoa humana. Brasília, DF: Câmara dos Deputados, 2026d. Disponível em: https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/fichadetramitacao?idProposicao=2487262. Acesso em: 8 out. 2026.
BRASIL. Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos. Matriz RACI para sistemas de inteligência artificial. Brasília, DF: Secretaria de Governo Digital, 2026e. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/infraestrutura-nacional-de-dados/inteligencia-artificial-1/publicacoes/matriz-raci. Acesso em: 8 out. 2026.
CITRON, Danielle Keats. Technological due process. Washington University Law Review, St. Louis, v. 85, n. 6, p. 1249-1313, 2008. Disponível em: https://openscholarship.wustl.edu/law_lawreview/vol85/iss6/2/. Acesso em: 8 out. 2026.
CRAWFORD, Kate; SCHULTZ, Jason. Big data and due process: toward a framework to redress predictive privacy harms. Boston College Law Review, Boston, v. 55, n. 1, p. 93-128, 2014. Disponível em: https://lawdigitalcommons.bc.edu/bclr/vol55/iss1/4/. Acesso em: 8 out. 2026.
FRANZOLIN, Cláudio José; MONTEIRO, Giovanna Voorn; DE LAURENTIS, Lucas Catib. A (in) existência de um direito à explicação de decisões automatizadas. THEMIS: Revista da Esmec, Fortaleza, v. 23, n. 1, p. 65-91, 2025. DOI: https://doi.org/10.56256/themis.v23i1.1103.
LIMA, Taisa Maria Macena de; SÁ, Maria de Fátima Freire de. Inteligência artificial e Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais: o direito à explicação nas decisões automatizadas. Revista Brasileira de Direito Civil, Belo Horizonte, v. 26, p. 227-246, out./dez. 2020. DOI: https://doi.org/10.33242/rbdc.2020.04.011. Disponível em: https://rbdcivil.ibdcivil.org.br/rbdc/article/view/584. Acesso em: 8 out. 2026.
REIS, Nazareno César Moreira; FURTADO, Gabriel Rocha. Decisões automatizadas: definição, benefícios e riscos. Civilistica.com, Rio de Janeiro, v. 11, n. 2, p. 1-25, 2022. Disponível em: https://civilistica.emnuvens.com.br/redc/article/view/763. Acesso em: 8 out. 2026.
WACHTER, Sandra; MITTELSTADT, Brent; FLORIDI, Luciano. Why a right to explanation of automated decision-making does not exist in the General Data Protection Regulation. International Data Privacy Law, Oxford, v. 7, n. 2, p. 76-99, 2017. DOI: https://doi.org/10.1093/idpl/ipx005.
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