ETHOS-SE: UM FRAMEWORK SOCIO-TÉCNICO PARA MITIGAÇÃO DA DESINFORMAÇÃO POR DEEPFAKES

Resumo

O avanço da Inteligência Artificial generativa tem ampliado a produção e disseminação de conteúdos sintéticos, tornando os deepfakes um dos principais desafios para a confiabilidade da informação em ambientes digitais. Embora a literatura apresente avanços significativos no desenvolvimento de técnicas de detecção automatizada, observa-se que aspectos relacionados à proveniência dos conteúdos, à transparência das decisões algorítmicas, à acessibilidade digital e à integração dessas dimensões ao desenvolvimento de software ainda permanecem pouco explorados de forma conjunta. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo propor o framework socio-técnico Ethical Technical Handling of Synthetic Entities (ETHOS-SE), concebido sob a perspectiva da Engenharia de Software para apoiar a mitigação da desinformação baseada em deepfakes. Metodologicamente, a pesquisa caracteriza-se como qualitativa, exploratória e propositiva, fundamentada em revisão narrativa estruturada da literatura e análise bibliométrica exploratória da produção científica indexada na base Scopus. A análise permitiu identificar tendências da literatura, evidenciando a predominância de abordagens centradas na detecção automatizada e a existência de lacunas relacionadas à proveniência, explicabilidade e acessibilidade. Com base nessas evidências, foi desenvolvido o framework ETHOS-SE, estruturado em quatro camadas complementares: Proveniência, Detecção e Análise, Explicabilidade e Acessibilidade com Fricção Cognitiva. A principal contribuição do estudo consiste na proposição de uma arquitetura conceitual que integra requisitos de rastreabilidade, transparência, interpretabilidade e acessibilidade, ampliando as abordagens tradicionais de mitigação da desinformação e fornecendo diretrizes para o desenvolvimento de sistemas mais confiáveis, transparentes e centrados no usuário.