Minuta para revisão — 1º de novembro de 2026
Princípios de ética e uso responsável de inteligência artificial
1. Finalidade educacional e responsabilidade humana
A proposta da SofiaClass é apoiar o trabalho educacional. A tecnologia deve servir à aprendizagem, à autonomia e à atuação de educadores, sem substituir relações humanas essenciais ou transferir para um sistema a responsabilidade por decisões pedagógicas. Estes princípios orientam o uso responsável; não constituem prova de que toda salvaguarda descrita já esteja implementada em cada funcionalidade. As capacidades e limitações de cada recurso precisam ser apresentadas na sua documentação.
2. Revisão antes de usar
Resultados de IA podem conter fatos incorretos, cálculos inadequados, conteúdo desatualizado, generalizações e fontes inexistentes. Antes de utilizar um material, revise sua correção, clareza, adequação curricular e compatibilidade com a faixa etária e o contexto da turma. Confirme referências nas fontes originais. Um resultado convincente não é, por si só, confiável. Não trate um rascunho gerado como decisão final ou evidência verificada.
3. Proteção de estudantes
Não insira nomes, imagens, gravações, documentos, diagnósticos ou outros dados identificáveis de estudantes em ferramentas ou campos sem autorização, finalidade definida e salvaguardas adequadas. Remover apenas o nome nem sempre torna um conteúdo anônimo: escola, turma, idade e eventos específicos podem permitir identificação indireta. Prefira exemplos fictícios e informações agregadas quando forem suficientes. O melhor interesse de crianças e adolescentes deve orientar a avaliação das atividades que os afetem.
4. Equidade, inclusão e acessibilidade
Revise conteúdos para identificar estereótipos e tratamentos discriminatórios relacionados a raça, gênero, deficiência, religião, origem, condição socioeconômica ou outras características. Considere diferentes ritmos de aprendizagem e contextos culturais. Recursos automatizados não devem rotular estudantes, reduzir sua identidade a indicadores ou impedir oportunidades por inferências não verificadas. A adequação de linguagem, formatos e acessibilidade requer avaliação humana e contextual.
5. Decisões com impacto sobre pessoas
Não use uma resposta de IA como fundamento exclusivo para notas, aprovação, reprovação, disciplina, admissão, identificação de deficiência ou encaminhamentos de saúde. Decisões relevantes precisam considerar evidências, critérios conhecidos, contexto e possibilidade de contestação. Detectores de conteúdo supostamente gerado por IA também podem errar e não devem ser tratados como prova conclusiva de fraude. Quando houver decisões automatizadas que afetem interesses, é necessário avaliar os direitos e deveres legais correspondentes.
6. Autoria, transparência e integridade acadêmica
Respeite licenças, direitos autorais e regras da instituição. Não apresente conteúdo gerado automaticamente como pesquisa realizada, fonte consultada ou produção pessoal independente quando isso induzir o público a erro. Informe a participação de IA quando relevante e conforme as orientações da atividade. Não invente citações, dados, experiências ou resultados. O uso de uma ferramenta não resolve, por si, dúvidas sobre titularidade ou permissão de uso de um conteúdo.
7. Limites de utilização
Não utilize recursos de IA para assediar, discriminar, fraudar avaliações, simular a identidade de pessoas sem autorização, produzir exploração sexual, incentivar violência ou expor informações privadas. Conteúdo inadequado deve ser interrompido e reportado por canal apropriado. Recursos educacionais não substituem diagnóstico, atendimento clínico, aconselhamento jurídico ou outros serviços profissionais especializados.
8. Fornecedores de IA e treinamento
O uso de IA pode envolver fornecedores com condições próprias de armazenamento, acesso e utilização de dados. A seleção de um fornecedor não autoriza automaticamente o envio de dados pessoais. Antes de habilitar um recurso, devem ser avaliados finalidade, necessidade, termos, configurações e fluxos envolvidos. Estes princípios não afirmam que dados nunca são enviados a terceiros nem que são ou deixam de ser usados em treinamento; essas informações dependem da arquitetura e dos contratos efetivos e devem ser fornecidas para cada produto. O envio de um contato comercial não é autorização para treinamento de modelos.
9. Feedback, correção e evolução
Erros, vieses, problemas de acessibilidade ou riscos percebidos podem ser comunicados a contato@sofiaclass.ai. Ao relatar, descreva o problema e o contexto mínimo necessário, evitando expor estudantes ou incluir dados sensíveis. Correções e evolução de recursos devem ser avaliadas considerando segurança, qualidade pedagógica e impacto sobre pessoas. Não há garantia de resultados infalíveis ou de eliminação de todo viés. Esta versão está sujeita a revisão jurídica e técnica, sem afastar deveres já aplicáveis.