矿业与采掘业中的人工智能监管

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人工智能已经在改变巴西的矿业和采掘业，但监管空白使劳动者、社区和环境面临风险。

人工智能在巴西采掘业的快速推进

近年来，我们看到人工智能在矿业乃至整个采掘业中的应用正在加速推进，相关系统日益普及。机器学习算法被用于优化矿石开采、预测重型设备故障、监测尾矿坝的稳定性，甚至让露天矿山的运输车辆实现自动驾驶。大型企业已经在矿区运营无人驾驶卡车，使用配备智能传感器的无人机进行地质测绘，并借助预测模型更精确地识别矿藏。

这场技术变革在生产效率和作业安全方面带来了显而易见的收益。系统能够实时处理海量的地质、环境和运营数据，使决策更快，而且理论上也更为准确。然而，一旦审视巴西的监管现状，就会发现立法尚未跟上这些变化的速度。采掘业所适用的一整套规范，是为模拟时代的现实而设计的；而自主系统和决策算法的引入，提出了亟待关注的法律问题。

可以看到，矿业领域缺少专门针对人工智能的监管框架，造成了一片不确定的地带，这对企业、劳动者以及受采矿活动影响的社区都有影响。算法决策所引发的民事责任、受智能系统监控的劳动者的数据保护，以及预测模型所采用标准的透明度等问题，现行法律中都没有明确的答案。

巴西的法律框架及其在矿业人工智能方面的空白

《矿业法典》（第227/1967号法令）虽然几十年来经过多次更新，但并未涉及在采矿作业中使用自主系统或人工智能。劳动与就业部的规范性标准（Normas Regulamentadoras），尤其是NR-22（矿业职业安全与健康），所规定的安全要求，以人员直接操作设备、直接参与关键决策为前提。当人工智能系统承担起原本由人类劳动者履行的职能时，这些规范能否适用就成了问题。

第2.338/2023号法案目前正在国会审议，旨在为巴西的人工智能建立监管框架，采取的是基于风险等级的思路。按照这一分类，用于关键基础设施（其中包括矿业）的人工智能系统，往往会被归入高风险类别，这意味着在透明度、可审计性和人工监督方面将有更严格的要求。不过，该文本尚未最终通过，立法讨论仍在进行。

巴西国家矿业局（ANM）有权对采矿活动的技术和安全事项进行规范。我们认为，ANM在适当的时候需要出台补充性规范，专门规定矿业作业中人工智能系统的使用，涵盖最低安全要求、人工监督规程，以及算法故障时的责任追究机制。《通用数据保护法》（第13.709/2018号法律）同样适用于该行业，尤其是在人工智能系统为监控生产效率、评估绩效或管控进入危险区域而处理劳动者个人数据的情形下。

另一个相关的方面涉及环境立法。《国家环境政策》（第6.938/1981号法律）和CONAMA（巴西国家环境委员会）的决议规定了环境监测和损害预防的义务。当企业利用人工智能模型作出影响环境的决策（例如划定开采区域、管理尾矿，或监测对水资源的影响）时，因算法故障或偏差造成环境损害的责任问题就变得更加复杂。

缺乏适当监管的自动化所带来的法律风险

在没有明确监管框架的情况下，在矿业中部署人工智能系统，会给所有相关方带来重大的法律风险。首先要强调的是民事责任问题。如果矿山中使用的自动驾驶车辆造成了人员伤亡事故，应当由谁承担责任：操作该设备的矿业公司、车辆制造商、人工智能软件的开发者，还是为系统设置参数的工程师？巴西现行法律对这个问题没有直接的答案，类推适用现有规范可能会产生不能令人满意的结果。

其次是对劳动关系的影响。以自主系统取代劳动者，引发了关于就业保护、职业再培训的必要性，以及继续与智能机器共同工作的劳动者之权利的讨论。我们注意到，基于人工智能的监控系统可以采集生物识别数据、追踪行动轨迹，并持续评估劳动者的绩效，这就涉及隐私、尊严以及雇主指挥权的边界等问题。

矿业领域没有专门的人工智能监管，并不意味着没有责任：采用这些技术的企业，对其造成的损害仍须承担责任，即便立法没有跟上创新的速度。

此外还存在算法偏差的风险。以历史数据训练的人工智能模型，可能会复制并放大既有的歧视性模式。在矿业中，这可能体现为：在人员分配、职业风险评估或勘探区域优先级排序等自动化决策中，忽视对传统社区、原住民或quilombola（逃亡黑奴后裔社区）的影响。1988年《联邦宪法》和国际劳工组织（OIT）第169号公约保障这些群体享有事先、自由和知情协商的权利，在矿业规划中使用人工智能，不能免除这一义务。

监管前景与行业良好实践

放眼国际，我们发现矿业传统深厚的国家已经在推进针对该行业的人工智能监管。例如，澳大利亚制定了针对矿山自动驾驶车辆的专门指引，加拿大则一直在为采掘业投入算法治理框架。欧盟通过《人工智能法案》（AI Act，即《人工智能条例》）确立了基于风险的模式，将用于关键基础设施的人工智能系统归为高风险，要求进行合规评估、提供详尽的技术文档，并确保有效的人工监督。

在巴西，我们认为监管路径应当是：通过人工智能总体法律框架，同时由ANM及其他主管机关出台行业性规范。在这一框架尚未成形之前，使用或打算使用人工智能系统的采掘业企业，应当采取算法治理方面的良好实践。其中包括：在部署新系统之前开展算法影响评估，保存可供审计的人工智能决策记录，确保关键安全流程中有人工监督，以及在与劳动者和受影响社区的沟通中保持透明。

我们还建议企业设立内部的人工智能伦理与治理委员会，由工程、法律、环境、人力资源等不同领域的专业人员参与，持续评估所部署系统的风险与收益。对人工智能系统整个生命周期的各个阶段（从模型的开发和训练，到运行以及最终停用）进行严谨的记录，对于证明已尽审慎义务、降低被追责的风险至关重要。

专业法律顾问的作用

鉴于这一问题的复杂性，对于采用人工智能技术的采掘业企业来说，专业法律顾问不可或缺。监管上的挑战并不局限于某一个法律领域，而是同时涉及矿业法、环境法、劳动法、数据保护、民事责任以及传统社区的权利。这种跨领域的特点，要求采取多学科的方法，兼顾所有相关的法律层面。

可以看到，许多企业低估了智能自动化所带来的法律风险，把这一问题视为纯粹的技术或运营问题。然而，实施不当的后果可能包括：被追究环境损害责任、集体劳动诉讼、因违反LGPD而受到行政处罚、与受影响社区发生诉讼，甚至因司法裁定而被迫停产。要预防这些情形，必须有周密的法律规划，提前预判风险，并建立明确的合规规程。

我们认为，跟踪正在进行的立法讨论同样重要。巴西的人工智能监管框架仍在构建之中，那些提前应对未来要求、主动采用高标准治理的企业，在新规生效时将处于更有利的位置。这种主动的姿态，不仅能降低法律风险，也有助于提升企业声誉，并巩固与投资者、合作伙伴和社区的关系。

As informações deste artigo são de caráter informativo e não substituem consulta jurídica individualizada. Cada caso possui particularidades que exigem análise específica.