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25 de Abril de 2024

Inteligência Artificial e o direito: caminho sem volta

1 Introdução

A inteligência artificial (IA) é uma realidade que, pouco a pouco, se mostra inserida em todas as áreas de produção e serviços no mundo. Uma de suas metas tem sido fazer computadores simularem o raciocínio humano, possibilitando que máquinas realizem tarefas, até então, dependentes da inteligência do homem.

Tal tecnologia tem causado medo e perplexidade nos seus destinatários, havendo aqueles que se adaptam de modo tranquilo aos novos tempos e se aproveitam de suas inovações, e também outros, que se assustam e chegam a se afastar do mercado de trabalho, por se sentirem incapazes e incompetentes, ante as novas ferramentas automatizadas e independentes.

No entanto, este é um caminho sem volta, investimentos em soluções de inteligência artificial têm gerado verdadeira revolução no âmbito empresarial, inclusive, muitas atividades já foram atingidas pela automação, exemplo emblemático é a inserção do aplicativo Uber, na simplificação dos serviços de transporte de pessoas.

Utilizando-se da tecnologia e do conceito de economia disruptiva em rede, a Uber fornece um aplicativo a milhões de motoristas que prestam serviço de transporte privado a outros milhões de passageiros espalhados mundo afora. O instrumento tecnológico permite que motorista e passageiro se relacionem entre si, conforme seus próprios interesses, “peer to peer", raciocínio inerente à economia compartilhada.

A ferramenta tecnológica de IA foi essencial para alterar o cenário mundial do contrato de transporte privado de passageiros, aumentando a concorrência e beneficiando diretamente a população com a queda dos preços, facilidade de acesso e melhora na prestação do serviço. Contudo, mesmo diante de tantas vantagens, ainda há pessoas que resistem à inovação e continuam se utilizando do serviço de táxi, muitas vezes, pagando mais caro pela corrida, pelo simples desconhecimento do procedimento de baixar e manusear o aplicativo.

Tal exemplo é apenas para ilustrar a alteração fática proporcionada pela inserção da inteligência artificial na vida cotidiana. No entanto, resta à dúvida, de como esta tecnologia se relacionará com o Judiciário brasileiro, que apresenta crescimento exponencial de demandas a serem solucionadas. Sistematizadas pelo Conselho Nacional de Justiça (CNJ), diversas ações têm sido desenvolvidas e implementadas pelo Poder Judiciário em todo o país, de modo a atender as diretrizes estabelecidas pela Portaria nº 25/2019, instituidora do Laboratório de Inovação do Processo Judicial em meio Eletrônico – Inova PJe e do Centro de Inteligência Artificial Aplicada ao PJe.

2 CONCEITO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

O conceito de inteligência artificial é controverso. Ao longo do tempo, muitas definições surgiram em diversos campos - psicologia, linguística, ciência computacional, direito -, ciências que tentam desvendar as nuances da ação cognitiva.

Segundo João Luís Garcia Rosa, inteligência artificial é a capacidade de criar computadores que realizam tarefas, até então, melhor executadas pelos seres humanos[1].

Paulo Sá Elias, a seu turno, esclarece que:

A inteligência artificial (Artificial Intelligence – ou simplesmente AI), em definição bem resumida e simples, é a possibilidade das máquinas (computadores, robôs e demais dispositivos e sistemas com a utilização de eletrônica, informática, telemática e avançadas tecnologias) executarem tarefas que são características da inteligência humana, tais como planejamento, compreensão de linguagens, reconhecimento de objetos e sons, aprendizado, raciocínio, solução de problemas, etc. Em outras palavras, é a teoria e desenvolvimento de sistemas de computadores capazes de executar tarefas normalmente exigindo inteligência humana, como a percepção visual, reconhecimento de voz, tomada de decisão e tradução entre idiomas, por exemplo[2].

Definida por algoritmos materializados em programas informáticos, que objetivam simular o modo de funcionamento do cérebro humano, a inteligência artificial seguiu quatro linhas de pensamento desenvolvidas pelos filósofos Russell e Norvig. A primeira se relacionou com os “sistemas que pensam como humanos”, tratava-se do esforço voltado a criar computadores que pensassem, ou seja, “máquinas com mentes, no sentido total e literal”[3].

Em seguida, os “sistemas que agem como humanos” entraram em cena, englobando a arte de criar máquinas que realizassem funções, até então, dependentes da inteligência humana[4].

A terceira vertente de explicação da inteligência artificial se ocupou dos “sistemas que pensam racionalmente”, dedicando-se ao estudo das faculdades mentais por meio da utilização de modelos computacionais[5]. Seria o estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir[6].

Por fim, os pesquisadores levantaram a hipótese relacionada aos “sistemas que agem racionalmente”, preocupando-se com o campo de estudo que buscava explicar e simular o comportamento inteligente, traduzindo-o em processos computacionais[7]. Nessa perspectiva, a inteligência computacional se manifesta por meio do estudo do projeto de agentes inteligentes, relacionada a um desempenho inteligente de artefatos[8].

Os filósofos Russell e Norvig destacam que as quatro dimensões mencionadas têm sido seguidas, havendo uma tensão entre as abordagens centradas em torno de seres humanos e em volta da racionalidade, devendo a primeira ser calcada na ciência empírica, envolvendo hipóteses e confirmação experimental, ao passo que a segunda abarca uma abordagem racionalista, que combina a matemática e a engenharia[9].

A despeito da discussão filosófica, a inteligência artificial é composta por sistemas inteligentes que realizam análises e observações sobre determinado assunto, podendo, inclusive, mensurar o sucesso das ações em termos de fidelidade ao desempenho humano, comparando-o a um conceito ideal de inteligência denominada racionalidade.

Seguindo tal perspectiva, é possível prever o comportamento futuro com base em estatísticas de situações pretéritas similares, como ocorre na bolsa de valores, em que há sistemas que analisam dados, de modo a antecipar o comportamento futuro dos títulos disponibilizados no mercado, indicando o momento adequado de comprar e vender para obter lucro.

Para melhor compreender o tema, passa-se a um breve histórico da IA.

3. A EVOLUÇÃO HISTÓRICA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

O homem é um ser vivo detentor de uma capacidade única de raciocínio e criatividade, que vêm sendo estudadas pela humanidade durante milhares de anos. Desde os primórdios da humanidade, várias ciências e filósofos se debruçaram sobre a árdua tarefa de compreender como uma pessoa pode entender, assimilar, perceber, prever e manipular um mundo muito mais complexo que a sua existência.

Nessa perspectiva, a tecnologia para mapeamento do cérebro humano avançou consideravelmente, sendo possível, no mundo pós-contemporâneo, incutir ou transferir consciência humana a uma máquina que imita o seu raciocínio. Trata-se da inteligência artificial, uma técnica que busca métodos ou dispositivos capazes de simular o raciocínio humano.

Segundo João Luís G. Rosa, a história da inteligência artificial se divide em cinco períodos: a “gestação” da Inteligência Artificial (1943-1956); a era do entusiasmo precoce e de grandes expectativas (1952-1969); a era da dose de realidade (1966-1974); os sistemas baseados em conhecimento: a chave do poder (1969-1979); a IA torna-se uma indústria (1980-até a atualidade) [10].

No período de gestação, Stuart Russell e Peter Norvig noticiam que um dos primeiros trabalhos reconhecido como IA foi realizado em 1943, por Warrem MacCulloch e Walter Pitts. Os pesquisadores sugeriram o primeiro modelo matemático do neurônio, no qual, cada neurônio fica caracterizado por “ligado” ou “desligado”, desse modo, o estado de um neurônio era analisado como, “equivalente em termos concretos a uma proposição que definia seu estímulo adequado” [11].

No entanto, foi apenas em 1950 que Alan Turing apresentou uma visão completa de inteligência artificial. O artigo intitulado" Computing Machinery and Intelligency” sugeriu a inserção do "Teste de Turing" , com o objetivo de fornecer uma definição operacional satisfatória de inteligência [12].

O teste foi projetado para investigar se uma inteligência artificial – o computador - seria eficiente para enganar um humano, fazendo-o acreditar que se tratava de uma pessoa respondendo às suas perguntas, todas feitas e respondidas sob a forma de texto. Se 30% dos humanos consultados acreditassem que se tratava de outro humano, a máquina passaria no teste de Turing, por distinguir entidades inegavelmente inteligentes. O computador passaria no teste se um interrogador humano não conseguisse descobrir se as respostas escritas viriam de uma pessoa ou não [13].

Vale dizer que apenas após a morte de Turing, em 2014, um computador efetivamente passou no seu teste, conseguindo enganar uma banca na Universidade de Reading em Londres. A máquina, criada por uma equipe russa, recebeu o nome de Eugene Goostman e se passou por um garoto de 13 anos que morava na Ucrânia[14].

Turing foi emblemático para história da IA.

Em seguida, tem-se o período marcado por grandes expectativas (1952-1969), contudo, poucos avanços. John McCarthy, Hyman Minsky, Claude Shannon e Nathaniel Rochester foram os principais idealizadores dessa época, tendo como principal ato o seminário de dois meses em Dartmouth, em 1956, que contava com seis participantes: Trenchard More (Princeton), Arthur Samuel (IBM), Allen Newell e Herbet Simon (CMU), Ray Solomonoff e Oliver Selfridge do (MIT). Na ocasião, descaram-se Allen Newell e Herbet Simon, pela apresentação do programa de raciocínio Logic Theorist (LT). Embora o seminário não tenha trazido muitos progressos no campo da IA, vieram à tona, protagonistas, que, nos vinte anos seguintes, dominaram o tema juntamente com seus alunos e colegas do IBM, da CMU, MIT e de Stanford[15]. Nessa fase, pouco se evoluiu.

A fase denominada “dose de realidade” (1966-1974) foi marcada pelas frustrações, a IA funcionava bem nos micromundos, mas não no mundo real. O tempo deixou evidente a ousadia dos pesquisadores de IA, em relação aos presságios mirabolantes de seus futuros sucessos. Simon fez uma previsão taxativa de que dentro de dez anos um computador teria condições de jogar xadrez e de ser campeão. No entanto, suas previsões só se realizaram 40 anos depois[16].

Em 1969, a equipe da Universidade de Stanford - Edward Feigenbaum (aluno de Herbert Simon), Bruce Buchanan (filósofo e cientista de computação) e Joshua Lederberg (geneticista vencedor do prêmio Nobel) - desenvolveu o programa DENDRAL, visando desenvolver soluções capazes de encontrar as estruturas moleculares orgânicas, a partir da espectrometria de massa das ligações químicas presentes em uma molécula desconhecida [17].

O DENDRAL teve sua importância para o desenvolvimento de programas inteligentes, porque representou o primeiro sistema bem-sucedido de conhecimento intensivo: sua habilidade derivava de um grande número de regras de propósito específico e o DENDRAL foi capaz de solucionar graças ao seu modo automático de tomar decisões [18].

Enfim, a partir de 1980, a inteligência artificial se tornou uma indústria. Nessa perspectiva, o primeiro “sistema especialista” comercial bem-sucedido, o R1, iniciou sua operação na Digital Equipament Corporation (DEC). O programa contribuiu para configurar pedidos de novos sistemas de computador e, em 1986, fazia a empresa faturar cerca de 40 milhões de dólares por ano. O sucesso foi tão grande que muitos conglomerados importantes dos Estados Unidos possuíam seu próprio grupo de IA e estavam utilizando e investigando sistemas especialistas[19]

Paralelamente, em 1981, os japoneses anunciaram o projeto Fifth Generation, um plano de 10 anos que visava montar computadores inteligentes, por meio da utilização do Prolog. Em Resposta, os Estados Unidos constituíram a Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC) como um consórcio de pesquisa projetado para assegurar a competitividade nacional. Em ambos os casos, a IA fazia parte de um amplo esforço, incluindo o projeto de chips e a pesquisa da interface humana [20].

A partir de 1986, McClelland e Rumelhart reinventam o algoritmo backpropagation e as Redes Neurais e IA tradicional passam a campos rivais.

Russell e Norvig explicam que as redes neurais se preocupavam com a “criação de algoritmos e arquiteturas de rede eficazes e a compreensão de suas propriedades matemáticas”, bem como com “a modelagem cuidadosa das propriedades empíricas de neurônios reais e conjuntos de neurônios” [21].

Ante ao cenário apresentado, os autores concluem que os estudos em Inteligência Artificial se revolucionaram, tanto no conteúdo, quanto na metodologia, e resumem a sua evolução explicitando que:

No período inicial da IA, parecia plausível que novas formas de computação simbólica, como frames e redes semânticas, tornariam obsoleta grande parte da teoria clássica. Isso levou a uma forma de isolacionismo na qual a IA ficou bem separada do restante da ciência da computação.

Atualmente, esse isolacionismo está sendo abandonado. Existe o reconhecimento de que o aprendizado da máquina não deve ser isolado da teoria da informação, de que o raciocínio incerto não deve ser isolado da modelagem estocástica, de que a busca não deve ser isolada da otimização clássica e do controle, e de que o raciocínio automatizado não deve ser isolado dos métodos formais e da análise estática.

Em termos de metodologia, a IA finalmente adotou com firmeza o método científico. Para serem aceitas, as hipóteses devem ser submetidas a rigorosos experimentos empíricos, e os resultados devem ser analisados estatisticamente de acordo com sua importância (Cohen, 1995). Agora é possível replicar experimentos a partir da utilização de repositórios compartilhados de código e dados de teste[22].

A inteligência artificial se torna, portanto, uma ciência e, a partir de 1995, surgem os agentes inteligentes, tendo como ambiente propício a Internet. Segundo Russell e Norvig, “as tecnologias da IA servem de base a muitas ferramentas da Internet, como mecanismos de pesquisa, sistemas de recomendação (recommender systems) e agregadores de conteúdo de construção de sites” [23].

Atualmente, grandes empresas do mundo todo, tais como Apple, Samsung, Google, Facebook e muitas outras, estão investindo significativamente em avanços na tecnologia. A Apple possui a Siri, uma assistente pessoal virtual, que apresenta ferramentas de reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural para responder perguntas e interagir com seres humanos, fazer recomendações ou realizar ações a pedido dos usuários, como pesquisar algo no site de buscas, fazer uma ligação ou indicar produtos e serviços [24].

A Samsung, por sua vez, criou uma TV que integra a sua plataforma de smart TV com o Bixby, assistente pessoal dos smartphones da Galaxy. A inteligência artificial faz com que a assistente virtual receba comandos por voz e realize tarefas nos aplicativos que estão instalados na TV – como buscar um canal, vídeos no Youtube de atores específicos, etc. Além disso, a tecnologia também permite que a TV “converse” com outros objetos eletrodomésticos da casa, mostrando na tela, por exemplo, o que há dentro da geladeira[25].

O Facebook já utiliza a inteligência artificial há anos. Em 2010, introduziu o reconhecimento facial em sua rede social, ferramenta que identifica as pessoas que aparecem nas imagens publicadas e sugere o seu perfil. O Facebook App também é interessante, o aplicativo utiliza redes neurais para descrever o conteúdo das imagens para usuários cegos, dentre outros.

Como se observa, o termo inteligência artificial representa uma soma de software, lógica, computação, filosofia, que visam fazer com que os computadores realizem funções que, até então, pensava-se ser exclusivamente humanas. O campo de AI tem um longo histórico, com avanços crescentes e significativos. O certo é que a inteligência artificial é um caminho sem volta, razão pela qual importante entender a sua aplicação.

4 A APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Conforme já salientado, a inteligência artificial pretende fazer com que os computadores pensem ou se comportem de forma inteligente.

Mas, como essa inteligência será efetivamente aplicada?

Neil C. Rowe resume as tarefas que podem ser executadas por meio da inteligência artificial: fazer o computador se comunicar com o ser humano em língua natural/humana; fazer o computador se lembrar de fatos complicados inter-relacionados, a ponto de analisá-los para obter uma conclusão lógica – inferência lógica; fazer o computador planejar sequência de ações para alcançar metas – planejamento; fazer o computador propor soluções para situações determinadas - decisões; fazer o computador enxergar através das câmeras – visão artificial; fazer o computador se mover entre objetos do mundo real – robótica[26].

Para realizar tais tarefas, a inteligência artificial se utiliza de ferramentas que perpassam pela lógica de predicados – lógica clássica – a qual permite construir os chamados “Sistemas de Dedução baseado em Regras” (SDBR), até simulações das redes neurais – as redes de células nervosas do cérebro [27]

A propósito, o “sistema especialista” é uma importante forma de aplicação da inteligência artificial, desenvolvido a partir das necessidades de processamento das informações não numéricas. Tal sistema é capaz de apresentar conclusões sobre um determinado tema, desde que devidamente orientado e alimentado. Russell e Norvig destacam que:

As primeiras pesquisas de sistemas especialistas se concentravam em responder a perguntas, e não na tomada de decisões. Esses sistemas, que recomendavam ações em vez de fornecer opiniões sobre as questões em geral, faziam isso utilizando regras de condição-ação, em vez de empregarem representações explícitas de resultados e preferências.

O surgimento das redes bayesianas, no final da década de 1980, tornou possível a construção de sistemas em grande escala que geravam inferências probabilísticas consistentes a partir da evidência. A adição de redes de decisão significa que podem ser desenvolvidos sistemas especialistas que recomendem decisões ótimas, refletindo as preferências do usuário, bem como a evidência disponível[28].

O sistema especialista, portanto, tem a base de conhecimento formada de fatos e regras sobre determinado domínio, uma espécie de diagnóstico realizado por um especialista humano. Tal inteligência deve ser capaz de oferecer soluções e conselhos aos usuários e, também, adquirir novos conhecimentos e heurísticas com essa interação[29].

Os robôs também são importantes formas de aplicação de inteligência artificial. Agentes que executam tarefas manipulando o mundo físico, os robôs têm sido equipados com sensores, que lhes permitem perceber o ambiente: câmeras, ultrassom, giroscópios e acelerômetros. Podem ser manipuladores, móveis, híbridos e cooperativos[30].

Os sistemas visuais, por sua vez, envolvem hardware e software que permitem os computadores capturar, armazenar e manipular imagens visuais, de modo a reconhecer características faciais, dar visão aos robôs, dentre outras funcionalidades. A tecnologia é amplamente utilizada, inclusive, pelo Departamento de Justiça dos Estados Unidos, para identificação de impressões digitais. A velocidade que o sistema percorre a base de dados para encontrar impressões digitais é tão eficiente que trouxe soluções rápidas para casos antigos do departamento[31].

Outra vertente interessante de aplicação é o “processamento de linguagem natural”, inteligência que permite ao computador reconhecer comandos de voz em uma linguagem natural. Pode ser usado para recuperar informações sem digitar comandos. A pessoa pode falar em um microfone conectado ao computador e o computador converte a fala em arquivos de textos ou comandos[32].

Estas são apenas algumas formas de aplicação de inteligência artificial dentre tantas inovações tecnológicas que vem surgindo ao longo do tempo. Na medicina, por exemplo, os robôs auxiliam nas cirurgias e, em alguns casos, o médico apenas precisa controlá-los, muitas vezes, sem estar presente no ambiente.

Diante desse fenômeno de crescimento tecnológico, pergunta-se: Como a inteligência artificial pode ser aplicada no Judiciário Brasileiro?

Para responder tal indagação, perpassa-se pela relação entre a inteligência artificial e direito, para, em seguida, verificar se a implementação de mecanismos de IA apresenta riscos para a correção e legitimidade do sistema jurídico, levando a efeito a perspectiva do devido processo constitucional.

5 A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E O DIREITO

A utilização de sistemas de Inteligência Artificial (IA) também é crescente no Direito, principalmente, em busca da eficiência e efetividade nas demandas da sociedade por justiça. Muito se discute como a tecnologia irá afetar o cotidiano dos operadores do Direito, para alguns uma realidade dos sonhos, para outros o pesadelo do futuro.

Susskind destaca que, no campo jurídico, a implementação de tecnologias disruptivas vem se tornando cada vez mais recorrente e detalha que:

Individualmente, esses sistemas existentes e emergentes desafiarão e mudarão o modo como determinados serviços jurídicos são fornecidos. Coletivamente, eles vão transformar todo o panorama legal. Quando me refiro à ruptura, geralmente falo da destruição causada pelo lado da oferta do mercado jurídico, isto é, pelos escritórios de advocacia e outros prestadores de serviços jurídicos. Para o consumidor de serviços jurídicos, essa interrupção costuma ser uma notícia muito boa. A perturbação de uma pessoa pode ser a salvação de outra pessoa.

As tecnologias legais disruptivas são: automação documental, conexão constante via Internet, mercados legais eletrônicos (medidores online de reputação, comparativos de preços e leilões de serviços), ensino online, consultoria legal online, plataformas jurídicas abertas, comunidades online colaborativas fechadas, automatização de trabalhos repetitivos e de projetos, conhecimento jurídico incorporado, resolução online de conflitos (Online Dispute Resolutions – ODR), análise automatizada de documentos, previsão de resultados de processos e respostas automáticas a dúvidas legais em linguagem natural[33] (tradução livre).

A inserção da tecnologia disruptiva no direito não é uma tendência, mas uma realidade. As soluções das lawtechs, por exemplo, têm sido importantes instrumentos para otimização de serviços, proporcionando agilidade pela automatização de atividades repetitivas, presentes nas litigâncias de massa.

Sistemas de inteligência artificial, como Watson, permitem que escritórios de advocacia realizem pesquisas jurídicas, análise de documentos, redação de contratos e previsão de resultados. A automatização do preenchimento de dados que se repetem em certos grupos de processos judiciais, na advocacia de massa, também está atendida pela plataforma.

Assim, a despeito daqueles que não se adaptam à virada tecnológica, as facilidades que uso de sistemas de IA proporcionam, sobretudo, na realização de trabalhos maçantes, têm feito com que cada vez mais escritórios invistam em sua utilização, visando agilidade, eficiência e menor custo na prestação de serviço.

E não é só. A tecnologia não tem beneficiado apenas os escritórios de advocacia.

Investimentos em tecnologia e em sistemas de IA também foram soluções definidas pelo Judiciário brasileiro, em busca de celeridade da prestação jurisdicional, que apresenta crescimento exponencial de lides. São muitas as iniciativas desenvolvidas e implementadas pelos tribunais do país, todas sistematizadas e compartilhadas pelo Conselho Nacional de Justiça (CNJ), a todo o sistema do Poder Judiciário. A ação atende às diretrizes estabelecidas da Portaria nº 25/2019, pela qual se instituiu o Laboratório de Inovação do Processo Judicial em meio Eletrônico – Inova PJe e o Centro de Inteligência Artificial Aplicada ao PJe.

Alguns instrumentos de IA operam de maneira experimental, outros já se encontram em plena atividade e têm contribuído para agilizar o andamento de processos, eliminando as ações repetitivas no sistema judicial.

O Tribunal de Justiça do Estado de Minas Gerais - TJMG, por exemplo, desenvolveu um sistema de IA denominado Radar, capaz de realizar a indexação automática de processos. A plataforma permite ao magistrado verificar casos repetitivos no acervo das comarcas, agrupá-los e julgá-los, conjuntamente, a partir de uma decisão padrão normatizada. Permite, também, pesquisas por palavras-chave, data de distribuição, órgão julgador, magistrado, parte, advogado e outras demandas que o juiz necessitar[34].

Na prática, em novembro de 2018, uma sessão inédita da 8ª Câmara Cível do TJMG julgou, em menos de um segundo, um total de 280 processos. Com apenas um click no computador, a desembargadora Ângela Rodrigues acionou a plataforma digital Radar, que continha o voto padrão dos integrantes da Câmara, em relação a 280 recursos com pedidos idênticos, conduzindo uma das sessões mais importantes do Poder Judiciário de todos os tempos[35].

No Superior Tribunal de Justiça - STJ, o uso de inteligência artificial se iniciou por meio do projeto-piloto lançado em junho de 2018. Batizado de Sócrates e desenvolvido por servidores do Tribunal, o sistema produz um exame automatizado do recurso e do acórdão recorrido, a apresentação de referências legislativas, a listagem de casos semelhantes e a sugestão de decisão padrão, a qual, no entanto, continuará a ser sempre do ministro. A expectativa é que Sócrates traga um incremento de 10% nos processos julgados em relação ao volume protocolizado no mesmo período [36].

O Supremo Tribunal Federal, por sua vez, iniciou em dezembro de 2017, o desenvolvimento do programa de IA, em parceria com a UnB, batizado de Victor, em homenagem ao ministro Victor Nunes Leal. A ferramenta, atualmente, converte imagens em textos no processo digital, localiza documentos (peça processual, decisão etc.) no acervo do Tribunal, separa e classifica peças processuais mais utilizadas nas atividades do STF e, ainda, identifica temas de repercussão geral de maior incidência na Corte, ou seja, o sistema recebe os recursos extraordinários interpostos e identifica as vinculações aos temas de repercussão geral, com o objetivo de aumentar a velocidade de tramitação[37].

Outro exemplo emblemático no Judiciário brasileiro é o Tribunal de Justiça do Rio Grande do Norte (TJRN), instituição que já conta com uma família inteira de robôs: Poti, Clara e Jerimum. O primeiro está em plena atividade e executa tarefas de bloqueio, desbloqueio de contas e emissão de certidões relacionadas ao Bacen Jud. Jerimum foi idealizado para classificar e rotular processos, enquanto Clara está apta a ler documentos, sugerir tarefas e recomendar decisões, como a extinção de uma execução, em caso de comprovação de tributo já quitado. Nesses casos, há a inserção no sistema de uma decisão padrão, que será confirmada ou não por um servidor[38].

Como se observa, são muitos os benefícios gerados pela inserção da tecnologia no direito, todavia, como "nem tudo são flores", há também a preocupação, no tocante à abrangência e confiabilidade dos dados utilizados para alimentar a IA, bem em relação a sua auditabilidade, de modo a possibilitar o contraditório.

6 Conclusão

Assim, para que o algoritmo alcance o resultado pretendido, no âmbito jurisdicional decisório, é necessário observar a correção de dados na sua alimentação, bem como a transparência na base de dados, que necessita ser auditável, pública e representativa de toda a sociedade, com o cuidado de não promover preconceitos na aplicação da lei ou na execução de tarefas específicas do Poder Judiciário.

A transparência e a auditabilidade, portanto, mostram-se imprescindíveis, inclusive, para fins de responsabilização por atos autônomos às máquinas, tais como a proteção de direitos autorais, o desrespeito ao devido processo legal e, até mesmo, a utilização errônea de dados pessoais, de modo a violar o direito de intimidade e privacidade das partes.


[1] ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

[2] ELIAS, Paulo Sá. Algoritmos e inteligência artificial exigem atenção do Direito. 2017. Conjur. Disponível em: https://www.conjur.com.br/2017-nov-20/paulo-sa-elias-inteligencia-artificial-requer-atencao-direito. Acesso em 16 out. 2019.

[3] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013.

[4] KURZWELL, R. The age of inteligente machines. Cambridge. MA. The MIT Press, 1990.

[5] CHARNIAK, E; MCDERMOTT, D. Introduction to artificial inteligence. Reading. M.A. Addison Wesley, 1985.

[6] WINSTON, P. H. Artificial intelligence. 3 ed. Reading. MA: Addison Wesley, 1992.

[7] SCHALKOFF, R. J. Artificial intelligence: an engineering approach. New York: McGraw Hill, 1990.

[8] NILSSON, N. J. Principles of artificial intelligence. New York: Springer. Verlag. 1982.

[9] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013.

[10] ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

[11] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013.

[12] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013.

[13] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013.

[14] PENATTI, Giovana. Um computador passou pela primeira vez no teste de Turing. Disponível em: <https://tecnoblog.net/157935/computador-passou-primeira-vez-teste-de-turing/>. Acesso em 10 fev 2019.

[15] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013.

[16] ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

[17] ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

[18] ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

[19] ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

[20] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013.

[21] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013, p. 50.

[22] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013, p. 50.

[23] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013, p. 53.

[24] REAMP. A evolução da inteligência artificial: como está sendo utilizada por empresas no Brasil e no mundo? Disponível em: <http://www.reamp.com.br/blog/2018/09/a-evolucao-da-inteligencia-artificial-como-esta-sendo-utilizada-por-empresas-no-brasileno-mundo/>. Acesso em 17 jul 2019.

[25] REAMP. A evolução da inteligência artificial: como está sendo utilizada por empresas no Brasil e no mundo? Disponível em: <http://www.reamp.com.br/blog/2018/09/a-evolucao-da-inteligencia-artificial-como-esta-sendo-utilizada-por-empresas-no-brasileno-mundo/>. Acesso em 17 jul 2019.

[26] ROWE, Neil C.; SCHIAVO, Sandra. An intelligent tutor for intrusion detection. Computer Systems. Computers & Education. Volume 31. Issue 4. December 1998, Pages. 395-404.

[27] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013.

[28] RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Tradução da 3ª edição por Regina Célia Simille de Macedo. Rio de Janeiro: Campos, 2013, p. 737.

[29] BARONE, Dante. Sociedades Artificiais: A Nova Fronteira da Inteligência nas Máquinas. 1. ed. Porto Alegre: Bookman, 2003.

[30] STAIR, Ralph M.; REYNOLDS, George W. Princípios de Sistemas de Informação. São Paulo: Thomson, 2006.

[31] STAIR, Ralph M.; REYNOLDS, George W. Princípios de Sistemas de Informação. São Paulo: Thomson, 2006.

[32] STAIR, Ralph M.; REYNOLDS, George W. Princípios de Sistemas de Informação. São Paulo: Thomson, 2006.

[33] SUSSKIND, Richard. Tomorrow Lawyers: an introduction to your future. Oxford: Oxford University Press, 2013. p. 32.

[34] CNJ. Judiciário ganha agilidade com uso de inteligência artificial. Publicado em 03/04/2019. Disponível em: <https://www.cnj.jus.br/noticias/cnj/88698-judiciario-ganha-agilidade-com-uso-de-inteligencia-artificial>. Acesso em 08 set 2019.

[35] TJMG. TJMG utiliza inteligência artificial em julgamento virtual: Iniciativa, inédita entre tribunais de justiça, trará maior celeridade, segurança e economia para o Judiciário. Disponível em: <https://www.tjmg.jus.br/portal-tjmg/noticias/tjmg-utiliza-inteligencia-artificial-em-julgamento-virtual.htm>. Acesso em 10 set 2019.

[36] CNJ. Judiciário ganha agilidade com uso de inteligência artificial. Publicado em 03/04/2019. Disponível em: <https://www.cnj.jus.br/noticias/cnj/88698-judiciario-ganha-agilidade-com-uso-de-inteligencia-artificial>. Acesso em 08 set 2019.

[37] CNJ. Judiciário ganha agilidade com uso de inteligência artificial. Publicado em 03/04/2019. Disponível em: <https://www.cnj.jus.br/noticias/cnj/88698-judiciario-ganha-agilidade-com-uso-de-inteligencia-artificial>. Acesso em 08 set 2019.

[38] CNJ. Judiciário ganha agilidade com uso de inteligência artificial. Publicado em 03/04/2019. Disponível em: <https://www.cnj.jus.br/noticias/cnj/88698-judiciario-ganha-agilidade-com-uso-de-inteligencia-artificial>. Acesso em 08 set 2019.

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