Artigo Inteligência Artificial e Direito - o uso da tecnologia no processo

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E DIREITO: O USO DA TECNOLOGIA NA
GESTÃO DO PROCESSO NO SISTEMA BRASILEIRO DE PRECEDENTES
Artificial Intelligence and the Law: the use of technology for case management in the
Brazilian System of Precedents
Revista de Direito e as Novas Tecnologias | vol. 3/2019 | Abr - Jun / 2019
DTR\2019\35395
Ricardo Dalmaso Marques
Advogado. Mestre e Doutorando em Direito Processual pela Faculdade de Direito da
Universidade de São Paulo (USP). In-house counsel em empresas de tecnologia.
ricardodalmaso5@gmail.com
Área do Direito: Digital
Resumo: O uso da tecnologia para otimização e aprofundamento das práticas jurídicas já
é uma realidade, em especial, no sistema processual brasileiro, onde a padronização e a
burocracia que caracterizam a litigância repetitiva funcionam como um demand pull de
tecnologias que possam acelerar procedimentos e reduzir custos. Abordamos as recentes
iniciativas nesse sentido, com foco nas propostas pelos tribunais brasileiros para
convalidação e operacionalização do sistema de precedentes do Código de Processo
Civil/2015. Defendemos, sobretudo, que se trata de área fértil – porém, com limites –
para a evolução das técnicas de gerenciamento de processos que visam aumentar o
acesso e a efetividade do sistema processual – tais como, na esfera judicial, a seleção e
triagem de demandas, a abertura para outros meios de resolução de disputas, o
planejamento de andamentos procedimentais, e a organização da estrutura judiciária.
Palavras-chave: Inteligência Artificial – Tecnologia – Resolução de disputas –
Precedentes – Gestão do processo
Abstract: The use of technology to optimize and strengthen the legal practice is already
a reality, in particular in the Brazilian procedural system, where the standardization and
bureaucracy that characterize the mass litigation area work as a demand pull for
technologies aiming to expedite proceedings and reduce costs. We address the recent
initiatives available in the matter, with focus on the proposals made by the Brazilian
courts to validate and operationalize the system of precedents brought by the 2015 Code
of Civil Procedure. We sustain essentially that this consists of a fertile area – although
with limits – for the evolution of case management techniques that aim to increase the
access and the effectiveness of the procedural system – such as, in the judicial field, the
selection and triage of claims, the opening for other dispute-resolution methods, the
planning of procedural developments, and the organization of the courts' structure.
Keywords: Artificial Intelligence – Technology – Dispute resolution – Precedents – Case
management
Sumário:
1.Introdução: os rumos da tecnologia no Direito Processual - 2.Inteligência Artificial: os
usos no ramo do Direito - 3.A tecnologia no Direito Processual: A ferramenta “Victor” do
Supremo Tribunal Federal e outras propostas recentes - 4.Os prós (eficiências) e contras
(riscos) das propostas: como e até onde prosseguir no exercício e na gestão do processo
- 5.Conclusão: o eficiente uso da tecnologia para as atividades de gestão (burocráticas e
repetitivas) que já se estabeleceu podem – e devem – ser automatizadas na gestão do
processo
1.Introdução: os rumos da tecnologia no Direito Processual
1Historicamente, exercer alguma profissão jurídica sempre exigiu habilidades
relacionadas à leitura, à escrita e à fala, principalmente. Estudiosos acreditam, aliás, que
o sucesso do homo sapiens em comparação com outras espécies de seres humanos que
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coexistiam conosco milhares de anos atrás se deu justamente em uma revolução
cognitiva, guiada pela criação de uma linguagem, dos sapiens, muito mais versátil que
todas as dos demais2. Essas (a leitura, a escrita e a fala) são capacidades, portanto, que
há muito foram destacadas nos seres humanos como os conhecemos hoje. E, sendo o
Direito uma ciência social, a prática jurídica por advogados, juízes, promotores, entre
outros sujeitos, foi também, de acordo com a história, amplamente tida por exclusiva do
ser humano. Por isso, inclusive, o raciocínio e a hermenêutica jurídicos são consideradas
por muitos atividades tão complexas que poucos seriam capazes de desempenhar, e
também a advocacia, ainda hoje, é considerada em muitos países uma atividade
privativa3.
Há, porém, uma fração relevante das atividades desempenhadas pelos seres humanos
que praticam alguma atividade jurídica que nada ou muito pouco têm de jurídico em si,
e há outra parcela, também importante, de medidas que sequer tinham sido pensadas
para o Direito – ao menos não com tanta profundidade – até recentemente. Para as
primeiras, de forma adequada ou não, fez-se – e ainda se faz em muitos foros – uso de
estagiários, paralegais, cartorários, entre outros, para o desempenho de atividades
consideradas “administrativas”, como o arquivamento, a triagem e a classificação de
documentos, a análise formal de peças simples e repetitivas e a elaboração de relatórios.
São todas atividades que, em outras áreas (em especial as de negócios), seriam e têm
sido otimizadas com sucesso por meio do uso de tecnologia. Como indica Harry Surden,
são quanto a essas atividades “burocráticas”, por assim dizer, que resultados vindos de
sistemas computacionais têm se provado bastante úteis, pois, nesse campo, ainda que
com imperfeições, “fortes aproximações” podem ser consideradas aceitáveis4.
Quanto às segundas, o desenvolvimento na criação e na análise de dados trouxe uma
série de possibilidades que antes não existiam para o Direito. A prática jurídica, de certa
forma, passa por e exige a análise de dados e informações produzidos socialmente, já
existentes, para se buscar dar respostas – de maneira normativa ou adjudicatória – a
questões que se considera relevantes para a sociedade. As formas como esses dados
têm sido analisados e interpretados, porém, estão evoluindo e afetando também a
hermenêutica jurídica. O uso de analytics e de big data analytics5 para fins de
compreensão da certos temas com mais amplitude e, mais longe ainda, de (tentativa de)
previsão das consequências de determinada conduta, pode também ter impacto direto
na forma como o Direito é visto e aplicado. Hoje, advogados e instituições são mais
capazes de analisar e aconselhar sobre os riscos de certo ato ou estratégia, e
legisladores e julgadores podem ser munidos de mais elementos, também mais precisos,
para desempenhar suas respectivas funções6. Há também para o Direito, desta feita,
uma ciência de dados sendo desenvolvida7, e a relação entre esses dois (o Direito e os
dados) está sendo rapidamente transformada ou mesmo totalmente restabelecida.
No âmbito do processo – judicial, arbitral ou administrativo – as possibilidades são ainda
maiores, uma vez que são feitos invariavelmente compostos de uma miríade de
documentos (em sua maioria públicos); ou seja, processos são ricos em dados, e dados
que podem ser analisados, interpretados e utilizados para fins intra e extraprocessuais.
Com efeito, os dados extraídos de processos podem ser – e têm sido – utilizados para
desenvolver a gestão do próprio processo, por juízes, serventuários, e também pelos
advogados e pelas partes (até para aumentarem suas chances de êxito)8. Trata-se, pois,
de área fértil, em especial, para a evolução das práticas e técnicas de gerenciamento de
processos (case management) que visam aumentar o acesso e a efetividade de todo o
sistema processual – tais como, no judicial, a seleção e a triagem de demandas, a
abertura para outros meios de resolução de conflitos, o planejamento dos andamentos
procedimentais, a organização da estrutura judiciária, entre muitos outros há tempos
estudados pela doutrina mesmo que ainda sem referência ao uso da tecnologia9.
Nesse ponto, como bem observa Bruno Meyerhof Salama, a padronização e a burocracia
que caracterizam uma parte importante do processo judicial brasileiro – o chamado
“contencioso de massa”,caracterizado por uma litigância repetitiva – funcionam como
um demand pull; ou seja, incitam a demanda por tecnologias que possam otimizar
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procedimentos e reduzir custos, dirigidas tanto aos jurisdicionados como ao próprio
Poder Judiciário. O direito brasileiro – considerando, sobretudo, o formato das decisões
judiciais e a “superlitigância” que lhe é peculiar – “possui características [...] que o
tornam receptível ao law tech ”.10 Para os tribunais, em especial, há incentivos
substanciais a que se crie e implemente “ferramentas que otimizem o burocrático
trabalho de redigir decisões judiciais muito parecidas”11.
O que é claro é que a área jurídica é – e sempre foi – marcada por ineficiências ou, ao
menos, por uma carência de reflexão generalizada sobre como atingir a eficiência,
principalmente na gestão do processo. A partir disso, já há anos, têm surgido inúmeras
propostas de uso da tecnologia para otimizar as mais diversas atividades jurídicas, das
mais simples às mais complexas. No Brasil, destacamos as iniciativas do Poder Judiciário
de estabelecer parcerias com pesquisadores para o uso de inteligência artificial que
auxilie na classificação e na identificação de causas e objetos, e mesmo na realização de
atos administrativos necessários para o julgamento de causas repetitivas, como o
projeto “Victor”, do Supremo Tribunal Federal (STF)12. Segundo se tem reportado, os
graus de precisão de tais ferramentas têm sido altíssimos – maiores do que se a mesma
atividade tivesse sido desempenhada por seres humanos, manual e individualmente,
sem o uso dessas tecnologias – e com a ressalva de que “quem julga é o juiz, e não a
máquina”13. Já há também menções à possibilidade de que a tecnologia seja usada para
preparar “uma proposta de voto”14, mas aí suscitando importantes dúvidas em termos
de legitimidade e mesmo de conveniência, como se verá.
Entendemos, como se detalhará adiante, que não há espaço ou motivo razoável para se
afastar o uso de novas tecnologias para otimizar (e não necessariamente instruir e
executar por completo) determinadas atividades no ramo jurídico, em especial as mais
simples, burocráticas e repetitivas. Tal como uma atividade desempenhada por um ser
humano, aquelas realizadas com o auxílio de soluções tecnológicas possuem também
uma margem de erro, um risco, que pode ser maior ou menor, a depender das
premissas em que são fundadas. O que cabe à comunidade jurídica nesse momento é,
sobretudo, avaliar, quanto a cada iniciativa, (i) o que deve e o que não deve ser (ou
tentar que seja) automatizado; e (ii) quais os riscos de se fazê-lo ou não. Algumas
respostas serão dadas no campo da ética profissional, se necessário15, mas a maioria
delas deverá se dar no âmbito da política pública, mormente para se decidir se, na linha
de Harry Surden, as aproximações trazidas pela tecnologia são ou não aceitáveis em
cada atividade específica16.
Quer-nos parecer que já há atividades na gestão do processo que há décadas e anos
poderiam – e deveriam – ser otimizadas, porquanto, na prática, mostram-se repetitivas
e mais tendentes a erros quando executadas exatamente por humanos, sem o uso de
tecnologia; são elas justamente as atividades meramente burocráticas e repetitivas (ou
seja, que não se alteram ou pouco se modificam de uma para a outra, como as
relacionadas à identificação, triagem e mesmo reprodução de peças ou decisões). Para
passos mais largos que esse, de outro lado, os limites desse “auxílio” se encontram onde
os riscos ainda são bastante altos de não se atingir soluções efetivas ou compatíveis com
a segurança jurídica, como ocorre com o ato de julgar em si. Aí, as “aproximações”
propostas ainda não parecem ser suficientes ou valerem o risco. É igualmente no campo
da automatização de gestão do processo como um todo, ou na sua resolução também
repetitiva no chamado “contencioso de massa”, que os maiores benefícios hoje se
verificam. Nesse âmbito, trata-se de escolha que inclusive facilita e convalida a opção
feita no Brasil por um sistema de precedentes, que corretamente prima por decisões
idênticas para casos idênticos.
2.Inteligência Artificial: os usos no ramo do Direito
“Inteligência artificial” é expressão que busca refletir, talvez de forma exagerada, as
capacidades das novas tecnologias, mais especificamente as máquinas e os sistemas
cada dia mais capazes. Há quem prefira expressões como “máquinas inteligentes” (
smart machines) ou “superinteligência” (superintelligence), mas também para se referir
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a essa evolução dos sistemas computacionais, que hoje podem, por exemplo, aprender
com experiências passadas para descobrir padrões, identificar tendências e, assim, fazer
previsões mais precisas do que poderá ocorrer em situações semelhantes (o já referido
big data analytics)17. A inteligência artificial, conceitualmente, também incluiria
iniciativas de que sistemas realizem atividades que antes exigiriam a inteligência
humana (IBM Watson)18, máquinas que podem interagir fisicamente (a robótica), e
sistemas que podem detectar e expressar emoções (o affective computing)19. Trata-se a
inteligência artificial, de toda forma, de conceito em constante desenvolvimento, o que
significa que “o que é considerado AI ontem pode não mais sê-lo hoje” 20, mas
normalmente se referindo a máquinas que podem aprender, raciocinar e agir por si
próprias quando postas diante de novas situações com padrões semelhantes a algumas
anteriores21:
Fonte: “Is this AI? We drew you a flowchart to work it out.” (MIT Technology Review, 10
de novembro de 2018).22
O aprendizado de máquinas (machine learning) é um dos principais exemplos dessas
novas capacidades; considerado um braço da inteligência artificial, ele pode ser utilizado
para, por meio de algoritmos, possibilitar que programas de computador possam
“aprender” com suas experiências prévias e, assim, melhorar gradativamente sua
performance23. Sua aplicação prática se destaca, por exemplo, em buscas de resultados
na internet, reconhecimento facial, detecção de fraudes e mineração de dados. Trata-se,
com efeito, de tecnologia que busca antecipar ou prever resultados, com determinado
grau de segurança, a partir da análise de dados existentes, como faria um filtro de spam
em uma caixa de e-mails24. Os algoritmos utilizados nessas tecnologias consistiriam em
sequências predefinidas de comandos automatizados que, com base em dados, chegam
a conclusões que podem sujeitar alguém a uma determinada ação, como, em tese,
poderia fazer um ser humano. Em alguns sistemas mais complexos, essas sequências
predefinidas podem ser alteradas de acordo com as variáveis usadas como base
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(substrato) e também pelas conclusões intermediárias obtidas25:
“O machine learning consiste na capacidade de os sistemas se adaptarem a novas
circunstâncias e extrapolar padrões previamente estabelecidos, isto é, aprendendo com
os dados já conhecidos e, assim, produzindo novas informações capazes de subsidiar
tomadas de decisão futuras. Em outras palavras, tal conceito diz respeito ao uso de
algoritmos para (i) analisar dados, (ii) aprender com eles, e, então, (iii) apresentar
resultados e/ou fazer previsões a respeito de algo. Desse modo, as máquinas são
inteligentes no sentido funcional: capazes de alterar e/ou melhorar seu comportamento
a partir da experiência.”
No âmbito jurídico, há anos vêm surgindo propostas, em sua maioria privadas, das mais
diversas e também para muitas áreas da prática jurídica – as chamadas lawtechs e
legaltechs. São já centenas de empresas que se dedicam a propor inovações ou
otimizações em alguma frente da área jurídica – que, evidentemente, é destacada por
atividades que, tais comomuitas outras, podem e devem ser tornadas mais eficientes e
criativas, também pelo uso de inteligência artificial, como se introduziu supra. Por isso,
no âmbito do Direito, o uso de tecnologia – e, dentro dela, também da inteligência
artificial – tem dado origem a ferramentas com focos, por exemplo, em a) automação e
gestão de documentos; b) monitoramento e extração de dados; c) analytics e jurimetria;
d) resolução de conflitos on-line (ODR – Online Dispute Resolution), entre outros.
Veja-se alguns exemplos nesse novo “ecossistema”:
Fonte: “Legal Tech Startups: Not Just for Silicon Valley Anymore”. (Thomsom Reuters.
02 de agosto de 2016.)26
Nota-se, em especial, que essas aplicações podem ser voltadas a diferentes mercados e
usuários finais, tais como consumidores, escritórios de advocacia, departamentos
jurídicos, Poder Judiciário, entes públicos em geral e Faculdades de Direito. E as
tecnologias envolvidas são muitas daquelas propostas também para as áreas não
jurídicas, como a “computação cognitiva” (que inclui o processamento de linguagem
natural, o aprendizado de máquina e os sistemas cognitivos), o blockchain, a
computação em nuvem, big data analytics etc.27. Trata-se de tendência que já há
tempos chegou também ao cenário nacional, a partir de empresas estrangeiras e
também de locais, conforme acompanhamento feito pela AB2L, a Associação Brasileira
de Lawtechs & Legaltechs:
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Fonte: “Radar de Lawtechs e Legaltechs”, versão 4.1, de 6 de dezembro de 201828.
E, embora tenham menor apelo na mídia, as propostas que mais têm se mostrado úteis
e ganhado mercado são justamente as relacionadas à gestão, automação e análise de
documentos, tendo em vista que muitos fluxos e atividades de trabalho – tais como
operações de compra e venda de empresas, elaboração de peças e decisões e produção
de prova em processos judiciais e arbitrais – são responsáveis pelo tratamento massivo
de bases e conjuntos de dados. Isso significa que tecnologias que eliminem ou diminuam
práticas repetitivas e poucos criativas por seres humanos são as mais indicadas29.
Também, por isso, o termo “eficiência” talvez nunca tenha sido tão enfatizado no ramo
do Direito como ocorre hoje.
Especificamente para o direito processual, o foco – a busca pela eficiência – dessas
iniciativas ademais tem sido agilizar procedimentos e economizar recursos. E isso
também, como se disse, porque processos judiciais, arbitrais e administrativos são ricos
na geração de dados, que podem e devem ser tratados e analisados para se refletir se
os procedimentos têm sido desenhados e implementados de forma eficiente e efetiva.
Reitere-se que as características do contencioso judicial brasileiro exigem e empurram
(um demand pull) o desenvolvimento tecnológico30, como também indicaram os
entrevistados mencionados no relatório da Pesquisa Qualitativa “Tecnologia, Profissões e
Ensino Jurídico”, realizada pela FGV31:
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Fonte: “O futuro das profissões jurídicas: Você está preparad@?” Sumário Executivo da
Pesquisa Qualitativa 'Tecnologia, Profissões e Ensino Jurídico. FGV Direito SP, 3 de
dezembro de 201832.
Nesse aspecto, a tecnologia também possibilita a análise dos dados produzidos no
processo para diversos fins: para empresas, o campo é fértil para a jurimetria, por meio
do big data analytics, que permite ao advogado e ao jurisdicionado que antecipem ou
busquem prever os riscos de suas escolhas e estratégias, levando em conta, por
exemplo, a esperada duração daquele processo ou mesmo as chances de sucesso
(parcial ou total) a partir daquele determinado julgador33. Essa prática não é mais tão
incomum e pode já ser considerada realidade34, como indicam Dierle Nunes e Nathália
Medeiros35:
“O emprego, por exemplo, de Analytics para previsão de resultados de casos mediante a
nominada análise preditiva promove o reforço das vantagens dos litigantes habituais.
Ordinariamente, advogados aconselham clientes a tomar atitudes baseado (sic) em suas
intuições e limitado à sua experiência direta ou indireta do direito em casos anteriores.
No entanto, já é tecnicamente possível se promover essa análise jurídica mediante a
estruturação de informações mediante algoritmos que trabalham com padrões de fatos,
julgados e precedentes para prever o resultado de um processo numa infinidade de
decisores e órgãos jurisdicionais. Uma das potencialidades da inteligência artificial é a de
lidar com big data em bancos de dados desestruturados e deles extrair subsídios
decisórios. A vantagem da análise preditiva é que ela fornece um mecanismo para
acessar uma vasta quantidade de informações e sistematizá-las de modo a extrair um
resultado provável do caso em questão. Como informam McGiniss e Pearce 'o poder
computacional permite que dados substanciais sejam coletados e organizados' de modo
a se extrair padrões entre os dados, sendo que de um adequado aprendizado de
máquina (machine learning) se possa analisar regularidades dentro dos padrões.”
Nos pontos mais extremos, algumas empresas têm oferecido serviços que se
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sobreporiam não às atividades administrativas intermediárias realizadas pelos
advogados (como a gestão de documentos) ou mesmo atividades inovadoras que os
auxiliariam no trabalho criativo (como ferramentas que ofereçam estatísticas e dados
úteis para análise e soluções inovadoras), mas à própria atividade-fim do advogado, que
seria a consultoria jurídica ou a postulação em representação de partes em processos
judiciais, arbitrais ou administrativos. Isso significa que, também na área jurídica,
tem-se aos poucos proposto a realidade apontada por Richard e Daniel Susskind de que
as máquinas não mais se resumiriam ao trabalho pesado e duro como a administração
básica do escritório e a “cortar biscoitos” em fábricas modernas36.
A ferramenta Ross Intelligence, por exemplo, baseada na tecnologia Watson, da IBM,
seria capaz de entender consultas de cunho jurídico e de respondê-las a partir da análise
prévia de bilhões de documentos de texto. O sistema funciona como se as perguntas
estivessem sendo dirigidas a um advogado, que as responderia com base em
precedentes e já tendo acompanhado as possíveis evoluções daquele tema na legislação.
Por se tratar de uma ferramenta criada em um país advindo da common law, a
ferramenta é, portanto, fortemente ancorada em pesquisas jurisprudenciais e na análise
detida dos precedentes e no próprio texto da lei37.
O que se tem visto é que, ainda que se possa questionar se seria prudente e adequado
confiar algumas atividades hoje consideradas por alguns privativas do advogado a uma
ferramenta, é inquestionável que para algumas delas a precisão é, sim, alcançável e
supera as capacidades de um ser humano, sem tecnologia, de atingir resultados
semelhantes. Não se trata, para os mais cautelosos, de substituir o ser humano ou as
formas tradicionais, mas de combiná-las, como concluiu estudo feito sobre a efetividade
do Ross Intelligence quando aliado com métodos tradicionais de pesquisa jurídica (ainda
que também fazendo uso de alguma tecnologia mais simples) nos Estados Unidos38.
Uma das principais perguntas a serem respondidas, com efeito, é quanto e o quê do
trabalho jurídico deve ser automatizado. Se a proposta não é a de “substituir” o
advogado, mas atuar como um complemento a ele39, a questão é se compreender
quando e qual trabalho seria aceitável que fosse auxiliado pelo aprendizado de máquina,
por exemplo. Parece claro que o modelo preditivo é extremamente útil para que
advogados e clientes tomem decisões informadas sobre os riscos de suas atitudes40,
mas essa mesma escolha se mostraria acertada para a tomada de decisões pelo Poder
Público, ou mesmo na prestação jurisdicional,seja exercida por juízes ou por árbitros?
Os riscos associados e mesmo os questionamentos de transparência hoje existentes em
diversos setores (crédito, seguro, transportes etc.)41 tornariam tal prática não
recomendável, ao menos por ora? É o que se passa a avaliar, com base nas propostas
recentes do Poder Judiciário brasileiro.
3.A tecnologia no Direito Processual: A ferramenta “Victor” do Supremo Tribunal Federal
e outras propostas recentes
Uma das iniciativas nesse tema mais comentadas em 2018 – e umbilicalmente
relacionada ao tema de gestão do processo – foi a do “Projeto Victor”, ferramenta
contratada pelo Supremo Tribunal Federal (STF), por sua Secretaria da Tecnologia da
Informação (TI), em parceria com a Universidade de Brasília – UnB (UnB), e que propõe
a utilização de Inteligência Artificial “para aumentar a eficiência e a velocidade de
avaliação judicial nos processos que chegam ao tribunal”42. O nome do projeto é uma
homenagem ao falecido ministro Victor Nunes Leal, o principal responsável pela
sistematização da jurisprudência do STF em súmulas. Note-se, já nesse ponto, a direta
relação pretendida entre o incentivo às ferramentas de tecnologia no processo e “a
aplicação dos precedentes judiciais aos recursos”43.
Na fase inicial do projeto, a ferramenta passou a ser utilizada para (i) converter imagens
em textos no processo digital (já que muitas petições ainda são apresentadas em
formato de imagem); (ii) separar cada documento que consta dos autos (peça, decisão,
acórdão etc.); (iii) separar e classificar as peças processuais mais comuns na prática do
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STF; e (iv) identificar os temas de repercussão geral de maior incidência44. A triagem
dos processos – uma das principais, senão a principal função do Victor nesse momento
inicial – para fins de identificação de temas de repercussão geral (e a consequente
admissão ou não de recursos) foi indicada como de precisão de 84%, e que poderia
chegar a 95% em semanas.45
Enfatize-se, pois, a proposta de que o uso da Inteligência Artificial acelere a análise dos
processos, mormente por meio da digitalização, classificação e organização dos
processos – atividades historicamente feitas manual e individualmente por
serventuários. Essa “aceleração”, da forma que se tem divulgado, dar-se-ia, sobretudo,
pela a) separação e classificação das peças do processo judicial e b) identificação dos
principais temas de repercussão geral (para a devolução do recurso à origem ou sua
rejeição); em fase posterior, também se mencionou que a ferramenta poderá buscar e
identificar jurisprudência46. Veja-se que não se falou, ao menos até aqui, em decisões
jurisdicionais automatizadas ou algoritmos utilizados para fins decisórios, mas, no
máximo, em ferramenta que identifique “o tema de repercussão geral veiculado em cada
processo e o [indique] ao presidente do STF, para o fim de devolução do recurso à
origem ou rejeição do processo”47.
Isso seria feito por meio de “redes neurais” criadas48, que aprendem a partir da análise
de decisões anteriores do próprio STF sobre a aplicação de temas de repercussão geral –
sempre com a ressalva feita pelos responsáveis de que “[a] máquina não decide, não
julga; isso é atividade humana”49. E já se trata de um trabalho hercúleo, porquanto a
maioria dos documentos juntados aos autos consistem em um único arquivo em formato
PDF (formato portátil de documento) contendo diversos documentos relevantes dentro
dele – daí a dificuldade e a relevância da sua classificação por meio de ferramentas de
análise de documentos e de processamento de linguagem natural50. As técnicas
envolvem passos como (i) a extração de texto dos documentos em PDF; e (ii) o
pré-processamento do conjunto de dados, para reduzir sua complexidade e aumentar a
precisão do modelo – com a posterior utilização das redes neurais para escolher as
porções de dados mais relevantes para fins de classificação51.
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Fonte: "Document type classification for Brazil’s Supreme Court using a Convolutional
Neural Network”. Legal AI. 30 de outubro de 2018.52
De todo modo, a divulgação pelos pesquisadores e pelo STF foi categórica em esclarecer
que o uso do Victor, também por outros tribunais, ocorreria para “pré-processar os
recursos extraordinários logo após sua interposição”, e, desta feita, antecipar o juízo de
admissibilidade quanto a temas com repercussão geral53. O que se está propondo e
também implementando, com efeito, é ferramenta que facilite a identificação e a
classificação de processos que já tenham – ou sejam semelhantes ou estejam
relacionados a outros já em vias de formar – um precedente vinculante. Está se
tratando, sobretudo, de processos repetitivos e a proposta solução que o Código de
Processo Civil/2015 trouxe para o tema, como indicou o Ministro Dias Toffoli, Presidente
do STF e também do Conselho Nacional de Justiça – CNJ54.
O Superior Tribunal de Justiça (STJ), igualmente em 2018, por meio da Secretaria
Judiciária (SJD), da Secretaria de Tecnologia da Informação e Comunicação (STI) e da
Coordenadoria de Auditoria de Tecnologia da Informação, iniciou proposta semelhante,
também para utilização de Inteligência Artificial para separação e classificação de
processos. No STJ, deu-se foco, em particular, à “localização de processos em que sejam
aplicáveis os mesmos precedentes do tribunal” e à “extração automática de dispositivos
legais apontados como violados (indexação legislativa)” 55. A Presidente do STJ e do
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Conselho da Justiça Federal (CJF), Ministra Laurita Vaz, foi além e sustentou a
possibilidade de utilização da Inteligência Artificial também “tanto para a área cartorária
quanto para a atividade jurisdicional propriamente”56.
O exemplo do STJ é mais um com relação íntima com o sistema de precedentes, tendo
em vista a sinalização do Ministro Raul Araújo de que a criação do Centro Nacional de
Inteligência da Justiça Federal tem como objetivo “monitorar e racionalizar a
identificação de demandas repetitivas ou com potencial de repetitividade, além de
aperfeiçoar o gerenciamento de precedentes"57. Nas palavras do Ministro, não se trata
mais de resolver os conflitos “caso a caso”, mas de que “sejam tratados de forma
coletiva quando as demandas envolverem um mesmo problema jurídico” – além do
acompanhamento de alterações legislativas e jurisprudenciais58.
A medida mais avançada até o momento parece ter sido a tomada pelo Tribunal de
Justiça do Estado de Minas Gerais (TJMG) que, em sessão de sua 8ª Câmara Cível,
julgou 280 processos de uma só vez, “com apenas um click ”, depois de a ferramenta
“Radar” ter identificado e separado recursos com pedidos idênticos e se ter utilizado
“votos-padrão” (aparentemente preparados, inicialmente, pela forma tradicional), a
partir de teses fixadas pelos Tribunais Superiores e pelo próprio TJMG, pelo Incidente de
Resolução de Demandas Repetitivas (IRDR)59. Os processos julgados, reportou-se,
tratavam de temas como (i) a legitimidade do Ministério Público para pleitear remédios e
tratamentos para beneficiários individuais (Súmula 766 do STJ); e (ii) efeitos jurídicos
do contrato temporário firmado em desconformidade com o art. 37, IX, da Constituição
Federal (Súmula 916 do STF)60.
Aos poucos, ventila-se que, além de preparar minutas de relatórios de decisões, “a
inteligência artificial já pode fazer uma proposta de voto para o juiz decidir”, como
cogitou o Ministro Presidente do STF, Dias Toffoli61. O Conselho Nacional de Justiça
(CNJ) e o Tribunal de Contas da União (TCU) já estariam desenvolvendo programas
nesse sentido, inicialmente para triagem automática e processamento de jurisprudência,
utilizando o software chamado “Dra. Luzia”, da startup LegalLabs, que já seria capaz de
revisar arquivos, preparar petições e identificar documentos mais relevantes62, com o
propósito de otimizar o rito de execuções fiscais, por exemplo63. E não é só: já há
iniciativas e propostas de algoritmos que auxiliariam tribunais – por meio de seus
centros próprios de estudo e fomento da Inteligência Artificial – na realização de
penhoras on-line, atualizações de valores exequendos, conferência de prazos
prescricionais, identificação de fraudes e sugestões de decisões que se mostrem mais
recorrentes no âmbito de execuções fiscais64.
Em linha com as ponderações dos Capítulos I e II supra, com efeito, as perguntas que
devem ser feitas são, especificamente quanto à gestão do processo, (i) o que deve e o
que não deve ser automatizado; e (ii) quais os riscos envolvidos de se fazê-lo ou não –
tendo em vista as propostas vindas de tribunais, por exemplo, de “automação para
rotinas judiciais com o uso de robôs e o outro o uso de inteligência artificial para criar
soluções de apoio à decisão do magistrado” 65. A utilização de tecnologia para a
identificação, classificação e julgamento de causas repetitivas deveria ser aceita e
validada pela sociedade civil, como forma adequada de gestão do processo a partir do
sistema de precedentes trazido pelo CPC/2015 (LGL\2015\1656)? E isso valeria da
mesma forma para sistemas que cuidassem de redigir primeiras versões de relatórios e
votos para utilização pelos juízes? Ou, de outro lado, seriam todas atividades que
deveriam ser necessariamente feitas por seres humanos em sua maior parte, seja pelos
riscos de falhas ou mesmo de falta de transparência? Vejamos.
4.Os prós (eficiências) e contras (riscos) das propostas: como e até onde prosseguir no
exercício e na gestão do processo
Logo de início, parece-nos não haver dúvidas de que algumas atividades que estão
sendo realizadas mediante auxílio substancial das tecnologias anteriormente
mencionadas são de legitimidade evidente: são aquelas, na organização judiciária,
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
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relacionadas à gestão do processo de uma forma geral, como têm feito o STF, o STJ, o
TJMG e tantos outros, de forma semelhante ao que também se tem visto em escritórios
de advocacia e empresas no tocante à gestão de suas carteiras de processos, em
especial, os relacionados ao chamado “contencioso de massa”. A identificação, a
classificação e o agrupamento de causas repetitivas são algumas dessas atividades que
não só não mais deveriam ser executadas por seres humanos, manual e
individualmente, como certamente possuem grau de acerto e precisão maior66 mediante
o uso de aprendizado de máquina, por exemplo. Trata-se de medida condizente,
ademais, com o aumento dos poderes do juiz dos tribunais que se tem visto e defendido
há quase décadas para fins de gerenciamento do processo67.
Nesse ponto, o que se está fazendo é nada mais do que concretizando e convalidando o
sistema de precedentes trazido pelo CPC/2015 (LGL\2015\1656), que atribui ao juiz,
como gestor, o tratamento e a gestão dos precedentes considerados vinculantes. A
identificação desses precedentes, e também de casos em que seriam aplicados, é
trabalho que, ainda que “por forte aproximação”68, tem grandes chances de ser (mais)
corretamente executado mediante o uso de Inteligência Artificial. Entendemos que
andam bem os tribunais – principalmente, os tribunais superiores, que têm como função
nomofilácica a criação e a segura implementação desses precedentes como forma de
zelar pela uniformização da interpretação e da aplicação do Direito – que se propõem a
tornar o processo judicial mais eficiente em termos de tempo e recursos, por meio de
algoritmos que se mostram “úteis para fins de compilação de decisões judiciais e
identificação de teses ou argumentos mais convincentes (estruturação de dados)”, por
exemplo69. Aqui, está-se implementando a visão, nada recente, de que “[a] estabilidade
jurisprudencial e as técnicas de aceleração do procedimento contribuem para gerar
maior eficiência à prestação jurisdicional, e nesse aspecto interessam para o
gerenciamento do processo”70.
Nesse âmbito, a tecnologia pode contribuir de forma decisiva para oferecer aos
litigantes, advogados e juízes uma visão mais precisa e objetiva de como determinado
tema tem sido visto e julgado. Trata-se, assim, de possibilitar a segurança jurídica por
meio de decisões judiciais que se mostrem coerentes e estáveis, e também “diminuir o
déficit brasileiro no manejo de precedentes judiciais (anarquia interpretativa)”,71
mormente em um país em que as ações coletivas ainda se têm reportado com
efetividade aquém da desejada72. Por isso, grande parte das matérias antes indicadas
quanto ao “Victor” e outros projetos similares estava sempre referida no contexto do
sistema de precedentes; são iniciativas diretamente relacionadas a uma “gestão dos
precedentes qualificados”, entendidos como aqueles advindos do regime de repetitivos,
do Incidente de Resolução de Demandas Repetitivas (IRDR) e do Incidente de Assunção
de Competência (IAC)73 , e “das decisões liminares e nos pronunciamentos finais de
acolhimento ou improcedência do pedido na ação direta de inconstitucionalidade, na
ação declaratória de constitucionalidade, na arguição de preceito fundamental e na
súmula vinculante”74. Trata-se de uma decisão de política pública já tomada em termos
conceituais, mas que agora está sendo estudada e executada para fins operacionais em
busca de eficiência.
Ademais, o tratamento de causas repetitivas de forma idêntica ou semelhante não só é a
escolha já feita pelo legislador, como permitir que se faça de forma diversa poderia ser
tido como uma irresponsabilidade do gestor. Vemos como louvável a tentativa de se
retirar alguns elementos que, infelizmente, ainda são característicos do Poder Judiciário
brasileiro, como uma subjetividade jurisdicional exacerbada75 – que, na prática, leva a
uma falta de acesso à justiça no seu sentido mais amplo e moderno (ou, como ensina o
Professor Kazuo Watanabe, uma falta de acesso à ordem jurídica justa que buscamos)76.
Está-se diante, no caso dos tribunais antes mencionados, de políticas públicas alinhadas
com as práticas de gestão mais modernas, e que têm em vista não só a eficiência no
processo (mediante, evidentemente, a redução do gigantesco acervo de processos
judiciais entrantes e em curso), mas, principalmente, a segurança jurídica que o sistema
de precedentes busca atingir77. E tudo isso no âmbito da litigância repetitiva e
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
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multitudinária, que, reitere-se, permite uma ampla base de dados com possibilidades
múltiplas de se acelerar o seu processo de aprendizagem e até de reformulação.
Nesse ponto, repita-se que essas são práticas em que, mediante o aprendizado de
máquinas, os algoritmos são capazes de realizar correlações estatísticas aprendidas pela
verificação de padrões nos dados analisados previamente e que chegam a soluções
idênticas ou muito similares – mas em muito menos tempo – àquelas que seriam
produzidas por uma pessoa utilizando processos cognitivos treinados78. No processo,
isso significa que juízes, cartorários, advogados, estagiários ou qualquer outro ser
humano – ainda que altamente capacitado – dificilmente realizariam, em sua atuação
manual, a mesma atividade no tempo e com a qualidade que são atingidos por esses
verificadores de padrões79. E quanto a essas atividades, de gestão, parece impossível
sustentar que não deveriam ser utilizadas também no campo do Direito, em tribunais,
em escritórios de advocacia e em departamentos jurídicos (como já se tem feito nesses
dois últimos, aliás); aqui, está-se tratando de práticas gerenciais que devem estar em
linha com o ritmo e as expectativas da sociedade também em outros setores. São
bastante expressivas, nesse sentido, as previsões indicadas pelo Ministro LuizFux de
que o “Victor”, ao identificar os 27 temas mais comuns (dentre todos os 2.010 de
repercussão geral), pode dar rápida solução a aproximadamente dez mil processos por
ano (que sequer subiriam ao STF de qualquer forma, mas seriam processados de forma
muito mais lenta e burocrática)80.
Para a advocacia, inclusive, embora hoje ainda sejam as ferramentas mencionadas mais
utilizadas pelos “litigantes habituais”, não se pode ignorar que, com o tempo, os
algoritmos baseados nesse tipo de inteligência para fins de elaboração de petições,
indicação de precedentes, entre outros, serão úteis para prestar serviços de qualidade a
um custo muito menor81; ou seja, também estarão disponíveis aos “litigantes eventuais”
propriamente ditos ou a quem lhes possa fazer as vezes. No futuro, se prosperar essa
louvável iniciativa dos tribunais judiciais, haverá grandes chances de o serviço jurídico
em si se tornar menos custoso e até mais democrático, quebrando barreiras que existem
há séculos para as classes mais baixas da população. Richard e Daniel Susskind, por
exemplo, preveem que as atividades de muitos advogados – da forma como existem
hoje – serão provavelmente substituídas por sistemas avançados, por funcionários mais
baratos com apoio em tecnologia, ou mesmo por leigos que façam uso de ferramentas
de simples acesso on-line82 – e que sejam os tribunais a adotar essa posição de
vanguarda, a nosso ver. E se o algoritmo for além e auxiliar o magistrado a “identificar a
legislação e a jurisprudência aplicáveis ao caso concreto, oferecendo, também, um
diagnóstico de tendências de resultados em julgamentos de casos similares”,83 tanto
melhor para o jurisdicionado, que menos – ou nada – dependerá de uma defesa mais
técnica84.
Além disso, tal movimento auxiliará os mais diversos agentes a trabalhar mais
fortemente na prevenção de litígios, e não só na sua solução. Essa tendência, bastante
mencionada atualmente, tornar-se-á ainda mais eficaz em conjunto com uma prática
multidisciplinar, que envolverá também contadores, consultores e especialistas
tributários, por exemplo85. Essa atuação preventiva poderá se dar, também, pelos
métodos on-line de resolução de conflitos (ODR – Online Dispute Resolution), surgidos
do mercado de e-commerce e que hoje são utilizados mundo afora também por tribunais
estatais e pela Administração Pública para possibilitar a resolução de conflitos
preventiva, de forma extrajudicial, por modelos online surgidos e evoluídos a partir de
métodos alternativos (adequados) como a negociação, a conciliação, a mediação e a
arbitragem, por exemplo86. E, ainda no campo da prevenção de conflitos, como aponta o
Ministro Luiz Fux, projetos como o “Victor” contribuirão para que se formem bases de
dados úteis para maior reflexão – a partir de uma retroalimentação – sobre como o
Poder Judiciário pode ser ainda mais eficiente, ao tomar conhecimento de “a) quem são
os litigantes mais frequentes perante o STF, no âmbito recursal; b) quais temas de
repercussão geral possuem maior volume de processos vinculados; c) quais questões
constitucionais têm sofrido maior judicialização, etc.”87.
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
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No entanto, a cautela é, sim, necessária. Alguma preocupação ainda deve existir, de
outro lado, quanto a possíveis práticas em que se pretenda que as conclusões obtidas
pelo uso de tais tecnologias tenham atribuído algum caráter ou efeito decisório absoluto.
Isso, a um, pois, mesmo no âmbito privado, ainda há dúvidas quanto aos riscos de se
confiar por completo em decisões algorítmicas, que podem ser eivadas de premissas
incorretas e “reproduzir padrões deturpados e de preconceito sob uma aura de
neutralidade que foge da preocupação dos programadores” 88. E, a dois, pois atos
decisórios – mormente quando há o efeito jurisdicional envolvido – ainda são
demasiadamente complexos para serem programados com um grau suficientemente
reduzido de risco89. Possibilitar que sistemas que fazem uso de Inteligência Artificial
preparem propostas de votos ou acórdãos significa, vale salientar, permitir que o façam
com base nos precedentes que foram utilizados como substrato (dados)90; caberá aos
humanos indicar o que seria o suposto entendimento correto, por exemplo, o que já se
mostra desafiador ou até impossível em certas circunstâncias – e também há dúvidas
razoáveis, inclusive, se não se estaria correndo o risco de julgar mais por estatística do
que por cognição.
Como ilustração desses riscos, pode-se mencionar ferramentas que se encontram talvez
ainda em “zonas cinzentas”, como o COMPAS – Correctional Offender Management
Profiling for Alternative Sanctions, software utilizado por tribunais nos Estados Unidos
para determinar o risco de reincidência de determinado preso e para auxiliar na fixação
da pena (em um modelo que pode ser comparado a avaliações de risco, atuariais, feitas
por empresas de seguro, que identificam riscos a partir de grupos de motoristas e
alocam seus recursos conforme suas conclusões). Embora um preso tenha,
recentemente, alegado que a utilização de tal ferramenta violaria o devido processo legal
– porquanto lhe impossibilitaria de questionar o valor científico e a precisão do teste, e
também porque alegadamente levaria em consideração gênero e raça como critérios
decisivos –, a Suprema Corte de Wisconsin rejeitou sua impugnação. O fundamento da
decisão – mantido pela Suprema Corte dos Estados Unidos, que denegou o writ of
certiorari impetrado em seguida – foi primordialmente o de que os elementos fornecidos
pela ferramenta não foram as únicas e não foram determinantes para se decidir sobre os
riscos que o preso ofereceria à comunidade91:
“98. Thus, a sentencing court may consider a COMPAS risk assessment at sentencing
subject to the following limitations. As recognized by the Department of Corrections, the
PSI [Presentence Investigation Report] instructs that risk scores may not be used: (1) to
determine whether an offender is incarcerated; or (2) to determine the severity of the
sentence. Additionally, risk scores may not be used as the determinative factor in
deciding whether an offender can be supervised safely and effectively in the community.
[...]
104. As discussed above, if used properly with an awareness of the limitations and
cautions, a circuits court's consideration of a COMPAS risk assessment at sentencing
does not violate a defendant's right to due process. The circuit court here was aware of
the limitations. Two limitations were set forth by the DOC in the PSI containing the
COMPAS report. Thus, when Loomis was sentenced, the circuit court was aware that 'risk
scores are not intended to determine the severity of the sentence or whether an offender
is incarcerated.' The third limitation, that a COMPAS risk assessment may not be
determinative in deciding whether a defendant may be supervised safely and effectively
in the community is a corollary limitation to those already set forth in the PSI.”
Há, portanto, limitações que podem e devem ser impostas, sobretudo com a consciência
de que “um algoritmo criado por seres humanos enviesados provavelmente padecerá do
mesmo ‘mal’, não de forma proposital, mas em decorrência das informações fornecidas
ao sistema” 92. E, nesse passo, concordamos que, ao menos por ora, deve-se
circunscrever, no processo, o uso da tecnologia – e da Inteligência Artificial mais
especificamente - à análise de dados para fins de gestão da informação e do processo
como um todo (separação e classificação das peças, identificação dos principais temas,
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
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análise e sugestão de jurisprudência e até retroalimentação e jurimetria). As dúvidas
que ainda existem sobre as consequências dos vieses cognitivos trazidos pelos humanos
na configuração da Inteligência Artificial parecem ser um impeditivo momentâneo para
um passo mais audacioso comrelação aos atos decisórios.
Um ponto interessante aí é que, para que se compreenda possíveis vieses cognitivos das
máquinas, deve-se antes compreender os vieses cognitivos dos próprios seres humanos
93. É imprescindível que se decida com antecedência quais tipos de racionais são
admissíveis no sistema jurídico e quais deveriam (e poderiam) ser razoavelmente
reproduzidos por máquinas. Antes, deve-se avaliar, por exemplo, se os fatores pessoais,
políticos e legalistas indicados por Richard Posner são razoáveis e deveriam ser
mitigados ou mesmo potencializados nessa nova fase tecnológica94, para depois concluir
se devem ser (e se é factível que sejam) reproduzidos pelo uso de Inteligência Artificial.
Para que sejamos claros, parece-nos legítima e possível a automatização de gestão das
atividades de identificação, classificação e agrupamento dos processos judiciais, como se
têm feito. A exemplo do que fez o TJMG, porém, o voto condutor de todos os
julgamentos realizados deve ser idealmente preparado da forma convencional, no
máximo com a sugestão de jurisprudência pelo algoritmo, com o fito de representar, de
uma vez por todas, o posicionamento do tribunal sobre aqueles determinados temas
escolhidos e cuja decisão se considerou vinculante naquele âmbito. Nessas, a
padronização na aplicação da decisão, além de reflexo da prática contenciosa
pretendida, como já se mencionou, é formato compatível com a escolha legislativa feita.
Julgar de forma distinta causas repetitivas é que se mostraria um contrassenso e uma
decisão antidemocrática nesse âmbito. Afinal, como aponta o ex-Ministro Arnaldo
Esteves Lima, a ideia é justamente a de que “a observância do precedente configure
rotina comum, no dia a dia da jurisdição, pois os benefícios institucionais e particulares
que encerra são muitos”95.
O que não nos parece apropriado, por enquanto, é se permitir que a redação por
completo das decisões, em seu mérito, tenha como base fundamental aproximações
feitas a partir de algoritmos computacionais. Nesse ponto, os riscos são ainda
demasiadamente altos, tendo em vista o histórico recente, fora do âmbito jurídico, de
máquinas que fizeram associações “com vieses sexistas, racistas e classistas que
prometiam resolver”, por exemplo96. Aqui, poderiam se materializar talvez decisões
hegemônicas e a marginalização de minorias, com prejuízos principalmente aos
“litigantes eventuais”, que poderiam ter dificuldades bastante relevantes de alegar e
provar as falhas cometidas na elaboração da decisão. Nesse ponto, é evidente que os
números gritantes de processos judiciais entrantes e em curso no Brasil não podem, per
se, ser justificativa para se acolher “toda e qualquer técnica ou tecnologia que prometa
reduzir o acervo de casos a serem decididos”97.
Alguns poderiam alegar, de todo modo, que, ao identificar e classificar determinada
causa como atrelada a um determinado precedente ou idêntica a tantas outras, a
ferramenta estaria sendo dotada de função decisória, no momento em que “decidiria”
qual recurso deveria ser afetado ou, de outro lado, qual deveria ser processado de forma
individual; seria, pois, uma decisão de caráter procedimental, que somente poderia ser
tomada por um ser humano, sob pena de violação do dever de motivação, previsto na
legislação constitucional e infraconstitucional brasileira. Não nos parece ser um
argumento vencedor, porém, porquanto as premissas em termos de fundamentos – o
mérito – da decisão já terão sido estabelecidas, e por seres humanos, de modo que
eventual equívoco procedimental – que pode ocorrer, ainda que com menor grau de
risco – poderá (e deverá) ser corrigido no âmbito do sistema recursal. Não é um sistema
infalível, mas, no mínimo, mais efetivo e eficiente se comparado com aquele em que
seres humanos dedicavam muito mais tempo para atingir resultados qualitativamente
inferiores ou, no melhor dos casos, bastante similares.
Nesse ponto, não se pode ignorar que há décadas e anos – mesmo já na vigência do
Código de Processo Civil/2015 – tribunais já têm julgado a grande maioria dos casos de
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
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forma “robótica”, com menor apreço ao caso individual, como qualquer um que já
participou de uma sessão de julgamento seria capaz de atestar. As iniciativas que se
mencionou ao menos trarão a possibilidade de que se identifique com mais precisão
quais são as demandas efetivamente repetitivas e quais os precedentes (corretos)
aplicáveis. Aplicar as técnicas de distinção e superação de precedentes será, sem dúvida,
um desafio, mas não um impeditivo absoluto – e isso com ou sem o uso de tecnologia98.
E vale reiterar que a identificação desses precedentes pelos tribunais pode trazer (ou ao
menos aumentar) uma isonomia aos litigantes habituais e eventuais que atualmente não
existe, já que esses últimos, hoje, no modelo tradicional, dificilmente obtêm
representação jurídica de qualidade a ponto de lhes indicar os fundamentos e fontes de
direito aplicáveis ou com maiores chances de sucesso em juízo.
Por fim, aponta-se que, independentemente do formato adotado, para as ferramentas
utilizadas pelo setor público – como o “Victor” e as demais similares –, a transparência
dos algoritmos é medida que pode se impor. Uma demanda por transparência já tem
surgido mesmo no cenário privado, sob o argumento de que a opacidade com a qual os
dados pessoais podem ser tratados pelos algoritmos impediria que os titulares de tais
dados pessoais tivessem total compreensão de como suas vidas são impactadas99.
Embora não haja ainda consenso, invoca-se um verdadeiro “direito à explicação” 100,
entendido como o direito a receber informações suficientes e inteligíveis que permitam
ao titular dos dados e à sociedade entenderem a lógica, a forma e os critérios utilizados
para tratar dados pessoais e prever os seus impactos com o fim de evitar práticas
indesejadas que podem ter impacto no plano individual e coletivo101.
Sem adentrar a discussão a respeito da configuração e da extensão do direito à
explicação no âmbito privado (que são pontos bastante mais complexos), parece
irrefutável que ele já existe no setor público. Nesse âmbito, a divulgação do código-fonte
dos sistemas, em determinados casos, pode se mostrar decisão acertada e em linha com
o princípio da publicidade, aplicável ao direito administrativo102. É o que recomendou um
grupo de pesquisadores da Universidade de Brasília (UnB) depois de analisar o sistema
de distribuição de processos do STF: concluiu que não há risco na divulgação do
algoritmo, que se resume a possibilitar a distribuição de forma aleatória, e porque
“parece ser o caminho correto para a evolução do sistema” 103 – e vale lembrar que
“muitos sistemas realmente seguros publicam voluntariamente seu algoritmo para
corroborar sua segurança”, tais como tokens usados por clientes de bancos e o próprio
bitcoin104. Como já mencionamos, há, sim, o desafio – plenamente ultrapassável com
profícuos estudos e práticas – de “garantir que os algoritmos sejam alimentados com
parâmetros éticos e legais, de modo que, efetivamente, no exercício de tomada de
decisões, sirvam de apoio à efetivação do ideal de justiça”105.
5.Conclusão: o eficiente uso da tecnologia para as atividades de gestão (burocráticas e
repetitivas) que já se estabeleceu podem – e devem – ser automatizadas na gestão do
processo
No contexto apresentado, defendemos que a solução consiste, neste momento, em
automatizar as parcelas do trabalho jurídico que se mostram seguras em termos
técnicos e também éticos – que são, em sua maioria, as atividades burocráticas e
repetitivas que já se fez a escolha de que assim o sejam e se mantenham. É o caso de
determinadas atividades de gestão do processo, como a identificação, a classificação e o
agrupamento de causas repetitivas, nos termos das propostas feitas pelo STF, pelo STJ e
pelo TJMG, por exemplo. Reitere-se que (i) se trata de uma decisão de política pública já
tomada em termosconceituais, mas que agora está sendo operacionalizada em busca de
real eficiência (que não existe hoje, mesmo anos após a vigência do Código de Processo
Civil de 2015); e (ii) o tratamento de causas repetitivas de forma idêntica ou semelhante
não só é a escolha feita pelo legislador, como fazer de forma diversa seria uma
irresponsabilidade do gestor.
Enfatizamos que são medidas que demonstram uma saudável evolução com relação à
forma que a maioria dos casos era (e ainda é) julgada por nossos tribunais; essas
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
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iniciativas ao menos convalidam e otimizam a escolha legislativa que prioriza a resolução
consistente dos conflitos massificados. Quanto a muitos conflitos, como bem salientou o
Ministro Raul Araújo, a política pública imposta não é a de resolver casos massificados
“caso a caso”, mas de que “sejam tratados de forma coletiva quando as demandas
envolverem um mesmo problema jurídico” – e isso também com o uso da tecnologia
para o acompanhamento de alterações legislativas e jurisprudenciais106.
Além do mais, iniciativas como essas, prudentes e gradativas, permitirão que ocorra um
desenvolvimento das novas tecnologias no âmbito do Direito – e, dentro dele, do
processo – mediante análises de risco mais precisas, como se espera hoje do Poder
Judiciário e do juiz na qualidade de gestores do processo. Nessa toada, ao invés de se
alarmar a sociedade com a utilização de expressões como “juízes robôs” – ou mesmo de
se propor a redação de decisões ou votos de forma inteiramente automatizada –, serão
produzidos, aos poucos, estudos e análises aprofundados do eficiente (e seguro) uso da
Inteligência Artificial e suas ferramentas por entes públicos e privados – algo que ainda
precisa ser feito em maior quantidade e com mais qualidade antes de se seguir ao passo
posterior107. Como disse o ex-Presidente da IBM, Thomas John Watson Jr., “[n]ossas
máquinas não devem ser nada além do que ferramentas para empoderar ainda mais os
seres humanos que as usam”.
E para que se certifique a precisão dessas técnicas e ferramentas, a transparência de
seus algoritmos é medida que pode ser necessária no setor público – por meio, por
exemplo, de mecanismos de audibilidade, como recomendou o grupo de pesquisadores
da UnB108. Também nesse estudo, aliás, é interessante notar que os principais
comentários feitos pelo grupo de pesquisadores não se referiram ao algoritmo em si,
mas, sim, às regras de distribuição estabelecidas e que guiavam o sistema (o número de
ministros de plantão a quem a competência poderia ser conferida); ou seja, eventuais
melhorias sugeridas diziam respeito a uma questão “não tecnológica”: as premissas
jurídicas estabelecidas pelos seres humanos e que embasavam o algoritmo109. É esse,
com efeito, o momento e o contexto de se discutir a extensão e os limites, éticos e de
risco dessa relação, com foco, quanto a cada iniciativa, (i) no que deve e no que não
deve ser automatizado; e (ii) em quais os riscos de se fazê-lo ou não. Afinal, “nem tudo
é uma questão tecnológica”110.
1 Artigo adaptado de trabalho entregue perante a Pós-Graduação da Faculdade de
Direito da Universidade de São Paulo, Departamento de Direito Processual, a título de
conclusão da matéria “Litigiosidade Repetitiva: Diagnóstico, Causas e Possibilidades de
Tratamento Adequado”, ministrada pelos Professores Carlos Alberto de Salles, Susana
Henriques da Costa, Daniela Monteiro Gabbay, Paulo Eduardo Alves da Silva, Maria
Cecília de Araújo Asperti e João Eberhardt Francisco, em 2018.
2 HARARI, Yuval Noah. Sapiens: Uma breve história da humanidade. 26. ed. Porto
Alegre: L&PM, 2017. p. 28-33: “Podemos conectar uma série ilimitada de sons e sinais
para produzir um número infinito de frases, cada uma delas com um significado
diferente.”
3 No Brasil, nos termos do art. 1º da Lei 8.906/1994, o Estatuto da Ordem dos
Advogados do Brasil (OAB), “[s]ão atividades privativas de advocacia: I – a postulação a
órgão do Poder Judiciário e aos juizados especiais; e II – as atividades de consultoria,
assessoria e direção jurídicas." Inglaterra e Austrália são exceções a essa regra – nesses
dois países, por exemplo, não há mais um “monopólio” sobre a prática jurídica. Nesse
sentido, ver: SUSSKIND, Richard; SUSSKIND, Daniel. The future of the professions: How
technology will transform the work of human experts. Oxford: Oxford University Press,
2015. p. 67.
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
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4 SURDEN, Harry. Machine Learning and Law. Washington Law Review, v. 89, n. 1, p.
88, 2014. Available at SSRN: [https://ssrn.com/abstract=2417415]. Acesso em: mar.
2019: “Consider that outside of law, non-cognitive AI techniques have been successfully
applied to tasks that were once thought to necessitate human intelligence — for example
language translation. While the results of these automated efforts are sometimes
imperfect, the interesting point is that such computer-generated results have often
proven useful for particular tasks where strong approximations are acceptable.”
5 Analytics é considerado um ramo de Business Intelligence (BI) – comumente utilizado
por áreas de negócio, finanças e marketing, por exemplo – que se refere à utilização de
dados, análises e raciocínio sistemático para embasar as decisões que são tomadas. O
big data analytics significa o uso dessas técnicas avançadas de análise em grandes
volumes de dados, gerados em alta velocidade e variedade. Ver: IBM – Big Data
Analytics. Disponível em: [www.ibm.com/analytics/hadoop/big-data-analytics]. Acesso
em: mar. 2019]: “Big data analytics is the use of advanced analytic techniques against
very large, diverse data sets that include structured, semi-structured and unstructured
data, from different sources, and in different sizes from terabytes to zettabytes.”
6 SURDEN, Harry. Op. cit., p. 108: “Machine learning as a technique — since it excels at
ferreting out correlations — may help to supplement the attorney intuitions and highlight
salient factors that might otherwise escape notice. The discovery of such embedded
information, combined with traditional attorney analysis, could potentially impact and
improve the actual advice given to clients.”
7 ZAVAGLIA COELHO, Alexandre. O limite para os robôs são os limites éticos e as
prerrogativas de cada profissão. Consultor Jurídico, 05 nov. 2017. Disponível em: [
www.conjur.com.br/2017-nov-05/entrevista-alexandre-zavaglia-coelho-advogado-diretor-idp-sp
]. Acesso em: mar. 2019: “Em áreas ligadas à administração de empresas e a economia,
a tomada de decisões é sempre a partir de estudos empíricos, de dados concretos sobre
diversas situações. Em Direito, até por causa da quantidade de informações diferentes
de áreas diferentes, antes de ter essa tecnologia disponível, não se conseguia organizar
esse tipo de informação. Vemos advogados, juízes e até tribunais falando que
determinada jurisprudência é dominante, mas quem tem de fato esse dado? Os
advogados criavam suas teses a partir de estudos que não conseguiam enxergar o todo,
até porque era impossível ver todos os processos sobre aquele assunto. Então é isso que
tem a ver: com essa tecnologia é possível filtrar a informação para a melhor tomada de
decisões.”
8 Ver: GIACAGLIA, Giuliano. How Machine Learning is transforming Law. Medium, 26
mar. 2019 Acesso em: mar. 2019: “Judicata, a startup focused on helping lawyers with
Artificial Intelligence, helps identify statistics for each judge. It identifies how a judge is
likely to rule on a case. It takes into account their ruling based on plaintiff or defendant
as well as provides a glimpse of what other aspects might change what the judge will do,
like the cause of action or in an appeal.”
9 Ver: ALVES DA SILVA, Paulo Eduardo. Gerenciamento de processos judiciais. São
Paulo: Saraiva, 2010. p. 137: “O gerenciamento de processos judiciais busca omelhor
aproveitamento do sistema de justiça e de processo por meio do aumento do acesso e
da efetividade, da redução de morosidade, e da equalização das condições das partes.
Na verdade, não é um receituário de técnicas, mas uma racionalidade organizacional que
todo o sistema de justiça incorpora para otimizar seu funcionamento.”
10 SALAMA, Bruno M. O Demand Pull por Tecnologia no Direito Brasileiro. Distrito –
Legaltech Mining Report, p. 36, out. 2018. Disponível em:
[https://works.bepress.com/bruno_meyerhof_salama/139/download/]. Acesso em: mar.
2019.
11 Ibid.
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
Página 18
12 Ministra Cármen Lúcia anuncia início do fundamento do Projeto Victor, de inteligência
artificial. Notícias STF, 30 ago. 2018. Disponível em: [
www.stf.jus.br/portal/cms/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=388443]. Acesso em:
mar. 2019.
13 Inteligência artificial vai agilizar a tramitação de processos no STF. Notícias STF, 30
maio 2018. Disponível em:
[www.stf.jus.br/portal/cms/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=380038]. Acesso em:
mar. 2019.
14 Judiciário desenvolve tecnologia de voto assistido por máquinas. Jota, 05 jan. 2018.
Disponível em: [
www.jota.info/justica/judiciario-desenvolve-tecnologia-de-voto-assistido-por-maquinas-05012018
]. Acesso em: mar. 2019.
15 ZAVAGLIA COELHO, Alexandre. O limite para os robôs são os limites éticos e as
prerrogativas de cada profissão, cit.: “Minha grande preocupação é que a tecnologia não
ultrapasse o que é a prerrogativa dos profissionais. O robô não deve fazer o trabalho do
advogado. No caso do médico, o software pode dar informações e até sugerir o
diagnóstico, mas a decisão quem toma é o ser humano. Não acredito que o robô possa
fazer o trabalho do advogado. O limite dessa tecnologia é dar melhores informações e
sugerir situações, mas não peticionar no lugar do profissional, por exemplo.”
16 SURDEN, Harry. Op. cit., p. 88.
17 SUSSKIND, Richard; SUSSKIND, Daniel. Op. cit., p. 160.
18 Ver detalhes a esse respeito mais adiante nesse mesmo Capítulo.
19 Ibid.
20 Is this AI? We drew you a flowchart to work it out. MIT Technology Review, 10 nov.
2018. Disponível em:
[www.technologyreview.com/s/612404/is-this-ai-we-drew-you-a-flowchart-to-work-it-out/].
Acesso em: março de 2019: “In the broadest sense, AI refers to machines that can
learn, reason, and act for themselves. They can make their own decisions when faced
with new situations, in the same way that humans and animals can. [...] Some experts
believe that machine learning and deep learning will eventually get us to AGI with
enough data, but most would agree there are big missing pieces and it’s still a long way
off. AI may have mastered Go, but in other ways it is still much dumber than a toddler.
In that sense, AI is also aspirational, and its definition is constantly evolving. What would
have been considered AI in the past may not be considered AI today.”
21 Ibid. Ver também: FUX, Luiz. Fux mostra benefícios e questionamentos da
inteligência artificial no Direito. Consultor Jurídico, 14 mar. 2019. Disponível em: [
www.conjur.com.br/2019-mar-14/fux-mostra-beneficios-questionamentos-inteligencia-artificial
]. Acesso em: mar. 2019: “Sob uma perspectiva mais geral, a Inteligência Artificial (
Artificial Intelligence) é um ramo da Ciência da Computação que se propõe a elaborar
dispositivos capazes de ir além da mera concretização de ordens específicas. Nesse
sentido, segundo Stuart J. Russell (professor de Ciência da Computação na University of
California, Berkeley) e Peter Norvig (diretor de pesquisa da Google Inc.), 'máquinas
inteligentes' funcionam a partir de algoritmos que as tornam aptas a raciocinar,
perceber, tomar decisões e resolver problemas de forma autônoma, via de regra,
baseando-se na análise de informações e de padrões presentes em um banco de dados
prévio ou a partir da coleta progressiva dos dados disponíveis no ambiente.”
22 Is this AI? We drew you a flowchart to work it out. MIT Technology Review, 10 nov.
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
Página 19
2018. Disponível em:
[www.technologyreview.com/s/612404/is-this-ai-we-drew-you-a-flowchart-to-work-it-out/
]. Acesso em: mar. 2019.
23 SURDEN, Harry. Op. cit., p. 89-90.
24 A expressão “aprendizado de máquina” faz referência a um método algorítmico que
permite a um sistema chegar a certas conclusões mediante tentativas e erros até
alcançar o resultado almejado. O sistema aprende com seus erros, em uma espécie de
inteligência artificial. Entre as modalidades de aprendizado de máquina, está o
“aprendizado profundo” (deep learning), que utiliza sistemas em paralelo para aprender,
e se reporta que, muitas vezes, seu resultado final pode ser diferente do antevisto por
quem desenvolveu o algoritmo. Ver: BURRELL, J. How the machine ‘thinks’:
Understanding opacity in machine learning algorithms Big Data & Society, 2016.
Disponível em: [http://ssrn.com/abstract=2660674]. Acesso em: março de 2019.
Algoritmos baseados em metodologias de machine learning e deep learning podem
chegar a várias conclusões intermediárias antes de atingir o seu resultado final. Elas
servem para “ensinar” o algoritmo a atingir o resultado correto, numa forma de tentativa
e erro, ou até mesmo alterar o algoritmo para se atingir outros resultados.
25 FUX, Luiz. Op. cit.
26 Legal Tech Startups: Not Just for Silicon Valley Anymore. Thomsom Reuters, 02 ago.
2016. Disponível em: [www.legalexecutiveinstitute.com/legal-tech-startups/]. Acesso
em: mar. 2019.
27 Legal Tech Startups: Not Just for Silicon Valley Anymore, cit. Ver também: NUNES,
Dierle; RUBINGER, Paula Caetano; MARQUES, Ana Luiza. Os perigos do uso da
inteligência artificial na advocacia. Consultor Jurídico, 09 jul. 2018. Disponível em: [
www.conjur.com.br/2018-jul-09/opiniao-perigos-uso-inteligencia-artificial-advocacia].
Acesso em: mar. 2019: “Nos últimos anos, no entanto, o número das mesmas cresceu
significativamente, e novos ramos começaram a ser explorados. A IA tem sido
direcionada para monitorar dados públicos, fazer juízos preditivos das decisões judiciais,
automatizar petições, pronunciamentos judiciais, contratos e demais documentos
jurídicos, contatar profissionais do Direito para diligências específicas, propor resolução
on-line de conflitos, compilar dados e aplicar a estatística ao Direito.”
28 Radar de Lawtechs e Legaltechs, versão 4.1, 06 dez. 2018. Disponível em:
[www.ab2l.org.br/radar-lawtechs/]. Acesso em: mar. 2019: “Analytics e Jurimetria –
Plataformas de análise e compilação de dados e jurimetria. Automação e Gestão de
Documentos – Softwares de automação de documentos jurídicos e gestão do ciclo de
vida de contratos e processos. Compliance – Empresas que oferecem o conjunto de
disciplinas para fazer cumprir as normas legais e políticas estabelecidas para as
atividades da instituição. ConteúdoJurídico, Educação e Consultoria – Portais de
informação, legislação, notícias e demais empresas de consultoria com serviços desde
segurança de informação a assessoria tributária. Extração e monitoramento de dados
públicos – Monitoramento e gestão de informações públicas como publicações,
andamentos processuais, legislação e documentos cartorários. Gestão – Escritórios e
Departamentos Jurídicos – Soluções de gestão de informações para escritórios e
departamentos jurídicos. IA – Setor Público – Soluções de Inteligência Artificial para
tribunais e poder público. Redesde Profissionais – Redes de conexão entre profissionais
do direito, que permitem a pessoas e empresas encontrarem advogados em todo o
Brasil. Regtech – Soluções tecnológicas para resolver problemas gerados pelas
exigências de regulamentação. Resolução de conflitos online – Empresas dedicadas à
resolução online de conflitos por formas alternativas ao processo judicial como
mediação, arbitragem e negociação de acordos. Taxtech – Plataformas que oferecem
tecnologias e soluçõespara todos os seus desafios tributários.” Ver, a esse respeito, O
futuro das profissões jurídicas: Você está preparad@? Sumário Executivo da Pesquisa
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
Página 20
Qualitativa 'Tecnologia, Profissões e Ensino Jurídico, FGV Direito SP, p. 7-12, 03 dez.
2018. Disponível em:
[https://direitosp.fgv.br/sites/direitosp.fgv.br/files/arquivos/cepi_futuro_profissoes_juridicas_quali_v4.pdf].
Acesso em: dez. 2018.
29 Legal Tech Startups: Not Just for Silicon Valley Anymore, cit.
30 SALAMA, Bruno M. Op. cit.
31 Ver: O futuro das profissões jurídicas: Você está preparad@? Sumário Executivo da
Pesquisa Qualitativa 'Tecnologia, Profissões e Ensino Jurídico, cit., p. 19: “Por reiteradas
vezes, entrevistados fizeram menção à adoção e ao desenvolvimento tecnológico no
contexto das atividades do contencioso de massa. Entre as causas mencionadas estão:
(i) a crescente pressão de clientes pela redução do preço pago por processos; (ii) os
elevados custos de gestão associados ao grande volume de processos; (iii) grande
repetição nos argumentos jurídicos apresentados nas demandas; (iv) expectativa de que
a automação de rotinas reduziria o número de erros humanos; e (v) interesse em
melhorar a visualização de processos e produção de relatórios para clientes.”
32 O futuro das profissões jurídicas: Você está preparad@? Sumário Executivo da
Pesquisa Qualitativa 'Tecnologia, Profissões e Ensino Jurídico. FGV Direito SP, 03 dez.
2018. Disponível em:
[https://direitosp.fgv.br/sites/direitosp.fgv.br/files/arquivos/cepi_futuro_profissoes_juridicas_quali_v4.pdf].
Acesso em: dez. 2018.
33 NUNES, Dierle; VIANA, Aurélio. Deslocar função estritamente decisória para
máquinas é muito perigoso. Consultor Jurídico, 22 jan. 2018. Disponível em: [
www.conjur.com.br/2018-jan-22/opiniao-deslocar-funcao-decisoria-maquinas-perigoso].
Acesso em: mar. 2019: ”[...] grandes escritórios no exterior e no Brasil vêm percebendo
os potenciais do uso dos serviços de soluções de lawtechs para otimizar suas atividades,
em especial para o trato da litigiosidade repetitiva (de massa), e vem se apostando
inclusive na utilização dessas ferramentas com função preditiva (de antecipação de
resultados) para estruturar grandes bases de dados decisórios.” Ver também: VON
SIMSON, Charlie. Could artificial intelligence help settle cases. Ross, 25 mar. 2019.
Disponível em:
[https://blog.rossintelligence.com/post/could-artificial-intelligence-help-settle-cases?utm_source=Email&utm_medium=Blog&utm_campaign=New%20Blog%20Post
]. Acesso em: mar. 2019: “Ultimately, machine learning might reveal what many
lawyers suspect: very few disputes are truly unique and enormous sums of money are
sometimes spent discovering facts that don’t really change either party’s view of the
value of the case. As machine learning becomes more accurate, parties could start to
view the algorithm as a trusted guide to settlement value.”
34 Ver: Legaltech Mining Report, out. 2018. Distrito. Disponível em:
[https://distrito.me/dataminer/]. Acesso em: mar. 2019.
35 NUNES, Dierle; MEDEIROS, Nathália. Inteligência artificial – litigantes habituais e
eventuais. Consultor Jurídico, 20 nov. 2018. Disponível em:
[www.conjur.com.br/2018-nov-20/opiniao-tecnologia-direito-litigantes-habituais-eventuais].
Acesso em: mar. 2019. Ver, em especial, GALANTER, Marc. Why the “Haves” Come out
Ahead: Speculations on the Limits of Legal Change. Law & Society Review, v. 9, n. 1,
Litigation and Dispute Processing: Part One, p. 95-160, 1974.
36 SUSSKIND, Richard; SUSSKIND, Daniel. Op. cit., p. 159.
37 Ver em: Ross. On-Demand Research Associate – Get precise answers to your legal
questions. Disponível em: [https://rossintelligence.com/ross/]. Acesso em: mar. 2019.
38 Ross Intelligence. Artificial Intelligence in Legal Research. Blue Hill Research, jan.
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
Página 21
2017. Disponível em: [https://rossintelligence.com/whitepaper/]. Acesso em: mar.
2019: “Blue Hill’s benchmark research reveals a concurrent improvement in
effectiveness and efficiency compared to established approaches to legal research. In
this way, AI-assisted tools such as ROSS Intelligence represent a clear response to the
present market needs, delivering value through both cost of ownership and contributed
value vectors. It is this combination that permits these tools to demonstrate net
business gains and ROI in use cases that enhance, rather than replace, traditional
research strategies.”
39 SURDEN, Harry. Op. cit., p. 101.
40 Id., p. 102.
41 KOBIE, Nicole. Who do you blame when algorithm gets you fired? Wired, 26 jan.
2016. Disponível em: [www.wired.co.uk/article/make-algorithms-accountable]. Acesso
em: mar. 2019: “Algorithms run everything from Uber to advertising. They're used to
sift through our CVs, check our credit and decide whether we get health insurance. But
when they turn into “black boxes” that don't offer up their secrets, we can't hold them
accountable. Only now is this issue starting to be taken seriously.”
42 Ministra Cármen Lúcia anuncia início do fundamento do Projeto Victor, de inteligência
artificial. Notícias STF, 30 ago. 2018. Disponível em:
[www.stf.jus.br/portal/cms/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=388443]. Acesso em:
mar. 2019.
43 Ibid.
44 Ibid.
45 Ibid. Estudo feito no final do mês de outubro de 2018 indicou 90,035% de precisão a
partir de uma base de dados experimental. Ver: DA SILVA, Nilton Correia. Document
type classification for Brazil’s Supreme Court using a Convolutional Neural Network.
Legal AI, 30 out. 2018. Disponível em: [https://legal-ai.co/classificacoes-victor]. Acesso
em: mar. 2019.
46 Projeto VICTOR do STF é apresentado em congresso internacional sobre tecnologia.
Notícias STF, 26 set. 2018. Disponível em:
[www.stf.jus.br/portal/cms/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=390818]. Acesso em:
mar. 2019.
47 Ibid.
48 Redes neurais artificiais consistem em um método preditivo que se baseia na forma
como o cérebro atua; são “neurônios artificiais, que desenvolvem cálculos similares
sobre suas entradas” e “podem resolver uma variedade de problemas, como
reconhecimento de caligrafia, e detecção facial”. São muito usadas no deep learning.
Ver: GRUS, Joel. Data Science do Zero. Trad. Wellington Nascimento. Rio de Janeiro:
Alta Books, 2016. p. 213.
49 Inteligência artificial vai agilizar a tramitação de processos no STF. Notícias STF, 30
maio 2018. Disponível em:
[www.stf.jus.br/portal/cms/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=380038]. Acesso em:
mar. 2019.
50 DA SILVA, Nilton Correia. Document type classification for Brazil’s Supreme Court
using a Convolutional Neural Network, cit.: “The aim of VICTOR is to speed up the
analysis of lawsuit cases that reach the supreme court by using document analysis and
natural language processing tools. Most of the cases reach the court in the form of
Inteligência Artificial e Direito: o uso da tecnologia na
gestão do processo no Sistema Brasileiro de Precedentes
Página 22
unstructured PDF volume which encloses several documents that have not been indexed.
Therefore, in the first phase of this project, our goal is to classify these documents within
PDF volumes.”
51 Ibid.
52 DA SILVA, Nilton Correia. Document type classification for Brazil’s Supreme Court
using a Convolutional Neural Network. Legal AI, 30 out. 2018. Disponível em:
[https://legal-ai.co/classificacoes-victor]. Acesso em: mar. 2019.
53 Inteligência artificial vai agilizar a tramitação de processos no STF, cit.
54 Inteligência artificial: Trabalho judicial de 40 minutos pode ser feito em 5 segundos.
Agência CNJ de Notícias, 23 out. 2018. Disponível em: [
www.cnj.jus.br/noticias/cnj/87869-inteligencia-artificial-trabalho-judicial-de-40-minutos-pode-ser-feito-em-5-segundos
]. Acesso em: mar. 2019: “Caracterizar determinadas ações como tendo repercussão
geral vai contribuir para desafogar