Inteligência Artificial, Direito e Processo

De Oscar Valente Cardoso

O livro Inteligência Artificial, Direito e Processo foi concebido para quem deseja compreender os fundamentos da IA, como essa tecnologia está moldando o campo jurídico na era da informação e quais são os principais temas e dilemas enfrentados. Oferece uma visão abrangente sobre os desafios e as perspectivas da inteligência artificial na prática do Direito, com análises específicas das aplicações em diversas áreas, como o Direito Penal, o Direito do Trabalho, o Direito Tributário, o Direito Administrativo e outros, bem como as suas consequências sobre a prática processual. Assim, auxilia os profissionais, estudantes e pesquisadores que desejam estar à frente das transformações tecnológicas.
O livro é dividido em 14 capítulos, cada um focado em um aspecto específico da interação entre a IA e o Direito (após dois capítulos iniciais sobre a inteligência artificial), com o objetivo de auxiliar o leitor a compreender os fundamentos da IA e dominar as habilidades necessárias para utilizá-la na área jurídica.
Desde a automação de tarefas rotineiras até a análise preditiva e o reconhecimento facial, você descobrirá como a inteligência artificial está modificando de forma significativa a maneira como os profissionais do Direito trabalham.
Ao longo das páginas, os leitores encontrarão exemplos práticos e estudos de caso que ilustram como a IA pode ser aplicada no contexto jurídico e quais são os principais desafios e oportunidades para os profissionais do Direito na era da informação.

• Idioma: Português
• Editora: Editora Dialética
• Data de lançamento: 15 de abr. de 2024
• ISBN: 9786527021483

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1.

Introdução à Inteligência Artificial e sua Relevância no Direito

A inteligência artificial (IA) tem se tornado cada vez mais presente em nossas vidas e, consequentemente, no meio jurídico.

Este capítulo tem o objetivo de fornecer uma introdução abrangente à IA, destacando sua relevância no Direito, a partir de uma descrição dos conceitos básicos e definições relacionadas à IA.

1.1. Conceito e Classificações

A inteligência artificial (IA) é um campo vasto e em constante evolução, que engloba uma ampla e variada gama de conceitos, técnicas e aplicações.

Neste subcapítulo, serão analisados alguns dos termos e definições fundamentais associados à IA, a fim de formar uma base sólida e suficiente para a compreensão do impacto dessa tecnologia no Direito.

1.1.1. Aspectos Conceituais

A palavra inteligência dificulta a compreensão da inteligência artificial e confunde a sua delimitação, por se tratar de um conceito subjetivo e complexo, utilizado para designar atividades objetivas desenvolvidas pela máquina.

Em síntese, a inteligência artificial consiste na simulação, pela máquina, da capacidade humana de pensar e agir.

Na definição genérica de John McCarthy, é a ciência e engenharia de criar máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes¹.

Ainda, conforme Elaine Rich, inteligência artificial é o estudo de como fazer com que os computadores façam coisas nas quais, no momento, as pessoas são melhores².

Stuart Russell e Peter Norvig dividem a definição de inteligência artificial em quatro categorias³:

(a) agir como um ser humano: concepção desenvolvida por Alan Turing no seu Turing Test em 1950, parte de uma definição operacional de inteligência, para desenvolver na máquina a capacidade de agir como se fosse uma pessoa;

(b) pensar como um ser humano: é o modelo cognitivo, de máquinas com mentes (machines with minds), que parte da investigação do funcionamento da mente humana, para fazer com que seja simulado pela máquina;

(c) agir racionalmente: é a abordagem do agente racional, por meio da qual a máquina imita o comportamento humano para buscar atingir o melhor resultado esperado;

(d) pensar racionalmente: trata-se do modelo das regras de pensamento, que parte da lógica para desenvolver modelos computacionais que buscam reconstruir o caminho percorrido pelo pensamento humano.

Em resumo, trata-se de uma solução tecnológica para a prática de determinadas tarefas, que são realizadas de uma forma considerada inteligente, ou seja, a ferramenta de tecnologia (aplicativo, software, sistema etc.) tem as aptidões de perceber o contexto do ambiente, comando e situação, para definir uma ou algumas respostas mais adequadas.

Portanto, a definição de inteligência artificial compreende a delimitação do conteúdo da palavra inteligência e, em seguida, a verificação da capacidade de máquinas de realizarem atividades consideradas como sendo humanamente inteligentes⁴.

Sem entrar nas dificuldades da definição de inteligência⁵ – e de esclarecer que a inteligência artificial não é inteligente –, pode-se afirmar que a IA compreende o aprendizado (prévio e/ou constante) para a solução de problemas, a partir do funcionamento de sistemas de funcionamento inteligente e independente (de atuação ou intervenção humana).

A inteligência artificial dedica-se à criação de sistemas e máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Essas tarefas incluem aprendizado, raciocínio, reconhecimento de padrões, compreensão da linguagem natural, percepção e tomada de decisão (entre outras).

Entre as espécies de tecnologia de inteligência artificial, destacam-se as seguintes:

(a) os algoritmos: uma sequência lógica prévia de instruções a ser observada na realização ordenada de operações, para resolver um problema ou cumprir uma tarefa, dentre outras ações. Em outras palavras o algoritmo é um conjunto de regras ou instruções que, ao ser executadas em uma determinada sequência, levam a um resultado previamente definido. A IA pode se basear em algoritmos – conjuntos de instruções programadas – que permitem que as máquinas processem informações, tirem conclusões e tomem decisões. Os algoritmos podem ser representados de diversas formas, como os fluxogramas e as linguagens de programação;

(b) a aprendizagem de máquina (machine learning): consiste na aptidão de um programa, aplicativo ou outra ferramenta tecnológica, de aprender independentemente de acompanhamento ou programação posterior (assim, trata-se de uma espécie dos sistemas de aprendizado). A máquina é programada para coletar e processar dados, realizar análise estatísticas (com o uso de algoritmos, de agentes ou de outras técnicas), a fim de desempenhar as funções para as quais foi desenvolvida (por seres humanos). O aprendizado pode ser supervisionado (por um humano, especialmente para a identificações de padrões e exemplos), não supervisionado (a máquina identifica os padrões e desempenha suas tarefas) ou por reforço. De forma diversa dos algoritmos, o aprendizado de máquina dispensa a programação prévia para a execução das tarefas e, em consequência, dispensa a intervenção humana para fazer a máquina agir e tomar decisões;

(c) e as redes neurais artificiais: também são espécies de sistemas de aprendizado, que simulam neurônios humanos, com a análise de uma base de dados, o processamento dos dados e das informações extraídas deles por meio da interconexão dos neurônios artificiais. Em outras palavras, os neurônios naturais são redesenhados como neurônios artificiais e, por meio de funções matemáticas, formam redes neurais artificiais, com a ligação entre as suas camadas. Em resumo, a rede neural artificial é uma função matemática que representa as redes neurais naturais, que imita as formas de aprendizado do cérebro humano. Normalmente é utilizada para a resolução de problemas e tarefas mais complexas e, para esse fim, utiliza uma quantidade elevada de dados e informações.

Essas ferramentas e técnicas de IA não se confundem entre si e não são sinônimos de inteligência artificial, mas sim formas diferentes e possíveis de executá-la. Em outras palavras, um sistema de aprendizado de máquina é uma espécie de IA, mas nem toda inteligência artificial é baseada em aprendizado de máquina (o que vale igualmente para algoritmos, redes neurais artificiais e outras espécies, como o deep learning).

Entre as diversas formas de aplicação da IA, ela pode ser utilizada para o reconhecimento de padrões (como a comparação de casos e a proposta de decisões semelhantes para casos similares) e até mesmo passar por um processo de aprendizagem constante (de forma supervisionada ou não), a fim de corrigir erros, identificar situações novas ou diferenciadas e alterar ou adaptar o seu comportamento para casos futuros (as correções humanas realizadas após as soluções propostas pela máquina são incorporadas e observadas nos próximos eventos).

Nesse contexto, o objetivo da IA é desenvolver máquinas que possam imitar ou até mesmo superar a inteligência humana em determinadas áreas.

Em outras palavras, a IA refere-se à criação de sistemas computacionais capazes de executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, que incluem aprendizado, raciocínio, percepção, compreensão de linguagem natural, reconhecimento de padrões e resolução de problemas, para os fins determinados.

1.1.2. Inteligência Artificial Fraca e Forte, Geral e Estrita

Entre as classificações da inteligência artificial, está a distinção em IA fraca ou geral e IA forte ou estrita, com base em sua capacidade e finalidade. Essas categorizações são importantes para entender os objetivos das diferentes abordagens da IA.

A inteligência artificial fraca, também conhecida como IA estrita (ou específica), refere-se a sistemas que são projetados para executar tarefas individualizadas e bem definidas, como a tradução automática, o reconhecimento de voz e a recomendação de produtos. Embora possa imitar a inteligência humana em tarefas específicas, a IA fraca não possui compreensão geral.

Os sistemas de IA fraca são altamente especializados, desenvolvidos com o objetivo de melhorar o desempenho e a eficiência em uma área determinada, mas não possuem a capacidade de compreender ou aprender conceitos fora de seu domínio.

Os exemplos de IA fraca incluem as assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant, que podem responder a comandos de voz e realizar tarefas simples, mas não possuem a capacidade de entender ou raciocinar fora do contexto específico para o qual foram programados. Outros exemplos incluem sistemas de recomendação, como os usados por sites de comércio eletrônico e plataformas de streaming, que analisam padrões de consumo e preferências para fornecer recomendações personalizadas aos usuários.

A IA fraca é atualmente a forma predominante de inteligência artificial em uso e tem demonstrado um impacto significativo em muitos setores, incluindo o Direito. No entanto, como a IA fraca é limitada a tarefas específicas e não possui entendimento geral, ela não leva a tantas questões éticas e filosóficas quanto a IA forte.

Por sua vez, a inteligência artificial forte ou geral tem o potencial de exibir inteligência geral, semelhante à dos seres humanos, com habilidades cognitivas que lhes permite aprender, adaptar-se e realizar uma ampla gama de tarefas. Isso significa que ela é capaz de compreender e raciocinar em uma grande variedade de atribuições e contextos, adaptando-se a novos desafios e aprendendo de forma autônoma.

Em outras palavras, trata-se de um tipo hipotético de inteligência artificial que possuiria entendimento e habilidades cognitivas semelhantes às dos seres humanos. A IA forte seria capaz de aprender, raciocinar e resolver problemas em uma pluralidade extensa de contextos, sem a necessidade de ser especificamente programada para cada tarefa.

A ideia de IA forte é frequentemente associada à noção de singularidade tecnológica, que é o ponto hipotético no futuro em que a inteligência artificial ultrapassaria a inteligência humana e levaria a avanços tecnológicos imprevisíveis e potencialmente irreversíveis.

Alguns defensores da IA forte argumentam que ela poderia ser alcançada por meio de melhorias contínuas na tecnologia de IA fraca ou de abordagens completamente novas, como a simulação de cérebros humanos em computadores.

No entanto, a possibilidade de alcançar a IA forte é altamente debatida e controversa. Alguns especialistas afirmam que se trata apenas de uma questão de tempo e avanço tecnológico, enquanto outros acreditam que a IA forte é inatingível, devido às limitações fundamentais da computação e às diferenças entre a inteligência artificial e a inteligência humana.

Assim, a IA forte permanece, em grande parte, um objetivo teórico e um tópico de debate filosófico, já que ainda não foi totalmente alcançada na prática. No entanto, a ideia de desenvolver máquinas com inteligência geral leva a questões éticas, legais e sociais que são relevantes para o Direito.

Se a IA forte vier a ser alcançada, suscitará questões sobre a natureza da consciência, a moralidade e os direitos das máquinas inteligentes, além do papel dos seres humanos em um mundo em que a inteligência artificial pode ser igual ou superior à nossa própria. Além disso, a inteligência artificial forte pode levar a mudanças significativas nas estruturas sociais, econômicas e políticas, à medida que a automação e a eficiência aumentem em todas as áreas da vida humana.

No contexto jurídico, a IA forte também apresenta desafios e oportunidades. Se vier a ser alcançada, ela pode ser utilizada para melhorar ainda mais a eficiência e a qualidade dos serviços jurídicos, auxiliar na tomada de decisões e resolver disputas de maneira mais imparcial e efetiva.

Contudo, a inteligência artificial forte também leva a discussões sobre a responsabilidade civil, a proteção dos dados pessoais e a necessidade de regulação e supervisão apropriadas para garantir que as aplicações da IA sejam compatíveis com as normas jurídicas (que precisarão ser atualizadas e regular os contínuos – e cada vez mais acelerados – avanços da IA).

A distinção entre IA fraca e IA forte é importante para os profissionais do Direito, pois auxilia no enquadramento do debate atual sobre a ética, a responsabilidade e a regulação da inteligência artificial.

Compreender as diferenças entre esses dois tipos de IA e suas implicações potenciais é essencial para abordar os desafios e as oportunidades apresentados pela era da informação e garantir que a IA seja usada de maneira responsável e benéfica no campo jurídico.

É importante destacar que, apesar das preocupações e debates em torno da IA forte, as aplicações atuais de IA no Direito e em outros setores envolvem a IA fraca.

Portanto, os profissionais do Direito devem se concentrar principalmente nas questões práticas e normativas associadas ao uso da IA fraca, ao mesmo tempo em que se mantêm informados sobre os desenvolvimentos e discussões em torno da IA forte e suas consequências futuras.

Em resumo, a distinção entre IA fraca e IA forte é fundamental para entender a natureza e as finalidades das aplicações da inteligência artificial no Direito e em outros setores. Enquanto a IA fraca já causa impactos significativos e apresenta desafios e oportunidades para as profissões jurídicas, a IA forte, se alcançada, terá implicações ainda mais profundas e amplas, exigindo uma reflexão cuidadosa e um debate informado sobre ética, responsabilidade e regulação.

1.1.3. Agente Autônomo

Outro conceito importante na área da IA é o de agente autônomo⁶.

Um agente autônomo é um sistema de IA capaz de operar de forma independente, tomando decisões e realizando tarefas específicas sem intervenção direta de um usuário humano.

Esse agente pode interagir com o ambiente e com outros agentes, adaptando-se e aprendendo com as experiências. Dessa forma, são capazes de tomar decisões e agir com base em suas percepções do ambiente, objetivos e conhecimento prévio.

No contexto da inteligência artificial, os agentes autônomos são frequentemente desenvolvidos para resolver problemas complexos, adaptar-se a ambientes dinâmicos e aprender com suas interações.

Um exemplo de agente autônomo é um robô de limpeza doméstica, que pode navegar por uma casa, evitar obstáculos e realizar a limpeza de pisos e superfícies sem a necessidade de controle humano direto. Outros exemplos incluem sistemas de negociação algorítmica no mercado financeiro, que tomam decisões de compra e venda com base em informações em tempo real e estratégias pré-definidas, além de veículos autônomos, que navegam e tomam decisões de direção sem a intervenção do motorista.

Nesse cenário, o sistema multiagente compreende a cooperação e a coordenação entre vários agentes autônomos, para resolver problemas complexos e alcançar objetivos comuns.

Assim, o sistema multiagente é uma extensão dos agentes autônomos, em que vários agentes independentes interagem entre si para atingir objetivos comuns ou individuais.

Esses sistemas podem ser compostos por agentes homogêneos, que possuem habilidades e objetivos semelhantes, ou por agentes heterogêneos, que possuem habilidades e objetivos distintos.

O principal desafio nos sistemas multiagente é projetar mecanismos de comunicação e coordenação eficientes para permitir que os agentes cooperem e resolvam problemas de forma colaborativa.

Um exemplo de sistema multiagente é um grupo de drones que trabalham juntos para realizar tarefas, como o monitoramento ambiental, a busca e resgate de pequenos animais ou a entrega de pacotes. Nesses casos, os drones podem se comunicar uns com os outros para coordenar suas ações e tomar decisões de forma colaborativa, adaptando-se às condições do ambiente e às necessidades da tarefa em questão.

No campo jurídico, agentes autônomos e sistemas multiagente têm o potencial de transformar a prática e a administração do Direito.

Por exemplo, os agentes autônomos podem ser desenvolvidos para representar as partes em negociações de contratos ou acordos, interagindo uns com os outros para encontrar soluções mutuamente benéficas e justas.

Os sistemas multiagente também podem desempenhar um papel na gestão eficiente de recursos judiciais e na distribuição de processos, como, por exemplo, para monitorar a carga de trabalho de juízes e tribunais, redistribuindo casos conforme necessário para garantir uma distribuição equitativa e um processamento mais rápido dos processos. Eles também podem ser usados para identificar e priorizar casos que requerem atenção urgente ou que apresentem questões jurídicas complexas ou inovadoras.

No entanto, a implementação de agentes autônomos e sistemas multiagente na área jurídica também levanta questões importantes sobre privacidade, responsabilidade civil e regulamentação.

Por exemplo, como garantir que esses sistemas tomem decisões imparciais e que respeitem os direitos dos indivíduos envolvidos? Além disso, quem deve ser responsabilizado por decisões tomadas por agentes autônomos, especialmente em casos de erros?

Para enfrentar esses desafios, os profissionais do Direito devem participar do debate sobre o uso de agentes autônomos e sistemas multiagente e buscar conhecimento em áreas como ética da IA, proteção de dados pessoais, responsabilidade civil e segurança da informação.

Isso permitirá que os profissionais orientem o desenvolvimento e a implementação dessas tecnologias de maneira responsável e benéfica, garantindo que elas sejam usadas para melhorar a prática e a administração do Direito, ao mesmo tempo em que protegem os direitos e interesses dos indivíduos e da sociedade como um todo.

Por isso, a compreensão dos conceitos básicos e das definições relacionados à IA é fundamental para apreciar a amplitude e a profundidade do impacto dessa tecnologia no sistema judicial.

1.2. Os Algoritmos na Base da Inteligência Artificial

Um aspecto fundamental da inteligência artificial é a utilização de algoritmos.

A IA funciona por meio de algoritmos e técnicas computacionais, projetados para aprender e se adaptar com base nos dados e informações que recebem.

Um algoritmo é um conjunto de instruções ou regras bem definidas e sequenciais, que orientam a resolução de um problema ou a realização de uma tarefa específica.

Não é a máquina ou o software que aprende, mas é o algoritmo que desenvolve o aprendizado. Por isso, afirma-se também que o algoritmo é um método de resolução de problemas, ou um procedimento desenvolvido para a execução de tarefas e/ou a solução de questões.

Em outras palavras, um algoritmo fornece instruções passo a passo para resolver um problema específico ou para atingir uma meta⁷. As principais características de um algoritmo são:

(a) Instruções bem definidas: o algoritmo deve fornecer instruções claras e inequívocas, com o passo a passo do que será feito;

(b) Entradas: os algoritmos recebem entradas para executar uma ação. Por exemplo, para encontrar o maior número em uma lista, o algoritmo precisará da lista de números como entrada;

(c) Saídas: após processar a entrada, o algoritmo produz uma saída. Prosseguindo no exemplo anterior, a saída seria o maior número na lista fornecida.

(d) Finitude: o algoritmo deve sempre terminar a sua ação após um número finito de passos, ou seja, não deve continuar indefinidamente;

(e) Eficácia: as operações em um algoritmo devem ser definidas de modo suficiente para que possam ser executadas de forma correta e em um período de tempo finito;

(f) Generalidade: o algoritmo deve funcionar para todas as entradas de uma forma especificada, não apenas para um determinado conjunto de entradas.

O algoritmo transforma determinadas ações em linhas de código, para cumprir as tarefas de forma automática. O aprendizado de máquina dispensa essa programação prévia para a execução das tarefas, da mesma forma que prescinde da intervenção humana para fazer a máquina agir e tomar decisões.

Os algoritmos formam a base dos sistemas de inteligência artificial, ao permitir que as máquinas processem informações, tirem conclusões e tomem decisões com base nos dados fornecidos.

A relação entre algoritmos e IA é intrínseca e fundamental. Todo sistema de inteligência artificial é, em sua essência, composto por algoritmos que executam tarefas e resolvem problemas, imitando habilidades cognitivas humanas. Em outras palavras, um sistema de IA é uma coleção de algoritmos projetados para processar informações, aprender com os dados, tomar decisões e, em última análise, exibir algum nível de inteligência artificial.

Assim, pode-se afirmar que os algoritmos formam a espinha dorsal dos sistemas de inteligência artificial e fornecem a base para o funcionamento e aprimoramento destes. Sem algoritmos, a inteligência artificial não seria capaz de processar informações, identificar padrões, fazer previsões ou aprender com