INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO JUDICIÁRIO: DA OPACIDADE À EXPLICABILIDADE DAS DECISÕES JUDICIAIS - Nunes Pecego, Daniel (2024)
A adoção da Inteligência Artificial (IA) pelo setor público é recente, mas tem sido expandida pelo incremento do poder computacional e pela busca de redução de custos, dentre outros fatores. No Brasil, os órgãos do Judiciário são os que mais adotam a tecnologia em diversas aplicações de IA. Dado o grande número de processos, as ferramentas de IA são tidas como relevantes para que o Judiciário funcione de modo célere e eficaz. Apesar disso, surgem questões éticas relativas à adoção da IA em decisões judiciais, tais como as derivadas de vieses algoritmos e injustiças, o uso indevido de dados pessoais, além da adoção de algoritmos opacos de IA, em que não é possível alcançar explicabilidade de uma decisão. Este artigo identifica as possíveis causas da opacidade em algoritmos de IA utilizados em decisões judiciais, apresentando os fundamentos constitucionais, legais e regulatórios que determinam a necessidade de explicabilidade da IA no Judiciário e propondo metodologias para alcançar explicabilidade em algoritmos opacos, apontando os desafios atuais para a implementação dessas metodologias. Apresentam-se definições de IA e de opacidade algorítmica, suas possíveis causas, bem como problemas identificados no processo de tomada de decisão judicial. Propõe-se um conceito de IA explicável e analisada a exigência legal e normativa de explicabilidade nas decisões judiciais no contexto jurídico brasileiro. São detalhados alguns métodos e ferramentas atuais que visam tornar os sistemas de IA mais transparentes e compreensíveis. São destacados os principais desafios, com indicações sobre os próximos passos para se obter uma maior explicabilidade nas decisões judiciais com uso de IA. Metodologicamente, a pesquisa foi bibliográfica, utilizando-se de fontes doutrinárias, legais e jurisprudenciais, priorizando-se publicações especializadas sobre a matéria.