Resumo: A IA do aprendizado de máquina ganhou, definitivamente, condições de ser utilizada, em termos práticos e efetivos, no suporte à tomada de decisão judicial. A modelagem correta e jurídica é o segredo. “Para cada juiz um aprendiz” respeita a constituição e a lei. Uns pensam em substituir os juízes, outros apenas em dar apoio. Seja no sistema anglo-saxão, seja no europeu continental, há ideias e preocupações universalizáveis. A teoria do observador, de Niklas Luhmann, é um guia válido para pensar a configuração/desenvolvimento de modelos para a tarefa que respeitem a ordem normativa. Com método indutivo e uma análise jurídico-tecnológica, aponto aspectos relevantes para serem levados em conta pelos tecnólogos - quando projetarem modelos - e pelos juristas – para autorizarem a utilização dos modelos propostos.
Palavras-chave: Decisão judicial; Modelos jurídico-tecnológicos; IA dos aprendizes; Ciberprocesso; ASSIS.
Considerações iniciais/contextualização
“O computador [...] tem uma função que jamais outra máquina teve: a de decodificar o próprio pensamento humano, exponenciando o conhecimento dos humanos sobre o mundo e sobre si mesmos.” [grifei] (FERREIRA, 2024, p. 155).
Neste artigo, ciberprocesso é o sistema judicial de decisão – doravante mencionado apenas como SisJD - com características das novas tecnologias da informação e da comunicação. Destaco duas: máxima automação e máximo suporte ao juiz.2
Os máximos dizem respeito ao juridicamente permitido. Assume-se que o estado da arte da tecnologia não induz juridicidade de nada. Tecnicamente possível nunca significou, e continua não significando, validez jurídica.
Em 2017, Ashishi Vaswani e sua equipe chegaram a uma arquitetura algorítmica inusitada e disruptiva, que denominaram de transformers.3 Desde então, a tecnologia pressiona os juristas (o Direito, na verdade) para que definam os “máximos”, de automação e de suporte ao juiz, compatíveis com a juridicidade.4 O Conselho Nacional de Justiça fez definições e está para lançar uma nova regulamentação, numa linha de incentivo à adoção da tecnologia up to date, algo difícil frente à velocidade das mudanças disruptivas.
A inteligência artificial do aprendizado de máquina (machine learning), com os transformers, é a expressão do tempo atual. No final de 2024, foi anunciada a nova arquitetura Titans (BEHROUZ, 2024), que se vale dos transformers e que usa o conceito de memória neural de longo prazo para modelar linguagem e raciocínio de senso comum com melhor performance e resultado. Os pesquisadores demonstram que Titans pode lidar efetivamente com janelas de contexto maiores e, portanto, é superior em tarefas complexas que demandem recuperação mais profunda, histórica, de informações.
Costuma-se focar a característica generativa dos Generative Pre-trainned transformers – GPTs (BROWN, 2020), mas ela é bem mais do que isso. A partir de 2020, ano do lançamento do GPT-3, foram sendo descobertas habilidades não previstas dos transformers.
Nestes últimos dias, o mundo foi abalado por uma subotimização dos modelos de linguagem, feita por uma startup chinesa (DeepSeek AI, 2025), que parece abrir veredas novas para a difusão do machine learning em todas as atividades, porque reduz drasticamente a necessidade de processadores dispendiosos e de gigantescas memórias para a tarefa.
Até onde podemos chegar com essa IA na tecnologização do SisJD?
Em busca de respostas:
apresento um retrospecto da evolução tecnológica;
sugiro uma olhada pragmático-empírica para o sistema processual;
apresento o ASSIS e
analiso a lógica do modelo contra as expectativas do sistema jurídico do processo.
1. O mundo imaginado da Cibernética
Estão postas, finalmente, condições tecnológicas, de informação e de comunicação, para concretizar o mundo sonhado pela Cibernética? A teoria da comunicação e do controle está invadindo a vida?
Impossível aqui uma longa rememoração, mas uma rápida folheada de Cibernética e Sociedade, de Norbert WIENER (1954, p. 9-14)– pai da Cibernética – é suficiente. Uso a edição revisada de 1954, em que o autor, no prefácio, faz alusão (ao longo do argumento, sem defender, naturalmente!) a um universo em que “[...] todo futuro depende estritamente de todo o passado” e realça a validez das abordagens estatísticas, para sistemas complexos e simples. Não era mais possível, segundo Wiener, “[...] furtar-se a considerar a incerteza e contingências dos eventos.”
A atualidade das ideias é evidente. Os sistemas triviais, que LUHMANN (1998, p. 195) trata como causalmente fechados, são mencionados por Wiener para os diferenciar dos sistemas que só podem ser abordados por métodos probabilísticos, como os sistemas sociais. O SisJD é um deles. E Wiener acrescentava que, “num mundo probabilístico, não mais lidamos com quantidades e afirmações que digam respeito a um universo específico e real como um todo, mas, em vez disso, formulamos perguntas que podem ter respostas num grande número de universos similares.” O autor prometia misturar elementos de descrição técnica com componentes filosóficos para tratar do modo de reação dos homens ao novo mundo e ao modo com que deveriam reagir. Essa mistura interdisciplinar, temperada de filosofia, vai ser cada vez mais necessária, nos anos vindouros. Nexus (HARARI, 2024) segue o script.
O universo “[...], e todos os sistemas fechados do universo, tendem naturalmente a deteriorar e a perder a nitidez, a passar de um estado de mínima a outro de máxima probabilidade; de um estado de organização e diferenciação, em que existem formas e distinções, a um estado de caos e mesmice.” (WIENER, 1954, p 14). Manter a ordem, ou ampliá-la, tem um custo.
Na abertura do capítulo I, Wiener fala vivamente do que estamos vivendo: “ [...] há um campo mais vasto que inclui não apenas o estudo da linguagem, mas também o estudo das mensagens como meios de dirigir a maquinaria e a sociedade [...]” – dirigir a sociedade precisa ser realçado aqui! – e continua elencando outros elementos em expansão: “ [...] o desenvolvimento de máquinas computadoras e outros autômatos que tais, certas reflexões acerca da psicologia e do sistema nervoso, e uma nova teoria conjetural do método científico.” [grifei] (WIENER, 1954, p. 15).
O linguajar atual incorpora mais de uma centena de verbetes/categorias da obra. Destaco, modicamente: sistemas probabilísticos, linguagem (agora dos grandes modelos), chatGPT, deepSeek e similares, mensagens, controle da sociedade, computadores, redes neurais, alucinações/confabulações, comunicação e fake news, falta de nitidez, incertezas, caos e mesmice. São nossos temas de todo dia. Os algoritmos estão à mão e impressionam.
Na esteira dessas luzes sistêmicas (que orientaram a Cibernética), Niklas Luhmann reabriu a senda da sociologia (década de 70) e erigiu sua Teoria Geral dos Sistemas Sociais. Classificou-os como sistemas de comunicação e fundou um espaço de interação racional e metódica com a tecnologia, onde o jogo está ocorrendo, agora, em fase de decisão. Os algoritmos querem exercer papeis cada vez mais ousados. Decidir processos judiciais? Será?
2. Os juristas e a autonomização dos algoritmos.
No Brasil, a razoável duração do processo e os meios que garantam a celeridade de sua tramitação estão erigidos à condição de direitos fundamentais (CF, art. 5º, inciso LXXVIII).
O Estado-juiz só pode cumprir sua função de dicção do Direito se estabelecer “[...] por todos os meios, não somente normas materiais mais minuciosas, mas também pôr de pé formas de organização e normas de procedimentos.” (HESSE, 2009, p. 52). Com a lição, Hesse lista exemplos de princípios do processo, entre os quais o direito a um juiz determinado por lei e o de ser ouvido em juízo com os requisitos e as garantias processuais. (HESSE, 2009, p. 53) A teoria dos direitos fundamentais como princípios objetivos obriga o Estado a valer-se “[...] dos meios necessários para torná-los efetivos.” A fundamentalidade dos direitos é garantida, de fato, no processo.
Nesse cenário jurídico-sociológico, as novas possibilidades tecnológicas (inteligência artificial generativa e a que vem por aí, a agentic AI) são as que ocupam as atenções.
As novas e envolventes ferramentas induzem humanos à antropomorfização (passar a equipará-las a seres com algum grau de consciência). São úteis, neste ponto, dois conceitos operacionais, ainda que redutivos: (i) autonomia: adoto o de Niklas Luhmann, envolvendo liberdade de escolha de meios e ação e (ii) automaticidade: os últimos avanços da IA levam a confundir autonomia e automaticidade. Autômato é um sistema capaz de funcionar sem intervenção humana (automático), orientando-se por um conjunto de instruções pré-programadas (algoritmo).
A complexificação dos algoritmos, graças ao aprendizado de máquina (algoritmos que se autoprogramam), enfraquece a sensação de rigidez maquínica e aumenta a sensação de autonomia. Uma conversa com um algoritmo de IA generativa demonstra isso. Trata-se de uma máquina da mais fina matemática, probabilística, em que a quase infinitude da cadeia de estados possíveis e das operações subsequentes5 dão a sensação de liberdade de escolha e ofuscam a causalidade absoluta de seus mecanismos internos. Autômatos não raciocinam e não têm criatividade, nem vontade própria, embora, na atualidade, estejam ganhando capacidade expressiva de harmonizar meios e fins.
A IA agêntica (agentic AI) vai turbinar a sensação de autonomia desses agentes de software. Mas continua enganosa. Aos juristas compete definir até onde, no sistema judicial de decisão, deve ir a aceitação dessa autonomização ilusória dos algoritmos.
3. Sistemas técnicos e sociais: diferenças no plano axiológico.
A decisão judicial sempre supôs, até agora, (i) um julgador humano (um sistema psíquico); (ii) os fatos comprovados no processo (verdade ficta) e (iii) a lei. Automatizar decisões significa interferir no componente humano dessa tríade. Se fatos e leis se conservam, que cuidados devem cercar a colocação de um algoritmo para apoiar ou substituir o sistema psíquico?
Uma resposta aceitável requer que juristas e tecnólogos harmonizem seus entendimentos sobre (i) decisão judicial (como é construída para ser válida?), (ii) características cognitivas dos sistemas psíquicos que marcam a decisão e (iii) capacidade dos algoritmos para emular, com equivalência forte, as capacidades analíticas e decisionais dos sistemas psíquicos, com modulações consequencialistas.
Deve-se começar aceitando que sistemas técnicos e sociais têm naturezas diferentes.
Sistemas técnicos são causalmente fechados (estruturalmente fechados), formais e determinados (perseguem um objetivo6). Mesmo os sistemas sociais que venham a incorporar a agora denominada agentic AI, à qual se quer dar o máximo de autonomia em relação aos meios (não em relação aos fins), guarda essas características. Algoritmos não são autorreferenciais, uma marca inafastável dos sistemas subjetivos humanos, injetada via penetração7 nos sistemas sociais.
Os sistemas sociais são causalmente abertos (estruturalmente abertos) e, para piorar, são autorreferentes.
Os tecnólogos precisam entender essas diferenças. A variância das decisões, por exemplo, não é uma bagunça, embora às vezes pareça. Afinal, quantas ordens normativas coexistem, se o mesmo processo pode, dependendo da julgador, chegar a diferentes resultados? Como construir matrizes e vetores, de uma base de conhecimento algorítmica, que, ora deem um resultado, ora outro, para as mesmas entradas?
Os juristas, por seu turno, devem esforçar-se para entender os limites e possibilidades da tecnologia. Têm de aceitar as inovações e aproveitá-las, mas zelar pelos valores do seu sistema.
Há coisas que não podem se perder na construção híbrida do Sistema Eletrônico de Processamento de Ações Judiciais (SEPAJ). Escolha interna (abertura causal operativa) e predeterminação externa (causalidade estrita na operação) são duas faces opostas do problema que ajudam nas reflexões deste artigo.
E quanto à dicção do Direito? Um processo instanciado tende a caminhar até a primeira decisão (sentença), nosso objeto de análise. Com os dados comprovados nos autos e a lei aplicável, o resultado será entregue com a visão de qual juiz? Do ocupante do órgão, naquele dia (juiz natural).8 Pensando-se num algoritmo decisor, vê-se que a tecnologia precisa fazer uma escolha essencial, prévia, sobre a visão a ser transformada em algoritmo. E assim se chega à modelagem do ASSIS.
4. ASSIS: para cada juiz um aprendiz. O algoritmo faz o que pode. A tecnologia jurídica faz o resto, que só ela pode fazer.
Tércio Sampaio FERRAZ JR. (1990) vê o Direito como tecnologia de organização do social. Em relação ao sistema processual, essa tecnologia sintetiza mecanismos universalmente aceitos para concretizar a axiologia básica do processo. Faz dele um subsistema funcional social (uma organização) inspirado em humanidade e democracia.
Desde a virada do milênio, dispersas e variadas iniciativas incorporaram as novidades tecnológicas, notadamente a internet, nos sistemas de processo judicial. Isso contraria a visão difundida de resistência inercial (ludita?) dos juristas à inovação técnica. Muitos tomam o zelo pela juridicidade como mera resistência à mudança. E embora haja, de fato, significativa resistência (trata-se de um fenômeno natural, desde sempre realçado nos cursos de análise de sistemas), a história demonstra a prevalência dos que promovem as mudanças.
O Conselho Nacional de Justiça lançou, nacionalmente, em 2012, o Processo Judicial Eletrônico – PJe. Trata-se de um sistema clássico – um grande Gestor de Documentos - com automatização de pequenos atos mecanizáveis, como a recepção de petições, a certificação de prazos e o controle de fluxo. No momento, o avanço possível é disruptivo. Por quê?
Porque na área tecnológica, em 2017, a revolução dos transformers (VASWANI: Attention is all you need) juntou-se às técnicas das redes neurais multicamadas (deep learning) para destravar o aprendizado automático e a capacidade de manipulação simbólica pelos algoritmos (comunicação multimodal).
Símbolos são suportes de significados. Numa mensagem, o símbolo certo, na posição certa, comunica a ideia. Os padrões de tratamento de dados dos humanos, identificáveis em massas de dados, passaram a ser facilmente extraídos e convertidos em programas de computador por outros programas de computador, clássicos: os aprendizes (learners). A inteligência artificial explodiu. O que humanos não conseguiam programar (dirigir um carro, por exemplo), programas aprendizes podiam, se dispusessem de dados para retirar deles os padrões. Máquina interagir com humanos, falando/escrevendo com “sentido”, difundiu-se em rapidez estonteante. Traduzir ficou banal. A ideia de captar o que juízes faziam com os dados de um processo e repetir, num processo novo, o mesmo procedimento de valoração/resultado (aplicar o racional e gerar uma proposta de minuta de decisão), começou a ganhar atenção e viabilidade.
Em 2018, inclusive, era mesmo possível pensar no “para cada juiz, um aprendiz”, como demonstrei no artigo O machine learning e o máximo apoio ao juiz (TAVARES-PEREIRA, 2018). Em meio a muita descrença, a ideia encontrou firme resistência. Dizia-se que só era possível aprender com big data! E, sem dúvida, havia uma impossibilidade real e momentânea de implementação. Era preciso acreditar na evolução da tecnologia.
Em 2020, a equipe de Tom BROWN anunciou o GPT-3, com capacidade de trabalhar com 175 bilhões de parâmetros, algo inimaginável até ali. Na modelagem, separou-se o conhecimento em agnóstico (geral, que parecia pronto ou quase) do específico, e indicaram-se os rumos da pesquisa (aprender com poucos dados, dados incompletos, dados especializados etc). Facilitou-se enormemente o treinamento das neurais. “Para cada juiz, um aprendiz” tornou-se um sonho realizável.
Em setembro de 2024, finalmente, no pós chats de todos os tipos, o TJRJ lançou o ASSIS – de (Assis)tente -, um modelo de suporte personalizado aos juízes. O ASSIS se automodela especializadamente (promessa do GPT-3) e, “camaleonicamente”, incorpora a estrutura analítica (hermenêutico-interpretativa e valorativa de fatos e leis) e o estilo redacional do julgador a que assiste. Multiplica-se, portanto, tornando-se vários ASSIStentes. E assim dá vida ao “Direito de cada juiz!”, digamos assim. Trata-se de uma modelagem que deixa para a tecnologia jurídica (Ferraz Jr.) as harmonizações das decisões sob os pontos de vista axiológico e democrático. A tecnologia entra em cena para reproduzir o sistema nos aspectos essenciais (livre convencimento, independência, pluralidade de visões na base e unificações em níveis superiores...) e com o propósito de acelerar (automação) e eliminar deficiências conhecidas e corriqueiras da operação tipicamente humana.
A automação e o suporte à decisão alcançaram patamares máximos: estamos muito mais perto do tempo do ciberprocesso? Ou já estamos nele?
5. ASSIS: radiografia e lógica.
Em 26 de setembro de 2024, o modelo ASSIS foi apresentado em Audiência Pública do CNJ (HAAB, 2024). A solução usa com criatividade e, a meu ver, juridicamente, a IA generativa (GPT-4o), está integrada com o PJe (em Juizados Especiais) e sendo integrada com o eProc.
No caso, é aplicada a teoria da observação de segunda ordem, de Niklas Luhmann (TAVARES-PEREIRA, 2018 e 2021, p. 695). O modelo aprende com a base de dados do magistrado assistido e propõe as minutas com o modo de ele decidir, ou seja, com o padrão dele (linguajar atual da técnica). Não há como não lembrar dos algoritmos bebês (Cibernética) e da teoria da tabula rasa (de Locke): uma máquina de aprender, genérica, que se autoconstrói no específico.
Transcrição da apresentação ao tratar deste ponto:
A experiência do ASSIS é uma questão de muito destaque, é totalmente customizada, pois cada magistrado faz o upload do seu acervo pessoal de sentenças, documentos e decisões e essa vai constituir a base de dados em cima da qual a ferramenta vai treinar individualmente para sugerir minutas de textos, relatórios e documentos para aquele juiz.
Então, ela vai possibilitar que o magistrado se veja refletido nas minutas que são propostas tanto no seu conteúdo hermenêutico-normativo quanto no seu estilo de redação e na estruturação de Ideias.
Então temos esse item como um elemento muito importante do projeto. A integração entre nuvens eu acabei de expor. Na nossa próxima jornada, passaremos a fazer a integração do ASSIS ao sistema eProc. [Transcrevi e grifei] (HAAB, 2024).
Após o treinamento (fase em que se auto estrutura para auxiliar o julgador), o modelo é capaz de analisar um processo com o “racional” do julgador assistido e propor a minuta da decisão, elaborada com o estilo dele. Aplica-se a lógica do suporte e não a da substituição, reservando-se ao sistema jurídico-processual a promoção das harmonizações interpretativas/valorativas constitucionalmente previstas. A pluralidade na base evita os riscos, sempre presentes, de “totalitarização” da dicção do Direito, e garante os espaços de oxigenação jurídico-sistêmica. O ambiente encontra sempre as vias abertas para irritar o sistema e provocar mudanças de curso (linguajar luhmanniano). A integridade sistêmica é promovida e garantida pela tecnologia jurídica do processo (recursos e demais mecanismos de uniformização legais) e não de uma central de controle do teor das decisões.
Desde 2018, admiro e defendo esta arquitetura – agora concretizada! – porque ela respeita a constituição e a lei postas e resguarda valores fundamentais ligados à pluralidade e à democracia, além de ter um teor protetivo evidente.
Ao lançar a proposta do “para cada juiz um aprendiz”, escrevi: “Um aprendiz ao lado de cada juiz, como observador de segunda ordem, permitirá a absorção da forma de observar a ser adotada quando postado na posição de primeira ordem.” E, ainda, “cada juiz é um microuniverso de entendimentos e o aprendiz pode aprender seu jeito de observar e não outros.” (TAVARES-PEREIRA, 2018).
Recomendo assistir à apresentação completa do ASSIS no CNJ (HAAB, 2024). Percebem-se textos escritos por técnicos e outros por juristas. Mas os 18 minutos da exposição de Daniel Haab valem pelo que apresentam. Com tópicas alterações, a apresentação foi repetida no I Congresso de Inovação em Inteligência Artificial no Judiciário, em Foz do Iguaçu (15 a 17 janeiro de 2025).
