5. Aprendizes: finalmente a tecnologia chega ao juiz?

5.1. Para cada juiz, um aprendiz. Megadados (big data) e microdados (small data).

O princípio do máximo apoio ao juiz, de 2008, finalmente pode ser impulsionado. 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. Bem se vê, isso não depende de qualquer intervenção em sua especificação técnica ou na forma de manejá-lo. Uma restrição no nível dos dados é suficiente.  Nem significa um programa para cada juiz, se não se desejar isso.

A sensação do momento são os big data (megadados). Mas cada juiz é um microuniverso de entendimentos e o aprendiz pode aprender seu jeito de observar e não outros: esta observação e não outras, no linguajar de Luhmann. Os small data em vez dos big data, o sistema solar em vez da galáxia.   

Esse novo ferramental tecnológico permitirá, sem dúvida, que atos e estruturas sejam automatizados e desapareçam do rol de tarefas dos magistrados, deixando-lhes espaço e tempo para tarefas mais complexas em que características tipicamente humanas sejam necessárias[119].

5.2. O princípio da linearização nodal momentânea dos sistemas decisórios

Toda rede procedimental decisória tem seus momentos de linearização.

Considere-se o enfoque de Lévy, que toma o hipertexto como paradigma reticular, e de seus seis princípios conformadores das redes. Ao lado do princípio da metamorfose (“a rede de significações que constitui o conhecimento está em permanente transformação”[120]) é preciso admitir outro para as redes de sistemas decisórios: o princípio da linearização  nodal.   Toda rede decisória tem, obrigatoriamente, seus momentos de linearização[121]. O corolário é uma fixidez das significações.

 Na área corporativa, o “gargalo de produção” é um fenômeno típico dos processos produtivos e um desafio continuado aos administradores. No âmbito do e-processo, já se falou muito sobre o juiz como gargalo do procedimento.  A tecnologia empurrou o andor e lá na frente estava ele, o juiz, segurando a vazão.

Se o juiz é, ele mesmo, um nó da malha reticular (um desses momentos de linearização filamentosa inescapável), é também certo que, neste nó, opera um normalizador[122] quase-trivial da informação. Entra em cena o corolário da fixidez. Os inputs podem chegar a outros nodos, verdadeiros equivalentes funcionais (o colega da vara ao lado), e produzir coisas diferentes. Mas neste específico nodo há um ditador das saídas: para essas entradas, estas saídas e não outras. Os softwares que prometem previsões sobre o resultado de processos fundam-se nesse princípio, embora trabalhem probabilisticamente porque a não trivialidade sempre está presente com a humanidade.  

Portanto, pode-se tomar como axioma que a rede procedimental tem seus momentos (nodos) de quase-trivialidade individual (causalidade quase-inexorável, na visão de Foerster) e solipsista. Nesses nodos inevitáveis, nulifica-se a ideia de rede, de ganho reticular, dos múltiplos caminhos etc. Os “fortes efeitos concretos” decorrentes da racionalidade da rede, de que fala Chavez Jr.[123], desaparecem episodicamente no curso procedimental reticular. Além disso, nesses nodos de linearização, o fluxo submete-se a um algoritmo imperial, racionalmente humano, cujo modus operandi é supremo (corolário da fixidez). Conclusos ao juiz exprime o envio do fluxo para esse quase-previsível provedor de saídas. Os muitos quase são necessários e exprimem a permanente presença da possibilidade de um comportamento não trivial, não causal, de uma revisão de posicionamento. Mas a previsibilidade é a regra.

5.3. Os aprendizes no ataque ao gargalo da  linearização

A ampliação dos quadros de assistência e assessoria foi a abordagem gerencial em resposta à aceleração das entradas, para amenizar o problema do gargalo do decisor.

Agora, o aprendiz pode entrar firmemente nesse jogo.  Uma das marcas distintivas dos algoritmos que aprendem é a capacidade de observar para replicar, como o algoritmo do self-driving car aprende pelo mesmo mecanismo, ou seja, os aprendizes podem situar-se como observadores de segunda ordem para abstrair elementos do esquema de observação aplicado pelo observador de primeira ordem (como o sistema observado observa e reage!) e construir suas próprias estruturas de observação/reação, numa espécie de clonagem das estruturas operativas.

A atividade do aprendiz, na proximidade do juiz, é aprender e repetir. Não se trata da velha disputa em torno do de fatos não se deduzem normas.  Em termos clássicos e nos limites propostos por Hume e contabilizados por Kelsen, isso não é programável. É impossível algoritmizar a realidade expressa tão vetustamente pelo adágio cada cabeça uma sentença. Assim como não é possível construir com algoritmo clássico uma interlocutora de diálogo como a do google duplex. Só com machine learning a interlocutora pode se estruturar a si mesma.

Portanto, a máquina virtual de aprendizado é vocacionada exatamente para, como observadora de segunda ordem, aprender o esquema de observação. Como observadora de primeira ordem, aplicar o esquema de observação aprendido. Apenas ele, sem invencionices. As mesmas relações, sob rígido esquema de causalidade, sem investigar razões, bases ontológicas, perístases ou dessemelhanças. Isso fica para o humano, por cujas mãos o Direito aprende,  ganha seu caráter autopoiético e estabelece novas relações (normas) para uso do aprendiz.    

5.4. Não há novidade prática, apenas tecnológica

Os aprendizes são ferramentas tecnológicas que permitem replicar tecnologicamente o que acontece todos os dias nos gabinetes dos julgadores. Um assistente está incumbido de, desde uma perspectiva de primeira ordem (mirando os dados), extrair conclusões segundo um esquema de análise e observação do magistrado a que assiste.  

Isso se evidencia com força quando um assistente (sistema psíquico) é deslocado para assessorar outro magistrado ou, ainda e mais agudamente, quando as circunstâncias o levam à situação de auxiliar dois magistrados concomitantemente. Os sistemas de apoio (seja um sistema psíquico, seja um gabinete) orientam-se por distintos esquemas de observação de primeira ordem (dos  magistrados a que atendem).

A complexificação estrutural do sistema psíquico é evidente pois, como já transcrito, passa a contar “[...] com uma complexidade progressivamente crescente: a do observador de primeira ordem (esta observação, e não outra); e a do de segunda ordem (essa observação, e não outras)”[124].  O observador de primeira ordem fez suas seleções e especificou seu esquema de observação. Nele não coabita qualquer esquema alternativo de observação, apenas aquele (esta forma de observação e não outra!). 

O observador de segunda ordem (o assessor), entretanto, deve selecionar o esquema de observação a aplicar no caso em exame (essa forma de observação e não outras!), o que denota a complexificação progressiva crescente a que o observador de segunda ordem está submetido. Para cada observador de primeira ordem a que assiste (juiz), o assessor deve replicar o esquema de observação adequado porque nele coabitam diferentes esquemas. Esta forma de observação e não as outras! O observador de segunda ordem tem competência mais ampla para o manejo da complexidade e alberga contradições às quais não dá atenção, submetendo-se rigorosamente à seleção do modus observandi do decisor do caso concreto analisado.

Como se vê, o trânsito por distintos gabinetes de assessoria leva ao acionamento de diferentes estruturas operativas. O que se afirma de um sistema psíquico, vale também para a organização (o gabinete, o sistema social funcional) pois a troca do observador de primeira ordem (outro juiz ou desembargador) põe em atuação a observação da observação num processo de surpreendente complexificação estrutural (ganho de capacidade de trato do contingente).  

Portanto, a previsão de 2008 – “da tarefa trivial de formatar originalmente a sentença, até o fornecimento de informações relevantes para a decisão, um SEPAJ pode ser o parceiro fiel do juiz”[125] - parece que ganhou forma nova e revolucionária de concretização. Os aprendizes podem ajudar a fazer isso. Se cada cabeça uma sentença, então a solução pode ser para cada juiz um aprendiz! Classicamente, é impossível algoritmizar isso. Mas, como disse várias vezes ao longo do artigo, os aprendizes nos levam a palcos onde é impossível bailar com os algoritmos tradicionais.


Considerações finais

O e-processo representa a promessa de um Poder Judiciário apto a dar respostas processuais, em prazo razoável, na complexa realidade da e-contemporaneidade. Há 12 anos, sob a vigência da Lei 11.419/2006, tem-se feito esforços para sua concretização. Apesar das acelerações obtidas na marcha processual, o ato de  decidir continua sendo um desafio e uma fonte de frustrações.

O decantado caráter reticular do e-processo, tão capaz de enriquecer o método de adjudicação do Direito e de promover-lhe a aceleração,  esbarra num princípio básico dos processos decisórios: toda rede procedimental decisória tem seus pontos de linearização. Nesses nodos da rede, nulifica-se o ganho reticular se rendimentos adicionais não forem obtidos pela aceleração operacional do mecanismo linear. Esse é o fenômeno marcante  evidenciado pelo e-processo com os SEPAJ atuais.

Dos princípios do ciberprocesso - máxima automação, imaginalização mínima, extraoperabilidade[126] e máximo apoio ao juiz – três podem ser tocados fortemente pelos últimos avanços da área de inteligência artificial com os aprendizes. Para este artigo, importam especialmente dois princípios. Os algoritmos que aprendem (machine learning) podem ser usados consistentemente, no espaço jurídico-processual, para elevar os níveis de automação e, principalmente, para apoiar muito diretamente o juiz. Para cada juiz um aprendiz é a frase que sintetiza bem a proposta deste trabalho. Os aprendizes permitem atacar o gargalo da linearização.

A teoria da  observação de segunda ordem, de Niklas Luhmann, lastreia em termos práticos e teóricos a adoção da tecnologia dos aprendizes na cadeia procedimental do e-processo. Tudo sem ferimento aos princípios tradicionais do processo e aos valores básicos da área. A adoção dos aprendizes, na forma proposta, permite (1) destravar o e-processo, (2) caminhar para patamares superiores de celeridade processual sem destruir o caráter autopoiético do processo e (3) finalmente estabelecer bases tecnológico-procedimentais para o Poder Judiciário buscar conciliar-se com as exigências da  e-contemporaneidade.

Uma teoria do e-sujeito é o desafio que se põe para a continuidade das pesquisas, de modo a facilitar o enquadramento dos algoritmos, clássicos ou aprendizes, na teia teórico-científica do processo (TGP) e também do Direito. Não se tratará, aí, de apenas acelerar, mas de atualizar e inovar o processo e sua teoria.


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Autor

  • S. Tavares-Pereira

    Mestre em Ciência Jurídica (Univali/SC). Aluno dos cursos de doutoramento da UBA (Derecho Laboral). Especialista em Direito Processual Civil Contemporâneo pela PUC/RS. Juiz do trabalho aposentado do TRT12. Advogado. Foi analista de sistemas antes de entrar na carreira jurídica. Lecionou direito constitucional, do trabalho e processual do trabalho, em nível de graduação e pós-graduação (Univille, ACE-Joinville e Amatra12). Lecionou lógica de programação, linguagem de programação e banco de dados em nível de graduação (FURB/Blumenau). Dedica-se ao estudo do processo eletrônico à luz da Teoria dos Sistemas Sociais de Niklas Luhmann.

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Como citar este texto (NBR 6023:2018 ABNT)

PEREIRA, S. Tavares-. O machine learning e o máximo apoio ao juiz. Revista Jus Navigandi, ISSN 1518-4862, Teresina, ano 23, n. 5620, 20 nov. 2018. Disponível em: https://jus.com.br/artigos/66541. Acesso em: 18 nov. 2019.

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