Notas
2 FLORÃO, Marcos. A Justiça brasileira e a próxima onda de transformação digital. Estadão. São Paulo, 20 de agosto de 2017. Disponível em:<https://politica.estadao.com.br/blogs/fausto-macedo/a-justica-brasileira-e-a-proxima-onda-de-transformacao-digital/> Acesso em 04 Ago 2018.
3 Principal fonte das estatísticas oficiais do Poder Judiciário, anualmente, desde 2004, o Relatório Justiça em Números divulga a realidade dos tribunais brasileiros, com muitos detalhamentos da estrutura e litigiosidade, além dos indicadores e das análises essenciais para subsidiar a Gestão Judiciária brasileira. Os relatórios encontram-se disponíveis no seguinte endereço eletrônico: https://www.cnj.jus.br/programas-e-acoes/pj-justica-em-numeros. RELATÓRIO JUSTIÇA EM NÚMEROS – CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA. Disponível em:<https://www.cnj.jus.br/programas-e-acoes/pj-justica-em-numeros>. Acesso em 30 jul. 2018.
4 Dado coletado do relatório “Justiça em Números”. JUSTIÇA EM NÚMEROS 2017. Ano-base 2016. Disponível em:<https://www.cnj.jus.br/files/conteudo/arquivo/2017/09/904f097f215cf19a2838166729516b79.pdf>. Acesso em 25 jul. 2018.
5 JUSTIÇA EM NÚMEROS 2017. Ano-base 2016, op. cit.
6 Instituto de Pesquisa Econômica aplicada (IPEA). Relatório de Pesquisa IPEA. Custo unitário do processo de Execução Fiscal na Justiça Federal. 2011. Disponível em: <https://ipea.gov.br/agencia/images/stories/PDFs/relatoriopesquisa/121009_relatorio_custounitario_justicafederal.pdf>. Acesso em 30 Jul. 2018. O relatório do IPEA gerou um estudo no CNJ nominado: A execução fiscal no Brasil e o Impacto no Judiciário (CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA. A execução fiscal no Brasil e o impacto no Judiciário. Julho 2011. Disponível em: <https://www.cnj.jus.br/files/conteudo/arquivo/2016/03/2d53f36cdc1e27513af9868de9d072dd.pdf>. Acesso em 30 Jul. 2018).
7 Instituto de Pesquisa Econômica aplicada (IPEA). Relatório de Pesquisa IPEA. Custo unitário do processo de Execução Fiscal na Justiça Federal, op. cit.
8 Essa melhora sem dúvida passa pelo aprimoramento na esfera administrativa e judicial, assim como soluções gerenciais e legislativas.
9 Prova de conceito ou PoC (sigla do inglês, Proof of Concept) é um termo utilizado para denominar um modelo prático que possa provar o conceito (teórico) estabelecido por uma pesquisa ou artigo técnico.
10 ROSA, Alexandre Morais. LIMITE PENAL A inteligência artificial chegou chegando: magistratura 4.0. Conjur. Disponível em:<https://www.conjur.com.br/2018-jul-13/limite-penal-inteligencia-artificial-chegou-chegando-magistratura-40>. Acesso em 04 Ago 2018.
11 FLORÃO, Marcos, op. cit. Para maiores detalhes quanto ao tema recomendamos a leitura do livro JUDICIÁRIO EXPONENCIAL. (PICOLLI, Ademir Milton. Judiciário Exponencial. 7. premissas para acelerar a inovação e o processo de transformação no ecossistema da justiça. São Paulo: Vidaria, 2018).
12 A expressão “quarta revolução industrial ”, que já se encontra incorporada às discussões econômicas e tecnológicas do mundo moderno, foi cunhada por Klaus Schwab – Fórum Econômico Mundial -, nos idos de 2016, para tratar da “technological revolution that will fundamentally alter the way we live, work, and relate to one another” (Disponível em:<https://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond/>, consultado em 29 de julho de 2018), e tem sido recorrentemente mencionada e trazida à tona, dada a sua relevância não somente de impacto em nossas vidas, como também pela sua escala, abrangência e complexidade. Iniciou-se no bojo da terceira revolução industrial , então chamada de Revolução Digital, que mudou radicalmente a sociedade, as formas de comunicação e o estado do mundo globalizado. Também chamada de 4.0, a revolução acontece após três processos históricos transformadores. A primeira marcou o ritmo da produção manual à mecanizada, entre 1760 e 1830. A segunda, por volta de 1850, trouxe a eletricidade e permitiu a manufatura em massa. E a terceira aconteceu em meados do século 20, com a chegada da eletrônica, da tecnologia da informação e das telecomunicações. A Quarta Revolução Industrial é diferente de tudo o que a humanidade já experimentou. Novas tecnologias estão fundindo os mundos físico, digital e biológico de forma a criar grandes promessas e possíveis perigos. A velocidade, a amplitude e a profundidade desta revolução estão nos forçando a repensar como os países se desenvolvem, como as organizações criam valor e o que significa ser humano, na festejada obra A quarta Revolução Industrial (SCHAWB, Klaus. A quarta Revolução Industrial. Trad, Daniel Moreira Miranda. São Paulo: Edipro, 2016), o autor explica por que a Quarta Revolução Industrial é algo fabricado por nós mesmos e está sob nosso controle, e como as novas formas de colaboração e governança, acompanhadas por uma narrativa positiva e compartilhada, podem dar forma à nova Revolução Industrial para o benefício de todos. Se aceitarmos a responsabilidade coletiva para a criação de um futuro em que a inovação e a tecnologia servem às pessoas, elevaremos a humanidade a novos níveis de consciência moral.
13 Assim, aquilo que Pereira Tavares chamou de softwarização do processo (como se pode designar esse fenômeno, nas palavras de: PEREIRA, S. Tavares. Processo Eletrônico, software, norma tecnológica (eNorma) e o direito fundamental à transparência tecnológica. Elementos para uma teoria geral do processo eletrônico. Disponível em:<htts://docs.google.com/file/d/0B81pFflVFMJRUh5SkE3LUxaNHc/edit>. Acesso em 29 jul. 2013) é uma realidade real e concreta. O que se discute é até onde podemos automatizar as rotinas e até que ponto essa automatização pode ocorrer sem violar preceitos constitucionais e processuais, como, por exemplo, o devido processo legal e seus corolários lógicos: contraditório e ampla defesa. Vivenciamos, nas últimas décadas, a passagem do processo mecânico para um processo que, cada vez mais, se armará de mecanismos automáticos. Nas palavras de George Terborgh, “mechanization is one thing: automaticity is something else” (TERBORGH, George. The automation hysteria. New York: Norton&Company, 1965, p. 15). Num processo mecânico, o humano tem de agir a cada ciclo operativo. A automatização permite afastar o humano, deixando que a máquina faça as coisas “sozinha”. Nessa passagem do mecânico para o automático, o elemento marcante é o programa (software), porque conduz uma máquina (computador) durante a execução de passos que, ao final, redundam num trabalho feito sem a intervenção do operador (servidor). O processo eletrônico intensificou a transferência de tarefas paras as máquinas e tornou obsoleta parte expressiva de trabalhos “mecanizados” até então adotados com frequência nas serventias judiciais (juntada de petição, costura de processo, certificação...). Um exemplo significativo dessa revolução é a contagem de prazos, onde a máquina é muito mais efetiva e decisiva. Mas, isso não basta! Com a evolução tecnológica, o “sistema” começou a substituir alguns atos, até então praticados pelos serventuários, nas ações burocráticas e que tomavam tempo útil do processo. Isso possibilitou que o processo tivesse uma velocidade muito superior, contudo o gargalo apenas mudou de lugar: da secretária (cartório/serventia) para o gabinete do magistrado, e é esse o gargalo que a tecnologia agora precisa ajudar a solucionar.
14 Por sistema de justiça compreendem-se tanto as instituições que atuam no âmbito da prestação jurisdicional quanto aquelas cuja missão é essencial à realização da justiça ou cuja atuação envolve a elaboração de políticas e a oferta de serviços que possibilitam aos cidadãos a defesa de seus direitos (INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA (IPEA). Políticas Sociais: acompanhamento e análise, n. 14, 2007, p. 249). Estão abrangidos, portanto, os órgãos do Judiciário, o Ministério Público, a Defensoria Pública, a advocacia pública e privada e os órgãos do Poder Executivo que atuam na elaboração e implementação de políticas para o setor
15 FELISDÓRIO, Rodrigo César Santos e DUTRA E SILVA, Luís André. Inteligência Artificial como Ativo Estratégico para a Administração Pública. In FERNANDES, Ricardo V. C. e CARVALHO, Ângelo Gamba P. Tecnologia Jurídica & Direito Digital – II Congresso Internacional de Direito, Governo e Tecnologia. Belo Horizonte: Fórum, 2018, p. 95.
16 FELISDÓRIO, Rodrigo César Santos e DUTRA E SILVA, Luís André, op. cit., p. 95.
17 PETERSEN, Tomás M. Inteligência Artificial No Judiciário: A Segunda Fase Da Transformação Digital No Direito. Disponível em:<https://www.sajdigital.com.br/pesquisa-desenvolvimento/inteligencia-artificial-no-judiciario/>. Acesso em 28 Jul 2018.
18 CRUZ, Frank Ned Santa. Inteligência artificial no Judiciário. Disponível em: <https://www.migalhas.com.br/dePeso/16,MI257996,51045-Inteligencia+artificial+no+Judiciario>. Acesso em 28 Jul 2018. John Mccarthy, quem cunhou o termo em 1956, "numa conferência de especialistas celebrada em Darmouth Colege" (GUBERN, Romá. El Eros Electrónico. Madri: Taurus, 2000), a define como "a ciência e engenharia de produzir máquinas inteligentes". É uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente. Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa do comportamento inteligente ou ainda, o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.
19 CRUZ, Frank Ned Santa, op. cit.
20 A maneira mais fácil de perceber as diferenças entre os pontos acima mencionados (machine learning e deep learning) e seu relacionamento é visualizá-los como círculos concêntricos com IA : (a) o círculo maior veio primeiro, nele estão contidos os sistemas especialistas; (b) o segundo círculo comtempla o machine learning, que floresceu depois, e abrange a capacidade de a máquina aprender a partir de exemplos e conseguir generalizar decisões e (c) e finalmente, no terceiro círculo, contém o deep learning, que está liderando a explosão de IA hoje, por sua capacidade de trato com BigData e geração de melhores resultados nesse contexto. Em termos gerais, tanto Machine Learning como Deep Learning são formas de Inteligência Artificial. Machine learning é um tipo de inteligência artificial que favorece a forma como um computador compreende e aprende quando é apresentado a novos dados, que estão em constante alteração. Nessa hora entra em ação o trabalho do cientista de dados (humano), que realiza o pré-processamento e oferece aos algoritmos informações brutas que possam ser exploradas à procura de padrões. O aprendizado de máquina (Machine Learning) é uma forma de conseguir a inteligência artificial. É um ramo da inteligência artificial que envolve a criação de algoritmos que podem aprender automaticamente a partir de dados. Ao invés de os desenvolvedores de software elaborarem enormes códigos e rotinas com instruções específicas para que a máquina possa realizar determinadas tarefas e conseguir resultados (e com isso limitar drasticamente o seu campo de atuação e resultados), no aprendizado de máquina treina-se o algoritmo para que ele possa aprender por conta própria, e até mesmo conseguir resultados que os desenvolvedores dos algoritmos nem mesmo poderiam imaginar. Neste treinamento, há o envolvimento de grandes quantidades de dados que precisam ser alimentadas para o algoritmo (ou aos algoritmos envolvidos), permitindo que ele (o algoritmo) se ajuste e melhore cada vez mais os seus resultados. Exemplo: o aprendizado de máquina foi utilizado para melhorar significativamente a visão por computadores (a capacidade de uma máquina reconhecer um objeto em uma imagem ou vídeo). Os seres humanos podem marcar imagens que têm um gato versus aquelas que não os possuem. O algoritmo tenta construir um modelo que pode marcar com precisão uma imagem como contendo um gato ou não, assim como um ser humano. Uma vez que o nível de precisão é alto o suficiente, a máquina agora “aprendeu” como é um gato, como ele se parece (ELIAS, Paulo Sá. Algoritmos, Inteligência Artificial e o Direito. Disponível em:<https://www.conjur.com.br/dl/algoritmos-inteligencia-artificial.pdf>. Acesso em 05 Ago 2018). Já o deep learning é inspirado na capacidade de aprendizagem do cérebro humano ao utilizar as chamadas redes neurais profundas, que aceleram as máquinas de aprendizado. Ele também elimina a intervenção do cientista de dados, que gasta menos tempo na preparação das informações e pode se concentrar no ajuste e otimização do software, alcançando resultados muito mais precisos. As redes neurais profundas são a primeira família de algoritmos que não requerem engenharia de recursos manual. Elas aprendem por conta própria, processando recursos de alto nível a partir de dados brutos. O aprendizado profundo (Deep Learning), segundo paulo s. Eliais (op. cit.) “é uma das várias abordagens para o aprendizado de máquinas. Outras abordagens incluem aprendizagem por meio de árvores de decisão (decision tree learning), programação de lógica indutiva (inductive logic programming), agrupamento (clustering), aprendizagem de reforço (reinforcement learning), redes bayesianas (Bayesian networks), entre outros. A aprendizagem profunda foi inspirada na estrutura e nas funções do cérebro humano, na interligação dos neurônios. As redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks –ANNs) são algoritmos que imitam a estrutura biológica do cérebro humano. Nas ANNs, existem “neurônios” (entre aspas) que possuem várias camadas e conexões com outros “neurônios”. Cada camada (layer) escolhe um recurso específico para aprender, como curvas e bordas no reconhecimento de uma imagem, por exemplo. A aprendizagem profunda tem o seu nome em razão dessas várias camadas. A profundidade é criada com a utilização de múltiplas camadas em oposição a uma única camada de aprendizado pelo algoritmo. Esses algoritmos de aprendizado profundo formam as "redes neurais" e estas rapidamente podem ultrapassar a nossa capacidade de compreender todas as suas funções”. Dito de outra forma, o deep learning dispensa de certo modo o auxílio humano na feature extraction.
21 PETERSEN, Tomás M. op. cit.
22 Para maiores detalhes consulte: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2017-10-04-gartner-identifies-the-top-10-strategic-technology-trends-for-2018.
23 Para melhor detalhamento sugiro a leitura do artigo do Ademir Piccoli, publicado no site Amanha (PICCOLI, Ademir. Já pensou em ser um designer de órgãos humanos? Com o avanço da TI, já se sabe funções que deixarão de existir, mas é improvável prever quais novos empregos surgirão. Disponível em:<https://www.amanha.com.br/posts/view/5729/ja-pensou-em-ser-um-designer-de-orgaos-humanos>. Acesso 28 de julho 2018.
24 Assim, numa visão holística da aplicação da IA no Judiciário, podemos identificar as seguintes atuações: (a) auxiliando o Magistrado na realização de atos de constrição e consulta (penhora on line, Renajud, InfoJUD e outros); (b) auxiliando o Magistrado a identificar os casos de suspensão por decisões em recursos repetitivos, IRDR, Reclamações e etc, possibilitando que o processo seja identificado e suspenso sem esforço humano maior do que aquele baseado em confirmar o que a máquina apontou; (c) auxiliar o Magistrado na degravação de audiências, poupando enorme tempo; (d) auxiliar na classificação adequada dos processos, gerando dados estatísticos mais consistentes; (e) auxiliar o Magistrado na elaboração do relatório dos processos, filtrando as etapas relevantes do processos e sintetizando o mesmo; (f) auxiliar na identificação de fraudes; (g) auxiliar na identificação de litigante contumaz; (h) auxiliar na identificação de demandas de massa; (i) auxiliar na avaliação de risco (probabilidade/impacto de algo acontecer no futuro); (j) auxiliar na gestão relativa à antecipação de conflitos a partir de dados não estruturados; (k) auxiliar o Magistrado na avaliação da jurisprudência aplicada ao caso; (l) possibilitar uma melhor experiência de atendimento ao usuário: sistemas conversacionais, "chat bot" (atendimento para ouvidoria e Corregedoria); (m) identificar votos divergentes na pauta eletrônica; (n) auxiliar na gestão cartorária, identificando pontos de gargalos, processos paralisados, Servidores com menor/maior carga de trabalho; (o) identificar e reunir processos para movimentação em lote, e (p) auxiliar o Magistrado na elaboração de minutas de despachos, decisões e sentenças.
25 Aqui estamos utilizando a distinção brilhantemente apresentada pelo insigne Alexandre Morais da Rosa, no festejado artigo: LIMITE PENAL A inteligência artificial chegou chegando: magistratura 4.0, disponível em: https://www.conjur.com.br/2018-jul-13/limite-penal-inteligencia-artificial-chegou-chegando-magistratura-40. (ROSA, Alexandre Morais da. Limite Penal A inteligência artificial chegou chegando: magistratura 4.0. Disponível em:<https://www.conjur.com.br/2018-jul-13/limite-penal-inteligencia-artificial-chegou-chegando-magistratura-40>. Acesso em 28 Jul de 2018).
26 LÓPEZ DE MÁNTARAS BADIA, Ramon; MESEGUER GONZÁLEZ, Pedro. Inteligencia artificial. Madrid: CSIC/Catarata, 2017.
27 PoC (sigla do inglês, Proof of Concept) é um termo utilizado para denominar um modelo prático que possa provar o conceito (teórico) estabelecido por uma pesquisa ou artigo técnico.
28 Nos pontos acima destacados, podemos identificar que as hipóteses previstas na nota de rodapé nº. 22. os itens “e”, “i”, “j”, “k”, “m” e “p” representam aquelas de maior dificuldade na aplicação da IA, o que não significa impossibilidade de aplicação, mas sim que será demandado um esforço maior tanto do Judiciário, quanto dos responsáveis pelo desenvolvimento da tecnologia, sendo perfeitamente possível implantar no médio e longo prazo. No curto prazo, é possível aplicar todos os demais itens com o estado atual do avanço tecnológico e com menor esforço.
29 HOLMES, S.; SUNSTEIN, C. R. The cost of rights: why liberty depends on taxes. Nova Iorque: Norton, 1999. Sobre o tema: Relatório de Pesquisa IPEA. Custo unitário do processo de Execução Fiscal na Justiça Federal, op. cit.
30 Relatório de Pesquisa IPEA. Custo unitário do processo de Execução Fiscal na Justiça Federal, op. cit.
31 SANTOS, Boaventura S. Os actos e os tempos dos juízes: contributos para a construção de indicadores da distribuição processual nos juízos cíveis. Coimbra: Observatório Permanente da Justiça Portuguesa, 2005; HAMMERGREN, L. Envisioning reform: conceptual and practical obstacles to improving judicial performance in Latin America. Pensilvânia: Penn State Press, 2007; CAMPOS, A. G. Sistemas de justiça no Brasil: problemas de equidade e efetividade. Brasília: Ipea, 2008. Texto para Discussão, n. 1.328; TIMM, L. B. et al. Causas da morosidade na Justiça brasileira. Brasília: CNJ, 2010. Relatório de pesquisa.
32 Relatório de Pesquisa IPEA. Custo unitário do processo de Execução Fiscal na Justiça Federal, op. cit.
33 SANTOS, B. S., ob cit. p. 23
34 Por sistema de justiça compreendem-se tanto as instituições que atuam no âmbito da prestação jurisdicional quanto aquelas cuja missão é essencial à realização da justiça ou cuja atuação envolve a elaboração de políticas e a oferta de serviços que possibilitam aos cidadãos a defesa de seus direitos (INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA (IPEA). Políticas Sociais: acompanhamento e análise, n. 14, 2007, p. 249). Estão abrangidos, portanto, os órgãos do Judiciário, o Ministério Público, a Defensoria Pública, a advocacia pública e privada e os órgãos do Poder Executivo que atuam na elaboração e implementação de políticas para o setor.
35 PASTOR, S. Los nuevos sistemas de organización y gestión de la Justicia: mito o realidad? In: Anais da terceira conferência sobre Justiça e desenvolvimento na América Latina e no Caribe. Quito: Banco Interamericano de Desenvolvimento, 2003
36 Custo Unitário do Processo de Execução Fiscal na Justiça Federal. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – IPEA 2011, op. cit.
37 Esse valor foi obtido no ano 2011, portanto, encontra-se sete anos desatualizado, aplicando uma mera correção monetária no valor encontrado na pesquisa do IPEA chegamos ao valor atualizado de R$ 6.738,36, tão somente pelo indicie de correção disponibilizado pelo Tribunal de Justiça do Estado do Rio de Janeiro no seu sítio eletrônico (https://www4.tjrj.jus.br/correcaoMonetaria/faces/correcaoMonetaria.jsp).
38 Disponível em: https://www.cnj.jus.br/files/conteudo/arquivo/2017/12/b60a659e5d5cb79337945c1dd137496c.pdf.
39 Diz-se possível, porque não se tem como precisar o real valor da economia aferida, nem mesmo, se ela ocorreu na integralidade, contudo, levando em consideração os estudos realizados é possível que a mesma tenha ocorrido.
40 O cálculo utilizado foi o seguinte: se o valor unitário médio do processo executivo é de aproximadamente R$ 4.368,00, segundo a pesquisa realizada pelo IPEA (Custo Unitário do Processo de Execução Fiscal na Justiça Federal. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – IPEA 2011, op. cit.), como o processo de execução fiscal dura em média 7 anos e 5 meses, segundo o último relatório do Justiça em Números do CNJ, temos que o custo médio anual do processo é de R$ 49,08 por mês (R$ 4.368,00/89 – número de meses do tempo do processo). Assim, como do total de processos onde se teve penhora total a imensa maioria acarreta extinção do processo, existe de fato uma redução do tempo e do custo. O cálculo para levar em consideração os processos que foram extintos utilizou novamente a pesquisa do IPEA que aponta que 10,8% dos executivos fiscais apresentam alguma forma de resistência (embargos ou exceção de pré-executividade), nada obstante o número da serventia ao longo dos últimos 12 meses apontou que em apenas 1% dos processos existe algum tipo de objeção e estudando especificamente as impugnações apresentadas no processos que tiveram penhora total ou parcial na PoC o número foi de 3%. Mesmo diante desses números, entendemos mais prudente utilizar o número da pesquisa do IPEA que na prática foi praticamente três vezes superior ao observado no caso em estudo. Assim, utilizando dados extremamente conservadores, deduzimos 10,8% do número de processos com penhora total: 1.523 – 10% = 1.366. Como o tempo médio do processo é de 89 meses e esses processos tiveram duração de apenas 24 meses, significa que é possível estimar uma economia de 65 meses ao custo mensal de R$ 49,08 o que representa uma economia no valor de R$ 4.357.693,48.
41 O cálculo realizado é idêntico acima, alterando unicamente o valor do custo médio do processo executivo fiscal que atualizado é de aproximadamente R$ 6.738,36. Assim, fazendo a redução dos processos que em tese poderiam ter alguma impugnação chegamos ao total de 1.366, que tiveram duração de apenas 24 meses, uma redução de 65 meses ao custo mensal de R$ 75,71 (R$ 6.738,36/89). Assim, multiplicando R$ 75,71 por 65 chegamos ao custo médio de R$ 4.921,15 de economia por processo, multiplicado esse valor pelo número de processos que finalizaram (1.366), chegamos ao valor de R$ 6.722.460,50.
42 Partindo da premissa assentada na nota acima, temos que com a redução de tempo do processo de aproximadamente dois anos e cinco meses, isso significa que o processo teve uma economia de tempo desse período que corresponde a seguinte fórmula: 1.157x(R$ 49,08x29meses).
43 Partindo da premissa assentada na nota acima, temos que com a redução de tempo do processo de aproximadamente dois anos e cinco meses, isso significa que o processo teve uma economia de tempo desse período que corresponde a seguinte fórmula: 3.930x(R$ 49,08x29meses).
44 Dentre outros confira-se: TJ-RJ usa inteligência artificial para acelerar processos, Rede Globo, 10.08.2018. Disponível em https://globoplay.globo.com/v/6937191/. Acesso em 12.08.2018.
45 A IA representa um campo de espaço colaborativo, em que as pessoas estão no centro do processo. Os seres humanos sempre serão protagonistas na customização e estruturação dos sistemas de inteligência artificial em especial no Judiciário. Dito de outra forma, a “máquina” não irá substituir o juiz, ele vem para auxílio, o magistrado é o fim e o meio do sistema de inteligência artificial que existe só para auxilia-lo.
46 PICCOLI, Ademir. Já pensou em ser um designer de órgãos humanos? Com o avanço da TI, já se sabe funções que deixarão de existir, mas é improvável prever quais novos empregos surgirão. Disponível em:<https://www.amanha.com.br/posts/view/5729/ja-pensou-em-ser-um-designer-de-orgaos-humanos>. Acesso 28 de Jul 2018.
47 FERNANDES, Ricardo V. C. e CARVALHO, Ângelo Gamba P. The Future: Análise da curva de adoção das tecnologias disruptivas jurídicas (LegalTech) e governamentais (GovTech), onde estamos e para onde queremos ir. In FERNANDES, Ricardo V. C. e CARVALHO, Ângelo Gamba P. Tecnologia Jurídica & Direito Digital – II Congresso Internacional de Direito, Governo e Tecnologia. Belo Horizonte: Fórum, 2018, p. 29.
48 Cf. https://www.youtube.com/watch?v=6P-5PkzC2ZI. Acesso em 12.08.2018.
49 FERNANDES, Ricardo V. C. e CARVALHO, Ângelo Gamba P., op. cit.
50 Para maiores detalhes: https://www.stf.jus.br/portal/cms/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=380038; https://www.stf.jus.br/portal/cms/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=393522; https://www.conjur.com.br/2018-jun-01/stf-programa-inteligencia-artificial-processos.
51 https://www.stj.jus.br/sites/STJ/default/pt_BR/Comunica%C3%A7%C3%A3o/noticias/Not%C3%ADcias/STJ-d%C3%A1-primeiro-passo-para-implantar-intelig%C3%AAncia-artificial-na-rotina-do-processo
52 https://www.tjmg.jus.br/portal-tjmg/noticias/tjmg-utiliza-inteligencia-artificial-em-julgamento-virtual.htm#.XJqicHtKiHs
53 https://www.tjro.jus.br/noticias/item/9837-inteligencia-artificial-sistema-desenvolvido-no-tribunal-de-justica-de-rondonia-e-apresentado-ao-ministerio-publico-federal
54 https://www.cnj.jus.br/noticias/cnj/87819-inteligencia-artificial-parceria-com-tribunal-de-rondonia-aproxima-o-futuro
55 https://www.tjpe.jus.br/noticias/-/asset_publisher/ubhL04hQXv5n/content/id/2079372
56 https://www.youtube.com/watch?v=AUczd1cMZL4
57 FERNANDES, Ricardo V. C. e CARVALHO, Ângelo Gamba P. The Future: Análise da curva de adoção das tecnologias disruptivas jurídicas (LegalTech) e governamentais (GovTech), onde estamos e para onde queremos ir. In FERNANDES, Ricardo V. C. e CARVALHO, Ângelo Gamba P. Tecnologia Jurídica & Direito Digital – II Congresso Internacional de Direito, Governo e Tecnologia. Belo Horizonte: Fórum, 2018, p. 30-31.
58 Informação verbal, gravada em vídeo, I Congresso Internacional de Direito e Tecnologia, 23 e 24 de novembro de 2017. Disponível em Link you tube. Acesso em 16.08.2018. Palestra integral disponível no link: https://www.youtube.com/embed/B8gESopneLQ?modestbranding=1&rel=0&controls=1&showinfo=0&html5=1&autoplay=1&output=embed. Acesso em 16.08.2018.
59 Segundo PAULO S. ELIAS “algoritmo (algorithm), em sentido amplo, é um conjunto de instruções, como uma receita de bolo, instruções para se jogar um jogo, etc. É uma sequência de regras ou operações que, aplicada a um número de dados, permite solucionar classes semelhantes de problemas. Na informática e telemática, o conjunto de regras e procedimentos lógicos perfeitamente definidos que levam à solução de um problema em um número de etapas. Em outras palavras mais claras: são as diretrizes seguidas por uma máquina. Na essência, os algoritmos são apenas uma forma de representar matematicamente um processo estruturado para a realização de uma tarefa. Mais ou menos como as regras e fluxos de trabalho, aquele passo-a-passo que encontramos nos processos de tomada de decisão em uma empresa, por exemplo”. (ELIAS, Paulo S., op. cit.).
60 No caso Zilly (ANGWIN, J., LARSON, J., MATTU, S. & KIRCHNER, L., Machine Bias. There is software that is used across the county to predict future criminals. And it is biased against blacks. Disponível em:<https://www.propublica.org/article/machine-bias-riskassessments-in-criminal-sentencing>. Acesso em 05 Ago 2018) – uma das questões consideradas pelo risk scoring algorithm utilizado (algoritmo de pontuação de risco em matéria de execução penal) foi que um dos pais do acusado já havia sido preso. Sabemos que essa não é uma praxe nos Tribunais atribuir um período maior de prisão ao acusado pelo simples fato de que um dos seus pais teria sido preso anteriormente. Mas a máquina interpretou assim.
61 CHESTERTON, G. K. Hereges. Ecclesiae, 2011.
62 Navegar é preciso - FERNANDO PESSOA “Navegadores antigos tinham uma frase gloriosa: “Navegar é preciso; viver não é preciso” . Quero para mim o espírito [d]esta frase, transformada a forma para a casar como eu sou: Viver não é necessário; o que é necessário é criar. Não conto gozar a minha vida; nem em gozá-la penso. Só quero torná-la grande, ainda que para isso tenha de ser o meu corpo e a (minha alma) a lenha desse fogo . Só quero torná-la de toda a humanidade; ainda que para isso tenha de a perder como minha . Cada vez mais assim penso. Cada vez mais ponho da essência anímica do meu sangue o propósito impessoal de engrandecer a pátria e contribuir para a evolução da humanidade. É a forma que em mim tomou o misticismo da nossa Raça.” (PESSOA, Fernando. Obra poética. Organização de Maria Aliete Galhoz. 3ª. ed. Rio de Janeiro: Nova Aguilar, 2004, p. 841) Em uma releitura cantada de FERNANDO PESSOA, o grupo musical O RAPPA na música Mar de Gente deixou consignado que “Esperança verdades de criança Um momento bom Como lembrança Navegar é preciso Se não a rotina te cansa”.
63 “A utopia está lá no horizonte. Me aproximo dois passos, ela se afasta dois passos. Caminho dez passos e o horizonte corre dez passos. Por mais que eu caminhe, jamais alcançarei. Para que serve a utopia? Serve para isso: para que eu não deixe de caminhar” (GALEANO, Eduardo. Palabras Andantes. Madri: Siglo XXI, 2003). No original “Ella está en el horizonte -dice Fernando Birri-. Me acerco dos pasos, ella se aleja dos pasos. Camino diez pasos y el horizonte se corre diez pasos más allá. Por mucho que yo camine, nunca la alcanzaré. ¿Para qué sirve la utopía? Para eso sirve: para caminhar”
