Juízes Brasileiros Estão Preparados para Julgar Causas Relacionadas à Inteligência Artificial?

No cenário jurídico atual, a Inteligência Artificial (IA) não é apenas uma ferramenta tecnológica; ela se tornou um elemento central em diversas áreas, incluindo a aplicação da lei. A ascensão da IA apresenta desafios legais complexos que requerem uma compreensão profunda tanto dos aspectos técnicos quanto das implicações éticas e legais. Uma pergunta provocativa surge: os juízes brasileiros estão preparados para julgar causas relacionadas à Inteligência Artificial?

O Contexto da IA no Judiciário Brasileiro

No Brasil, o Judiciário tem se deparado cada vez mais com casos envolvendo IA. As questões variam desde a proteção de dados e privacidade até a responsabilidade por decisões autônomas tomadas por sistemas de IA. No entanto, a complexidade técnica desses casos pode ser um obstáculo significativo para juízes que, tradicionalmente, não possuem formação em ciência da computação ou em tecnologia da informação.

Análise Técnica dos Casos Relevantes no Brasil e EUA

• Reconhecimento Facial e Privacidade

Ano: 2019. Local: Brasil. Caso: Tribunal de Justiça da Bahia – Monitoramento com Reconhecimento Facial.

• Tecnologia Envolvida: O sistema de reconhecimento facial utilizado no caso é baseado em redes neurais convolucionais (CNNs), uma arquitetura comum em tarefas de visão computacional. As CNNs são eficazes para detectar e classificar imagens ao aplicar uma série de filtros convolucionais que extraem características hierárquicas das imagens.
• Desafios Técnicos:
  • Precisão do Modelo: A precisão do modelo pode ser afetada por fatores como condições de iluminação, ângulos de captura e qualidade das imagens. A falta de robustez nesses aspectos pode resultar em altas taxas de falsos positivos e falsos negativos.
  • Viés de Dados: Modelos de reconhecimento facial podem sofrer viés se os dados de treinamento forem desbalanceados, refletindo preconceitos raciais ou de gênero. Este viés pode ocorrer se as imagens usadas para treinar o modelo não representarem adequadamente a diversidade da população.
• Problemas Judiciais:
  • Interpretação Técnica: O tribunal teve dificuldades para entender a influência dos parâmetros de treinamento e a calibragem dos modelos na precisão do reconhecimento facial. A falta de compreensão sobre as métricas de desempenho, como a Taxa de Falsos Positivos (FPR) e a Taxa de Falsos Negativos (FNR), complicou a avaliação da eficácia e dos riscos associados.

• Algoritmos de Crédito e Discriminação

Ano: 2019. Local: Brasil.  Caso: Tribunal de Justiça de São Paulo – Análise de Crédito com IA.

• Tecnologia Envolvida: O algoritmo utilizado pelo banco é baseado em técnicas de aprendizado supervisionado, como árvores de decisão ou redes neurais. Estes algoritmos são treinados com dados históricos para prever a probabilidade de inadimplência com base em características do cliente, como renda, histórico de crédito e outros dados financeiros.
• Desafios Técnicos:
  • Viés Algorítmico: A discriminação ocorre quando o algoritmo perpetua ou amplifica preconceitos presentes nos dados históricos. Por exemplo, se o modelo foi treinado com dados que refletem discriminação histórica, ele pode replicar essas disparidades em suas previsões.
  • Transparência e Explicabilidade: Algoritmos complexos, como redes neurais profundas, são frequentemente descritos como “caixas-pretas” devido à dificuldade de interpretar como as decisões são tomadas. Isso torna desafiador explicar a lógica do modelo para os juízes e para os clientes afetados.
• Problemas Judiciais:
  • Compreensão do Modelo: O tribunal teve dificuldades em entender como as características do modelo e os dados de entrada influenciam as decisões de crédito. A falta de conhecimento técnico sobre a importância dos dados de treinamento e a configuração dos parâmetros do modelo afetou a avaliação da discriminação algorítmica.

• Caso de Algoritmo de Recrutamento da Amazon

Ano: 2018. Local: EUA

• Tecnologia Envolvida: O sistema de IA da Amazon foi projetado para automatizar o processo de recrutamento usando algoritmos de aprendizado supervisionado para analisar currículos e prever a adequação dos candidatos.
• Desafios Técnicos:
  • Viés de Gênero: O algoritmo foi encontrado para discriminar candidatas mulheres devido a um viés nos dados de treinamento. O sistema havia sido treinado predominantemente com currículos de candidatos homens, resultando em um modelo que favorecia candidatos masculinos.
  • Dados Históricos: O treinamento com dados históricos de contratação refletia um viés de gênero, e o modelo replicou esse viés ao priorizar candidatos masculinos.
• Responsabilização: A Amazon enfrentou críticas e investigações pela falha em identificar e mitigar o viés no algoritmo. A empresa foi forçada a revisar o sistema e a adotar práticas mais rigorosas para garantir a imparcialidade dos processos de recrutamento.

• Caso de Algoritmo de Previsão de Crime em Chicago

Ano: 2016. Local: Chicago, EUA

• Tecnologia Envolvida: O sistema de previsão de crime de Chicago usava algoritmos de aprendizado de máquina para prever áreas e indivíduos com maior probabilidade de envolvimento em crimes, com base em dados históricos de criminalidade.
• Desafios Técnicos:
  • Viés Raciais e Sociais: O algoritmo foi criticado por amplificar viéses raciais e socioeconômicos, levando a uma vigilância desproporcional em comunidades de baixa renda e minorias.
  • Transparência: A falta de transparência sobre o funcionamento interno do algoritmo dificultou a análise e a correção dos viéses.
• Responsabilização: A cidade de Chicago enfrentou críticas e ações legais relacionadas à falta de transparência e à perpetuação de desigualdades. O caso destacou a necessidade de maior responsabilidade e auditoria em sistemas de previsão de crimes.

• Caso de Algoritmo de Crédito do Goldman Sachs

Ano: 2020. Local: EUA

• Tecnologia Envolvida: O Goldman Sachs usou um algoritmo de aprendizado de máquina para avaliar e conceder crédito a clientes, analisando uma ampla gama de dados financeiros e pessoais.
• Desafios Técnicos:
  • Discriminação e Viés: O sistema foi acusado de discriminar clientes com base em características financeiras que não estavam diretamente relacionadas à capacidade de crédito. A falta de explicabilidade e de medidas adequadas para auditar o modelo levantou preocupações sobre a justiça das decisões de crédito.
  • Opacidade do Modelo: A falta de transparência na forma como os dados foram usados e processados dificultou a compreensão dos critérios de decisão do algoritmo.
• Responsabilização: Goldman Sachs foi processado e enfrentou ações regulatórias devido à falta de medidas adequadas para garantir a equidade e a transparência em seu sistema de crédito.

• Caso de Classificação de Conteúdo do YouTube

Ano: 2021. Local: Global

• Tecnologia Envolvida: O YouTube utiliza algoritmos de aprendizado profundo para classificar e recomendar conteúdo para os usuários. O sistema é projetado para maximizar o engajamento, mas tem enfrentado críticas por promover conteúdo prejudicial.
• Desafios Técnicos:
  • Amplificação de Conteúdo Prejudicial: O algoritmo, ao priorizar o engajamento, foi criticado por promover desinformação e conteúdos prejudiciais. O modelo foi projetado para otimizar o tempo de visualização, mas isso levou à promoção de vídeos controversos e sensacionalistas.
  • Transparência e Controle: A falta de controle e de transparência na forma como o conteúdo é classificado e recomendado levantou questões sobre a responsabilidade das plataformas em moderar o conteúdo.
• Responsabilização: O YouTube enfrentou ações legais e críticas de reguladores por permitir a amplificação de desinformação e conteúdo prejudicial. A empresa teve que revisar suas práticas de moderação e implementar medidas para melhorar a transparência e a responsabilidade.

• Caso do Algoritmo de Preço Dinâmico da Uber

Ano: 2023. Local: Global

• Tecnologia Envolvida: O sistema de precificação dinâmica da Uber usa algoritmos para ajustar os preços das corridas com base na demanda em tempo real e na oferta de motoristas.
• Desafios Técnicos:
  • Impacto no Preço: O algoritmo pode levar a aumentos significativos nos preços durante períodos de alta demanda, o que pode afetar negativamente os consumidores.
  • Transparência: A falta de transparência sobre como os algoritmos definem os preços e como as decisões são tomadas pode levar a descontentamento e percepções de injustiça.
• Responsabilização: A Uber enfrentou ações de reguladores e consumidores que alegaram que a precificação dinâmica resultava em práticas injustas e exploração de consumidores. A empresa teve que ajustar suas práticas e melhorar a comunicação sobre como os preços são definidos.

Reflexão e Conclusão

Esses casos ilustram uma variedade de problemas técnicos e legais associados aos sistemas de IA, desde viés algorítmico até falta de transparência e práticas de precificação dinâmica. A responsabilização das desenvolvedoras de IA nesses casos frequentemente envolve a necessidade de maior transparência, auditoria técnica e a implementação de medidas para mitigar viés e injustiça. A evolução contínua da tecnologia exige que as empresas e os reguladores mantenham um compromisso constante com a ética e a responsabilidade para garantir que os sistemas de IA sejam justos e confiáveis.

Por fim, ainda que estejamos tratando de temas relacionados à Inteligência Artificial, não há dúvida de que comprovada a culpa da desenvolvedora quanto ao dano experimentado por um terceiro, esta será responsabilizada, restando apenas, em uma relação business to business, meios de mitigar/limitar essa responsabilização através de cláusulas robustas de limitação/exoneração de responsabilidade.

Se você chegou até aqui, parabéns! Este artigo foi parcialmente (com pequenos ajustes e conferências) por uma Inteligência Artificial. Seriam os exemplos aqui descritos reais ou criações de uma inteligência artificial? Estamos preparados para distinguir isso ou precisaremos de outras tecnologias para nos auxiliar? A produtividade que criamos com a IA será confiável ou teremos que checar cada vírgula para ter a garantia de que nada foi inventado?

As dúvidas que temos com certeza também serão as dos tribunais que deverão contar com treinamentos, outras tecnologias e pessoas qualificadas em Inteligência Artificial para auxiliá-los na tomada de decisões, sob pena de termos decisões providas de atecnicidade quanto às diversas características que envolvem essas novas tecnologias.