Problemas de Fundamentação Simbólica e o Aprendizado de IA no Contexto da Justiça Civil

Os problemas de fundamentação simbólica, especialmente no contexto do aprendizado de IA, trazem à tona uma série de questões pertinentes à aplicação de inteligências artificiais generativas em processos jurídicos, particularmente na justiça civil. A utilização de IA generativa, no âmbito do direito da família, por exemplo, exige dados de treinamento que vão além da legislação e dos precedentes jurídicos existentes. Isso é necessário para avaliar casos que envolvem temas sensíveis, nos quais as partes podem ser especialmente vulneráveis. Como forma de mitigar preocupações com a discriminação ou lacunas relacionais, pode-se considerar a intervenção humana constante na avaliação e aprimoramento do programa de IA generativa. Esse cuidado não apenas garante um acompanhamento contínuo, mas também sustenta a confiança no sistema de justiça, preservando a "legitimidade social" das decisões informadas por IA, ao manter os humanos envolvidos no processo de decisão.

O direito a uma decisão fundamentada, conforme o artigo 6º da Convenção Europeia dos Direitos Humanos, exige que os tribunais forneçam razões suficientes para suas decisões. Este requisito assegura que as partes envolvidas no processo tenham a garantia de que suas alegações foram realmente ouvidas e consideradas. Além disso, essa obrigação oferece a oportunidade de contestar e recorrer de uma decisão, permitindo que um órgão superior revise o caso. A jurisprudência do Tribunal Europeu dos Direitos Humanos explica que o direito de ser ouvido não se resume à possibilidade de fazer alegações, mas impõe ao tribunal o dever de mostrar, em seu raciocínio, as razões pelas quais aceitou ou rejeitou as alegações relevantes. Essa exigência visa garantir a transparência judicial, protegendo os indivíduos contra arbitrariedades e promovendo a administração justa da justiça.

Uma questão mais complexa refere-se à capacidade da IA generativa em realizar o tipo de raciocínio necessário para a tomada de decisões judiciais. Não se trata apenas de decisões dedutivas baseadas em fatos e lógica, mas de decisões discricionárias que envolvem reflexões sobre valores sociais e a incorporação de "fatores suaves" de decisão, como intuição e raciocínio indutivo. Devido à lacuna relacional mencionada, em que a IA não consegue incorporar aspectos como compaixão, pode-se concluir que a IA não é adequada para a tomada de decisões, especialmente em áreas como o direito da família, onde evidências orais e o comportamento das testemunhas podem fornecer insights cruciais. No entanto, em matérias de direito comercial, onde cronologias e decisões são frequentemente documentadas em trilhas de papel, a IA pode ser mais útil como uma ferramenta auxiliar.

No cenário atual, é fundamental que os sistemas judiciais garantam que, mesmo quando a IA é usada como apoio na decisão, os juízes e os litigantes possam ter plena capacidade de entender e questionar os processos pelos quais essas tecnologias chegam às suas conclusões. Isso requer um equilíbrio cuidadoso entre a automação e a supervisão humana, para que se preserve a integridade dos processos judiciais e a confiança pública na justiça.

Quais os Desafios Jurídicos da Inteligência Artificial Gerativa no Contexto da Propriedade Intelectual?

A inteligência artificial generativa (IAG) está se destacando por sua impressionante capacidade de criar conteúdos, o que levanta questões complexas sobre os direitos de propriedade intelectual e as possíveis implicações legais de seus outputs. Modelos avançados de IAG, também conhecidos como modelos multimodais, são capazes de processar e gerar texto, áudio, imagem e vídeo, ampliando as possibilidades de produção criativa. No entanto, essa versatilidade também aumenta os riscos legais e a complexidade das responsabilidades associadas aos conteúdos gerados por essas tecnologias.

Do ponto de vista legal, a capacidade gerativa da IA pode resultar em uma grande variedade de saídas, como uma criação original, uma contribuição científica, um anúncio enganoso ou até um "deep fake". Cada uma dessas possibilidades exige uma análise legal distinta, pois as implicações para os direitos autorais e outras formas de propriedade intelectual variam dependendo do tipo de conteúdo gerado. A categoria legal de qualquer output gerado pode, portanto, se desdobrar em diferentes cenários de responsabilidade, dependendo se ele é reconhecido como uma criação original ou se resulta em danos aos direitos de terceiros, como a reprodução não autorizada de obras protegidas.

Esses desafios não são apenas teóricos. No contexto da legislação atual, a implementação do regulamento da IA na União Europeia (UE) ilustra como o direito tenta lidar com esses novos problemas. O Regulamento sobre Inteligência Artificial (AI Act), por exemplo, luta para incorporar modelos de IA generativa dentro de uma estrutura regulatória baseada em risco, que tradicionalmente se concentra em sistemas de IA com um propósito específico. A natureza agnóstica de propósito dos modelos de IA generativa dificulta sua inclusão em um quadro regulatório rígido, uma vez que eles não foram projetados para realizar uma única tarefa, mas para serem aplicados em diversos contextos.

O AI Act tenta resolver essa questão de duas maneiras principais. Primeiramente, oferece uma expansão limitada do escopo pessoal, com foco nas partes envolvidas na cadeia de suprimentos da IA. Em segundo lugar, adota uma classificação de risco em camadas, permitindo que, quando o potencial gerador de um modelo de IA seja aplicado a uma situação de alto risco, as obrigações regulatórias possam ser acionadas. Este sistema busca garantir que a responsabilidade seja atribuída de forma justa, com base no papel de cada parte na cadeia de fornecimento, desde o fornecedor do modelo de IA até o utilizador final.

Outro aspecto importante do AI Act é o foco na transparência. A regulamentação exige que os fornecedores de IA proporcionem informações claras sobre como seus modelos funcionam, incluindo a documentação técnica necessária para garantir que as práticas de conformidade, como a observância dos direitos autorais, sejam cumpridas. No caso de modelos de IA gerativa licenciados como código aberto, as exigências de transparência são reduzidas, mas não eliminadas. Mesmo quando a transparência é garantida por um modelo de código aberto, não se pode prescindir de garantir a segurança e a conformidade com as leis de direitos autorais.

Por fim, a regulamentação da IA generativa na UE não apenas abre um leque de possibilidades jurídicas, mas também revela as deficiências de uma abordagem legal que ainda se baseia em modelos antigos e específicos. A necessidade de um equilíbrio entre inovação tecnológica e proteção de direitos humanos e propriedade intelectual é evidente, mas ainda estamos longe de um consenso sobre qual será o caminho ideal para lidar com esses novos desafios.