Transformando a prática jurídica através da inteligência artificial
Apresentação por IA Jurídica | 2025
IA Generativa refere-se a sistemas capazes de criar novos conteúdos - textos, imagens, áudios e até códigos - que são originais, mas compartilham características semelhantes aos dados de treinamento.
Esses sistemas podem gerar petições, resumos de casos, análises de contratos e podem prever resultados judiciais com base em dados históricos.
"Com base na jurisprudência do STJ, o recurso em questão apresenta fundamentação adequada nos termos do art. 589 do CPP, com alta probabilidade de provimento (72%) considerando casos semelhantes."
"Attention Is All You Need" introduziu a arquitetura Transformer, eliminando a necessidade de redes recorrentes (RNNs) para processamento sequencial.
Acessar PaperOpenAI lança GPT e Google lança BERT, mostrando o poder dos Transformers para compreensão e geração de linguagem natural.
Modelo com 175 bilhões de parâmetros demonstra capacidades impressionantes de geração de texto consistente e contextualizado.
Analisa todas as palavras simultaneamente, não sequencialmente
Foca nas partes mais relevantes do texto para cada contexto
Desempenho melhorado com mais dados e parâmetros
Ao analisar "O réu alegou legítima defesa mas as testemunhas contradizem sua versão", o modelo dá maior peso a "mas" e "contradizem" para entender a nuance argumentativa.
Representação numérica de palavras e seu contexto
Calcula importância relativa entre todas as palavras
Processa as representações após a atenção
Os Transformers são especialmente adequados para textos jurídicos devido a:
Divisão do texto em unidades significativas (tokens)
Conversão para representação vetorial
Análise contextual em múltiplas perspectivas
Estabilização do treinamento
Transformação não-linear
Identificação automática de cláusulas problemáticas, comparação com modelos ideais e geração de sugestões de redação.
Eficiência: Redução significativa no tempo de revisão (em torno de 70%)
Busca semântica em bases de dados jurídicos, encontrando casos semelhantes mesmo com terminologia diferente.
Precisão: alta relevância nos resultados
Geração de rascunhos iniciais com jurisprudência relevante e estrutura argumentativa adequada.
Produtividade: significativamente mais rápido que métodos tradicionais
Modelos como CaseLawBERT foram treinados especificamente para tarefas jurídicas, alcançando:
Versão especializada do BERT treinada em textos jurídicos, superando modelos gerais em:
Identificação de inconsistências e padrões em depoimentos através de análise semântica.
Comparação automática com laudos similares para identificar anomalias ou padrões.
Modelos multimodais podem analisar evidências visuais em conjunto com documentos.
Sistema que analisa interrogatórios pode sinalizar quando um depoimento diverge significativamente de versões anteriores ou de outras testemunhas, destacando pontos para aprofundamento.
Modelos preditivos analisam milhares de casos semelhantes para estimar probabilidades de:
Pesquisa utilizando machine learning para prever votos de ministros alcançou 79% de precisão considerando:
Modelos podem perpetuar visões presentes em decisões históricas.
Dificuldade em explicar como certas conclusões foram alcançadas.
Quem responde por erros - desenvolvedor, usuário ou modelo?
Todo resultado deve ser revisado por profissional qualificado
Preferência por modelos treinados especificamente em dados jurídicos
Manter modelos atualizados com novas leis e jurisprudência
Garantir a confidencialidade dos dados dos clientes
A IA Generativa, especialmente baseada em Transformadores, está transformando a prática jurídica, proporcionando ganhos de eficiência e novas possibilidades analíticas.
No entanto, seu uso no Processo Penal exige cautela, transparência e orientação adequada para preservar os direitos fundamentais e a justiça.
Chalkidis et al, 2020
https://arxiv.org/abs/2010.02559