Carolina de Camargos Pereira Barcellos

Prazer, Victor: Uma breve exposição sobre a utilização de inteligência artificial no STF

 

Segundo dados do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), no final do ano de 2019 o Brasil contava com 77,1 milhões de processos em tramitação à espera de uma solução definitiva. Nesse mesmo ano de 2019, o Poder Judiciário recebeu 20,2 milhões de ações originárias, o que corresponde a um percentual de 3,3% a mais que o ano anterior. Só nos Tribunais Superiores registou-se o equivalente a 713.994 novos casos, quantidade correspondente a 2,4% na distribuição do gráfico considerando os ramos de justiça.

Embora haja o registro no aumento da produtividade e redução no nível de congestionamento, esse ainda é um problema a ser solucionado. Ainda segundo o Conselho Nacional de Justiça (CNJ), o índice de congestionamento conceituado como o “percentual de processos que ficaram represados sem solução, comparativamente ao total tramitado no período de um ano”, desde 2016 vem apresentando quedas, com redução significativa em 2,7 pontos em 2019.

Intrinsecamente relacionada à questão do congestionamento, está a morosidade, que refere-se ao tempo de tramitação do processo. De acordo com o relatório de 2020 do CNJ, o Poder Judiciário apresenta um tempo médio de tramitação dos processos pendentes de cinco anos e dois meses. Contudo a fase de execução tem as maiores taxas de extensão, perdurando na Justiça Estadual por seis anos e nove meses e na Justiça Federal por sete anos e oito meses. Registra-se ainda o crescimento no tempo médio de duração dos processos que tramitam perante a Justiça do Trabalho, que pela primeira vez passou de três anos.

É diante desse cenário de morosidade e congestionamento, que o Supremo Tribunal Federal (STF), que anualmente recebe cerca de 70 mil novos processos e aproximadamente 350 novos processos por dia para serem analisados e julgados, iniciou em 2018, através de uma parceria juntamente com a Universidade de Brasília (UnB), notadamente pela Faculdade de Direito (FD) e pelo GPAM, vinculado a Faculdade do Gama (FGA), o Projeto Victor. O nome Victor homenageia Victor Nunes Leal, ex-Ministro do STF, de 1960 a 1969, principal responsável pela sistematização da jurisprudência do STF em súmulas.

Os investimentos em tecnologia da informação dentro do Poder Judiciário têm valores consideráveis, embora nos últimos anos não tenham apresentado expressivo crescimento, no ano de 2019 o setor recebeu o aporte de R$ 2.180.051.491,00. Especificamente no âmbito dessa parceria entre STF e UnB para o desenvolvimento do Projeto Victor, tendo em vista os impasses no enquadramento de serviços de inovação nos parâmetros da Lei de Licitações, para evitar a incorrência em ilegalidades nesse contexto, optou-se pela utilização de um Termo de Execução Descentralizada, nos moldes do decreto nº 6.170/07.

Tal termo corresponde a um “instrumento por meio do qual é ajustada a descentralização de crédito entre órgãos e/ou entidades integrantes dos Orçamentos Fiscal e da Seguridade Social da União, para execução de ações de interesse da unidade orçamentária descentralizadora e consecução do objeto previsto no programa de trabalho, respeitada fielmente a classificação funcional programática”, sendo assim realizado, uma vez que o Projeto une entidades do Poder Público.

Quanto aos objetivos do Projeto de inteligência artificial do STF, o Victor, a princípio, estavam programadas as seguintes tarefas: “conversão de imagens em textos no processo digital, separação do começo e do fim de um documento (peça processual, decisão, etc) em todo o acervo do Tribunal” além da “separação e classificação das peças processuais mais utilizadas nas atividades do STF e a identificação dos temas de repercussão geral de maior incidência” (STF, 2018).

Porém, o objetivo principal do Projeto, desde o início de sua implementação, é o de aplicar métodos de Aprendizagem de Máquina. Essa tecnologia possibilita a máquina a aprender com a sua própria atuação com base nos dados armazenados e mesmo nos criados por ela mesma. Importante destacar o que ensina Renato Leite sobre softwares de tomada de decisão como o Victor:

Trata-se de sequências pré-definidas de comandos automatizados que, com base em dados pessoais e não pessoais, chegam a conclusões que podem sujeitar alguém a uma determinada ação, a qual pode ou não ter impacto significativo na sua vida. Em sistemas mais complexos, como os que se valem de aprendizado de máquina, essas sequências pré-definidas podem ser alteradas de acordo com as variáveis usadas como substrato, e também pelas conclusões intermediárias. Essa natureza adaptativa tem se tornado mais comum, graças a complexos sistemas de inteligência artificial e aprendizado de máquina capazes de influenciar as conclusões intermediárias – a ponto de não ser mais possível prever os resultados finais ou entender sua lógica subjacente. Essa opacidade impede que as pessoas entendam e verifiquem se seus dados pessoais são tratados de forma legítima, adequada e proporcional. (2018, p.02)

Tendo o Victor, os objetivos de potencializar a celeridade de processamento e melhorar a precisão e acurácia nas etapas envolvidas, para fins de sanar o congestionamento no STF, utilizando-se da aprendizagem de máquina, os ensinamentos ao computador foram no sentido de classificar os temas de repercussão geral e classificar as peças jurídicas.

Dentre as aplicações do Projeto uma deve ser ressaltada, inclusive pelo fato de verificar-se, assim como em outros casos com utilização de softwares de tomada de decisão, a questão da transparência em sua estruturação e implementação.

Ainda que se pretenda ou haja investimentos públicos a fim de implementar de forma sistemática o Projeto, a despeito de potencializar os julgamentos do Supremo, merece destaque o fato de que há pouquíssima participação efetiva da sociedade e da classe jurídica. Tal distanciamento certamente pode acarretar prejuízos de ordem irreparável, uma vez que, o STF é o órgão máximo do Poder Judiciário cujos julgamento tem caráter definitivo.

Assim, a fim de se evitar violações de princípios constitucionais, dos riscos de danos diante da possibilidade de homogeneização de julgamentos pelo STF decorrente do julgamento dos recursos pelo Victor, é que evidencia-se a necessidade de acompanhamento do Projeto pela sociedade em geral e principalmente pela comunidade jurídica.

 Referências

BRASIL. DECRETO Nº 6.170, DE 25 DE JULHO DE 2007. Dispõe sobre as normas relativas às transferências de recursos da União mediante convênios e contratos de repasse, e dá outras providências., Brasília, DF, julho de 2007. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2007-2010/2007/decreto/d6170.htm Acesso em: 25/05/2021.

______. PORTARIA Nº 25 DE 19/02/2019. Institui o Laboratório de Inovação para o Processo Judicial em meio Eletrônico – Inova PJe e o Centro de Inteligência Artificial aplicada ao PJe e dá outras providências. Brasília, DF: Conselho Nacional de Justiça. Disponível em: https://atos.cnj.jus.br/atos/detalhar/2829. Acesso em: 23/05/2021.

______. RESOLUÇÃO Nº 395 DE 07/06/2021. Institui a Política de Gestão da Inovação no âmbito do Poder Judiciário. Disponível em: https://atos.cnj.jus.br/atos/detalhar/3973. Acesso em: 31/05/2021.

______. Supremo Tribunal Federal. Ministra Cármen Lúcia anuncia início de funcionamento do Projeto Victor, de inteligência artificial. 2018. Disponível em: https://stf.jusbrasil.com.br/noticias/620175789/ministra-carmen-lucia-anuncia-inicio-de-funcionamento-do-projeto-victor-de-inteligencia-artificial. Acesso em 07/06/2021.

_____. Conselho Nacional de Justiça. Justiça em números 2020. Disponível em: https://www.cnj.jus.br/wp-content/uploads/2020/08/WEB-V3-Justi%C3%A7a-em-N%C3%BAmeros-2020-atualizado-em-25-08-2020.pdf. Acesso em: 03/06/2021.

CORREIA DA SILVA, N., Ataides Braz, F., Pimenta Ferreti, J., y Pereira de Castro, C.(2019). Aplicação da Inteligência Artificial no sistema jurídico brasileiro: VICTOR e ALEI. Revista de Administración Pública del GLAP, 3(4), páginas 45-55.

CRUZ, Frank Ned Santa. Inteligência artificial no Judiciário. 2017. Disponível em https://www.migalhas.com.br/depeso/257996/inteligencia-artificial-no-judiciario. Acesso em: 10/05/2021.

ELIAS, Paulo Sá. Algoritmos, Inteligência artificial e o direito. 2017. Disponível em http://www.direitodainformatica.com.br/?p=1969. Acesso em 19/05/2021.

FEFERBAUM, Marina; SILVA, Alexandre Pacheco da. Direito e mudanças tecnológicas: automação, inteligência artificial e os novos desafios do ensino jurídico. Revista de Direito e as Novas Tecnologias. Ano1. vol.1. out-dez/2018., Revista dos Tribunais. p.199-216.

GRAVES, A., & Schmidhuber, J. (2005). Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures. Neural networks, 18(5-6), 602-610.

INAZAWA, P., Peixoto, F., De Campos, T., Da Silva, N., Braz, F. (2019). Projeto VICTOR: Como o Uso do Aprendizado de Máquina Pode Auxiliar a Mais Alta Corte Brasileira a Aumentar a Eficiência e a Velocidade de Avaliação Judicial dos Processos Julgados. Revista da Sociedade Brasileira de Computação - Machine Learning: Desafios para um Brasil Competitivo, Porto Alegre - RS, v. 1, p. 19 – 24.

LEITE, Renato. Existe um direito à explicação na Lei Geral de Proteção de Dados do Brasil?. Instituto Igarapé, 2018. Disponível em: https://igarape.org.br/wp-content/uploads/2018/12/Existe-um-direito-a-explicacao-na-Lei-Geral-de-Protecao-de-Dados-no-Brasil.pdf. Acesso em: 15/05/2021.

MAIA FILHO, M. S., & Junquilho, T. A. (2018). Projeto Victor: perspectivas de aplicação da inteligência artificial ao direito. Revista De Direitos E Garantias Fundamentais, 19(3), 218-237. Disponível em: https://sisbib.emnuvens.com.br/direitosegarantias/article/view/1587/pdf. Acesso em: 03/06/2021.

PEROZZI, B., Al-Rfou, R., Kulkarni, V., & Skiena, S. (2014). Inducing language networks from continuous space word representations. In Complex Networks V (pp. 261-273). Springer, Cham.

PIETRO, Josilene Hernandes Ortolan Di; MACHADO, Edinilson Donizete; ALVES, Fernando de Brito. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E DIREITO. Revista Em Tempo, [S.l.], v. 18, n. 01, p. 15 - 32, dec. 2019. ISSN 1984-7858. Disponível em: https://revista.univem.edu.br/emtempo/article/view/3203. Acesso em: 11/06/2021.

SANTOS, Coroliano Aurélio de Almeida Camargo; CRESPO, Marcelo. Inteligência artificial, algoritmos e decisões injustas: é hora de revermos criticamente nosso papel em face da tecnologia. 2017. Disponível em: https://www.migalhas.com.br/coluna/direito-digital/268283/inteligencia-artificial--algoritmos-e-decisoes-injustas--e-hora-de-revermos-criticamente-nosso-papel-em-face-da-tecnologia. Acesso em 09/06/2021.

SILVA, Nilton Correia da. Notas iniciais sobre a evolução dos algoritmos do Victor: o primeiro projeto de inteligência artificial em supremas cortes do mundo. In: FERNANDES, Ricardo Vieira de Carvalho; CARVALHO, Angelo Gamba Prata de (Coord.). Tecnologia jurídica & direito digital: II Congresso Internacional de Direito, Governo e Tecnologia – 2018. Belo Horizonte: Fórum, 2018.

TEIXEIRA, Matheus. STF investe em inteligência artificial para dar celeridade a processos. Disponível em: https://jotainfo.jusbrasil.com.br/noticias/657530982/stf-investe-em-inteligencia-artificial-para-dar-celeridade-a-processos. Acesso em 12/05/2021.

TOLEDO, Eduardo S. Projetos de inovação tecnológica na Administração Pública. In: FERNANDES, Ricardo Vieira de Carvalho; CARVALHO, Angelo Gamba Prata de (Coord.). Tecnologia jurídica & direito digital: II Congresso Internacional de Direito, Governo e Tecnologia – 2018. Belo Horizonte: Fórum, 2018. p. 83-87. ISBN 978-85-450-0584-1

 

Carolina de Camargos Pereira Barcellos é advogada. Especialista em Direito Processual Civil pela Damásio Educacional (2020). Membro da Comissão de Relações Institucionais da OAB-ES (2019/2021).

 

keyboard_arrow_up