Observância De Precedentes E Gestão De Demandas Repetitivas Por Meio Do Aprendizado De Máquina

Abstract

O Poder Judiciário se apresenta como um dos focos de debate sobre a implementação de tecnologias relacionadas à Inteligência Artificial (IA), de onde advém a técnica de aprendizado de máquina (ML - machine learning). Nesse contexto, apresenta-se o problema de pesquisa: é possível que o aprendizado de máquina contribua para o funcionamento do sistema de precedentes? Partindo-se de uma hipótese inicial positiva e empregando-se o método indutivo, o artigo expõe um estudo de dois casos, com o levantamento de dados referentes a dois institutos processuais: um relacionado à não observância dos precedentes, a Reclamação; e outro pertinente às técnicas para julgamento de casos repetitivos, o Incidente de Resolução de Demandas Repetitivas (IRDR). A fim de contextualizar o tema e os objetivos do estudo, a pesquisa apresenta a evolução do conceito de jurisdição, reportando-se às alterações trazidas pelo Código de Processo Civil (CPC) de 2015; e, ainda, as noções de E-Judiciário e E-Jurisdição combinadas com as funcionalidades da IA, bem como trabalhos relacionados utilizando a técnica de ML. Com isso, a proposta de possíveis aplicações envolvendo a técnica de ML se fundamenta na identificação desses dois institutos relacionados ao funcionamento do sistema de precedentes, que podem ser aperfeiçoados com a implementação da tecnologia, no intuito de atingir um modelo de jurisdição inteligente.

Ensaios De Aprendizagem De Máquina No Bancos De Dados Do Sistema De Fiscalização De Gestão Do Tce

“…No âmbito da justiça, técnicas de inteligência artificial e, em especial o aprendizado de máquina (Machine Learning -ML), vêm sendo testadas para dar vazão aos milhões de processos judiciais que atravancam o sistema judiciário como um todo. Por meio destas técnicas, busca-se, além da celeridade, alcançar uma maior segurança jurídica, previsibilidade e coerência nas decisões (Sabo & Rover, 2020).…”