O trabalho explora algumas das questões relativas à implementação de ferramentas de aprendiza do de máquina na administração da justiça. Em um primeiro momento, discutem-se as peculiaridades do aprendizado de máquina em face de outros modelos estatísticos, bem como quais são os requisitos necessários para que tais algoritmos possam ser utilizados na performance de argumentação jurídica (legal reasoning). Em seguida, resgatam-se algumas das discussões da teoria do direito e se demonstra como elas estão relacionadas à filosofia da linguagem. Defende-se que tanto Hans Kelsen, quanto Herbert Hart, ainda que partam de caminhos diferentes, chegam ao problema do decisionismo e que isso é uma consequência do paradigma por eles adotado, a saber, a filosofia analítica. Adiante, discute-se como linguagens artificiais são capazes de assimilar o âmbito pragmático de linguagens naturais e de que forma processos decisórios humanos e algorítmicos são afetados por vieses. Por fim, elencam-se três tipos de uso mais recorrentes do aprendizado de máquina no judiciário: a) Robô-Classificador; b) Robô-Relator; e, c) Robô-Julgador. Longe de esgotar o assunto, cuida-se de uma aproximação da temática do uso e aplicação da Inteligência Artificial no campo do Direito, na pretensão de ampliar as discussões de um passo inadiável.
Tamanho: 12x21
Nº de páginas: 118
Ano lançamento: 2020
ISBN: 978-65-86439-00-7
Como citar:
BOEING, Daniel Henrique Arruda; ROSA, Alexandre Morais da. Ensinando um robô a julgar: pragmática, discricionariedade, heurísticas e vieses no uso de aprendizado de máquina no judiciário. Florianópolis: Emais, 2020. 118 p.
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