Se tudo é IA, nada é IA

Eduarda Trindade

Chegamos em um ponto em que é impossível falar de praticamente qualquer assunto sem falarmos de Inteligência Artificial (“IA”), e suas implicações para os desenvolvimentos de áreas específicas e impactos para os profissionais da área. No direito não é diferente. Desde o uso de IAs desenvolvidas por tribunais para agilizar a prestação judiciária até a sanção a advogados que protocolam petições elaboradas por sistemas automatizados[ii], não podemos ignorar o impacto dessas tecnologias na atividade judicial.

No entanto, paira no ar a questão: o que é a tal Inteligência Artificial? Apesar de atualmente tão onipresente e tão falada, a tecnologia, especialmente fora dos círculos especializados é muito pouco definida e sua conceitualização é bastante ampla:

AI is a broad term that encompasses various pieces of technology that mimic humanlike behavior. According to The National Institute of Standards and Technology (NIST), systems that use AI are adaptive. They can solve problems, make predictions, and complete tasks that require cognition and other human-like senses. AI systems work with machine learning (ML) and data analytics to make intelligent decisions and form conclusions using real-time data. However, in order to make intelligent decisions, computer programmers must build intelligent algorithms.[iii]

O que chamamos de IA generativa, a base para programas como o ChatGPT, o Claude, o Gemini, o Deepseek, e outros bastante conhecidos têm sua origem técnica em um artigo publicado por pesquisadores do Google em 2017, chamado Attention is all you need (em tradução livre, Atenção é só do que você precisa)[iv]. O artigo propôs uma arquitetura de redes neurais para tradução que otimiza a qualidade desses modelos que requer menos tempo de treinamento, é mais reproduzível, e pode ser generalizado para outras tarefas.

O resultado comercial desse desenvolvimento tecnológico chegou ao público geral em 2023, com o ChatGPT, lançado pela OpenAI. A sigla GPT, que nomeia a mais famosa das IAs generativas significa, literalmente, “generative pre-training transformer” (transformador generativo pré-treinamento), e é um processador de linguagem autorregressivo construído a partir das ideias lançadas no artigo de 2017.

Hoje, no entanto, estamos sendo bombardeados por produtos powered by AI, em alguns casos transformando mesmo outros já conhecidos do público como a busca do Google que está sendo paulatinamente substituída por resumos gerados por meio do Gemini[v]. Em outras situações, nos deparamos com serviços e produtos já existentes com base em outros tipos de tecnologias, não necessariamente construídas a partir de machine learning ou de redes neurais como ferramentas de tradução e de correção ortográfica e gramatical que clamam ser, agora, funcionalidades alicerçadas em IA.

No entanto, se tudo é IA, nada é IA. A definição se perde, como se perde a transparência do que está de fato sendo ofertado e consumido pelo público. O chamado “AI washing” ocorre em situações em que “empresas estariam inflando ou distorcendo o uso de inteligência artificial em suas apresentações para melhorar percepção institucional, inflar ou sustentar seu ‘valuation’ ou convencer investidores de que estavam na fronteira da inovação” [vi]. Isso ocorre também quando um produto é vendido como mais desenvolvido ou especializado para determinados usos quando é, na verdade, apenas uma nova embalagem para ferramentas de IA generativa já famosas, com mínimas e rasas alterações significativas.

Não apenas tal comportamento das empresas é um risco para os investidores, o que já foi motivo para 17 ações coletivas nos Estados Unidos só em 2025 nas quais interessados “[apontavam] que promessas relacionadas a investimentos em IA e seus impactos nos resultados das companhias eram exageradas ou enganosas” [vii], mas são um risco para o consumidor, que não tem garantia de qual tecnologia está usando, e de como tais diferenças podem afetar sua privacidade digital ou seus dados.

A preocupação quando os usuários dessas tecnologias são órgãos governamentais e servidores públicos, tal como ocorre no judiciário, é quais tecnologias estão efetivamente sendo utilizadas, quais são seus riscos, individual e coletivamente, e como estes podem ser mitigados. A transparência sobre ferramentas de IA é, portanto, fundamental para conferir aos responsáveis a capacidade de ponderar sobre a adoção de sistemas específicos, considerando as eventuais falhas concretas, caso a caso, que podem advir dessa tecnologia, o que pode resultar em vazamento de dados e informações sigilosas ou erros de julgamento custosos de serem corrigidos.

Para mais, ver https://www.stj.jus.br/sites/portalp/Paginas/Comunicacao/Noticias/2025/11022025-STJ-lanca-novo-motor-de-inteligencia-artificial-generativa-para-aumentar-eficiencia-na-producao-de-decisoes.aspx (Acesso em 13 mai. 2026); https://noticias.stf.jus.br/postsnoticias/stf-amplia-uso-de-inteligencia-artificial-em-apoio-a-atividade-jurisdicional/ (Acesso em 13 mai. 2026).

[ii] Para mais, ver https://www.direitonews.com.br/2026/05/juiz-multa-advogadas-esconderam-prompt-peticao-enganar-ia-justica.html (Acesso em 13 mai. 2026).

[iii] IA é um termo amplo que abrange vários tipos de tecnologias que imitam o comportamento humano. De acordo com o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos, sistemas que usam IA são adaptativos. Eles podem solucionar problemas, fazer previsões, e completar tarefas que requerem cognição e outros sentidos humanos. Sistemas de IA funcionam com aprendizagem de máquina (“machine learning”) e análise de dados para tomar decisões inteligentes e chegar a conclusões usando dados em tempo real. No entanto, para tomar decisões inteligentes, programadores devem desenvolver sistemas inteligentes. (Tradução Livre). BUCHER Andrea. Navigating the power of artificial intelligence in the legal field. Houston Law Review, Vol. 62, Issue 4, mai. 2025. Disponível em: https://houstonlawreview.org/article/137782-navigating-the-power-of-artificial-intelligence-in-the-legal-field. Acesso em 13 mai. 2026.

[iv] VASWANI, Ashish, et al. Attention is all you need. Anais da 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA, 2017. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/1706.03762. Acesso em 13 mai. 2026.

[v] TIME. Schneid, Rebecca. Google Shifts to AI Search, Heralding Major Change in How People Use the Internet. 20 mai. 2026. Disponível em: https://time.com/article/2026/05/20/google-search-ai-internet/. Acesso em 04 ago. 2026.

[vi] FOLHA DE SÃO Paulo. De Vasconcellos, Marcos. Mentiras da IA começam a aparecer no mercado. 24 mai. 2026. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/colunas/marcos-de-vasconcellos/2026/05/mentiras-da-ia-comecam-a-aparecer-no-mercado.shtml. Acesso em 28 mai. 2026.

[vii] Id.

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