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Inteligência Artificial, Advocacia e Lawtechs

Inteligência Artificial, Advocacia e Lawtechs
Parte 1

Inteligência Artificial (IA) é um campo do conhecimento que desperta muitas dúvidas na comunidade jurídica e na sociedade, ainda bastante vinculado à ideia de disseminação de robôs. É, desse modo, temática que necessita de constante aprofundamento, considerando inclusive que muitas tecnologias derivadas dessa área do conhecimento já são utilizadas no cotidiano.

 

IA é atividade dedicada a tornar as máquinas inteligentes e a inteligência é a qualidade que permite a uma tecnologia operar adequadamente e com previsão em seu ambiente, por isso existem tantas capacidades diferentes, que dependem do espaço no qual funcionam¹. Busca-se encontrar a solução de problemas considerados complicados pelos seres humanos durante o curso da vida, organizando-a por meio de estrutura de símbolos e operações, pelos quais a solução intelectual é realizada juntamente com diretrizes estratégicas para concretizá-las².

 

Associa-se ao ramo da ciência da computação que é preocupado com a automação do comportamento inteligente, em razão de princípios teóricos dessa área, como, as estruturas de dados utilizadas na representação do conhecimento, os algoritmos necessários para aplicar esse conhecimento e as linguagens e técnicas de programação empregadas na implantação³.

 

Entre as competências que são observadas de forma mais recorrente nas soluções tecnológicas presentes nos escritórios de advocacia e departamentos jurídicos estão aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e sistemas especializados:

 

(1) Aprendizado de Máquina envolve generalização por experiência. O desempenho do sistema deve melhorar não apenas na repetição da mesma tarefa, mas também em atividades similares naquele domínio realista de conhecimento. Ou seja, os programas de computador aprendem por conta própria (experiência, analogia, exemplos) mediante conjunto de princípios de aprendizagem para fornecer soluções diversificadas4;

 

(2) Processamento de Linguagem Natural é a tentativa de extrair uma representação de significado mais completa a partir de texto livre, descobrir quem fez o que a quem, quando, onde, como e por quê. PLN faz uso de conceitos linguísticos como a parte da fala (substantivo, verbo, adjetivo, entre outros) e estrutura gramatical (frase nominal ou pré-posicionável, ou relações de dependência como sujeito ou objeto de). Essa tecnologia tem que lidar com a anáfora (substantivo anterior que um pronome ou outra frase de referência posterior corresponde) e ambiguidades (de palavras e estruturas gramaticais, como o que está sendo modificado por uma determinada palavra ou frase pré-posicionável). Para tanto, aplica várias representações do conhecimento, tais como léxico de palavras e seus significados, propriedades e regras gramaticais, além de dicionário de sinônimos, abreviaturas e ontologia de ações5;

 

(3) Conhecimento especializado é uma combinação entre compreensão teórica do problema e uma coleção de regras heurísticas de resolução de problemas que a experiência demonstrou efetivas no seu domínio. Sistemas especializados são construídos obtendo esse conhecimento de um especialista humano, que fornece o conhecimento necessário por meio de discussão geral sobre seus métodos de solução de problemas, junto com demonstração em amostra particular de situações, passando a codificação de maneira que o computador possa aplicá-la a problemas semelhantes6.

 

A aplicação de recursos de IA nos serviços jurídicos deve resultar, portanto, de análise aprofundada do funcionamento do escritório ou departamento jurídico, com foco na gestão de serviços ao cliente, abrangendo objetivos claros de redução de custos e incremento na eficiência. É preciso, ademais, observar a pertinência dessas inovações à realidade e às particularidades de cada escritório de advocacia ou departamento jurídico.

 

Por: Wilson Sales Belchior

 

¹ NILSSON, Nils J. The quest for artificial intelligence: a history of ideas and achievements. Cambridge: Cambridge University Press, 2010.

² KORNIENKO, Alla A. et. al. Knowledge in artificial intelligence systems: searching the strategies for application. Procedia - Social and Behavioral Sciences, Atlanta, n. 166, p. 589-594, 2015.

³ LUGER, George F. Artificial intelligence: structures and strategies for complex problem solving. Boston: Pearson, 2009.

4 Idem.

5 KAO, Anne; POTEET, Stephen R. Overview. In: KAO, Anne; POTEET, Stephen R. (Eds.). Natural Language Processing and Text Mining. London: Springer, 2007. p. 1-7.

6 LUGER, George F. Artificial intelligence, op. cit.