OBSERVÂNCIA DE PRECEDENTES E GESTÃO DE DEMANDAS REPETITIVAS POR MEIO DO APRENDIZADO DE MÁQUINA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.12662/2447-6641oj.v18i28.p69-93.2020

Palavras-chave:

E-Judiciário, Jurisdição civil, Aprendizado de máquina, Processo eletrônico, Precedentes

Resumo

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.

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Biografia do Autor

Isabela Cristina Sabo, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).

Doutoranda em Direito pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Bolsista do CNPq. Mestra em Direito Negocial pela Universidade Estadual de Londrina (UEL). Graduada em Direito pela Universidade Estadual de Maringá (UEM).

Aires José Rover, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).

Doutor, Mestre e Graduado em Direito pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Professor Adjunto II da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).

Publicado

2020-05-13

Como Citar

SABO, Isabela Cristina; ROVER, Aires José. OBSERVÂNCIA DE PRECEDENTES E GESTÃO DE DEMANDAS REPETITIVAS POR MEIO DO APRENDIZADO DE MÁQUINA. Revista Opinião Jurídica (Fortaleza), Fortaleza, v. 18, n. 28, p. 69–93, 2020. DOI: 10.12662/2447-6641oj.v18i28.p69-93.2020. Disponível em: https://periodicos.unichristus.edu.br/opiniaojuridica/article/view/2553. Acesso em: 16 abr. 2024.

Edição

Seção

Artigos Originais