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

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.