Inteligência Artificial como ferramenta para otimização e automação das ações coletivas: uma análise a partir dos dados do Tribunal Regional Federal da 5ª Região

FERNANDA GUEDES QUEIROZ DE LIRA; ELIAS JACOB DE MENEZES NETO

Authors

FERNANDA GUEDES QUEIROZ DE LIRA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE - UFRN https://orcid.org/0009-0001-8473-5770
ELIAS JACOB DE MENEZES NETO UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE https://orcid.org/0000-0002-1153-8899

Keywords:

Class Actions, Artificial Intelligence, TRF5, Judicial Overload, Quantitative Analysis

Abstract

The Brazilian Judiciary faces one of its greatest challenges with the high number of active legal cases, which hinders the quick resolution of conflicts and compromises the fulfillment of constitutional principles, such as access to justice, efficiency, and the reasonable duration of proceedings. Thus, this article aims to assess the impact of class actions in the Federal Regional Court of the 5th Region (TRF5) and to understand how artificial intelligence is being applied within this court. The methodology employed consists of a quantitative analysis of data obtained through the Julia System API, complemented by data processing with Python, to examine the volume and evolution of class actions over the years, helping us to understand the true situation of such demands in this court. The results indicate a significant impact of such actions on TRF5. Furthermore, by analyzing the AI initiatives being applied and developed in TRF5, we observe that they can significantly optimize the processing of these actions, reducing the system's overload and improving the speed of judicial decision-making. However, the research also identified limitations to the use of AI: the lack of adequate technological infrastructure and the shortage of qualified professionals, which pose challenges to the effective implementation of AI. Finally, the originality of this study lies in its innovative approach by combining a quantitative analysis of the impacts of class actions with the practical application of AI, offering a valuable perspective on the use of emerging technologies to improve the administration of justice in Brazil and ensure a more accessible and efficient judicial system.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

ELIAS JACOB DE MENEZES NETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE

Professor de aprendizado de máquina do Instituto Metrópole Digital da UFRN. Tem experiência na área de aprendizado de máquina e ciência de dados aplicados especialmente para atores jurídicos. Atua principalmente nos seguintes temas: aprendizado fracamente supervisionado, jurimetria, ciência de dados; processamento de linguagem natural, inovação e desenvolvimento tecnológico; elaboração de aplicações de aprendizado de máquina para o segmento jurídico. Integra o Programa de Pós-Graduação em Direito e o Programa de Pós-Graduação em Tecnologia da Informação. Professor do Bacharelado em Tecnologia da Informação do IMD/UFRN. Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq. Atuou como bolsista de Inovação Jurídica da Escola Nacional de Administração Pública e da Advocacia-Geral da União. Executou pesquisa na área de Inteligência Artificial no Tribunal Regional do Trabalho da 1a Região. É vice-coordenador do Programa de Residência em Tecnologia da Informação da UFRN no Tribunal Regional Federal da 5a Região. É vice-coordenador do Programa de Residência em Tecnologia da Informação da UFRN na Defensoria Pública do Estado do Rio Grande do Norte. Atua como orientador PBL na área de business intelligence e analytics da Residência em Tecnologia da Informação nas turmas do TRF5 e da DPE/RN, todos em parceria com o Instituto Metrópole Digital/UFRN. Consultor do Comitê Permanente de Governança em Inteligência Artificial do Tribunal Regional da 5a Região, instituído pelo Ato n. 495/2022 Presidência/TRF5. Membro do Conselho Consultivo Nacional da Inovação do Poder Judiciário, instituído pela Resolução n. 395/2021-CNJ. Coordenou projetos envolvendo uso de IA e Ciência de Dados para o Conselho Nacional de Justiça com financiamento do Programa das Nações Unidas Para o Desenvolvimento (PNUD). Coordenador dos projetos Nísia (chatbot inteligente) e Hígia (gerenciamento de perícias) junto ao Tribunal Regional Federal da 5a Região. Corregedor da UFRN.

References

AGUIAR JUNQUILHO, T.; MAIA FILHO, M. S. “Inteligência artificial no poder judiciário: lições do projeto Victor”. Revista Humanidades e Inovação, Tocantins, v. 8, n. 48, p. 147-160, jun. 2021.

ASSUMPÇÃO NEVES, D. A. Manual de Processo Coletivo. Juspodivm, Salvador, 2021. 573 p

BURTON SIMON, et al. “Mind the Gaps: Assuring the Safety of Autonomous Systems from an Engineering, Ethical, and Legal Perspective”, Artificial Intelligence, 279, 2020, p. 4.

CHEN ZHIYUAN.; BING LIU. Lifelong Machine Learning. Morgan & Claypool, 2018.

CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA (Brasil). Justiça em números 2024. CNJ, Brasília, 2024. 448 p.

CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA (CNJ). Resolução nº 332, de 21 de agosto de 2020. Dispõe sobre a ética, a transparência e a governança na produção e no uso de Inteligência Artificial no Poder Judiciário e dá outras providências.

CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA. Pesquisa uso de inteligência artificial (IA) no Poder Judiciário: 2023. CNJ, Brasília, 2024. 120 p.

CORMEN H., T. Introduction to Algorithms. 4th ed. The MIT Press, Cambridge, 2022.

EPSTEIN LEE; GARY KING. Pesquisa empírica em direito [livro eletrônico] :as regras de inferência. Direito GV, São Paulo, 2013.

GUEDES JUNIOR, W. D. Esqueceram do réu: a repetição de ações coletivas no insuficiente microssistema processual coletivo brasileiro. Thoth, Londrina, PR, 2024. 174 p. ISBN 978-65-5959-731-4.

JIUKOSKI SILVA, S. J.; FONTÃO PIRES, T. C. “Perspectivas sobre a responsabilidade civil por danos causados pelas aplicações de Inteligência Artificial no delineamento do perfil do consumidor no Brasil”, Cadernos de Dereito Actual, n. 16, p. 369-383, 2021.

JUSTIÇA FEDERAL DE ALAGOAS. Residência em Desenvolvimento de Sistemas com Inteligência Artificial. Disponível em: https://residencia.jfal.jus.br/. Acesso em: 14 ago. 2024.

JUSTIÇA FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE. Centro de Inteligência. Disponível em: https://residenciaregional.jfrn.jus.br/index.php/centro-de-inteligencia/. Acesso em: 14 ago. 2024.

JUSTIÇA FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE. Red Alert Instant. Disponível em: https://residenciaregional.jfrn.jus.br/index.php/redalert-instant/. Acesso em: 14 ago. 2024.

JUSTIÇA FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE. Residência em Desenvolvimento de Sistemas com Inteligência Artificial. Disponível em: https://residencia.jfrn.jus.br/. Acesso em: 14 ago. 2024.

MENEZES-NETO, E. J.; MIRANDA CLEMENTINO, M. B. Using deep learning to predict outcomes of legal appeals better than human experts: A study with data from Brazilian federal courts. PLoS ONE, v. 17, n. 7, p. e0272287, 2022.

REBELLO PRESGRAVE, A. B. F.; ARAÚJO BARROSO, I. A (i)legitimidade ativa do Ministério Público para promover a execução coletiva de decisão judicial que reconhece violação a direito individual homogêneo: uma análise do Recurso Especial n° 1801518/RJ. In: VITORELLI, Edilson; OSNA, Gustavo; ZANETI JÚNIOR, Hermes; REICHELT, Luis Alberto; JOBIM, Marco Félix; ARENHART, Sérgio Cruz (orgs.). Coletivização e Unidade do Direito, vol. IV. Thoth, Londrina 2023. p. 81-94.

SANTOS CHAVES, C. Ações coletivas & coisa julgada. Juruá, Curitiba, 2004. 236 p.

SILVA LIMA, M. G. Aspectos éticos e regulatórios para a implantação de soluções baseadas em inteligência artificial no poder judiciário brasileiro. Dissertação (Mestrado em Direito) - Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023.

TRIBUNAL REGIONAL FEDERAL DA 5ª REGIÃO (s.d.) Nísia Chatbot. Disponível em: https://residencia.jfrn.jus.br/index.php/nisia-chatbot/ (Acesso em: 23 de agosto de 2024).

TRIBUNAL REGIONAL FEDERAL DA 5ª REGIÃO. Ato nº 495/2022. Institui, no âmbito da Justiça Federal da 5ª Região, o Comitê Permanente de Governança em Inteligência Artificial. Disponível em: https://arquivos.trf5.jus.br/TRF5/Governanca_de_TI__IA__Docs_Gerais/2024/03/03/20240303_44D713_SEITRF52970755AtodaPresidencia.PDF. Acesso em: 14 ago. 2024.

TRIBUNAL REGIONAL FEDERAL DA 5ª REGIÃO. Parceria entre TRF5, UFCG e JFSE desenvolve sistema de inteligência artificial para o Judiciário. Disponível em: https://www.trf5.jus.br/index.php/noticias/leitura-de-noticias?/id=324727. Acesso em: 15 ago. 2024.

TRIBUNAL REGIONAL FEDERAL DA 5ª REGIÃO. Projeto de Inteligência Artificial desenvolvido no TRF5 é finalista em prêmio nacional de inovação. Disponível em: https://www.trf5.jus.br/index.php/noticias/leitura-de-noticias?/id=325226. Acesso em: 14 ago. 2024.