Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Aguiar, Alexandre Kehrig Veronese | - |
dc.contributor.author | Bittencourt, Rafael de Oliveira | - |
dc.identifier.citation | BITTENCOURT, Rafael de Oliveira. Aplicações e limitações de inteligência artificial generativa no direito: um estudo de caso do Tribunal de Contas da União e a análise da utilidade de assistentes jurídicos de IA criados no CHATGPT. 2024. 143 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Direito) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, 2024. | pt_BR |
dc.description.abstract | Esta monografia investiga as aplicações e limitações da Inteligência Artificial Generativa (IAG)
no campo jurídico, com ênfase no estudo de caso do Tribunal de Contas da União (TCU) e na
análise da utilidade de assistentes jurídicos desenvolvidos na plataforma ChatGPT. A pesquisa
aborda os fundamentos e a evolução das Inteligências Artificiais (IAs), com foco nas
tecnologias generativas baseadas em grandes modelos de linguagem (Large Language Models
– LLMs), destacando suas potencialidades e limitações. São examinados os principais casos de
uso, como a sumarização de documentos, a pesquisa jurídica por meio de buscas semânticas e
a assistência na elaboração de peças processuais, além das técnicas de Engenharia de Prompt,
que otimizam as respostas geradas pela IA. Também são analisados os desafios técnicos, éticos
e legais relacionados à implementação dessas tecnologias, incluindo questões de privacidade,
viés algorítmico, transparência e conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD),
a Resolução nº 332/2020 do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), bem como uma análise
sumária do Projeto de Lei nº 2.338/2023, que propõe a regulamentação da IA no Brasil.
Identificam-se problemas nesse projeto, como imprecisões terminológicas e preocupações com
a carga regulatória excessiva, que podem impactar negativamente o desenvolvimento da IA no
país, especialmente para pequenas e médias empresas (PMEs).
O estudo de caso do TCU revela iniciativas inovadoras como o ChatTCU e o INACIA
(Instrução Assistida com Inteligência Artificial), evidenciando o impacto positivo da IAG na
eficiência e precisão dos processos de auditoria e controle, sempre observando as salvaguardas
éticas e legais. A pesquisa avalia ainda a percepção dos profissionais do TCU quanto à adoção
dessas tecnologias, identificando barreiras relacionadas ao conhecimento técnico e
oportunidades para sua implementação. Os resultados indicam que os assistentes jurídicos
desenvolvidos aumentam significativamente a produtividade, melhorando a eficiência na
realização de tarefas como pesquisa jurídica, revisão de documentos e elaboração de peças
processuais. Além disso, constatou-se que essas ferramentas podem reduzir erros humanos,
oferecendo suporte em processos complexos e contribuindo para a democratização do acesso à
informação jurídica.
O trabalho propõe diretrizes para uma implementação e uso pragmático e responsável da IA
Generativa no Direito, enfatizando a necessidade de validação das informações, mitigação de
riscos e responsabilidade compartilhada entre desenvolvedores e usuários. Nesse sentido,
sugere-se que a IA Generativa seja encarada como uma extensão do conhecimento negocial e
da capacidade intelectual dos usuários, numa abordagem denominada co-inteligência. Conclui-
se que, embora existam limitações técnicas e desafios éticos, a IAG apresenta grande potencial para aprimorar os processos jurídicos, desde que utilizada com supervisão humana e de forma
responsável, respeitando as melhores práticas internacionais e o contexto jurídico brasileiro. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject.keyword | Assistente virtual | pt_BR |
dc.subject.keyword | Linguagem natural | pt_BR |
dc.subject.keyword | Chatbots | pt_BR |
dc.title | Aplicações e limitações de inteligência artificial generativa no direito : um estudo de caso do Tribunal de Contas da União e a análise da utilidade de assistentes jurídicos de IA criados no CHATGPT | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-11-05T12:14:31Z | - |
dc.date.available | 2024-11-05T12:14:31Z | - |
dc.date.submitted | 2024-08-16 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/40378 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | This monograph investigates the applications and limitations of Generative Artificial
Intelligence (GenAI) in the legal field, with an emphasis on the case study of the Brazilian
Federal Court of Accounts (TCU) and the analysis of the usefulness of legal assistants
developed on the ChatGPT platform. The research addresses the fundamentals and evolution
of Artificial Intelligence (AI), focusing on generative technologies based on Large Language
Models (LLMs), highlighting their potential and limitations. The main use cases analyzed
include document summarization, legal research through semantic searches, and assistance in
drafting legal documents, as well as Prompt Engineering techniques that optimize the responses
generated by AI. Technical, ethical, and legal challenges related to the implementation of these
technologies are also examined, including issues of privacy, algorithmic bias, transparency, and
compliance with the General Data Protection Law (LGPD) and Resolution No. 332/2020 of the
National Council of Justice (CNJ). Additionally, a summary analysis of Bill No. 2.338/2023,
which proposes AI regulation in Brazil, is provided. Issues in the bill, such as terminological
inaccuracies and concerns about excessive regulatory burdens, which may negatively impact
AI development in the country, especially for small and medium-sized enterprises (SMEs), are
identified.
The TCU case study highlights innovative initiatives such as ChatTCU and INACIA (AI-
Assisted Instruction), demonstrating the positive impact of GenAI on the efficiency and
accuracy of auditing and control processes, always considering ethical and legal safeguards.
The research also evaluates the perception of TCU professionals regarding the adoption of these
technologies, identifying barriers related to technical knowledge and opportunities for
implementation. The results indicate that the legal assistants developed significantly increase
productivity, improving efficiency in performing tasks such as legal research, document review,
and drafting legal documents. Furthermore, these tools have been found to reduce human error,
offering support in complex processes and contributing to the democratization of access to legal
information.
The study proposes guidelines for the pragmatic and responsible implementation and use of
Generative AI in the legal field, emphasizing the need for information validation, risk
mitigation, and shared responsibility between developers and users. In this context, it is
suggested that Generative AI be viewed as an extension of the user’s business knowledge and
intellectual capacity, within an approach called co-intelligence. It is concluded that, although
there are technical limitations and ethical challenges, GenAI has great potential to improve legal processes, provided it is used with human oversight and in a responsible manner, respecting
international best practices and the Brazilian legal context. | pt_BR |
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