Encontro 4 · 29/09/2026 · Produção e Aplicação do Direito na Era da IA

Transformers e Inteligência Artificial Generativa

Mestrado Doutorado

A arquitetura Transformer, de 2017, reorganizou o campo e tornou possível a IA generativa que hoje redige, resume e traduz. O encontro abre o instrumento por dentro, mostra o que ele faz bem e onde falha, e fixa a regra de verificação e os cuidados que o Direito exige.

O que é a IA generativa

A inteligência artificial generativa é a tecnologia capaz de criar conteúdo novo [texto, imagem, áudio, código] a partir de uma instrução em linguagem comum. O exemplo mais conhecido é o ChatGPT, lançado em novembro de 2022. Convém separar dois tipos de IA. A IA tradicional classifica ou prevê: diz se um e-mail é spam, aprova ou nega um crédito, reconhece um rosto. A IA generativa produz algo: redige um parágrafo, resume um documento, sugere uma minuta. Na diferença prática, a tradicional escolhe entre opções dadas, e a generativa escreve a opção.

A IA generativa funciona como um autocompletar turbinado: o teclado do celular sugere a próxima palavra; um modelo generativo sugere a próxima palavra milhões de vezes, formando frases, parágrafos e textos inteiros com coerência.Material do professor: Inteligência Artificial Generativa para leigos e no Direito.

Como o modelo funciona, em três ideias

Treino. O modelo aprende lendo uma quantidade enorme de textos. Não decora frases: aprende padrões, quais palavras costumam aparecer juntas, em que ordem e em que contexto. Previsão. Depois de treinado, recebe a instrução [o prompt] e responde prevendo a próxima palavra mais provável, uma de cada vez, com cada palavra realimentando a previsão da seguinte. O resultado parece raciocínio, mas a base é estatística. Sentido como posição. Para comparar significados, o modelo transforma cada palavra ou trecho em uma lista de números, o embedding. Significados próximos recebem posições próximas.

Pela proximidade entre posições, o modelo “entende” que furto mediante fraude eletrônica fica perto de estelionato eletrônico e longe de dosimetria.Material do professor · exemplo de embedding aplicado ao vocabulário penal.

Anexo interativo: Representação de um embedding [ontologia penal] [matriz termo × dimensão, vizinhos por cosseno e aritmética de vetores].

Anexo interativo: Espaço vetorial de uma ontologia penal [mapa 2D de institutos, vizinhos por cosseno, projeção interpretável].

O modelo não consulta uma base oficial ao responder: prediz texto plausível. Plausível não é o mesmo que verdadeiro. Daí nasce o principal risco.Material do professor.

A ruptura de 2017: “Attention Is All You Need”

Vaswani e coautores [NeurIPS, 2017] introduziram a arquitetura Transformer e o mecanismo de atenção, que pondera, para cada palavra, quais outras do contexto mais importam. A arquitetura abandonou a recorrência das redes anteriores e passou a processar a sequência em paralelo, com ganho de escala. Toda a família GPT [Generative Pre-trained Transformer] deriva daí, de GPT-1 a GPT-3, até o ChatGPT popularizar a tecnologia.

Noção	O que é
Token	pedaço de texto [palavra, parte de palavra ou sinal]; o texto é fragmentado em tokens antes do cálculo.
Predição	o modelo prevê o token seguinte mais provável, um de cada vez.
Janela de contexto	a quantidade de texto que o modelo considera de uma só vez.
Temperatura	controla a aleatoriedade: baixa deixa o texto previsível; alta, criativo e arriscado.

O que faz bem: sete usos no Direito

Uso	Como serve, e a cautela
Pesquisa e leitura	resume decisões longas, extrai a tese central, compara entendimentos. Conferir a fonte primária antes de usar.
Redação de minutas	gera um primeiro rascunho de petição, parecer, voto ou despacho. A responsabilidade pela versão final permanece humana.
Resumo e organização	condensa autos volumosos, monta linha do tempo, organiza pontos controvertidos.
Classificação e triagem	separa peças por assunto, identifica prazos e prioriza demandas.
Tradução de linguagem	reescreve texto técnico em linguagem acessível, ou converte pedido informal em linguagem jurídica.
RAG jurídico	ancora a resposta em base confiável, com citação, e reduz a alucinação.
Atendimento e orientação	responde dúvidas frequentes e orienta sobre procedimentos, sem substituir aconselhamento jurídico.

Onde falha: os três limites

Limite	Risco no Direito
Alucinação	afirmações plausíveis, porém falsas, incluindo artigos de lei, súmulas e acórdãos inexistentes. A fluência engana.
Viés	reprodução dos vieses dos dados de treino; risco direto para a igualdade em triagens, perfis e recomendações.
Ausência de fonte	o modelo, sozinho, não informa de onde tirou a resposta; sem rastreabilidade, a verificação fica com quem usa.

Regra inegociável no Direito: nunca citar norma, súmula, tema ou acórdão sem poder verificar na fonte primária.Padrão de verificação aplicável a todo uso jurídico de IA generativa.

RAG jurídico, a contramedida

A geração aumentada por recuperação [Retrieval-Augmented Generation] busca trechos de uma base confiável antes de gerar a resposta, e gera a resposta ancorada nos trechos recuperados, com citação. O jurista passa a trabalhar com fonte rastreável, e não com a memória estatística do modelo.

Perguntao pedido do usuário

→

Recuperaçãobusca por similaridade na base [embeddings]

→

Geraçãoresposta ancorada, com citação

Componentes típicos: fragmentação hierárquica do texto, embeddings, base vetorial, recuperação por similaridade e geração condicionada às fontes. A base fica sob controle do usuário, com atenção ao sigilo e à Lei Geral de Proteção de Dados.

Quatro cuidados inegociáveis no Direito

Verificar toda citação. Nenhuma norma, súmula, tema ou acórdão entra em uma peça sem conferência na fonte oficial. A regra não admite exceção por pressa.
Controlar o viés. Decisões apoiadas em IA exigem atenção redobrada a vieses, sob pena de violar a igualdade e o devido processo.
Proteger o sigilo e os dados. Dados pessoais e sigilosos não devem ir a plataformas abertas sem base legal e sem garantias técnicas, nos termos da Lei n. 13.709/2018 [LGPD]. A confidencialidade do processo penal reforça a cautela.
Manter o humano no comando. A decisão é do juiz, e a peça é do advogado ou do membro do Ministério Público. A Resolução CNJ n. 615/2025 orienta o uso a partir da centralidade humana, da classificação de risco e do controle sobre os dados: o sistema apoia, a pessoa decide e responde.

Engenharia de prompt e boas práticas

O prompt é a instrução em linguagem natural que orienta a resposta. A boa prática combina clareza, contexto, exemplos, iteração, estrutura e avaliação crítica do resultado. Em síntese operacional:

Tratar a saída do modelo como rascunho, nunca como resposta final.
Conferir a fonte primária de cada citação jurídica.
Preferir sistemas com RAG e citação rastreável a respostas de memória.
Não enviar dados sigilosos a plataformas abertas sem base legal.
Descrever a tarefa com clareza e contexto.
Registrar o uso da ferramenta, para auditoria e transparência.

Fluência não é verdade, e proximidade não é prova.Material do professor · boas práticas.

Bibliografia do encontro

VASWANI, Ashish et al. Attention Is All You Need. NeurIPS, 2017. Disponível em: arxiv.org/abs/1706.03762.

BARROSO, Luís Roberto; MELLO, Patrícia Perrone C. Inteligência artificial: promessas, riscos e regulação. Revista Direito e Práxis, 15 [04], 2024. Disponível em: scielo.br.

MORAIS DA ROSA, Alexandre. O que é RAG Jurídico? profamr.eu [blog], 2025. Disponível em: profamr.eu/blog.

MORAIS DA ROSA, Alexandre. Inteligência Artificial Generativa: o essencial para leigos e a aplicação no Direito [material do professor, com glossário]. Disponível em: www.profamr.eu.

Laboratório digital: os exercícios do encontro [Transformers, mecanismo de atenção, embedding e espaço vetorial, gerador de prompts, apostila de IA, RAG] ficam no site www.profamr.eu, com o link específico inserido aqui quando o material estiver publicado.