JCC – Jornal de Ciências Criminais do IBCCRIM

A máquina de confirmar: IA e antigarantismo penal

A inteligência artificial (IA) ingressou no sistema de justiça sob a promessa de tornar as decisões judiciais mais coerentes e eficientes. No processo penal, entretanto, o problema mais inquietante talvez não seja o de uma máquina que substitui o juiz, mas quando este permanece formalmente no comando e utiliza a máquina para deixar de fazer aquilo que justifica epistemologicamente o ato de julgar, ou seja, submeter suas hipóteses ao risco de serem refutadas. A IA pode ampliar o acesso às informações, assim como oferecer, em poucos segundos, uma quantidade praticamente inesgotável de razões para que o julgador continue acreditando no que já acreditava.

A questão, portanto, antecede os debates sobre erros estatísticos, discriminação algorítmica ou alucinações de modelos generativos. Trata-se de perguntar que relação com a verdade está sendo instituída quando o magistrado consulta uma ferramenta capaz de pesquisar, selecionar, resumir e redigir conforme a orientação inscrita em seu comando. Se o ponto de partida é uma dúvida genuína, a tecnologia pode auxiliar a confrontar versões. Todavia, se o ponto de partida é uma conclusão previamente definida, ela se converte em mecanismo de confirmação e procura apenas as provas, os precedentes e os argumentos que façam aquela conclusão parecer inevitável.

Popper (1934) mostrou que uma hipótese adquire valor cognitivo não pela acumulação indefinida de exemplos favoráveis, mas por sua abertura à refutação. Embora o processo judicial não se confunda com a ciência, a advertência é especialmente útil à epistemologia da prova, afina, uma decisão racional não resulta simplesmente da reunião de elementos compatíveis com a hipótese acusatória. Ela exige que essa hipótese seja confrontada com explicações alternativas, contraprovas e possíveis condições de falsidade. Julgar não é procurar tudo o que confirma uma narrativa, senão verificar se ela resiste ao que poderia desmenti-la.

Ao tratar da relação entre prova e verdade, Taruffo (2016) sustenta que a decisão justa depende de uma determinação verdadeira dos fatos[1], ainda que a verdade processual seja inevitavelmente limitada pelas regras, provas disponíveis e falibilidade humana. Para grande parte dos processualistas, essa pretensão não autoriza a busca inquisitorial de uma verdade absoluta, mas tampouco permite que o julgador abandone o compromisso de reconstruir racionalmente os acontecimentos. Sem essa orientação, a motivação deixa de explicar por que uma hipótese é mais bem sustentada e passa a apenas racionalizar uma preferência.

É exatamente nesse ponto que a IA generativa encontra o viés de confirmação, fenômeno que pode ser descrito como a tendência a buscar, interpretar e recordar informações de modo favorável às crenças já existentes (Nickerson, 1998). A tecnologia não inventou tal viés, mas modificou sua escala. Se antes, confirmar uma intuição exigia selecionar trechos dos autos ou localizar precedentes convenientes, agora, basta formular a pergunta de forma orientada: “encontre fundamentos para manter a prisão”, “demonstre a especial gravidade da conduta”, “afaste a tese defensiva” ou “redija uma sentença condenatória”. O comando já contém o resultado, de modo que a máquina apenas constrói o caminho retrospectivo para reafirmá-lo.

A aparência dialógica dessas ferramentas torna o problema ainda mais sutil. O usuário sente que está investigando por que pergunta, recebe respostas e pode pedir novas justificativas. Mas nem toda interação é realmente investigação. Quando cada nova pergunta preserva a hipótese inicial e solicita apenas seu reforço, o diálogo com a máquina é um “monólogo epistemológico”.

No processo penal brasileiro, essa dinâmica encontra terreno particularmente fértil. A cultura jurisdicional ainda convive com prisões preventivas apoiadas em fórmulas genéricas, presunções de periculosidade extraídas da natureza do delito, deferência acentuada à narrativa policial e inversões práticas do ônus da prova. Em tal ambiente, a IA não chega a uma instituição epistemologicamente neutra, sendo tão somente incorporada a rotinas nas quais a hipótese acusatória frequentemente desfruta de uma vantagem cognitiva inicial, enquanto a versão defensiva precisa superar a suspeita de constituir mero expediente estratégico.

É nesse sentido que a tecnologia pode sofisticar posições antigarantistas. O que aqui chamamos de antigarantismo não se apresenta necessariamente como rejeição explícita à presunção de inocência ou ao devido processo, manifestando-se como uma maneira de conhecer: partir da culpabilidade provável, tratar a prisão como gestão de riscos, atribuir maior credibilidade institucional à acusação e exigir da defesa a demonstração de uma inocência que juridicamente não lhe cabe provar.

Ferrajoli (2025) concebe o garantismo também como um modelo de racionalidade probatória destinado a limitar o poder punitivo. Assim, a presunção de inocência não é apenas uma regra de tratamento, mas uma regra epistemológica sobre o ponto de partida da decisão. Ela impede que a hipótese acusatória seja tomada como verdadeira antes de sua comprovação e distribui os riscos do erro em favor da liberdade. Quando o julgador utiliza a IA para reforçar uma conclusão incriminadora previamente assumida, ele está invertendo a direção cognitiva imposta pelo processo penal democrático.

Essa inversão aparece com nitidez no tratamento da prisão preventiva. Em vez de perguntar se os elementos concretos efetivamente demonstram um perigo atual e se medidas menos gravosas são insuficientes, o julgador pode solicitar à ferramenta que produza fundamentos para a custódia. O modelo encontrará expressões sobre ordem pública, gravidade concreta, risco de reiteração e credibilidade das instituições. A quantidade de argumentos produzidos cria uma ilusão de robustez, embora todos possam derivar do mesmo pressuposto não testado. Nesse sentido, multiplicar justificações não equivale a aumentar a qualidade epistêmica da decisão.

O mesmo ocorre na valoração da prova. Um sistema pode ser solicitado a resumir apenas os elementos incriminadores, apontar inconsistências no depoimento do acusado ou reunir precedentes que autorizem a condenação com determinado conjunto probatório. A defesa talvez jamais saiba quais perguntas foram feitas, quais documentos foram priorizados, quais respostas divergentes foram descartadas ou quantas vezes o comando foi reformulado até que a ferramenta produzisse o resultado desejado. A opacidade relevante, nesse caso, não está somente no código do algoritmo, mas na história cognitiva da decisão.

A Resolução nº 615/2025 do Conselho Nacional de Justiça representa avanço ao exigir transparência, explicabilidade, contestabilidade, auditoria e supervisão humana. Ainda assim, uma governança concentrada somente nas propriedades técnicas do sistema não alcança toda a questão. É preciso controlar a interação epistemológica entre julgador e ferramenta. Saber qual modelo foi utilizado é importante, contudo, saber para que ele foi interrogado, com quais comandos, sobre quais documentos e em que momento da formação do convencimento pode ser ainda mais relevante.

Daí a necessidade de uma trilha epistêmica da decisão. Sempre que a IA contribuir para ato capaz de afetar a liberdade, deveriam ser preservados os comandos relevantes, as fontes consultadas, as respostas utilizadas e as eventuais instruções destinadas a testar hipóteses alternativas. Não para transformar o processo em auditoria informática interminável, mas para permitir que as partes verifiquem se a tecnologia auxiliou uma investigação aberta ou apenas revestiu de objetividade uma conclusão predeterminada. O contraditório deve alcançar não apenas o resultado produzido pela máquina, mas o modo como o problema lhe foi apresentado.

Também é necessário modificar os protocolos de uso, visto que uma ferramenta empregada em matéria penal não deveria ser orientada apenas a encontrar fundamentos favoráveis à hipótese do usuário. Deveria ser obrigada a apresentar argumentos contrários, indicar lacunas probatórias, distinguir correlação de causalidade, explicitar o grau de incerteza e formular as condições sob as quais a conclusão precisaria ser abandonada. Em outras palavras, a IA só será epistemicamente útil se for desenhada para criar fricção cognitiva, e não para oferecer conforto argumentativo.

A motivação judicial igualmente precisa mudar. Não basta declarar que a resposta foi revisada por uma pessoa. O magistrado deve demonstrar como enfrentou a melhor versão da tese contrária, por que descartou explicações alternativas e quais elementos poderiam ter conduzido a resultado diverso. Uma fundamentação longa pode ser epistemicamente vazia quando apenas acumula confirmações. Já uma decisão racionalmente controlável revela seus pontos de vulnerabilidade e assume a possibilidade de erro.

A IA pode contribuir para a busca processual da verdade ao localizar contradições, comparar versões, organizar grandes volumes de prova e expor o julgador a informações que desafiem sua intuição. No entanto, isso exige uma escolha institucional deliberada. Ao ser utilizada como mecanismo de busca de fundamentos para decisões tomadas antecipadamente, ela converte a jurisdição em engenharia retrospectiva de justificações. No processo penal brasileiro, o risco é que a eficiência tecnológica não corrija o antigarantismo existente que contraria o sistema de direitos e garantias constitucionais, mas lhe conceda uma aparência científica por meio de argumentos mais sofisticados.

O problema decisivo, portanto, não é saber se a máquina encontrará a verdade, senão se o julgador ainda aceita procurá-la sob condições que possam contrariá-lo. Quando a IA serve apenas para confirmar posições e preconceitos, abdica-se da pretensão de conhecimento e preserva-se apenas a aparência da fundamentação. A tecnologia mais perigosa não é a que decide no lugar do juiz, mas a que permite ao juiz não decidir verdadeiramente: escolher primeiro, pesquisar depois e chamar de razão o resultado automatizado de sua própria crença.

Referências

BOLDT, Raphael. Processo Penal e Catástrofe: entre as ilusões da razão punitiva e as imagens utópicas abolicionistas. 3. ed. Rio de Janeiro: Lumen Juris, 2026.

BRASIL. Conselho Nacional de Justiça. Resolução nº 615, de 11 de março de 2025. Estabelece diretrizes para o desenvolvimento, utilização e governança de soluções desenvolvidas com recursos de inteligência artificial no Poder Judiciário. Brasília: CNJ, 2025. Disponível em: https://atos.cnj.jus.br/files/original1555302025031467d4517244566.pdf. Acesso em: 20 ago. 2026.

FERRAJOLI, Luigi. Derecho y razón: teoría del garantismo penal. 11. ed. Madrid: Trotta, 2025.

NICKERSON, Raymond S. Confirmation bias: a ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, v. 2, n. 2, p. 175-220, 1998. https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175

POPPER, Karl R. Logik der Forschung. Viena: Julius Springer, 1935.

TARUFFO, Michele. Uma simples verdade: o juiz e a construção dos fatos. Tradução: Vitor de Paula Ramos. São Paulo: Marcial Pons, 2016.