Direito e inteligência artificial : referenciais básicos com comentários à resolução CNJ 332/2020

Autores

Fabiano Hartmann Peixoto
Universidade de Brasília (UnB)
https://orcid.org/0000-0002-6502-9897

Palavras-chave:

Direito, Ética, Inteligência artificial

Sinopse

O livro busca apresentar, de forma resumida e inicial, conceitos e características da IA de modo a permitir que o leitor tenha uma compreensão inicial sobre essa tecnologia e suas aplicações para o Direito. O texto buscará - de forma segmentada - apresentar as ideias conceituais básicas sobre IA, machine learning, redes neurais e deep learning, especialmente diferenciando-as em limites e possibilidades da inteligência humana. Especialmente voltado às aplicações no Direito dentre elas a do Poder Judiciário, também é feito um reforço à importância da curadoria de datasets e o enfrentamento do problema da opacidade algorítmica. Tudo para permitir ao leitor, de forma inicial, respostas ao caminho para se garantir transparência e proteção contra enviesamentos. Também serão abordados elementos essenciais para o conceito de IA ética e robusta, fortemente influenciador da pioneira iniciativa regulatória de IA para o Judiciário , que é a Resolução CNJ 332/2020.

DOI: http://doi.org/10.29327/521174

Capítulos

  • Sumário Executivo
  • Inteligência Artificial
  • Inteligência Humana (IH) e IA
  • Machine Learning
  • Formas de aprendizado
  • ML para problemas
  • Redes Neurais
  • Deep Learning
  • Você sabia?
  • Capacidades de sistemas de IA
  • Áreas de uso da IA no Direito
  • Características da IA
  • IA no Judiciário
  • Você sabia? Projeto Victor STF
  • Datasets
  • Curadoria de datasets
  • Você sabia? Dataset
  • Opacidade algorítmica
  • Black box
  • A opacidade é o principal perigo?
  • Caminho para transparência
  • Bias

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Biografia do Autor

Fabiano Hartmann Peixoto, Universidade de Brasília (UnB)

Professor da Faculdade de Direito da Universidade de Brasília - FD/UnB e do Programa de Pós Graduação em Direito da Universidade de Brasília - PPGD/UnB (Capes 6). Professor do Mestrado Profissional em Direito, Regulação e Políticas Públicas da Universidade de Brasília. Doutor em Direito pela Universidade de Brasília, com bolsa Capes e estágio pósdoutoral pela FLACSO, com pesquisa em Direito e IA com tema na (não) redução de desigualdades globais por decisões automatizadas na imigração e sistemas de refugiados. Líder do Grupo de Pesquisa certificado pelo CNPq - DR.IA: Direito, Racionalidade e Inteligência Artificial. Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Direito - PPGD-UnB. Docente e pesquisador de Inteligência Artificial e Direito. Membro da International Association for Artificial Intelligence and Law - IAAIL. Membro fundador da Associação Iberoamericana de Direito e Inteligência Artificial - AID-IA. Coordenador acadêmico do Projeto Victor UnB-STF. Coordenador Acadêmico do Projeto Mandamus (UnB-TJRR). Membro do Grupo de Trabalho CNJ sobre Ética na produção e uso de inteligência artificial no Poder Judiciário. Coordenador do Projeto acadêmico Julia (Logística jurisdicional e IA). Coordenador do Projeto acadêmico Confia (Confiança e IA - certificação ética). Membro do Conselho Consultivo do AMBLab (Laboratório de Inovação e Inteligência da Associação dos Magistrados Brasileiros).

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Publicado

abril 13, 2022

Categorias

Copyright (c) 2020 DR.IA

Detalhes sobre essa publicação

ISBN-13 (15)

978-65-00-08585-3

Publication date (01)

2020