Vamos ser sinceros: os modelos de linguagem já se tornaram um colega de trabalho secreto de muitos profissionais do direito e, no caso, do processo penal. É o auxiliar que não dorme, não pede aumento, aparenta ter conhecimentos ilimitados de temas jurídicos, mas resvala tanto que você desconfia de suas entregas, muitas vezes dando mais trabalho do que se fizesse a pesquisa no old style (sites de jurisprudência dos tribunais e RT para os cringe, no meu caso). No entanto, a inteligência artificial generativa chegou ao ambiente forense de modo a transformar atividades de análise de casos, organização de conteúdo, pesquisa de fontes (doutrina e jurisprudência).
Enquanto a geração nato-digital consegue se “virar nos 30” (os cringes entenderão), os mais velhos patinam para compreender como usar, talvez com receio de demonstrar que não sabem, muitas vezes usando modelos de linguagem como se fosse Google (se bem que é uma tendência a substituição, inclusive já realizada pela própria Google). Em consequência, a maioria dos profissionais da geração passada é autodidata, com os benefícios da livre aprendizagem e os riscos associados, especialmente reputacionais.
Opera-se um esforço quase heroico de letramento digital, a começar pela engenharia de prompts (instruções ou comandos para ser mais direto e fácil), a partir da lógica ineficiente de tentativa e erro. Em geral, os profissionais em seus smartphones ou desktops olham para os lados, certificam-se de que não há ninguém olhando, principalmente os mais jovens, e “sussurram” pedidos para a máquina, entre um café e uma olhada no WhatsApp (que usa IAGen), convencidos ingenuamente de que dominam a arte da “Engenharia de Resposta Rápida”. Às vezes dá certo. Mas o risco associado é imenso. Aqui na ConJur contei um dos casos de uso ingênuo em que a máquina inventou julgados e o profissional do direito utilizou em um caso concreto, causando o não conhecimento do recurso (ChatGPT: ‘Primeiro você alucina, inventa jurisprudência’ ou ‘não era julgado, era cilada’).
O problema é que essa nova “habilidade” muitas vezes se assemelha mais a um ato de fé do que a uma técnica apurada. Muitos parecem acreditar que a IA sabe de tudo, esperando resultados precisos a partir de comandos simples e gerais, tratando a ferramenta como um oráculo ou uma ‘varinha mágica, sem atentar para a seriedade que o uso exige. Aliás, a Resolução 615 do CNJ foi abordada, juntamente com Bárbara Guasque aqui na conjur (A Bolha da IA generativa no Poder Judiciário: o tamanho do risco). Além de reificar o modelo de linguagem que é programado para emular (fingir) empatia, lançam instruções vagas e indefinidas, convidando o modelo a “alucinar” com o mesmo entusiasmo de um de um iniciante que procura impressionar, se preciso, inventando ou juntando coisas com a aparência de alto saber.
No contexto do processo penal, em que a liberdade de alguém está em jogo, a aposta secreta e mal calculada transcende as consequências pessoais, colocando em risco tecnológico terceiros. É um flerte perigoso com a má-prática, em que o próximo “precedente” ou “análise” gerada pode ser tão real quanto uma nota de sete reais, mas com alto poder de destruição da investigação, acusação, defesa ou julgamento, além de o profissional arriscar a reputação.
O uso consciente e eficaz depende diretamente da aquisição de competência ainda rara entre os profissionais do direito: a engenharia de prompts. A ausência da habilidade transforma uma ferramenta poderosa em uma fonte de risco, gerando resultados imprecisos ou, pior, juridicamente “alucinados”, mas com alto poder de convencimento aparente. Reitere-se a lenda urbana de que a IA “sabe tudo” ou “entende” o direito como um ser humano. Na realidade, os modelos não leem textos com um fluxo de pensamento contínuo, nem entendem ou compreendem o conteúdo: realizam cálculos probabilísticos por meio da decomposição das instruções em “tokens” (blocos de caracteres) e análise das relações estatísticas entre eles para prever a resposta mais provável: qual o próximo token.
Por isso, uma instrução vaga ou mal formulada, um “prompt espaguete”, para usar o jargão técnico, força a IA a adivinhar o que você quer, dada a incapacidade do emissor do comando, podendo levar o seu mecanismo de “atenção” (saiba mais sobre a Arquitetura Transformers aqui) a focar nos detalhes errados e gerar informações que parecem corretas, embora sejam factualmente falsas, distorcidas ou manipuladas, um fenômeno conhecido como “alucinação”. No contexto penal, manifesta-se pela entrega de citação doutrinária ou jurisprudência inexistente, talvez uma interpretação equivocada de artigo de lei ou a construção de uma tese com base em premissas normativas ou fáticas incorretas, inválidas e, caso utilizadas pelo usuário, com consequências imprevisíveis.
A boa notícia é que a habilidade de construir bons prompts pode ser aprendida. Superar o desafio não é culpar a IA por maus resultados, justo o contrário: assumir com humildade o ‘não sei’, preciso aprender a dominar essa nova disciplina. No início a curva de aprendizagem pode ser um pouco difícil, mas logo de verifica o ganho competitivo ao se dominar técnicas específicas que asseguram o uso responsável da IA generativa.
O espaço é curto. Então, seguem algumas sugestões básicas para suas próximas interações:
[a] A persona “Aja Como”: Em vez de um pedido genérico como “escreva sobre habeas corpus”, a instrução deve ser “Aja como um advogado criminalista especialista em tribunais superiores, com experiência e domínio da jurisprudência do STF e do STJ dos últimos cinco anos sobre o tema [xxx]. Redija uma tese para um Habeas Corpus questionando uma prisão preventiva decretada sem fundamentação idônea, utilizando a terminologia técnica apropriada, em tom formal, objetivo e preciso. Cite somente julgados com fonte identificada e link para conferência”. Ainda que simples, a técnica força a IA a adotar a perspectiva, o jargão e o rigor de um especialista, evitando respostas genéricas e de estilo enciclopédico.
[b] O “Context Wrapper” (Invólucro de Contexto): Talvez a técnica mais relevante para profissionais do direito. Em vez de perguntar “resuma os pontos fracos da acusação/defesa”, deve-se fornecer o contexto do caso, situando o fato no espaço, tempo e dinâmica. O prompt correto seria: “Com base exclusivamente na transcrição do depoimento da testemunha de acusação anexada abaixo, identifique e resuma as principais contradições em seu relato, especificando os pontos que podem ser explorados e formulando uma lista de perguntas possíveis e as respostas esperadas, além de indicar as ‘lacunas de conhecimento”. Ao “envelopar” a pergunta com o texto-fonte (a transcrição do depoimento, o laudo pericial, a denúncia), o profissional impede que a IA alucine sobre fatos, preencha lacunas, delimitando o espaço de trabalho apenas ao conteúdo fornecido.
[c] Cadeia de Pensamento (CoT): Para tarefas complexas como a dosimetria da pena, a IA pode cometer erros de cálculo, de lógica ou mesmo normativa. A técnica CoT mitiga o erro ao obrigar o modelo de IA a “mostrar seu trabalho”. Um prompt eficaz seria: “Calcule a dosimetria da pena para do acusado do crime X, considerando as circunstâncias favoráveis/desfavoráveis Y, as agravantes/atenuantes W e as causas especiais de aumento/diminuição Z, passo a passo, seguindo as três fases do artigo 68 do Código Penal. Primeiro, analise as circunstâncias judiciais da primeira fase. Segundo, considere as agravantes e atenuantes. Terceiro, aplique as causas de aumento e diminuição. Exponha o raciocínio para cada etapa e os valores de acréscimo/diminuição de modo individualizado”. O prompt permite que o profissional verifique a lógica do modelo e identifique possíveis desvios.
[d] Definição de restrições e estímulos negativos: A IA tende a ser prolixa, com muito blá-blá-blá inútil e redundante. Para obter resultados úteis e diretos, defina limites. Por exemplo: “Elabore a motivação e fundamentos de fato para uma apelação criminal. Restrição: use no máximo 400 palavras. Não use citações doutrinárias. Não use um tom casual ou emojis. Adote o tom técnico e formal”. A abordagem combina restrições de estrutura (limite de palavras) com estímulos negativos de conteúdo (o que não incluir) e positivos (tom técnico e formal), refinando o resultado para um escopo específico.
[e] Não Insista. Abra um novo chat: Se você perceber que há desvios, alucinações, em vez de tentar consertar, abra um novo chat ou sessão. Lembre-se da máxima: “chat que nasce torto, nunca se endireita”. É perda de tempo.
As dicas são iniciais. No entanto, ao longo da vida já aprendemos tantas coisas. Por mais que pareça difícil, com o tempo, as atividades de criação e refinamento de prompts se ajustam, passando a compor o cotidiano do profissional sério que não fica resmungando, nem lutando contra moinhos de vento digitais, embora sedutora e ingênua a posição de Dom QuixoTEC. Adquirir as competências para dominar a engenharia de prompts é um diferencial necessário para quem quiser continuar navegando no direito e, especificamente, no processo penal. As oportunidades são imensas.
Em resumo, a IA não é uma autoridade e sim uma ferramenta de auxílio que exige competência do usuário. A melhor forma de avaliar um resultado é prevenir a alucinação com prompts precisos e, posteriormente, submeter o texto gerado ao mesmo escrutínio rigoroso que qualquer outra peça de pesquisa jurídica. A responsabilidade final pela precisão e pela ética do conteúdo é sempre do profissional. A escolha é sua ou melhor: não há escolha. Resta aprender. Se puder, teste como gerar prompts em dois templates. O mais simples aqui e o mais completo aqui. Após gerar o prompt, copie e use no seu modelo de linguagem favorito. Se puder, conte-me @alexandrermoraisdarosa (Instagram).
P.S. Material de apoio: [a] aqui um Glossário de Prompts; [b] aqui sobre a arquitetura dos modelos e prompts; [c] aqui você encontra um Glossário da Resolução 615 do CNJ; [d] aqui material para entender a diferença entre internet e web; [e] aqui deepfake; [f] aqui gerador de prompts outros. Como me perguntam muito, talvez conte os modelos e técnicas que uso em outra coluna. Veremos.
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