Está no prelo (virtual e físico) meu livro Machine learning nas decisões. O uso jurídico dos algoritmos aprendizes. Estará disponível na Amazon em alguns dias.
Sem excessos técnicos, jurídicos ou tecnológicos (especialmente matemáticos), tento conversar com juristas e tecnólogos e dar uma pequena contribuição para (i) facilitar o diálogo interdisciplinar dos envolvidos na construção de um processo eletrônico com o melhor das atuais tecnologias e (ii) apontar caminhos para, sem violar a Constituição e a lei, incorporar a inteligência artificial (IA) do aprendizado de máquina (machine learning) ao sistema eletrônico-processual,
O uso da IA nas decisões pode ajudar a vencer o conhecido gargalo do processo eletrônico? No trajeto para uma resposta, em 18 capítulos, após um esforço de ambientação semântica e pragmática, trato do necessário para entender, de maneira fundamentada, o que significa entregar decisões a algoritmos: estrutura, algoritmos, modelos, inteligência artificial - machine learning, redes neurais, função/variância/tendenciosidade. Busco sempre conectar a exposição com a teoria e a prática jurídicas.
A partir do capítulo 12, postos os fundamentos, trago diretrizes práticas para nortear o esforço de automatizar decisões. Chamo tais diretrizes de axiomas e leis: axioma da substituição, axioma do monojuízo, lei da variância, lei da tendenciosidade, lei da compatibilidade e lei do fator hermenêutico. Finalizo a obra com uma sugestão aos tecnólogos (capítulo 18).
Anexos trazem noções complementares: argumento do quarto chinês, de John R. Searle; interpenetração - de Parsons/Luhmann; o modelo GPT-3 da OpenAI e métodos e modelos dos sistemas sociais.
Orgulho-me de ter como prefaciador o professor doutor Aires J. Rover, notório vanguardista da área de IA e assíduo incentivador dos programas interdisciplinares de Direito e Engenharia e Gestão do Conhecimento da UFSC.
