Inteligência artificial e solução consensual de conflitos no Poder Judiciário

A Agenda 2030 da ONU colocou luzes sobre a necessidade de se ampliar o acesso à justiça com eficácia, responsabilidade e inclusão. Com esta mesma perspectiva, diversos organismos internacionais e instituições realizam estudos com a proposta de contribuir com melhorias para o sistema de justiça. Nessa linha, a Comissão Europeia para a Eficácia da Justiça (Cepej) identifica parâmetros de qualidade e de efetividade nos sistemas judiciais dos países-membros da União Europeia e instituiu um score da Justiça Europeia, com indicadores que mapeiam a tramitação de processos por via eletrônica, a comunicação entre os tribunais e as partes, a formação dos juízes, os recursos financeiros, assim como a utilização de tecnologia de informação e comunicação (TIC) para a gestão dos processos (EU Justice Scoreboard, 2021). Nos últimos anos, diversos países europeus apresentaram um avanço significativo quanto à implantação de tecnologias para apoio à determinadas atividades judiciárias.

Atento a essa necessidade, o CNJ vem desenvolvendo ações no sentido de ampliar a inserção da tecnologia e da inovação. Na prática, isso pode ser verificado tanto pela publicação de diversas normativas recentes com o objetivo de impulsionar o movimento de justiça digital e da inovação (por exemplo, a Resolução 345, que dispôs sobre os "juízos 100% digitais"; a Resolução 335, que criou a Plataforma Digital do Poder Judiciário Brasileiro (PDPJ-Br); e a Resolução 358, que tratou sobre o sistema informatizado para a resolução de conflitos por meio da conciliação e mediação (Sirec), quanto pelo estabelecimento das metas das últimas gestões do órgão.

A necessidade de acompanhamento dos impactos decorrentes do emprego de novas tecnologias, notadamente a inteligência artificial (IA), em setores sensíveis como o da Justiça, é fundamental para que esta utilização esteja sempre direcionada à prestação de um melhor serviço aos usuários e na otimização dos recursos humanos e financeiros disponíveis.

Em 2020, o Centro de Inovação, Administração e Pesquisa do Judiciário da FGV Conhecimento (Ciapj FGV) realizou uma análise quantitativa e qualitativa pioneira da IA nos tribunais brasileiros. A amostragem da pesquisa abarcou o Supremo Tribunal Federal (STF), o Superior Tribunal de Justiça (STJ), o Tribunal Superior do Trabalho (TST), os 24 Tribunais Regionais do Trabalho, os 5 Tribunais Regionais Federais e os 27 Tribunais de Justiça.

Na 1ª edição, foram mapeados essencialmente, os seguintes quesitos: origem (se a IA foi desenvolvida pela equipe interna do tribunal, externa ou alguma parceria), o ano da implantação, a situação atual da iniciativa (status), funcionalidades e problemas que busca solucionar, resultados e outros sistemas de IA em desenvolvimento. Esta fase identificou que 35 tribunais (STF, STJ, TST, os cinco TRFs, 19 Tribunais Estaduais e 8 TRTs), mais a plataforma Sinapses do CNJ, empregavam a IA em alguma(s) atividade(s).

Em 2020, os tribunais superiores apresentaram o seguinte retrato: 6 iniciativas de IA sendo uma no STF (Victor), quatro no STJ (Athos, Sócrates, E-Juris, TUA) e uma no TST (Bem-te-vi). O estudo computou 14 iniciativas de IA na justiça federal, 27 na seara estadual e 8 na esfera trabalhista.

A 2ª edição da pesquisa, publicada em abril de 2022, conta com uma ampliação robusta do formulário direcionado aos tribunais. A pesquisa tem natureza exploratória, descritiva e analítica, a fim de identificar e descrever as iniciativas e experiências nacionais de tecnologias com a utilização de inteligência computacional e artificial nos tribunais, que visem ao aperfeiçoamento do sistema de justiça sob a perspetiva de seu funcionamento e de sua estrutura. O formulário contou com 40 perguntas que buscaram coletar informações gerais sobre a tecnologia; dados da equipe responsável pela sua criação e desenvolvimento; aspetos técnicos; bases de dados utilizadas para emprego da IA; avaliação e monitoramento da sua aplicação; prognósticos de investimento e aprimoramento.  

Esta nova etapa da pesquisa apurou 64 iniciativas de IA em 44 Tribunais (STF, STJ, TST, os cinco TRFs, 23 Tribunais de Justiça e 13 TRTs), mais a plataforma Sinapses do CNJ. No que concerne às Cortes Superiores, o STF apresentou uma iniciativa de IA (Victor), o STJ continuou com quatro (Athos; DataJud; indexação de peças processuais em processos originários; e Identificação de Fundamentos de Inadmissão do REsp) e o TST também permaneceu com a mesma ferramenta (Bem-te-vi). O estudo ainda detetou 5 IAs nos TRFs, 35 nos TJs e 17 nos TRTs.

Uma parcela das iniciativas mapeadas está relacionada ao suporte à decisão. No âmbito da Justiça do Trabalho, tem destaque a aplicação de IA para otimizar o encaminhamento dos processos à conciliação.

Nesse sentido, o TRT da 1ª Região conta com uma iniciativa (ainda sem nome) que surgiu a partir de uma parceria do tribunal com a Universidade Federal do Rio Grande do Norte e que está em fase de desenvolvimento. Uma das funcionalidades desta IA consiste na análise preditiva dos resultados de audiência de conciliação.

A equipe técnica do TRT da 4ª Região está com uma iniciativa em fase de produção denominada de índice de conciliabilidade por inteligência artificial (Icia). Trata-se de uma métrica que varia entre "0" e "1" que estima a probabilidade de cada processo ser conciliado, por meio da técnica de aprendizado de máquinas. O resultado é formado a partir da análise de informações como: histórico de conciliações das partes; histórico de conciliações dos advogados; histórico de conciliação do assunto do processo; e estágio do andamento processual.

O TRT da 12ª Região conta com a iniciativa denominada de Concilia JT, em fase de produção pela equipe interna do próprio tribunal. O objetivo da aplicação desta ferramenta consiste em identificar se, em determinado processo, existe maior ou menor probabilidade de acordo entre as partes.

O Concilia JT utiliza modelos para predição do potencial de acordo do processo que calculam valores na faixa de "0" a "5". A ideia é que a partir deste índice cada unidade judiciária possa definir a sua estratégia de triagem e organização das pautas de conciliação.  

A utilização da IA para o encaminhamento de processos à conciliação foi apontada pelo TJ-DF como uma iniciativa que poderia ser desenvolvida no âmbito deste tribunal para aprimorar a prestação jurisdicional. Este dado revela uma expectativa de que outros tribunais brasileiros desenvolvam iniciativas no mesmo sentido das mapeadas em âmbito trabalhista.

A proposta de conferir maior eficiência à solução adequada dos conflitos com o apoio da IA tem o intuito de aumentar o número de processos resolvidos de forma consensual, tendo em vista que, na prática, este número ainda é pouco expressivo. Segundo o Relatório Justiça em Números do CNJ, o índice de conciliação, ou seja, o percentual de sentenças homologatórias de acordo em relação ao total de sentenças e decisões terminativas proferidas na Justiça brasileira, em 2020, foi de 9,9%. O maior patamar registrado pela série histórica foi de 13,6% em 2016.

À medida que o encaminhamento às soluções consensuais se torne mais otimizado e siga um fluxo automatizado, a triagem dos processos pode ser aprimorada, com o direcionamento ao método mais adequado ao perfil da demanda; o que também ajuda a incrementar as chances de acordo no caso. Dessa forma, a pesquisa reforça a premissa no sentido de que o uso de tecnologias como a IA pode ter um impacto bastante positivo na eficiência da justiça, em que pese a necessidade de serem constantemente monitoradas e reavaliadas.

NVIDIA está desenvolvendo uma tecnologia que dará às placas gráficas acesso direto aos SSDs

A NVIDIA, com a ajuda da IBM e de outros, desenvolveu uma tecnologia que tornará as placas gráficas menos dependentes das CPUs, dando às futuras GPUs acesso direto aos recursos SSD.

A tecnologia é chamada de BaM (Big Accelerator Memory), e permite que a GPU acesse diretamente o SSD através do barramento PCIe, quase sem usar a energia da CPU, como é agora. Assim, os recursos de CPU liberados podem ser usados ​​para outras tarefas mais úteis. As placas gráficas poderão ler e gravar dados diretamente de e para o SSD, o que também reduzirá a carga na própria memória das placas gráficas. Essa solução também eliminará a necessidade de os desenvolvedores integrarem soluções como a API DirectStorage.

A tecnologia BaM acelerará significativamente o trabalho de sistemas de alto desempenho; os autores do projeto a desenvolveram principalmente com foco em tarefas de computação “pesadas” e sistemas de aprendizagem de máquina. O acesso direto aos SSDs também permitirá que as placas gráficas lidem com resoluções mais altas, melhorando desa forma, o desempenho de renderização. Atualmente, essa tecnologia está em fase de protótipo e os desenvolvedores ainda não especificaram quando poderá entrar no mercado.

https://avalanchenoticias.com.br/discos-rigidos-sistemas-de-armazenamento-interfaces-nas/nvidia-esta-desenvolvendo-uma-tecnologia-que-dara-as-placas-graficas-acesso-direto-aos-ssds/

Ricardo Chaves lidera Centro de Excelência em Inteligência Artificial do BPI

O CEIA tem como missão a transformação do BPI em "AI first", promovendo a adoção generalizada e em escala de Inteligência Artificial em todas as funções chave do banco.

Ricardo Chaves é o diretor do novo Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA) do BPI. O profissional vai liderar o CEIA com a missão de transformar o BPI em “AI first”, promovendo a adoção generalizada e em escala de Inteligência Artificial em todas as funções chave do banco.

O objetivo é assegurar “elevados índices de personalização da oferta, da abordagem comercial e do modelo de serviço aos clientes, bem como níveis de excelência em automatização e eficiência”, lê-se em comunicado.

Licenciado em Direito pela Faculdade de Direito da Universidade de Lisboa, e com um MBA organizado pela McKinsey, com a participação do INSEAD, Kellogg e Harvard, Ricardo Chaves passou, numa fase inicial, pela área financeira (Banif Investimento, Ministério das Finanças).

Mais tarde, esteve na McKinsey, consultora onde chegou a associate principal e, entre 2011 e 2016, integrou uma equipa de liderança de um hub mundial especializado em advanced analytics e machine learning, como especialista em churn management. O profissional passou ainda pela SIBS, onde desenhou funções de chief commercial officer.

Trinta anos depois, a principal teoria sobre doença de Alzheimer é cada vez mais questionada

A teoria da "cascata amiloide" serviu como base nos últimos anos de investigação sobre esta doença degenerativa, mas sem resultados palpáveis. Apesar de se tratar da mais conhecida e comum doença neurodegenerativa, as causas e o seu desenvolvimento continuam largamente desconhecidos.

Uma das poucas certezas é a de que os doentes de Alzheimer apresentam placas de proteínas, chamadas amiloides, que se formam ao redor dos neurónios e os destroem.

Mas estas placas representam a principal causa? Ou serão afinal a consequência de outra patologia? Esta é a principal dúvida dos cientistas.

Segundo a teoria da "cascata amiloide", a doença de Alzheimer deve-se à formação destas placas. No entanto, esta hipótese gera cada vez mais dúvidas, três décadas depois de ter sido formulada pelo biólogo britânico John Hardy.

Um estudo publicado nesta quinta-feira pela revista Nature Neuroscience coloca em dúvida o papel dessas placas de proteínas e defende a hipótese de que na realidade, o Alzheimer surja no interior dos neurónios, e não no exterior.

Esta publicação, baseada em testes em camundongos (pequenos roedores) geneticamente modificados, aponta para uma possível disfunção dos lisossomos, organelas celulares que servem para "digerir" esses componentes inúteis ou degradados.

"Estes novos elementos abalam as convicções que tínhamos sobre o funcionamento da doença de Alzheimer", diz o biólogo americano Ralph Nixon, que orientou este estudo realizado na Universidade de Nova Iorque.

Esta investigação não altera por si só o consenso científico sobre a doença de Alzheimer, uma vez que esta hipótese deve ser confirmada em humanos. No entanto, reforça uma corrente que questiona cada vez mais a teoria da "cascata amiloide", a qual norteou os esforços da indústria farmacêutica, em vão, ao longo dos últimos anos, com o único medicamento autorizado contra a doença neurodegenerativa a gerar dúvidas na comunidade científica.

https://www.dn.pt/ciencia/trinta-anos-depois-a-principal-teoria-sobre-doenca-de-alzheimer-e-cada-vez-mais-questionada-14911629.html

Hacker assume controlo remoto de mais de 25 Tesla em treze países

Uma falha no software permitiu que David Colombo, de 19 anos, controlasse remotamente mais de 25 carros Tesla em 13 países diferentes - conseguindo não só ligá-los remotamente como também espiar os seus condutores.

David Colombo vive na Alemanha e partilhou no Twitter o que conseguiu fazer, culpando os proprietários dos carros pela vulnerabilidade do sistema e não a empresa fundada por Elon Musk. 

Segundo o jornal Daily Mail, esta falha permitia que David conseguisse destrancar portas e janelas, ligar os carros sem chaves, desativar os sistemas de segurança e usar as câmaras internas dos veículos. 

O jovem hacker disse ao jornal britânico DailyMail que "não é uma vulnerabilidade na infraestrutura da Tesla, mas sim causada pelos proprietários", disse, confirmando ainda que é um software de terceiros que está com defeito.

"Estou em contato com a equipa de segurança de produtos da Tesla", afirma, de forma a que os proprietários sejam notificados do defeito e que o mesmo seja corrigido. 

https://www.noticiasaominuto.com/tech/1910035/hacker-assume-controlo-remoto-de-mais-de-25-carros-tesla-em-13-pases 

NOS inicia cobertura da Madeira com tecnologia 5G

A operadora de telecomunicação NOS iniciou a cobertura progressiva da Região Autónoma da Madeira com a tecnologia móvel 5G.

A operadora informa que os primeiros clientes que possuam terminais 5G e um tarifário com dados igual ou superior a 10GB poderão experimentar, até 31 de março, “sem qualquer custo adicional e sem necessidade de ativação, esta nova tecnologia móvel”.

A NOS salienta que a tecnologia 5G significa, para os clientes particulares maior qualidade e velocidade nas ligações, no consumo e partilha de conteúdos multimédia e no acesso a experiências imersivas.

Já para as empresasé  um salto para uma nova dimensão de competitividade, que vai permitir a vários setores e indústrias melhorarem a sua eficiência e inovarem nos seus modelos de negócio.

Como a Inteligência Artificial pode fomentar a inovação no setor de Finanças

A presença de Inteligência Artificial – IA, no dia a dia das pessoas torna-se cada vez mais habitual. Uma realidade em quase todos os setores da economia, as ferramentas tecnológicas atuais têm gerado valor às empresas e aos clientes, baseadas na estruturação de dados. E, no setor de finanças, este contexto não é diferente.
De acordo com a pesquisa Febraban de Tecnologia Bancária 2022, atualmente 78% dos bancos já utilizam aplicações de IA em seus processos. Segundo o estudo, estas tecnologias vão desde chatbots, presente em todos os players participantes da pesquisa que adotaram algum tipo de IA, até ferramentas cognitivas e de aconselhamento, melhorando a experiência do cliente e garantindo ainda mais assertividade nas atividades internas dos bancos.

Além disso, com a implementação do Open Finance e, consequentemente, o aumento do número de dados no setor de finanças, as oportunidades de utilização da Inteligência Artificial podem ser potencializadas, gerando novos modelos de negócio, expansão das ofertas de serviços e ampliação dos canais de atendimento e de distribuição, tudo isso a partir da integração das APIs.

O que é a Inteligência Artificial e como ela pode auxiliar o setor de finanças
De um modo geral, a Inteligência Artificial é um processo de definição estatística. Ou seja, é utilizado um número elevado de dados para estabelecer uma tendência ou possibilidade de escolha assertiva. Embora não seja determinante, a IA é mais efetiva que o sistema baseado em regras, utilizado por grande parte das instituições.
Certamente, com a substituição deste modelo pela Inteligência Artificial, o nível de qualidade das escolhas será elevado, uma vez que elas serão mais adequadas ao perfil do cliente. Isto porque, diferentemente das regras, uma rede neural, por exemplo, utiliza diversas alternativas para aprender e elaborar as melhores opções. Com o sistema de regras, as alternativas utilizadas na elaboração da metodologia podem ser antagônicas, já que algumas regras podem interferir em outras, afetando a assertividade das ações.

Principais tendências de IA para o setor de finanças
Atualmente, o setor tem se empenhado para garantir um alto nível de segurança, tanto dos dados de clientes, quanto às estruturas antifraude. Ainda de acordo com o levantamento da Febraban, 64% das instituições do segmento devem optar por tecnologias relacionadas à inteligência Artificial para apoiar a implementação da LGPD.
No entanto, as aplicações não se limitam somente a isto. Outras tendências têm se destacado entre as instituições, como atendimento ao cliente, identificação de melhores investimentos e de poder de pagamento dos usuários. Neste sentido, algumas aplicações específicas têm ganhado adeptos neste segmento.

A pesquisa, referenciada anteriormente, apontou as principais tendências de IA, que já são utilizadas no setor, e que devem ser incorporadas por outras instituições nos próximos anos.

Os chatbots, que são em maioria robôs responsáveis pelo atendimento aos clientes, agilizam o processo de atendimento e garantem mais assertividade e eficiência neste atendimento, colaborando para a fidelização dos usuários. Outra ferramenta que ganha destaque é o RPA – Automação Robótica de Processos, que, como o próprio nome diz, são bots responsáveis por automatizar processos realizados, até então, manualmente. Este tipo de tecnologia favorece os bancos com relação à redução de custos e desperdícios, ganhando mais agilidade nos processos internos.

Além disso, de acordo com a pesquisa, a terceira aplicação mais utilizada pelas empresas que adotam IA, trata-se da Inteligência Cognitiva, capaz de analisar e interpretar documentos e dados eficientemente, contribuindo para melhorar as opções de crédito e adequando o perfil de cada cliente. Este processo, além de assegurar mais efetividade nos serviços oferecido, reduz tempo de análise no back office e, consequentemente, os custos das instituições.

As ferramentas de segurança também estão entre os destaques. A Biometria Facial, por exemplo, é utilizada por 53% das instituições que disseram investir em IA. Já a Biometria por Voz, mesmo que ainda pouco explorada, tem apresentado forte crescimento nos últimos anos. Estas tecnologias aumentam o nível de segurança dos clientes e reduzem os riscos cibernéticos e de fraudes.

Neste contexto, podemos observar um aumento exponencial na utilização de Inteligência Artificial nas mais diversas áreas do setor de finanças. Com a evolução destas tecnologias, conseguimos prever um setor bancário muito mais alinhado às expectativas dos clientes e personalizado de acordo com as necessidades específicas de cada usuário. E, este desenvolvimento contribui não apenas para o fortalecimento econômico do país, mas para a ampliação e adequação das ofertas de serviços financeiros à realidade da população.

Por Nedyr Pimenta Filho, diretor de Inovação da Provider IT.

IBM z16 processa 300 bilhões de operações de inteligência artificial por dia

Se engana quem pensa que mainframes não evoluem mais. Nesta terça-feira (5), a IBM fez o anúncio oficial do IBM z16, a sua nova geração de equipamentos do tipo. Com o auxílio de um acelerador de inteligência artificial, a novidade é capaz de analisar milhões de transações em tempo real para prevenir fraudes com cartão de crédito e lidar com várias outras tarefas que exigem resposta imediata.

Se você não está por dentro do assunto, o Tecnoblog conta o que é mainframe aqui, mas eis uma rápida explicação: mainframes são computadores de grande porte e alto desempenho desenvolvidos para processar dados em larga escala.

A IBM projeta mainframes desde a década de 1950, portanto, é uma das pioneiras nessa área. O IBM z16 chega como o sucessor do IBM z15, mainframe que a companhia anunciou em outubro de 2019.

Um dos atrativos da nova versão é o IBM Telum. Esse é o nome de um processador de oito núcleos e 22 bilhões de transistores apresentado pela companhia em 2021 que, além desses recursos, conta com um acelerador de inteligência artificial que adiciona ao chip mais de 6 teraflops de capacidade de processamento.

O que o IBM z16 é capaz de fazer?

Essas e outras características tornam o IBM z16 preparado especialmente para prevenir fraudes no sistema financeiro — mas, sim, dá para empregá-lo em outras aplicações. De acordo com a companhia, isso é possível porque o mainframe “pode processar 300 bilhões de operações de inferência por dia com apenas um milissegundo de latência”.

O que isso quer dizer? Que o IBM z16 tem um desempenho monstruoso! Mas vamos a uma explicação um pouco mais detalhada.

Uma inferência pode ser compreendida como a operação que é realizada por um sistema baseado em redes neurais — conceito intimamente ligado à inteligência artificial — devidamente treinado. O resultado de cada operação consiste em uma previsão que pode ser usada para tomadas de decisão imediatas, por exemplo.

E a latência? Pense nisso como o tempo de resposta que o computador leva para processar a tarefa e entregar o resultado. Quanto menor esse número, melhor.

Em seus testes, a IBM afirma que testou o IBM z16 em uma versão com 48 IFLs (de Integrated Facility for Linux, um tipo de processador dedicado a cargas de trabalho no Linux) e 128 GB de RAM. Tendo o Ubuntu 20.04 como base, o mainframe rodou um sistema de detecção de fraudes em cartões de crédito que pôde processar 300 bilhões de operações de inferência em um único dia, cada uma delas com latência de apenas um milissegundo.

Prevenção de fraudes e mais

Direcionar esforços para a prevenção de fraudes não é mero acaso. Com base em um estudo global da Nilson Report publicado em dezembro de 2021, a IBM destaca que o setor financeiro perdeu mais de US$ 32 bilhões só naquele ano por causa de fraudes com cartão.

Mas o mainframe também encontra utilidade em várias outras aplicações, como já informado. A própria IBM dá alguns exemplos:

• Aprovação de empréstimos: para acelerar a aprovação de empréstimos empresariais ou de consumo;
• Compensação e liquidação de valores: para determinar quais negócios e/ou transações podem ter uma exposição de alto risco antes que ocorra a liquidação;
• Aprendizado federado para varejo: para uma melhor modelagem de risco contra fraudes e roubos.

Por lidar com operações tão críticas, o IBM z16 conta ainda com recursos de segurança para proteção própria. Um deles é o Secure Boot, que impede que invasores injetem malwares no processo de inicialização do mainframe.

Outro é um mecanismo de segurança quântica que tem como alicerce um sistema de criptografia baseado em reticulados (um tipo de estrutura matemática).

As organizações interessadas poderão ter acesso ao IBM z16 a partir de 31 de maio.