A CLASSIFICAÇÃO DE RISCO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

UMA ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE A REGULAÇÃO EUROPÉIA E O JUDICIÁRIO BRASILEIRO

Resumo

A rápida evolução da inteligência artificial exige modelos regulatórios robustos que enderecem os potenciais riscos à integridade procedimental, à imparcialidade e à proteção de direitos fundamentais. A Lei de Inteligência Artificial da União Europeia (AIA) categoriza os sistemas de IA em níveis de risco, porém, essa dependência estática de campos de aplicação pode resultar em estimativas imprecisas da magnitude do risco, especialmente em relação a sistemas de uso geral com aplicações imprevisíveis. Diante disso, o problema central desta investigação reside em identificar as lacunas e desafios dos atuais modelos de classificação de risco da IA, tanto na regulação europeia quanto no Judiciário brasileiro, e propor abordagens que permitam uma avaliação mais precisa e dinâmica dos riscos. A hipótese subjacente é que a integração de frameworks de avaliação de risco mais sofisticados, como o do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC), pode aprimorar a capacidade de predição e gestão dos riscos da IA em diversos contextos. O objetivo geral é analisar criticamente os sistemas de classificação de risco da Inteligência Artificial na AIA e na Resolução CNJ nº 615/2025, propondo diretrizes para modelos mais eficazes. Especificamente, busca-se comparar as abordagens adotadas, identificar suas limitações e sugerir melhorias metodológicas. O método utilizado é a pesquisa bibliográfica e documental, com metodologia de análise comparativa entre as normas regulatórias da União Europeia e do Conselho Nacional de Justiça. Propõe-se a adoção de um modelo de avaliação de risco que integre a AIA com abordagens consolidadas, como a do IPCC, que incorpora as dimensões de perigo, exposição, vulnerabilidade e resposta, analisando as interações entre seus componentes para estimar a magnitude do risco de IA. Paralelamente, no Brasil, a Resolução CNJ nº 615/2025 avança na regulamentação da IA no Judiciário, estabelecendo uma categorização de riscos e vedações expressas ao uso de sistemas automatizados. Embora essa abordagem adote o princípio da governança proporcional ao risco, a responsabilidade inicial de classificação recai sobre o próprio tribunal, o que pode suscitar vieses e falta de uniformidade. A análise conjunta revela a necessidade de modelos de avaliação de risco dinâmicos e adaptativos que superem as categorizações estáticas por campo de aplicação. A incorporação de um framework mais complexo permite uma análise mais precisa da magnitude do risco da IA em cenários específicos, considerando múltiplas interações e impactos em valores fundamentais. Para o contexto judiciário brasileiro, isso implica em fortalecer mecanismos de controle externo e garantir a independência e capacidade técnica do Comitê Nacional para evitar a parcialidade institucional e promover a transparência na classificação de risco.