Inteligência artificial para a redução do tempo de análise dos recursos extraordinários: o impacto do projeto Victor no Supremo Tribunal Federal
DOI:
https://doi.org/10.12957/rqi.2022.52714Resumo
Resumo
“Robôs” seriam capazes de reduzir o tempo de tramitação processual nas Cortes brasileiras? O presente artigo tem como objetivo identificar o impacto do Projeto VICTOR na redução do tempo de análise da Repercussão Geral nos Recursos Extraordinários. O estudo aborda a aplicação da Inteligência artificial, a partir de softwares que usam Machine Learning e Natural Language Processing, A abordagem é qualitativa, e a pesquisa é bibliográfica e descritiva, apoiando-se em dados secundários disponibilizados pelo Relatório Justiça em Números e Supremo Tribunal Federal. É possível concluir que o software VICTOR possibilitou uma considerável economia de tempo na identificação de Repercussão Geral dos Recursos Extraordinários, influindo na redução numérica da classe recursal no STF, além de constituir valoroso estímulo ao uso de ferramentas de inteligência artificial para outros tribunais, e mecanismo útil para a construção de um banco de dados capaz de reunir informações sobre os assuntos qualificados, principais litigantes, temas mais incidentes, mapeamento de informações e cumprimento da eficácia objetiva.
Palavras-chave: Projeto VICTOR; Supremo Tribunal Federal; Redução do tempo de análise dos Recursos Extraordinários.
Abstract
Would “robots” be capable of reducing the time taken to suit analysis in the Brazilian Courts? This article aims to identify the impact of the VICTOR Project in decreasing the analysis time of general repercussions on writ of error’s appeal. The study addresses the application of Artificial Intelligence, using software that uses Machine Learning and Natural Language Processing. The approach is qualitative, and the research is bibliographic and descriptive, based on secondary data provided by the Justice in Numbers Report and the Federal Supreme Court. It is possible to conclude that the VICTOR software enabled considerable time savings in the identification of the general repercussion on writ of error’s appeal, influencing the numerical reduction of the appeal class in the Federal Supreme Court, besides constituting a valuable stimulus to the use of artificial intelligence tools for other courts and useful mechanism for the construction of a database capable of gathering information on qualified subjects, main litigants, most incident issues, mapping information and fulfilling objective effectiveness.
Keywords: VICTOR Project; Federal Court of Justice; Analysis time of writ of error’s appeal decrease.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Os Direitos autorais patrimoniais dos artigos publicados pertencem à Revista Quaestio Iuris. A reprodução total dos artigos desta revista em outras publicações, ou para qualquer outra utilidade, é permitida a todos, para que distribuam, remixem, adaptem e criem a partir do trabalho aqui publicado, mesmo para fins comerciais, desde que atribuam o devido crédito pela criação original ao autor e o crédito à Revista Quaestio Iuris pela primeira publicação do trabalho. A Revista Quaestio Iuris obedece aos termos da licença Creative Commons de Atribuição 4.0 Internacional CC-BY (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0), em consonância com a legislação autoral brasileira, Lei 9.610/1998.
The patrimonial copyrights of the published articles belong to the Quaestio Iuris Law Review. The total reproduction of the articles of this review in other publications, or for any other use, is allowed to all, to distribute, remix, adapt and create from the work published here, even for commercial purposes, as long as they give due credit for the original creation to the author and credit to Quaestio Iuris Lae Review for the first publication of the work. The Quaestio Iuris Law Review complies with the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International CC-BY license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0), in accordance with brazilian copyright law, Law 9.610/1998.