GPT JURÍDICO: PROPOSTA DE USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA PARA EXTRAÇÃO DE CONTROVÉRSIAS EM RECURSOS ESPECIAIS E AGRAVOS EM RECURSOS ESPECIAIS NO STJ
Inteligência Artificial Generativa; Recursos Especiais; Controvérsia; Superior Tribunal de Justiça; Engenharia de Prompts
Esta dissertação analisa o uso da inteligência artificial generativa no Poder Judiciário brasileiro, focando na extração de controvérsias em Recursos Especiais (REsp) e Agravos em Recursos Especiais (AREsp) no Superior Tribunal de Justiça (STJ). O problema de pesquisa consiste em verificar em que medida modelos de linguagem de grande escala (LLMs), apoiados por engenharia de prompts e bases de dados institucionalmente curadas, podem auxiliar a triagem de recursos repetitivos na Assessoria de Admissibilidade, Recursos Repetitivos e Relevância (ARP), sem comprometer a correção jurídica e as exigências de supervisão humana. Adota-se uma abordagem qualitativa de caráter descritivo-aplicado, fundamentada na análise normativo-regulatória das Resoluções CNJ n. 332/2020 e n. 615/2025, no exame comparativo de ferramentas de IA do ecossistema judiciário (como Victor, Athos e o recente STJ Logos) e em evidências da literatura científica sobre o desempenho de LLMs em tarefas jurídicas. Como resultado, propõe-se uma arquitetura informacional baseada em dados abertos e um repositório estruturado de prompts voltado à atividade finalística da ARP. Conclui-se que a IA generativa constitui um valioso mecanismo de apoio à gestão de precedentes, desde que operada sob o paradigma do duplo canal de correção e vinculada a salvaguardas rígidas de governança e revisão humana obrigatória.