Capítulo 13 — Inteligência Artificial e Questões Jurídicas

 13.1 Caso Concreto

Marina passou quase uma hora no chat.

Era uma cobrança indevida, de valor pequeno, dessas que dão mais trabalho do que prejuízo. O atendente foi atencioso. Chamou-a pelo nome, pediu desculpas pelo transtorno, explicou que aquilo não deveria ter acontecido e prometeu o estorno em cinco dias úteis. Marina agradeceu e fechou a janela.

O estorno não veio. Quando ela voltou e pediu o número do protocolo e o nome de quem a havia atendido, descobriu que não havia ninguém. O atendimento inteiro fora feito por um sistema, e a promessa do estorno fora gerada por ele. Em nenhum momento a tela dissera que Marina falava com uma máquina.

O segundo episódio aconteceu semanas depois, e foi de outra ordem.

O telefone tocou num fim de tarde. Era a voz da irmã — inconfundível, aflita, falando depressa, pedindo um Pix urgente para uma conta que não era a dela. Marina transferiu. A irmã nunca ligou. A voz havia sido clonada a partir de áudios que a própria família publicava, com uma ferramenta que qualquer pessoa acessa pela internet. Marina procurou o banco, que respondeu ter cumprido exatamente a ordem que ela mesma dera. Procurou a empresa da ferramenta, que respondeu apenas fornecer a tecnologia. E não encontrou quem ligou.

O terceiro episódio é de Diego, o entregador dos capítulos anteriores.

Diego tentou um terceiro empréstimo, para renegociar os dois primeiros. Dessa vez o aplicativo recusou em segundos. Não havia atendente, não havia motivo escrito, havia um número: o seu escore. Diego clicou em "solicitar revisão". No dia seguinte chegou a resposta, com a mesma recusa, o mesmo número e nenhuma explicação — e nada indicava que alguma pessoa tivesse lido o pedido.

Três episódios, três perguntas, e é assim que este capítulo se organiza:

• O que é, para o Direito, um sistema de inteligência artificial, e por que a resposta decide tudo o que vem depois?

• Quem responde pelo dano que um sistema autônomo causa, quando não se sabe quem o causou?

• Como se contesta uma decisão que uma máquina tomou sobre a vida de alguém?

Uma advertência antes de começar, e ela é sobre o objeto. "Inteligência artificial" é hoje um termo comercial antes de ser um conceito jurídico. Quase todo produto digital é anunciado como inteligente, e a palavra cobre desde um sistema que aprende com milhões de exemplos até um formulário com três regras fixas. Este capítulo trabalha com a definição que as normas em discussão adotam, e não com a do marketing, porque é dessa definição que dependem as obrigações.

E uma delimitação. Três assuntos que naturalmente viriam a este capítulo estão em outros. A autoria de obra gerada por inteligência artificial e o uso de obras alheias para treinar modelos ficam no Capítulo 14, junto com o restante da propriedade intelectual. O uso de conteúdo sintético em propaganda eleitoral fica no Capítulo 15. A inteligência artificial dentro do Poder Judiciário fica no Capítulo 19. Aqui tratamos do sistema que atende, do sistema que causa dano e do sistema que decide.

13.2.1 Bloco 1 — O Que a Lei Chama de Inteligência Artificial. Conceito, Risco e um Marco que Não Veio

13.2.1.1 Apresentação

Marina não foi enganada por uma pessoa. Foi atendida por um sistema que ninguém lhe apresentou como sistema.

A pergunta jurídica que abre este bloco nasce daí, e é anterior a qualquer outra. Antes de decidir o que se pode exigir de uma tecnologia, é preciso decidir o que ela é. Enquanto o Direito não tem um conceito, não tem destinatário de obrigação: não há a quem dizer "informe", "documente", "responda".

E aqui está a situação brasileira em setembro de 2026, dita sem rodeios. O Brasil discute um marco legal de inteligência artificial desde 2020. Não o tem. O que existe é um conjunto de normas que alcançam a inteligência artificial sem terem sido escritas para ela, mais um punhado de atos recentes que a mencionam pelo nome em setores específicos.

Este bloco responde a três perguntas. O que a lei chama de sistema de inteligência artificial, e por que a definição importa. Como se regula por risco, técnica que a Europa inaugurou e o projeto brasileiro copiou com uma diferença relevante. E o que o Brasil tem hoje, sem o marco — que é bem mais do que nada.

13.2.1.2 Vocabulário

Sistema de inteligência artificial: é um sistema que opera com algum grau de autonomia, que pode se ajustar depois de instalado e que, a partir das informações que recebe, produz resultados — previsões, classificações, recomendações ou conteúdo. A palavra-chave dessa definição é autonomia. Uma planilha com fórmulas também produz resultados a partir de dados, mas ela faz exatamente o que alguém escreveu que ela faria. Um sistema de inteligência artificial produz resultados que quem o construiu não escreveu, e às vezes não consegue explicar.

Aprendizado de máquina: é a técnica pela qual o sistema deixa de receber regras prontas e passa a extrair as regras dos exemplos. Mostram-se a ele milhares de casos já decididos, e ele identifica os padrões que os ligam. Daí vêm duas consequências que voltarão neste capítulo: o sistema aprende o passado, com tudo o que o passado tem dentro; e ele passa a decidir por critérios que ninguém redigiu.

Dados de treinamento, de entrada e de retorno: são as três funções que os dados cumprem num sistema desses. Os de treinamento ensinam o sistema antes de ele funcionar. Os de entrada são o caso concreto que se apresenta a ele para decidir. Os de retorno são o que o uso do sistema devolve a ele, permitindo que continue se ajustando. Muitas vezes são os mesmos dados nas três funções, e é por isso que um sistema em uso não fica parado.

Inteligência artificial generativa: é a que produz conteúdo novo — texto, imagem, áudio, vídeo, código — em vez de apenas classificar ou prever. É a variedade que se popularizou a partir do lançamento do ChatGPT, em novembro de 2022, e é a que a maioria das pessoas tem em mente quando diz "IA".

Alucinação: é o nome que se dá ao resultado que o sistema apresenta com segurança e que não corresponde a nada. Uma citação de lei que não existe, um número inventado, um julgado que nunca foi proferido. Não é defeito de um produto específico: decorre do modo como esses sistemas funcionam, que é gerar o texto mais plausível, não o mais verdadeiro. O bloco seguinte mostrará o que um tribunal brasileiro fez diante de uma dessas.

Agentes de inteligência artificial: são as pessoas, físicas ou jurídicas, que participam da cadeia de um sistema. O projeto brasileiro separa três posições: quem desenvolve o sistema, quem o distribui e quem o aplica sobre alguém. A separação parece técnica e é decisiva, porque no caso concreto quase nunca são a mesma pessoa — e a vítima costuma só conhecer a última.

Classificação de risco: é a técnica de regular uma tecnologia não pelo que ela é, mas pelo que ela pode causar. Em vez de escrever uma regra para cada tipo de sistema, escrevem-se faixas de risco e obrigações proporcionais a cada faixa. Quanto maior o dano possível, mais pesado o dever.

Avaliação preliminar: é o exame que o próprio fornecedor faz, antes de colocar o sistema no mercado, para dizer em que faixa de risco ele se enquadra. É o ponto em que o modelo depende de quem ele regula.

13.2.1.3 Explicação do Tema

Por que o Direito precisa de um conceito.

Um conceito jurídico não descreve uma tecnologia. Ele recorta o que será regulado.

Quando a lei define "veículo automotor", não está ensinando mecânica: está dizendo a que objetos se aplicam a exigência de habilitação, o seguro obrigatório e as regras de trânsito. Com a inteligência artificial é igual. A definição serve para separar o que atrai deveres do que não atrai.

E o recorte é difícil por uma razão específica. Se a definição for larga demais, alcança qualquer software, e regular tudo é regular nada. Se for estreita demais, basta ao fornecedor descrever seu produto de outro modo para sair da lei. Por isso as definições mais recentes abandonaram a tentativa de dizer o que a máquina é e passaram a descrever como ela se comporta: opera com autonomia, adapta-se depois de instalada, infere resultados a partir do que recebe.

Convém registrar, contra a impressão de que o Brasil nada tem, que já existe uma definição normativa de inteligência artificial em vigor no país — não geral, e sim setorial. Está na Resolução do Tribunal Superior Eleitoral que disciplinou a propaganda eleitoral de 2024, e descreve o sistema de inteligência artificial como aquele desenvolvido com base em lógica, representação de conhecimento ou aprendizado de máquina, com arquitetura que lhe permita usar dados de entrada, de máquinas ou de humanos, para produzir conteúdo sintético, previsões, recomendações ou decisões, com graus variados de autonomia. A mesma norma define conteúdo sintético. Guarde o dado: a primeira definição jurídica brasileira de inteligência artificial não veio do marco geral que não foi aprovado, veio da Justiça Eleitoral.

A técnica escolhida: regular por risco.

A segunda decisão de desenho é mais interessante que a primeira.

Diante de uma tecnologia que muda mais depressa que o processo legislativo, a Europa fez uma escolha: não regular tecnologias, e sim usos. Em vez de escrever uma regra para reconhecimento facial, outra para sistemas de crédito e outra para veículos autônomos — cada uma envelhecendo no ritmo da sua área —, escreveram-se faixas de risco. O sistema é classificado pelo que pode causar, e as obrigações vêm da faixa.

Há uma vantagem escondida nessa escolha, e ela é jurídica, não técnica. Um regime baseado em direitos individuais só funciona quando a pessoa afetada percebe o problema, entende o que houve e reclama. Um regime baseado em risco impõe deveres ao fornecedor antes de qualquer reclamação, e não depende de que a vítima tome iniciativa. É a diferença entre proteger alguém e dar a alguém o direito de se proteger.

Guarde essa distinção entre proteger e dar o direito de se proteger. Ela reaparecerá nos dois blocos seguintes, e a Crítica volta a ela.

As faixas, e a diferença entre a Europa e o Brasil.

O regulamento europeu de inteligência artificial trabalha com quatro faixas: risco inaceitável, que proíbe; alto risco, que permite sob obrigações pesadas; risco limitado, que exige essencialmente transparência; e risco mínimo, que não exige quase nada. A técnica é horizontal — vale para sistemas de inteligência artificial em geral, e não para um setor determinado.

O projeto brasileiro se inspirou nesse desenho, mas não o copiou inteiro. Ele enfatiza duas faixas — risco excessivo, que veda, e alto risco, que sujeita a obrigações detalhadas — e deixa todo o restante numa categoria residual, tratada por regras gerais. A escolha simplifica e também estreita: entre o sistema proibido e o sistema fortemente regulado, o projeto brasileiro tem menos degraus que o europeu.

Entre os usos de risco excessivo aparecem exemplos que ajudam a fixar a ideia, e um deles é extremo. Sistemas de armas autônomas capazes de selecionar e atacar alvos sem intervenção humana estão entre as aplicações que se pretende vedar, e a doutrina que trata do tema descreve com precisão o problema: sistemas de defesa podem reagir em tempo real a estímulos ambíguos e desencadear respostas automáticas sem mediação humana consciente. Se a paz internacional depende de confiança e de transparência, a opacidade algorítmica deixa de ser um inconveniente técnico e se torna um risco estrutural.

Na faixa de alto risco estão as aplicações que decidem sobre a vida civil das pessoas: seleção de candidatos a emprego, avaliação de crédito, acesso a serviços públicos e privados essenciais, educação, identificação biométrica. É nessa faixa que estaria o sistema que recusou o empréstimo de Diego.

Um ponto sobre o qual o marketing é silencioso.

Todo sistema de aprendizado de máquina precisa de dados históricos que representem suficientemente o problema a ser resolvido. A formulação é da própria Autoridade Nacional de Proteção de Dados, no documento em que analisou a inteligência artificial generativa.

Dessa frase, aparentemente técnica, saem três consequências jurídicas.

A primeira é que não existe sistema sem dados, e boa parte desses dados é de pessoas. O regime de proteção de dados pessoais, portanto, alcança a inteligência artificial mesmo sem uma linha escrita sobre ela.

A segunda é que a coleta em massa para treinamento — inclusive a raspagem de páginas públicas — precisa de base legal, como qualquer outro tratamento. Estar disponível na internet não é autorização.

A terceira é que o sistema aprende o passado. Se o passado registrado nos dados contém um padrão de exclusão, o sistema o reproduzirá com eficiência. Não porque alguém quis, mas porque foi isso que se lhe mostrou. Voltaremos a esse ponto no Bloco 3.

O que o Brasil tem hoje, sem o marco.

Aqui é preciso desfazer um mal-entendido comum, e ele aparece com frequência em textos de divulgação: a ideia de que, sem marco legal de inteligência artificial, haveria um vazio.

Não há.

A Lei Geral de Proteção de Dados alcança todo sistema que trate dados pessoais, e praticamente todos tratam. O Código de Defesa do Consumidor alcança o fornecedor que coloca no mercado um serviço defeituoso, e não pergunta se o defeito foi causado por uma pessoa ou por um modelo estatístico. O Código Civil alcança quem causa dano. E há normas que mencionam a inteligência artificial pelo nome em campos determinados: uma resolução da Justiça Eleitoral de 2024, uma lei penal e uma resolução do Conselho Nacional de Justiça de 2025, todas examinadas adiante.

O que falta, então, não é norma. É um regime geral que faça três coisas que as normas existentes não fazem: graduar deveres conforme o risco, antes do dano; organizar quem responde ao longo da cadeia de desenvolvimento; e instituir uma governança com competência expressa para fiscalizar sistemas, e não apenas tratamentos de dados.

Marina, enfim.

Volte ao chat.

O dever de informar que se está falando com uma máquina é exatamente a obrigação de transparência que o projeto brasileiro prevê e que a Europa colocou em vigor em agosto de 2026. No Brasil, hoje, esse dever não está escrito assim em lugar nenhum.

Isso significa que a empresa podia fazer o que fez? Não. Significa que o dever tem de ser construído, e ele se constrói sem dificuldade: o Código de Defesa do Consumidor exige informação clara e adequada sobre o serviço, e a boa-fé objetiva proíbe conduta que frustre a confiança legítima de quem contrata. Marina foi levada a crer que negociava com alguém que poderia decidir, e essa crença foi induzida pela própria empresa.

Note a diferença entre as duas situações, porque ela resume o bloco. Com um regime de risco, a empresa teria o dever de avisar, previamente, a todos. Sem ele, Marina tem o direito de reclamar, depois, sozinha. O resultado jurídico pode até ser o mesmo. O custo de chegar a ele não é.

13.2.1.4 Marco Normativo

A Explicação do Tema sustentou que o Brasil não tem marco geral de inteligência artificial e, ainda assim, não está desguarnecido. Essa afirmação precisa de fontes, e elas se organizam em quatro grupos: as normas que alcançam a inteligência artificial sem terem sido escritas para ela, as que a nomeiam expressamente, os atos que são política pública e não lei, e os projetos.

Comecemos pelas normas que alcançam sem nomear, porque são as que decidem casos hoje.

A Lei 13.709, de 14 de agosto de 2018, a Lei Geral de Proteção de Dados, é a principal delas, e por uma razão estrutural: praticamente todo sistema de inteligência artificial trata dados pessoais, seja para treinar, seja para decidir. O art. 20 assegura ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses, e é o único direito geral hoje vigente diante da decisão automatizada — razão pela qual será examinado com vagar no Bloco 3. Os arts. 6º e 7º completam o quadro: o primeiro traz os princípios de finalidade, adequação, necessidade, transparência e não discriminação; o segundo lista as hipóteses que autorizam o tratamento, entre elas o legítimo interesse do inciso IX, que é a base legal invocada com mais frequência para o treinamento de modelos e, por isso mesmo, a mais disputada.

O Código de Defesa do Consumidor entra por dois caminhos. O art. 6º, III, assegura a informação adequada e clara sobre produtos e serviços, e é dele que se extrai, hoje, o dever de informar que o atendimento é automatizado. O art. 14 responsabiliza o fornecedor, independentemente de culpa, pelos defeitos relativos à prestação do serviço — e não pergunta se o defeito veio de erro humano ou de modelo estatístico.

O Código Civil fecha o grupo, com os arts. 186 e 187, sobre o ato ilícito e o abuso de direito, e com o art. 927, parágrafo único, que impõe o dever de reparar independentemente de culpa quando a atividade normalmente desenvolvida implicar, por sua natureza, risco para os direitos de outrem. É a porta de entrada dos danos causados por sistemas autônomos fora da relação de consumo, e o Bloco 2 passará por ela.

Passemos às normas que nomeiam a inteligência artificial, e são poucas.

A mais antiga das três é eleitoral. A Resolução TSE nº 23.732, de 27 de fevereiro de 2024, alterou a Resolução 23.610/2019, que disciplina a propaganda eleitoral, e nela estão as duas primeiras definições normativas brasileiras sobre o tema: a de sistema de inteligência artificial e a de conteúdo sintético, entendido como imagem, vídeo, áudio, texto ou objeto virtual gerado ou significativamente modificado por tecnologia digital, inclusive por inteligência artificial. A resolução veda o uso de conteúdo fabricado para prejudicar ou favorecer candidatura — o chamado deepfake —, restringe o emprego de robôs que simulem diálogo com o eleitor, impõe o dever de informar o uso de inteligência artificial na propaganda e comina, ao candidato que a descumpra, a possibilidade de cassação do registro ou do mandato. O regime eleitoral é objeto do Capítulo 15; aqui interessa o fato de que a primeira definição jurídica de inteligência artificial em vigor no Brasil é setorial, e é de 2024.

A Lei 15.123, de 24 de abril de 2025, publicada no dia seguinte e em vigor desde então, acrescentou parágrafo único ao art. 147-B do Código Penal: a pena do crime de violência psicológica contra a mulher é aumentada de metade se o crime for cometido mediante uso de inteligência artificial ou de qualquer outro recurso tecnológico que altere a imagem ou o som da vítima. Originou-se do PL 370/2024 e é a primeira lei federal brasileira a nomear a inteligência artificial em um tipo penal. Repare no que ela faz e no que não faz: trata a inteligência artificial como circunstância de agravamento de conduta já tipificada, e não como objeto de disciplina própria.

A Resolução CNJ 615, de 11 de março de 2025, publicada em 14 de março e em vigor desde 14 de julho do mesmo ano, estabelece princípios, diretrizes e requisitos para o desenvolvimento, o uso e a governança de soluções de inteligência artificial no âmbito do Poder Judiciário, excluído o Supremo Tribunal Federal. Adota, ela também, categorização por risco, além de exigências de transparência e de supervisão humana. Revogou a Resolução CNJ 332/2020, que é a norma citada na maior parte da bibliografia anterior a 2025, e já foi ela própria alterada pela Resolução CNJ 674, de 25 de março de 2026, que deu nova redação ao seu art. 15 e modificou a composição do Comitê Nacional de Inteligência Artificial do Poder Judiciário. O tema pertence ao Capítulo 19, e a advertência de método fica aqui: em matéria de tecnologia, verificar se a norma citada foi revogada não basta, é preciso verificar se a norma que a revogou já foi alterada.

O terceiro grupo não é de normas, e convém não confundi-lo com elas.

A Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial, publicada pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações em julho de 2021, é documento de orientação, sem força normativa. Recebeu crítica consistente da doutrina especializada, por amplitude, vagueza e ausência de propostas concretas.

O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial 2024-2028, anunciado em 30 de julho de 2024, prevê R$ 23 bilhões em 54 iniciativas, distribuídas em cinco eixos — infraestrutura, formação, serviços públicos, inovação empresarial e regulação. Entre as propostas estão a construção de supercomputador, a criação de bases de dados nacionais para treinamento de modelos, com o objetivo declarado de reduzir a dependência externa, e um ecossistema de dados públicos em nuvem soberana. A crítica recorrente é que o plano não detalha como as metas serão atingidas.

O Mapa de Temas Prioritários da Autoridade Nacional de Proteção de Dados para 2026-2027, publicado em dezembro de 2025, inclui a inteligência artificial e as tecnologias emergentes entre os eixos de fiscalização da Autoridade. É o ato que mais se aproxima de uma agenda regulatória brasileira sobre o tema, e não é lei.

Vamos, enfim, ao projeto — e a um antecessor que costuma ser esquecido.

O PL 21/2020 foi o primeiro projeto de destaque a pretender instituir um marco legal de inteligência artificial no Brasil. Chegou a tramitar em regime de urgência e foi criticado por doutrina e por centros de pesquisa, entre outras razões por não conceituar transparência e explicabilidade, deixando sem resposta a pergunta sobre como atendê-las. A objeção mais séria, porém, dirigiu-se ao seu art. 6º, VI, que previa responsabilidade subjetiva dos agentes da cadeia de desenvolvimento e operação. Sustentou-se que exigir da vítima a prova da culpa, diante da complexidade dessas tecnologias, a deixaria desamparada. O projeto não prosperou, e a solução que ele propunha foi abandonada na proposta seguinte. Guarde o episódio: o Bloco 2 voltará a ele.

O PL 2338/2023 originou-se de anteprojeto elaborado por comissão de juristas convocada pelo Senado, entregue em dezembro de 2022 e convertido em projeto em maio de 2023. Foi aprovado pelo Senado em 10 de dezembro de 2024, na forma de substitutivo, e remetido à Câmara dos Deputados em março de 2025. Ali, comissão especial foi instalada em 20 de maio de 2025, presidida pela deputada Luísa Canziani e relatada pelo deputado Aguinaldo Ribeiro, com doze audiências públicas realizadas entre maio e setembro daquele ano. A votação, prevista para o fim de 2025, foi adiada. O parecer do relator veio em maio de 2026, com votação marcada na comissão para o dia 19 e no plenário para o dia 27. Nenhuma das duas ocorreu. Até o fechamento deste livro, o projeto não era lei e não havia nova data designada. E há um dado que o estudante deve reter para não superestimar a proximidade da aprovação: como o relator altera o texto aprovado pelo Senado, o projeto ainda terá de retornar àquela Casa antes de eventual sanção.

Dito isso, é útil conhecer as soluções que ele propõe, na numeração do substitutivo aprovado pelo Senado — com a ressalva, que vale para todas as citações seguintes, de que o texto pode mudar na Câmara. Os arts. 3º e 4º trazem as definições e separam os agentes de inteligência artificial em desenvolvedor, distribuidor e aplicador. Os arts. 13 e 14, com o anexo, cuidam dos sistemas de risco excessivo, vedados, e dos de alto risco, sujeitos a obrigações específicas. Os arts. 35 a 39 disciplinam a responsabilidade civil, e são objeto do Bloco 2. O art. 45 trata do Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial, o SIA, a ser coordenado pela Autoridade Nacional de Proteção de Dados — e aqui um detalhe importa: a redação é autorizativa, e não impositiva, resultado de alteração feita em plenário no Senado. Isto é, o projeto autoriza o Poder Executivo a criar o sistema de governança; não o cria. As sanções administrativas podem alcançar R$ 50 milhões por infração.

⚠️ Advertência ao leitor. O PL 2338/2023 não é lei até o fechamento desta edição, e nenhuma de suas regras está em vigor. A advertência é necessária porque boa parte do material de divulgação disponível sobre inteligência artificial no Brasil descreve as soluções desse projeto como se já vigorassem — classificação de risco, direitos das pessoas afetadas, regime de responsabilidade, sanções. Nada disso se aplica hoje. Neste capítulo, sempre que o projeto for mencionado, o verbo estará no futuro do pretérito, e a escolha não é de estilo. Confira o andamento antes de usar estas passagens em prova, em petição ou em sala de aula.

Resta o direito comparado, e ele é curto porque só há um modelo consolidado.

O Regulamento (UE) 2024/1689, conhecido como AI Act, é o primeiro regulamento geral de inteligência artificial do mundo. Foi aprovado pelo Parlamento Europeu em 13 de março de 2024, por 523 votos a favor, 46 contra e 49 abstenções, e ratificado pelo Conselho em 21 de maio do mesmo ano. Adota abordagem horizontal — vale para sistemas de inteligência artificial em geral, e não para setores determinados — e classifica as aplicações em quatro faixas de risco: inaceitável, alto, limitado e mínimo. Impõe, nas faixas superiores, obrigações anteriores à colocação no mercado, entre elas gestão de risco, documentação técnica, transparência e supervisão humana, além de monitoramento posterior à comercialização.

O Regulamento (UE) 2026/1744, publicado em 24 de julho de 2026 e em vigor desde o dia 27, alterou o calendário do AI Act e ficou conhecido como Digital Omnibus. O escalonamento passou a ser o seguinte: em 2 de agosto de 2026, as regras de transparência, entre elas o dever de informar que se está interagindo com um sistema de inteligência artificial; em 2 de dezembro de 2026, a rotulagem de conteúdo gerado, quanto a sistemas já disponíveis no mercado; em 2 de dezembro de 2027, as obrigações dos sistemas de alto risco listados no Anexo III, faixa que abrange emprego, educação, crédito e acesso a serviços essenciais; e em 2 de agosto de 2028, os sistemas de alto risco embarcados em produtos já cobertos por legislação setorial. O motivo declarado do adiamento não foi político, e sim operacional: as normas técnicas harmonizadas em elaboração e a capacidade dos organismos de avaliação não estariam prontas no prazo original.

13.2.1.5 Jurisprudência ou Regulação em Ação

Este bloco não tem jurisprudência a apresentar, e a ausência é informativa. Os dois episódios mais relevantes de regulação de inteligência artificial no Brasil não vieram de tribunais. Vieram de uma autoridade administrativa, aplicando uma lei de proteção de dados.

Primeiro episódio: a suspensão do treinamento de modelos com dados de brasileiros.

Em 2024, uma grande plataforma alterou sua política de privacidade para utilizar dados pessoais de seus usuários no treinamento de ferramentas de inteligência artificial, invocando o legítimo interesse como base legal. A Autoridade Nacional de Proteção de Dados determinou a suspensão imediata do tratamento. A medida foi posteriormente revertida, após a apresentação de plano de conformidade pela empresa.

Repare no que aconteceu ali, porque é a tese deste bloco em ação. Não havia — e continua não havendo — lei brasileira de inteligência artificial. Ainda assim, uma autoridade brasileira interrompeu o treinamento de um modelo, de uma das maiores empresas do mundo, com a Lei Geral de Proteção de Dados na mão. O caso é tratado em detalhe no Capítulo 5.

Segundo episódio: o ambiente de testes supervisionado.

Em vez de esperar a lei, a Autoridade Nacional de Proteção de Dados montou um sandbox regulatório de inteligência artificial e proteção de dados: um ambiente experimental em que empresas testam sistemas sob supervisão direta do regulador, que assim aprende o que precisará regular.

Três empresas foram selecionadas — Metatext, Synapse AI e Prevvine — e iniciaram os testes em março de 2026, com acompanhamento técnico do Centro de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina da Universidade de São Paulo e prazo até dezembro de 2026. O primeiro relatório parcial de monitoramento apontou necessidade de melhorar a comunicação entre as participantes e de aprimorar o protocolo de uso de dados sintéticos.

O interesse do instrumento, para quem estuda Direito, não está no seu resultado técnico. Está no que ele revela sobre o momento: diante de uma tecnologia que a lei ainda não descreveu, o regulador escolheu observar antes de proibir. É uma resposta possível ao problema que atravessa este livro — a distância entre a velocidade da técnica e a do processo legislativo.

13.2.2 Bloco 2 — Quem Responde pelo Dano que a Máquina Causa

13.2.2.1 Apresentação

Marina fez a transferência.

Ninguém a obrigou, ninguém invadiu sua conta, ninguém falsificou sua assinatura. O banco cumpriu exatamente a ordem que recebeu, e a cumpriu bem. Mesmo assim houve um dano, e ele foi produzido por uma tecnologia que várias partes ajudaram a pôr em circulação e nenhuma delas produziu sozinha.

Este bloco é sobre esse buraco.

E convém começar desfazendo a impressão que a pergunta costuma provocar. Não se trata de saber se a máquina responde. Máquinas não respondem, não têm patrimônio e não são sujeitos de direito. A pergunta verdadeira é outra, e é mais desconfortável: entre as pessoas que participaram da cadeia, qual delas responde, e por quê?

O bloco responde em três etapas. Primeiro, por que a inteligência artificial tensiona o modelo clássico da responsabilidade civil. Segundo, por que o Direito brasileiro está longe de estar desarmado diante do problema. Terceiro, o que o projeto de lei acrescentaria, e o que a Europa tentou e não conseguiu.

13.2.2.2 Vocabulário

Nexo de causalidade: é o vínculo entre a conduta de alguém e o dano sofrido por outro alguém. Sem ele não há dever de indenizar, por mais grave que seja o dano e por mais reprovável que seja a conduta. É o elemento que a inteligência artificial mais desorganiza, porque entre a decisão de programar e o prejuízo concreto podem existir várias empresas, vários países e um processo de aprendizado que ninguém acompanhou.

Responsabilidade objetiva: é o dever de indenizar que independe de culpa. Basta demonstrar o dano e a relação dele com a atividade de quem responde. A discussão sobre culpa — se houve descuido, imprudência, negligência — simplesmente não se abre.

Risco do empreendimento: é a ideia que sustenta boa parte da responsabilidade objetiva. Quem organiza uma atividade e lucra com ela suporta os riscos que ela cria, inclusive os que não conseguiu evitar. O prejuízo não fica com a vítima porque a vítima não escolheu a atividade; fica com quem a explora, e se dilui no preço.

Fortuito interno e fortuito externo: o fortuito é o acontecimento imprevisível que causa o dano. Chama-se interno quando pertence ao risco próprio da atividade, e nesse caso não afasta o dever de indenizar. Chama-se externo quando é estranho à atividade, e aí sim rompe o nexo. Toda a discussão sobre fraude bancária no Brasil se resolveu nessa distinção, e é dela que Marina precisa.

Caixa-preta: é a expressão consagrada para descrever o sistema cujo funcionamento interno não é acessível nem inteligível — a ponto de, nos casos extremos, nem seus próprios criadores conseguirem explicar por que ele produziu determinado resultado. Não é segredo comercial, embora frequentemente venha acompanhado de um. É opacidade técnica.

Deepfake: é o conteúdo sintético que reproduz a imagem ou a voz de uma pessoa real de modo verossímil, fazendo-a parecer dizer ou fazer o que não disse nem fez. A palavra virou sinônimo de vídeo manipulado, mas a modalidade mais barata, mais fácil e hoje mais frequente é a de áudio.

Accountability: é a expectativa legítima de que quem toma decisões responda por elas nas esferas apropriadas — e responda não apenas pagando, mas justificando. A tradução corrente, "prestação de contas", fica aquém: a doutrina que trabalha o conceito o descreve menos como um dever isolado e mais como uma cultura, que impõe a quem está em melhor posição o encargo de fazer escolhas e de explicá-las a quem sofre seus efeitos.

13.2.2.3 Explicação do Tema

Por que a inteligência artificial tensiona o modelo clássico.

A responsabilidade civil foi construída sobre um esquema simples: alguém agiu, outro alguém sofreu dano, e entre a ação e o dano existe um fio que se pode seguir. Quando o dano vem de um sistema autônomo, esse fio se parte em dois pontos.

O primeiro é a cadeia. Entre a linha de código e o prejuízo há, tipicamente, quem desenvolveu o modelo, quem o licenciou, quem o integrou a um produto e quem o aplicou sobre uma pessoa. No caso de Marina, há ainda o criminoso que usou a ferramenta, e ele é justamente o único que não será encontrado. Cada elo pode dizer, com alguma razão, que o dano decorreu do que outro fez.

O segundo é a opacidade. Mesmo identificado o elo, a vítima teria de demonstrar o que houve dentro do sistema. E os sistemas de aprendizado de máquina são, com frequência, caixas-pretas: aprimoram-se de modo não supervisionado até se tornarem complexos a ponto de escapar à compreensão de quem os criou. Exigir da vítima a prova do defeito, nessas condições, é exigir o impossível.

Some os dois e se obtém o resultado que a doutrina brasileira chama de responsabilidade difusa: um dano evidente, e nenhum responsável evidente.

As três funções da responsabilidade civil, e por que aqui elas se invertem.

A responsabilidade civil cumpre três funções. A reparatória desfaz o dano, pagando. A preventiva desestimula a conduta, tornando-a cara. A precaucional age antes, diante do risco, mesmo sem certeza sobre o dano.

Na maioria dos campos, a primeira função é a principal. Em inteligência artificial, a doutrina sustenta que as outras duas precisam ganhar peso, e o argumento é de escala: um erro humano atinge uma pessoa por vez; um erro de modelo atinge todas as pessoas submetidas àquele modelo, simultaneamente, e continua atingindo enquanto o sistema estiver em uso. Reparar depois é, nesse contexto, uma resposta desproporcional ao problema.

O direito ambiental brasileiro já enfrentou dificuldade parecida — dano de origem difusa, prova técnica inacessível à vítima, efeitos que se espalham — e respondeu com a teoria do risco e o princípio da precaução. Não é preciso inventar uma dogmática nova; é preciso transportar uma que existe.

O que se exigiria de quem opera um sistema.

A doutrina estrangeira e brasileira vem convergindo para um conjunto de deveres concretos, e vale enunciá-los, porque mostram que "responsabilidade por inteligência artificial" não é uma abstração:

1. Dever de cuidado na escolha da tecnologia, considerando a tarefa a executar e a própria competência de quem vai operá-la.

2. Dever de curadoria dos dados de entrada, porque um processo contaminado no início produz resultados distorcidos no fim, por mais correto que seja o restante.

3. Dever de auditabilidade: o processo precisa poder ser examinado, durante e depois.

4. Dever de monitoramento após a colocação no mercado, que é o ponto em que a tecnologia digital se afasta do produto tradicional. Um sistema que aprende continua mudando depois de vendido, e o fornecedor que o abandona responde pelo que ele se tornou.

5. Dever de interrupção: a existência de um mecanismo que permita desligar o sistema. Sua ausência pode ser tratada como defeito de concepção — o algoritmo, então, é o produto defeituoso.

6. Dever de correção continuada, análogo ao recall e aos deveres de pós-venda, alcançando a atualização de sistemas inseguros enquanto estiverem em circulação, independentemente de prazo contratual de garantia.

Há ainda um sétimo, que é o mais interessante para este livro, e vem da proposta de deslocar o eixo da reparação para a accountability: quem está em melhor posição para avaliar o risco tem o encargo de fazer escolhas e de justificá-las a quem sofre seus efeitos. O Capítulo 11 encontrou esse mesmo dever de justificação periódica em outro contexto, e é bom notar que ele reaparece aqui por caminho independente.

E vale registrar a formulação que ficou conhecida. Frank Pasquale propôs acrescentar às clássicas leis da robótica uma quarta lei, que a doutrina brasileira associa ao princípio da explicabilidade: deve ser sempre possível identificar quem responde por um sistema. Parece modesta. É exatamente o que falta a Marina.

O Direito brasileiro não está vazio.

Circula, sobre este tema, uma ideia que é falsa: a de que, sem marco legal de inteligência artificial, os danos causados por sistemas autônomos ficariam sem resposta. A razão pela qual é falsa é simples. A responsabilidade objetiva já existe no direito brasileiro, e existe há décadas.

O Código de Defesa do Consumidor responsabiliza o fornecedor pelo defeito do produto e do serviço independentemente de culpa, e não pergunta se o defeito nasceu de um erro humano ou de um modelo estatístico. O Código Civil responsabiliza, independentemente de culpa, quem desenvolve atividade que por sua natureza implica risco para os direitos de outrem. E há um detalhe do direito brasileiro que costuma passar despercebido em comparações com a Europa: aqui, o dano sofrido pelo consumidor faz presumir o defeito, cabendo ao fornecedor demonstrar que não houve — de modo que a vítima já entra dispensada da prova que, em matéria de algoritmos, ela não teria como produzir.

Mais que isso. O Superior Tribunal de Justiça já resolveu, por essa via, um problema estruturalmente idêntico ao de Marina. Fraude praticada por terceiro no âmbito de operação bancária é fortuito interno — pertence ao risco da atividade —, e por isso a instituição financeira responde objetivamente. A tese está consolidada em súmula e em recurso repetitivo, e será apresentada na seção seguinte.

Ora, o que é a voz clonada senão uma técnica nova para uma fraude velha? O meio se sofisticou. A posição jurídica das partes não mudou.

O que o projeto de lei acrescentaria.

Dito isso, o projeto brasileiro não é supérfluo. Convém, porém, ser exato sobre o que ele acrescentaria, porque não é a responsabilidade objetiva em si.

Ele acrescentaria, em primeiro lugar, o recorte dos agentes: separar desenvolvedor, distribuidor e aplicador permite saber de quem se cobra o quê, em vez de deixar que a vítima descubra sozinha a quem processar.

Em segundo lugar, um regime para o que não é consumo. Dentro de relação de consumo, o Código de Defesa do Consumidor já basta, e o projeto o confirma. Fora dela — entre empresas, entre profissionais —, o projeto propõe graduar a responsabilidade conforme o grau de autonomia do sistema, o nível de risco da aplicação e a regulação setorial aplicável.

Em terceiro, regras de prova, com previsão de inversão do ônus em favor de quem sofreu o dano.

E, em quarto, disciplina para a fase de testagem, período em que hoje se opera num vazio incômodo: o sistema ainda não está no mercado, mas já produz efeitos sobre pessoas reais.

Os dispositivos correspondentes estão nos arts. 35 a 39 do texto aprovado pelo Senado. Como o projeto ainda tramita na Câmara, a numeração e a redação podem mudar.

Vale ainda um registro histórico, porque ele mostra que a escolha não era óbvia. O projeto anterior, de 2020, previa responsabilidade subjetiva dos agentes da cadeia — isto é, exigia da vítima a prova da culpa. A solução foi rejeitada por doutrina e por centros de pesquisa, com o argumento de que a complexidade dessas tecnologias tornaria a exigência inviável e deixaria as vítimas desamparadas. O Brasil já esteve, portanto, a um passo de adotar o regime que teria fechado a porta a Marina.

O que a Europa fez, e o que ela não conseguiu fazer.

Dois movimentos europeus, e o contraste entre eles é instrutivo.

O primeiro deu certo. A diretiva europeia de responsabilidade por produtos defeituosos foi revista para alcançar expressamente software e sistemas com inteligência artificial embarcada, inclusive quanto a defeitos que surjam depois da comercialização — por atualização, por exemplo. Está em vigor desde dezembro de 2024, com prazo de dois anos para que os Estados-membros a incorporem.

O segundo não. Havia uma proposta de diretiva específica sobre responsabilidade civil por inteligência artificial, cuja peça central era uma presunção de causalidade em favor da vítima — exatamente o socorro probatório de que se falou acima. A proposta foi retirada de pauta pela Comissão Europeia em fevereiro de 2025.

Repare no que aconteceu: avançou a regra sobre o produto, recuou a regra sobre a prova. E é a prova, não o produto, que decide processos.

Uma última observação sobre escala, antes de voltar a Marina.

O caso que melhor mostra que isto não é problema de vítima desatenta ocorreu em Hong Kong. Um funcionário do setor financeiro de uma multinacional de engenharia participou de uma videoconferência com o diretor financeiro da empresa e outros colegas. Todos os demais participantes eram sintéticos. Ele autorizou quinze transferências, que somaram cerca de 25 milhões de dólares. A polícia de Hong Kong divulgou o caso em fevereiro de 2024; a empresa só se identificou como vítima em maio daquele ano.

Não houve descuido individual relevante. Houve um desenho de fraude contra o qual o procedimento de verificação existente não tinha defesa.

Marina, enfim.

Aplique agora as três camadas ao segundo episódio.

Contra o banco: a jurisprudência do Superior Tribunal de Justiça sobre fraude bancária e fortuito interno, somada ao dever de detectar operações fora do padrão do cliente. O banco não responde por ter cumprido a ordem; responde, se for o caso, por não ter arquitetado um sistema capaz de estranhar aquela ordem.

Contra a empresa da ferramenta de clonagem: o regime do fornecedor. A pergunta não é se ela quis o dano — evidentemente não quis —, e sim se colocou no mercado um serviço que oferece a qualquer pessoa a capacidade de reproduzir a voz de outra sem qualquer verificação de consentimento, e se monitorou o uso depois de colocá-lo em circulação. É aqui que os deveres enumerados acima deixam de ser doutrina e viram tese.

Contra quem ligou: nada, porque não foi encontrado.

E é essa terceira linha que explica por que as duas primeiras importam. Num arranjo em que o autor direto do dano é estruturalmente inalcançável, a única resposta jurídica possível é a que alcança quem organizou a atividade da qual o dano é risco previsível. Não por punição, e sim porque a alternativa é deixar o prejuízo com Marina.

13.2.2.4 Marco Normativo

A Explicação do Tema sustentou uma tese que precisa ser demonstrada com dispositivos: a de que o direito brasileiro já dispõe de instrumentos para responder ao dano causado por sistema autônomo. Vejamos quais são, na ordem em que a vítima os encontraria.

Começamos pelo Código Civil, que é a base de todo o restante.

O art. 186 define o ato ilícito: comete-o aquele que, por ação ou omissão voluntária, negligência ou imprudência, violar direito e causar dano a outrem, ainda que exclusivamente moral. O art. 187 acrescenta a modalidade que dispensa a ilicitude formal: também comete ato ilícito o titular de um direito que, ao exercê-lo, excede manifestamente os limites impostos pelo seu fim econômico ou social, pela boa-fé ou pelos bons costumes.

O dispositivo decisivo, porém, é o parágrafo único do art. 927. Ele estabelece que haverá obrigação de reparar o dano, independentemente de culpa, quando a atividade normalmente desenvolvida pelo autor do dano implicar, por sua natureza, risco para os direitos de outrem. É a cláusula geral de responsabilidade objetiva por atividade de risco, e é a porta de entrada dos danos causados por sistemas autônomos fora da relação de consumo — entre empresas, por exemplo, onde o Código de Defesa do Consumidor não alcança.

O Código de Defesa do Consumidor cobre a maior parte dos casos concretos, porque a maior parte dos sistemas de inteligência artificial chega às pessoas na forma de produto ou serviço oferecido no mercado.

O art. 12 responsabiliza o fabricante, o produtor, o construtor e o importador, independentemente de culpa, pela reparação dos danos causados por defeitos do produto. O art. 14 faz o mesmo quanto ao fornecedor de serviços, e vai além do defeito em sentido estrito: responde ele também por informações insuficientes ou inadequadas sobre a fruição e os riscos do serviço. O art. 6º assegura, no inciso VI, a efetiva prevenção e reparação de danos, e, no inciso VIII, a facilitação da defesa do consumidor, com inversão do ônus da prova.

A Explicação do Tema já registrou a consequência processual desse desenho, e vale acrescentar aqui o que ela tem de peculiar em relação ao direito europeu: a presunção brasileira é relativa, de modo que o fornecedor pode afastá-la, mas o encargo é dele. E mesmo quando a defesa se converte em alegação de caso fortuito, a leitura corrente dos riscos do desenvolvimento o qualifica como fortuito interno, o que não afasta nem mitiga o dever de indenizar.

A Lei Geral de Proteção de Dados entra por um ângulo diferente, e é útil saber qual.

O art. 6º, X, consagra o princípio da responsabilização e prestação de contas: o agente deve ser capaz de demonstrar a adoção de medidas eficazes de cumprimento da lei. E os arts. 50 e 51 tratam das regras de boas práticas e governança. Não são dispositivos de responsabilidade civil em sentido estrito, mas é neles que a cultura de accountability descrita na Explicação do Tema encontra apoio legal expresso no direito brasileiro. Quem organiza um sistema e não consegue demonstrar como o organizou já está, por essa via, em posição desfavorável.

O PL 2338/2023 trataria da matéria nos arts. 35 a 39, e o que se pode dizer de seu conteúdo, sempre no condicional, é o seguinte: preservaria a aplicação do Código de Defesa do Consumidor nas relações de consumo; proporia, fora delas, graduação conforme o grau de autonomia do sistema, o nível de risco da aplicação e a regulação setorial aplicável; traria regras de prova, com previsão de inversão do ônus; e disciplinaria a responsabilidade na fase de testagem. Vale a advertência do bloco anterior: não está em vigor.

Por fim, o direito comparado, em dois movimentos de sentido oposto.

A Diretiva (UE) 2024/2853 substituiu o antigo regime europeu de responsabilidade por produtos defeituosos e passou a alcançar expressamente o software e os sistemas com inteligência artificial embarcada — inclusive quanto a defeitos que se manifestem depois da colocação em circulação, por atualização ou por evolução do próprio sistema. Está em vigor desde 8 de dezembro de 2024, com prazo de dois anos para transposição pelos Estados-membros.

Já a proposta de Diretiva de Responsabilidade da Inteligência Artificial seguiu destino diverso. Sua peça central era uma presunção de causalidade em favor da vítima, destinada a resolver exatamente o problema de prova que este bloco descreveu. A proposta foi retirada de pauta pela Comissão Europeia em fevereiro de 2025.

O contraste merece ser guardado: avançou a regra sobre o produto, recuou a regra sobre a prova.

13.2.2.5 Jurisprudência ou Regulação em Ação

Três peças, e elas devem ser lidas em sequência, porque juntas respondem ao bloco.

Primeira: a fraude de terceiro como risco da atividade.

O Superior Tribunal de Justiça firmou, sob o rito dos recursos repetitivos, no Tema 466 — julgado a partir dos REsps 1.197.929/PR e 1.199.782/PR, em 2011 —, que as instituições financeiras respondem objetivamente pelos danos gerados por fortuito interno relativo a fraudes e delitos praticados por terceiros no âmbito de operações bancárias. A tese foi consolidada na Súmula 479, aprovada pela Segunda Seção em 27 de junho de 2012 e publicada no Diário da Justiça Eletrônico de 1º de agosto de 2012, com esta redação:

As instituições financeiras respondem objetivamente pelos danos gerados por fortuito interno relativo a fraudes e delitos praticados por terceiros no âmbito de operações bancárias.

A tese é anterior à inteligência artificial e não fala dela. Nem precisa. Ela decide a questão pela natureza do risco, e não pela tecnologia empregada pelo fraudador.

Segunda: o golpe sofisticado não transfere o risco à vítima.

A Terceira Turma Cível do Tribunal de Justiça do Distrito Federal e dos Territórios, no processo 0717312-02.2025.8.07.0001, julgou caso de "golpe da falsa central de atendimento", em que criminosos se passam por funcionários do banco. A linha telefônica da cliente havia sido clonada por meio da fraude conhecida como SIM swap; a partir daí, os golpistas obtiveram acesso à conta, contrataram empréstimos em seu nome, fizeram transferências por Pix e pagamentos no cartão, e o nome dela acabou inscrito em cadastro de inadimplentes.

Por unanimidade, o colegiado condenou a instituição financeira à devolução simples dos valores cobrados indevidamente e ao pagamento de R$ 5 mil de indenização por dano moral. A decisão foi noticiada pelo tribunal em abril de 2026.

Três fundamentos, e os três se aplicam palavra por palavra ao caso de Marina. Fraudes desse tipo integram o risco da própria atividade bancária. O banco não comprovou ter adotado medidas suficientes para impedir operações fora do padrão daquela cliente. E o fato de a vítima ter seguido as orientações dos fraudadores não afasta a responsabilidade, porque os criminosos empregaram técnicas sofisticadas para simular canais oficiais de atendimento.

Troque a clonagem da linha pela clonagem da voz e nenhum dos três fundamentos se altera.

Terceira: a máquina alucinou, e respondeu quem assinou.

Esta é a decisão que o estudante deve guardar, porque é brasileira, é recente e enfrenta diretamente o dano causado por inteligência artificial generativa.

Num recurso ordinário trabalhista, o advogado do trabalhador percebeu que as razões recursais da empresa citavam precedentes judiciais que não existiam, e chamou o feito à ordem. Confrontada nos autos, a parte admitiu ter usado inteligência artificial generativa na elaboração da peça, atribuindo a pesquisa ao "corpo de estagiários do escritório", feita em determinada plataforma comercial. Em petição de retratação, pediu que as citações fossem consideradas apenas "jurisprudência fictícia". Do exame dos autos extraiu-se que a jurisprudência inexistente havia sido invocada pelo menos oito vezes no mesmo recurso.

Ao acolher embargos de declaração com efeito modificativo, em 5 de fevereiro de 2026, a Sexta Turma do Tribunal Regional do Trabalho da 2ª Região, por unanimidade, condenou a empresa ao pagamento de multa de 5% sobre o valor atualizado da causa por litigância de má-fé, em favor do reclamante, e determinou o envio de ofício à seccional paulista da Ordem dos Advogados do Brasil para apuração de eventual infração disciplinar (processo 1001128-84.2024.5.02.0044, relator o juiz convocado Fernando César Teixeira França).

Os fundamentos merecem ser destacados um a um, porque compõem uma resposta jurídica completa.

Quanto à transferência de culpa, o relator a recusou: consignou que cabia ao advogado instruir os estagiários e conferir as minutas por eles elaboradas, e que a postulação em juízo é ato privativo do advogado, que também é o responsável por seu conteúdo.

Quanto à qualificação da conduta, afastou a tese do equívoco: houve criação de jurisprudência para corroborar a tese defendida e induzir o magistrado a erro, o que caracteriza alteração da verdade dos fatos e proceder temerário, nos termos do art. 793-B, incisos II e V, da CLT. A multa foi aplicada com base no art. 793-C.

Quanto à responsabilidade profissional, invocou o art. 32 da Lei 8.906/1994, pelo qual o advogado responde pelos atos que praticar com dolo ou culpa no exercício da profissão — e daí o ofício à Ordem.

E quanto ao dever de verificação, o voto invocou a Recomendação nº 001/2024 do Conselho Federal da Ordem dos Advogados do Brasil, aprovada em novembro de 2024, que orienta o uso de inteligência artificial generativa na prática jurídica. Entre suas diretrizes: comunicação prévia ao cliente, supervisão humana do uso da ferramenta, atenção especial ao levantamento de doutrina e jurisprudência, e confirmação de toda citação gerada por inteligência artificial em fontes oficiais.

O caso também não é isolado, e o próprio acórdão o demonstra ao invocar precedente da Terceira Turma do Tribunal Regional do Trabalho da 7ª Região, julgado em 6 de maio de 2025, em que recurso com jurisprudência inexistente ou adulterada rendeu igualmente multa por litigância de má-fé e ofício à seccional cearense da Ordem.

Observe o que essas decisões fazem, em uma linha. Elas recebem a alegação de que o erro foi da máquina e respondem que a máquina não é parte. A responsabilidade não se dilui na cadeia: fixa-se em quem assinou. É a quarta lei de Pasquale aplicada, sem que ninguém precisasse citá-la, por tribunais do trabalho brasileiros.

O tema volta no Capítulo 19, onde deixa de ser responsabilidade civil e passa a ser dever profissional.

13.2.3 Bloco 3 — Viés Algorítmico e o Direito de Contestar a Decisão Automatizada

13.2.3.1 Apresentação

Diego pediu revisão e recebeu a mesma recusa.

É tentador tratar isso como falha de implementação — um sistema mal desenhado, um atendimento ruim, uma empresa displicente. Não é. É exatamente o que a lei brasileira permite, e a razão está numa decisão tomada em 2019, que este bloco vai examinar de perto.

Antes disso, porém, é preciso entender por que a recusa veio. Não veio de alguém que tenha olhado para Diego e decidido que ele não merecia crédito. Veio de um número, produzido por um sistema que aprendeu com o histórico de milhões de pessoas, e que encontrou nesse histórico padrões que ninguém escreveu e talvez ninguém tenha examinado.

Este bloco responde a três perguntas. De onde vem o viés de um sistema que não tem intenções. O que Diego pode exigir hoje, e é mais do que parece. E o que ele não pode exigir de ninguém.

13.2.3.2 Vocabulário

Decisão automatizada: é a decisão tomada sem intervenção humana no caso concreto. Atenção a uma distinção que costuma se perder: nem toda decisão automatizada envolve inteligência artificial. Um sistema que aplica critérios fixos, escritos por alguém — pontuação de risco por faixa de renda, ordem de atendimento por protocolo de urgência — decide automaticamente sem aprender nada. A diferença importa porque explicar o primeiro é simples e explicar o segundo pode ser quase impossível.

Viés algorítmico: é a tendência sistemática de um sistema a produzir resultados que prejudicam determinado grupo. A palavra "viés" sugere desvio de um funcionamento correto, e isso engana: com frequência o sistema está funcionando exatamente como projetado, e o resultado ainda assim é inadmissível.

Discriminação algorítmica: ocorre quando determinado conteúdo é valorado negativamente, ou excluído do resultado que o sistema considera adequado, com base em critérios injustamente desqualificantes. A definição é do Ministério Público do Trabalho, e tem a vantagem de descrever o fenômeno sem exigir que alguém tenha querido discriminar.

Discriminação indireta: é a que resulta de critério aparentemente neutro. O sistema não pergunta a cor nem o bairro: pergunta outra coisa, que anda junto com a cor e com o bairro. O resultado é o mesmo, e o direito antidiscriminatório brasileiro alcança o resultado, não apenas a intenção.

Escore de crédito: é o método estatístico que atribui a uma pessoa uma nota de risco, a partir de variáveis sobre seu comportamento e sobre o comportamento de pessoas com perfil semelhante. Não é um cadastro de inadimplentes, e essa diferença tem consequências jurídicas que a jurisprudência já fixou.

Explicabilidade: é a possibilidade de traduzir o funcionamento de um sistema para linguagem humana compreensível, de modo que se possa entender por que ele chegou àquele resultado. Não se confunde com transparência: a doutrina a define como transparência qualificada. Transparência é informar; explicabilidade é fazer compreender. Informação técnica demais, desorganizada ou fora de contexto pode ser perfeitamente transparente e completamente inútil.

Devido processo informacional: é a projeção da garantia constitucional do devido processo sobre as decisões tomadas a partir de dados e algoritmos. Significa que ninguém deve sofrer restrição em seu patrimônio jurídico sem dispor de meios efetivos de defesa e participação — inclusive quando quem restringe é um sistema privado.

13.2.3.3 Explicação do Tema

De onde vem o viés, em três caminhos.

Um sistema não tem preconceito, porque não tem intenções. Ainda assim discrimina, e a doutrina identifica três caminhos pelos quais isso acontece.

O primeiro é o da programação. Quem constrói o sistema escolhe quais variáveis entram no cálculo e quanto pesa cada uma. Essas escolhas carregam pressupostos, conscientes ou não, sobre o que é relevante. Um sistema que considera o tempo de permanência no mesmo endereço como sinal de estabilidade está, sem dizê-lo, penalizando quem muda muito de casa — e quem muda muito de casa não é uma amostra aleatória da população.

O segundo é o dos dados. O sistema aprende com o passado, e o passado está registrado com tudo o que tinha dentro. O caso mais conhecido é o de uma grande empresa de tecnologia que desenvolveu, e depois abandonou, uma ferramenta de seleção de currículos: treinada com os currículos recebidos ao longo de dez anos, num setor majoritariamente masculino, a ferramenta aprendeu a reduzir a pontuação de candidatas mulheres. Ninguém programou aquilo. O sistema apenas reproduziu, com eficiência, o que lhe foi apresentado como exemplo de sucesso.

O terceiro caminho é o menos comentado e o mais importante, e é o do próprio uso. Sistemas que aprendem continuam aprendendo depois de instalados, a partir da interação com os usuários e dos resultados de suas próprias decisões. Se o sistema recusa crédito a um perfil, aquele perfil deixa de gerar histórico de pagamento em dia — e a ausência de histórico confirma o risco que o sistema atribuiu. O viés não se corrige sozinho com o tempo: ele se realimenta.

Daí a formulação que vale reter, e que é da doutrina brasileira: não é porque a ferramenta é construída com base em tecnologia que seus resultados são tecnológicos. Um sistema pode discriminar sem que ninguém tenha querido discriminar. E um sistema estatisticamente correto pode ser juridicamente inadmissível, porque o Direito não pergunta se a correlação existe — pergunta se é lícito decidir com base nela.

O que o direito brasileiro dá hoje.

A Lei Geral de Proteção de Dados assegura ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, incluídas as decisões destinadas a definir seu perfil pessoal, profissional, de consumo e de crédito ou os aspectos de sua personalidade. E manda que o controlador forneça, sempre que solicitadas, informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada — observados os segredos comercial e industrial.

São duas garantias, e é preciso ver o que cada uma faz.

A primeira é o direito de pedir revisão. Diego o exerceu.

A segunda é o direito de saber os critérios, com uma ressalva importante: se o controlador invocar segredo comercial para não informar, a autoridade nacional pode realizar auditoria para verificar aspectos discriminatórios. A lei, portanto, não deixa o titular sozinho contra o segredo — mas transfere a solução para uma autoridade que precisa ser provocada e que tem recursos finitos.

Duas palavras que a lei teve, perdeu, recuperou e perdeu de novo.

Aqui a história precisa ser contada inteira, porque ela costuma ser contada pela metade — e a metade que se conta é a menos grave.

Primeiro ato. A Lei 13.709, sancionada em 14 de agosto de 2018, dizia, na redação original do art. 20, que o titular tem direito a solicitar revisão, por pessoa natural, de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado. A garantia estava no caput. Não era exceção nem parágrafo: era a regra, e a lei nasceu com ela.

Segundo ato. Antes mesmo de a lei entrar em vigor, a Medida Provisória 869, de 27 de dezembro de 2018, deu nova redação ao caput e suprimiu a expressão "por pessoa natural". O direito à revisão permaneceu; o direito a que a revisão fosse humana, não.

Terceiro ato. Na tramitação da medida provisória, o Congresso Nacional restabeleceu a exigência — agora não mais no caput, e sim em um § 3º acrescentado ao art. 20. O Legislativo, portanto, examinou a supressão feita pelo Executivo e decidiu desfazê-la.

Quarto ato. Esse § 3º foi vetado na sanção da Lei 13.853, de 8 de julho de 2019, que converteu a medida provisória. As razões constam da Mensagem 288, do mesmo dia, e convém enunciá-las com precisão. Primeiro, que a exigência de revisão humana inviabilizaria certos modelos de negócio, por ser onerosa demais. Segundo, que impactaria a análise de crédito.

Quinto ato. O Congresso Nacional apreciou o veto em sessão conjunta de 2 de outubro de 2019 e o manteve.

Quem abrir hoje o texto da Lei 13.709 encontrará, no art. 20, o caput sem as duas palavras, os §§ 1º e 2º em vigor, e um § 3º que existe apenas como remissão: a palavra "VETADO", seguida do endereço da mensagem de veto.

A consequência prática é exatamente o terceiro episódio deste capítulo: a revisão pode ser feita por outro sistema automatizado. Diego tem direito a pedir. Não tem direito a ser lido.

Vale observar o que aconteceu ali, sem dramatizar. Um argumento econômico — o custo — foi apresentado contra uma garantia procedimental, e prevaleceu. Não houve ocultamento: a razão está escrita na mensagem de veto, publicamente, e qualquer pessoa pode lê-la. O que se decidiu foi que aquela garantia custava mais do que valia. E vale reter o detalhe que a versão resumida dessa história costuma perder: a supressão não foi feita uma vez, foi feita duas, e entre uma e outra o Congresso havia decidido em sentido contrário.

Transparência não é explicação.

Suponha que a empresa de crédito responda ao pedido de Diego com a lista das variáveis do modelo e a descrição genérica do método estatístico. Terá cumprido o dever de transparência.

Diego continuará sem saber por que foi recusado.

É essa distância que a doutrina descreve ao separar dois momentos. As medidas ex ante informam antes: quais critérios gerais o sistema usa, que tipo de dado emprega, qual a lógica da decisão. São estáticas e valem para todos. As medidas ex post explicam depois, e são específicas daquela decisão: quais informações pesaram, e quanto, naquele caso concreto.

Um exemplo torna a diferença palpável. Modelos tradicionais de escore de crédito apresentam o resultado de forma tabular, indicando cada característica avaliada e o peso atribuído a ela — de modo que o próprio resultado explica como as variáveis se combinaram. O problema aparece quando se acrescentam a esse modelo algoritmos que processam dados adicionais e produzem inferências que não estão amparadas nas informações visíveis do sistema. A partir daí, a nota continua existindo, e a explicação não.

Uma referência estrangeira ajuda a organizar o que uma explicação completa deveria conter. A autoridade britânica de proteção de dados, o Information Commissioner's Office, lista seis tipos: as razões que levaram à decisão; quem é responsável por ela, isto é, quem desenvolveu e quem disponibilizou a solução; quais dados foram usados; que providências foram tomadas no desenvolvimento para afastar vieses; como o sistema se comporta em termos de segurança e desempenho; e quais são os impactos. A que Diego precisa é a primeira. A que ele recebeu não é nenhuma.

O que o projeto de lei daria, e o que ele não daria.

O projeto brasileiro trata transparência e explicabilidade como princípios e também como direitos das pessoas afetadas. E define o direito à explicação em termos que merecem ser lidos: deve ser fornecido por processo gratuito, em linguagem simples, acessível e adequada, que facilite à pessoa compreender o resultado da decisão ou previsão, em prazo razoável, conforme a complexidade do sistema e o número de agentes envolvidos.

É bem melhor do que o que existe hoje. Mas há uma limitação de alcance que o estudante atento deve registrar, porque é o tipo de detalhe que decide casos: esses direitos são assegurados diante de sistemas classificados como de alto risco. Um sistema que interfira de modo relevante na vida de alguém, mas que não se enquadre naquela classificação, não geraria o direito de obter explicação.

E convém lembrar quem faz a classificação inicial. O fornecedor, em avaliação preliminar.

O nome preciso do que falta.

Reunindo tudo, é possível dizer com exatidão o que falta a Diego, e a formulação não é "mais um direito individual".

O que falta é devido processo informacional: um procedimento mínimo, prévio e conhecido, ao qual a decisão automatizada tenha de se submeter antes de produzir efeitos sobre alguém. Não a faculdade de reclamar depois, mas a exigência de que exista um caminho.

A Constituição garante que ninguém será privado de bens sem o devido processo legal, e assegura o contraditório e a ampla defesa. E o Supremo Tribunal Federal já decidiu, em caso que nada tem de digital, que essas garantias alcançam relações entre particulares.

Vale conhecê-lo, porque a semelhança com a situação de Diego é maior do que a distância entre os assuntos sugere. No RE 201.819/RJ, julgado pela Segunda Turma em 11 de outubro de 2005 — relatora a Ministra Ellen Gracie, relator para o acórdão o Ministro Gilmar Mendes —, discutia-se a exclusão de um associado da União Brasileira de Compositores, feita sem contraditório e sem ampla defesa. O Tribunal considerou que a entidade, embora privada, integra um espaço público ainda que não estatal, porque assume posição privilegiada para determinar a extensão do gozo e da fruição dos direitos de seus associados — e, no caso, o recebimento de direitos autorais era o meio de subsistência do excluído. Daí a aplicação direta dos direitos fundamentais à relação privada.

Troque a associação pela plataforma de crédito e o associado por Diego, e a estrutura é a mesma: uma entidade privada que decide, sozinha e sem procedimento, sobre o acesso de alguém a algo de que ele depende.

Falta dizer o que esse procedimento teria de conter para ser mais do que uma etapa a cumprir. Três elementos aparecem com constância nas propostas: avaliação de impacto sobre direitos fundamentais antes de o sistema entrar em operação, de modo que o exame do viés preceda o dano; relatórios periódicos de transparência, publicados e revisados, sobre o que o sistema decidiu e com que resultados; e auditoria externa e independente, com acesso de pesquisadores aos dados. Sem os três, a exigência se esgota em criar um caminho — e a Crítica deste capítulo mostrará por que um caminho sem essas três condições pode acabar servindo à empresa, e não a Diego.

Diego, enfim.

O que ele pode exigir hoje:

1. Os critérios e as fontes. Pela Lei Geral de Proteção de Dados, informações claras sobre os critérios e procedimentos da decisão automatizada. E, pela jurisprudência do Superior Tribunal de Justiça sobre escore de crédito — anterior à LGPD e ainda aplicável —, esclarecimentos sobre as informações pessoais valoradas e as fontes dos dados considerados no cálculo.

2. A correção de dado incorreto ou desatualizado, e a reparação, se a recusa de crédito tiver decorrido dele.

3. A revisão da decisão, que a lei assegura.

4. A provocação da Autoridade Nacional de Proteção de Dados, se o controlador invocar segredo comercial para não informar.

O que ele não pode exigir: que uma pessoa leia o seu pedido.

E é essa última linha, e não as quatro anteriores, que define o estado atual da questão no Brasil.

13.2.3.4 Marco Normativo

A Explicação do Tema percorreu um caminho que vai da Constituição a um parágrafo vetado. Vejamos as fontes na mesma ordem, porque a sequência é o argumento.

A base é constitucional, e são quatro dispositivos do art. 5º.

O caput assegura a igualdade perante a lei. O inciso XLI determina que a lei punirá qualquer discriminação atentatória dos direitos e liberdades fundamentais — e a redação importa: fala em discriminação, não em intenção de discriminar, o que permite alcançar o resultado produzido por um sistema que não quis nada.

Os incisos LIV e LV trazem o devido processo legal, o contraditório e a ampla defesa. São o fundamento constitucional do devido processo informacional, e é deles que se extrai a ideia de que ninguém deve sofrer restrição em seu patrimônio jurídico sem um procedimento prévio e conhecido.

O inciso LXXIX, acrescentado pela Emenda Constitucional 115, de 10 de fevereiro de 2022, assegura, nos termos da lei, o direito à proteção dos dados pessoais, inclusive nos meios digitais. A mesma emenda fixou a competência privativa da União para legislar sobre proteção e tratamento de dados pessoais e para organizar e fiscalizar a matéria. Não é detalhe de sistematização: a partir dela, as garantias da Lei Geral de Proteção de Dados deixam de ser apenas legais e passam a ter lastro constitucional próprio.

Descemos à Lei Geral de Proteção de Dados, e o dispositivo central é o art. 20.

Antes dele, o art. 6º, IX, estabelece o princípio da não discriminação: é vedada a realização do tratamento para fins discriminatórios ilícitos ou abusivos.

O caput do art. 20 assegura ao titular o direito de solicitar a revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado de dados pessoais que afetem seus interesses, incluídas as decisões destinadas a definir seu perfil pessoal, profissional, de consumo e de crédito, ou os aspectos de sua personalidade. A enumeração é generosa e alcança, sem esforço, o caso de Diego.

O § 1º impõe ao controlador o dever de fornecer, sempre que solicitadas, informações claras e adequadas a respeito dos critérios e dos procedimentos utilizados para a decisão automatizada, observados os segredos comercial e industrial.

O § 2º cuida do que acontece quando o segredo é invocado, e é um dispositivo que costuma ser subestimado: em caso de não oferecimento das informações de que trata o § 1º com base na observância de segredo comercial e industrial, a autoridade nacional poderá realizar auditoria para verificação de aspectos discriminatórios em tratamento automatizado de dados pessoais. A lei não deixa o titular sozinho diante do segredo comercial — mas transfere a solução para uma autoridade que precisa ser provocada.

E há o § 3º, que existe como remissão e não como norma.

O percurso das duas palavras merece ser registrado na ordem, porque cada etapa tem um diploma próprio.

Na redação original da Lei 13.709, de 14 de agosto de 2018, o caput do art. 20 assegurava ao titular o direito de solicitar revisão, por pessoa natural, das decisões automatizadas.

A Medida Provisória 869, de 27 de dezembro de 2018, deu nova redação ao caput e suprimiu a expressão.

Na conversão da medida provisória, o Congresso Nacional restabeleceu a exigência, agora como § 3º do art. 20.

Esse § 3º foi vetado quando da sanção da Lei 13.853, de 8 de julho de 2019. As razões constam da Mensagem 288, de 8 de julho de 2019, e foram duas: a exigência de revisão humana inviabilizaria certos modelos de negócio, por ser onerosa demais, e impactaria a análise de crédito. O Congresso Nacional apreciou o veto em sessão conjunta de 2 de outubro de 2019 e o manteve.

Consequência: no direito brasileiro vigente, a revisão assegurada pelo art. 20 pode ser realizada por outro sistema automatizado.

Dois diplomas anteriores à LGPD continuam a produzir efeitos aqui, e são úteis a Diego.

O art. 43 do Código de Defesa do Consumidor e seus parágrafos asseguram ao consumidor o acesso às informações existentes em cadastros, fichas e registros a seu respeito, bem como às respectivas fontes, com direito à correção de dado inexato e à comunicação da alteração aos eventuais destinatários.

A Lei 12.414, de 2011, que disciplina o cadastro positivo, assegura ao cadastrado, no art. 5º, entre outros direitos, o de conhecer os principais elementos e critérios considerados na análise de risco, resguardado o segredo empresarial.

O PL 2338/2023 mudaria esse quadro, e é preciso dizer em que medida.

O projeto trata transparência e explicabilidade como princípios e também como direitos das pessoas afetadas, e define o direito à explicação como aquele a ser fornecido por processo gratuito, em linguagem simples, acessível e adequada, que facilite à pessoa compreender o resultado da decisão ou previsão em questão, em prazo razoável, conforme a complexidade do sistema e o número de agentes envolvidos.

Há, porém, uma limitação de alcance que o estudante deve registrar, porque é o tipo de detalhe que decide casos: esses direitos são assegurados diante de sistemas classificados como de alto risco. Crédito, emprego e educação estão entre as hipóteses de alto risco, o que abrangeria a situação de Diego. Mas um sistema que interfira de modo relevante na vida de alguém sem se enquadrar naquela classificação não geraria o direito de obter explicação. E convém lembrar quem faz a classificação inicial: o próprio fornecedor, em avaliação preliminar.

Vale ainda a advertência já feita: o projeto não está em vigor.

13.2.3.5 Jurisprudência ou Regulação em Ação

O escore de crédito chegou ao Superior Tribunal de Justiça antes da Lei Geral de Proteção de Dados, e o que a Corte decidiu continua valendo.

No julgamento do REsp 1.419.697/RS, pela Segunda Seção, em 12 de novembro de 2014, sob a relatoria do Ministro Paulo de Tarso Sanseverino, o Tribunal fixou, em recurso repetitivo — Tema 710 —, o regime do credit scoring. O recurso foi afetado em conjunto com os REsps 1.304.736/RS e 1.457.199/RS.

A tese foi depois consolidada na Súmula 550, aprovada pela Segunda Seção em 14 de outubro de 2015 e publicada no Diário da Justiça Eletrônico de 19 de outubro de 2015:

A utilização de escore de crédito, método estatístico de avaliação de risco que não constitui banco de dados, dispensa o consentimento do consumidor, que terá o direito de solicitar esclarecimentos sobre as informações pessoais valoradas e as fontes dos dados considerados no respectivo cálculo.

Quatro conclusões se extraem do precedente, e é útil enunciá-las separadamente:

1. O escore é lícito. Não constitui banco de dados, e sim método estatístico de avaliação de risco, razão pela qual dispensa o consentimento do consumidor.

2. O consumidor tem direito de saber. Pode solicitar esclarecimentos sobre as informações pessoais valoradas e sobre as fontes dos dados considerados no cálculo.

3. Nota desfavorável, por si só, não gera dano moral. A existência de pontuação baixa não é, isoladamente, ato ilícito.

4. Mas gera dano indenizável o uso de informação sensível ou excessiva, bem como a recusa de crédito baseada em dado incorreto ou desatualizado.

Repare no que isso significa para o caso de Diego. Existe, no direito brasileiro, um direito de saber que é anterior à LGPD e que não foi atingido pelo veto de 2019. A Súmula 550 não obriga ninguém a ler o pedido de Diego, mas obriga a empresa a dizer-lhe quais informações a seu respeito foram valoradas e de onde vieram.

É pouco diante do que seria necessário. É bem mais do que ele tinha em mãos quando apertou o botão.

13.3 Crítica Jurídica

Convém começar recusando o enquadramento que este capítulo mais facilmente sugeriria. Diante de uma tecnologia que reorganiza o trabalho, o crédito, a informação e a prova, e de um projeto de lei que tramita há três anos sem votação, a conclusão cômoda seria a da omissão — um legislador lento, um Estado ausente, uma sociedade desprotegida.

O capítulo não permite essa conclusão, e é bom que não permita. O Brasil tem uma das legislações de proteção de dados mais robustas do mundo, e foi com ela, e não com um marco de inteligência artificial, que uma autoridade brasileira suspendeu o treinamento de modelos de uma das maiores empresas do planeta. Tem um Código de Defesa do Consumidor que dispensa a vítima de provar o defeito. Tem uma jurisprudência que trata a fraude sofisticada como risco da atividade de quem a explora, e não como azar de quem a sofre. Tem um tribunal que, diante de um advogado alegando que a máquina errou, respondeu que a máquina não é parte. Não é pouco.

Se o diagnóstico da omissão não se sustenta, e o problema de Marina e o de Diego permanecem onde estavam, então é outra coisa que precisa ser dita. Ela se organiza em quatro movimentos.

Primeiro: o que encontrou consenso, e o que não encontrou.

Duas propostas relativas à inteligência artificial tramitaram no Congresso Nacional nos últimos anos, e o contraste entre os seus percursos é o fato jurídico mais eloquente deste capítulo.

A primeira é o marco de direitos. Apresentada em maio de 2023, aprovada pelo Senado em dezembro de 2024, remetida à Câmara em março de 2025, submetida a doze audiências públicas, com votação adiada no fim de 2025 e novamente em maio de 2026. Não é lei, e não há data designada.

A segunda é o regime especial de tributação para serviços de data center. Criado por medida provisória em setembro de 2025, viu a medida caducar em fevereiro de 2026 sem que a comissão mista chegasse a ser instalada. Reapresentado como projeto de lei, foi aprovado pela Câmara em 24 de fevereiro de 2026, pelo Senado em 1º de setembro de 2026 e sancionado sem vetos em 15 de setembro de 2026, com renúncia fiscal projetada em R$ 7,25 bilhões ao longo de três anos. Entre a aprovação final e a sanção passaram duas semanas.

Não se trata de opor uma coisa à outra como se fossem excludentes, nem de supor que alguém tenha escolhido uma em detrimento da outra. Data centers são infraestrutura, o país precisa deles, e há razões econômicas respeitáveis para desonerá-los. O que merece registro é outra coisa: das duas normas que o país discutiu sobre inteligência artificial, a que organiza a instalação física da tecnologia percorreu o caminho inteiro, e a que organiza os direitos das pessoas submetidas a ela não saiu do lugar. Houve, inclusive, um momento em que as duas andaram juntas, quando o relator do marco legal declarou a intenção de atrelar o regime tributário ao seu projeto. Quando os caminhos se separaram, um chegou.

E há um detalhe que fecha o argumento, e ele vem da análise econômica da própria tecnologia. A inteligência artificial mantém com a energia uma relação contraditória: apresenta-se como a principal ferramenta de racionalização do consumo energético e é, simultaneamente, um dos maiores polos novos de demanda por energia do planeta, precisamente por causa dos data centers e do treinamento de modelos. O que a Lei 15.504/2026 desonera não é, portanto, uma infraestrutura neutra. É o polo material dessa contradição.

Nada disso descreve um Estado capturado. Descreve um Estado que responde com agilidade à norma de que a força produtiva precisa para se instalar, e com lentidão à norma que limitaria o seu uso — não por preferência declarada, mas porque a primeira encontra consenso e a segunda não. O Direito, aqui, não escolheu. Acompanhou.

Segundo: o veto de 2019 como programa, e o tempo como método.

Volte ao parágrafo vetado.

O texto aprovado pelo Congresso exigia que a revisão de decisão automatizada fosse feita por pessoa natural. O veto foi expresso e as razões foram públicas: o custo inviabilizaria certos modelos de negócio, e a exigência impactaria a análise de crédito. O Congresso manteve o veto.

Repare na estrutura do argumento vencedor. Não se disse que a revisão humana era desnecessária, nem que seria ineficaz, nem que haveria meio melhor de proteger o titular. Disse-se que era cara. Uma garantia procedimental foi medida em unidades de custo operacional e reprovada nessa escala — e não há nisso nenhuma sombra: está escrito, publicado, e qualquer pessoa pode ler.

E é hora de dizer o que os capítulos anteriores vinham insinuando sem nomear. Este não é o primeiro veto decisivo que este livro examina: os Capítulos 4, 5, 8, 10 e 12 encontraram outros, em matérias sem relação entre si — responsabilidade de provedores, proteção de dados, infância, trabalho por plataforma, apostas. Cinco campos, cinco vetos, e em todos o dispositivo derrubado era o que impunha um custo operacional a quem explora a atividade. O veto é, no direito digital brasileiro, o instrumento pelo qual se retira de uma lei aquilo que ela teria de mais oneroso para o regulado, depois de o Congresso já ter concordado com o texto. Não se trata de acusar ninguém: trata-se de reconhecer uma regularidade que, repetida cinco vezes, deixou de ser acaso e passou a ser método.

O resultado é o que Diego encontrou. A garantia sobreviveu como procedimento e morreu como conteúdo: ele tem direito a pedir, não tem direito a ser lido. O Direito continua funcionando como termostato — mede a temperatura do conflito, aciona quando ela sobe, e não toca no mecanismo que a produz.

Há um agravante que o tempo introduz, e ele explica por que o quadro não se corrige sozinho. A destruição criadora que Schumpeter descreveu — inovações que destroem indústrias e profissões ao mesmo tempo em que criam outras — operava em décadas, e as instituições tinham como acompanhá-la. Uma inovação digital se replica globalmente a custo marginal próximo de zero e desestabiliza um setor em meses. A janela para que instituições sociais se adaptem encurtou, e o processo legislativo é uma dessas instituições. Sete anos separam o veto de 2019 de um marco legal que ainda não veio. Não é preciso atribuir isso à má vontade de ninguém: é a velocidade de um comparada à do outro.

Terceiro: a arquitetura de um lado, a conduta do outro.

Plataformas digitais não governam seus usuários por ordens. Governam-nos por ambiente. As técnicas são conhecidas e estão descritas com precisão pela literatura: perfilamento, recomendação, rolagem infinita, gatilhos que antecipam recompensa, recompensas variáveis que suprimem as áreas do cérebro associadas ao julgamento e ativam as associadas ao desejo. Não há coerção explícita em lugar nenhum, e é exatamente por isso que funciona. Chama-se a isso governamentalidade algorítmica: uma forma de governar que age sobre o ambiente para tornar certas ações mais prováveis que outras, e que passa despercebida porque nunca proíbe nada.

Ora, o que é isso senão regular a arquitetura?

Eis a assimetria, e ela é o nervo deste capítulo. De um lado, um poder privado que regula arquitetura. De outro, um poder público que regula conduta. A empresa desenha o ambiente em que a decisão será tomada; a lei chega depois, para dizer se o resultado foi lícito. Não se trata de uma disputa entre um ator forte e um ator fraco: trata-se de dois atores operando em planos diferentes, e apenas um deles no plano onde a coisa acontece.

A individualização é o que mantém essa assimetria de pé. Diego é o único agente do seu processo: é ele quem deve perceber o problema, pedir explicação, entender o que receber e contestar — sozinho, diante de um sistema que não pode ver e de uma empresa que pode invocar segredo comercial. Marina é a única agente do seu: é ela quem deve descobrir a quem processar, entre um banco, uma empresa estrangeira de clonagem de voz e um criminoso que não será encontrado.

E convém notar uma coisa sobre Diego, porque ela vale para todos. Ele apareceu neste livro quatro vezes, e em cada uma sob um papel diferente: no Capítulo 10, como trabalhador gerido por algoritmo; no Capítulo 11, como consumidor diante de crédito pré-aprovado em três toques; no Capítulo 12, como apostador; aqui, como titular de dados submetido a uma decisão automatizada. Não são quatro pessoas, nem quatro problemas. São quatro posições da mesma figura, e em todas elas ele produz, a cada interação, o dado que alimenta o sistema que em seguida decide sobre ele. Tratar cada posição como um litígio separado é precisamente o que impede de ver o circuito. E o circuito é a questão, porque o valor que dele se extrai já não precisa passar pelo ciclo antigo do salário e do consumo: converte-se diretamente em capacidade de predição, e é essa capacidade que se realiza como capital.

Há, é verdade, uma resposta jurídica em construção, e ela tem nome: o devido processo informacional — a exigência de um procedimento mínimo, prévio e conhecido, a que a decisão automatizada tenha de se submeter antes de produzir efeitos. É a técnica certa, porque desloca a exigência do resultado para a arquitetura da decisão. Mas ela carrega um risco que seus próprios defensores apontam: procedimento pode virar formalidade. Um botão de "solicitar revisão" que devolve a mesma resposta é, tecnicamente, um procedimento. Sem prestação de contas sobre resultados — relatórios, auditoria externa, acesso de pesquisadores aos dados —, o devido processo se degrada em teatro de conformidade, uma burocracia cuja função é legitimar decisões já tomadas.

O botão que Diego apertou é esse teatro. E ele é instrutivo justamente porque não viola a lei.

Quarto: quem coloca a pele em risco.

Há uma ideia, tomada de empréstimo à teoria do risco, que oferece o critério que falta a este capítulo. Um prédio rígido resiste a muita coisa e desaba num terremoto; prédios construídos em zona sísmica são flexíveis, e é a flexibilidade que os salva do evento que ninguém previu. Regulação robusta não basta diante do improvável: é preciso regulação capaz de absorver o que não foi antecipado.

E o que distingue uma regulação assim é menos técnico do que parece. É a exigência de que quem inova e aufere ganhos desproporcionais responda pelos riscos da sua inovação, em vez de transferi-los à sociedade. A pergunta que a doutrina propõe como exercício é desconcertante pela simplicidade: os fundadores das grandes empresas de tecnologia usam, eles próprios, as ferramentas que vendem?

Traduzido para o problema deste capítulo, o critério fica assim. Não se trata de saber se o Direito deve frear a inteligência artificial — não deve, não conseguiria, e a discussão sobre velocidade é uma discussão perdida antes de começar. Trata-se de saber quem suporta o risco do que ainda não se sabe. Hoje, no arranjo que este capítulo descreveu, quem suporta é Marina, que transferiu o dinheiro, e é Diego, que não obteve o crédito. Ambos individualmente, ambos depois do fato, ambos com o ônus de provocar quem decidiu sobre eles.

Talvez esteja aí a formulação mais útil que este capítulo tem a oferecer, e ela não é do jurista, mas serve exatamente ao jurista: ao Direito não cabe determinar a velocidade em que a inovação ocorre, e sim apontar a direção em que ela deve ocorrer. O que o Brasil não tem hoje não é um freio. É uma direção declarada.

Fecho.

Este capítulo começou perguntando o que é, para o Direito, um sistema de inteligência artificial, e a resposta pareceu técnica. Termina em outro lugar.

A inteligência artificial não é um assunto setorial, ao lado do direito do consumidor ou do direito do trabalho. Ela é a força produtiva que reorganiza as demais — automatiza o trabalho intelectual, coordena o uso da energia e dos materiais, e agora também cria. Um Direito que a enfrente regulando condutas pontuais estará sempre chegando depois, porque estará operando sobre efeitos de algo que reorganizou a produção antes de qualquer norma ser escrita.

O risco, para quem estuda Direito, não é o de a máquina substituir o juiz. É mais discreto e mais sério: é o de o próprio Direito abandonar a ideia de que julgar é restabelecer uma equivalência entre pessoas, e assumir em seu lugar a tarefa de administrar riscos com eficiência crescente — tornando-se, ele também, uma tecnologia de controle otimizada. Quando isso acontece, a distinção entre a regra e o algoritmo deixa de ser de natureza e passa a ser de suporte.

A pergunta que fica, portanto, não é técnica, e nem por isso é vaga. É a pergunta que organiza tudo o que este capítulo examinou, do atendimento de Marina ao escore de Diego, da mensagem de veto de 2019 à lei sancionada em setembro de 2026: quem controla essa força produtiva determinante, e, por consequência, quem se beneficia da sua imensa capacidade de gerar riqueza e de organizar a sociedade?

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<title>Elementos visuais — Capítulo 13 | Manual de Direito Digital</title>

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     Já publicada, incluindo os acréscimos dos Capítulos 6 a 12.
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     possa ser aberto sozinho, para conferência.
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/* escada de exigência crescente — Capítulo 8 */
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  background:var(--dl-soft);font-size:.85rem}
.dl-crit .k .m{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-weight:800;font-size:.95rem;
  text-align:center;color:var(--dl-muted);line-height:1.2}
.dl-crit .k b{display:block;color:var(--dl-navy);font-size:.84rem;margin-bottom:.15rem}
.dl-crit .k span{color:var(--dl-muted);line-height:1.4}
.dl-crit .k.falha{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1}
.dl-crit .k.falha .m{color:var(--dl-coral)}
.dl-crit .k.falha b{color:#8d332f}
/* três frentes — Capítulo 8 */
.dl-fr{display:grid;grid-template-columns:repeat(3,1fr);gap:.7rem}
@media(max-width:800px){.dl-fr{grid-template-columns:1fr}}
.dl-fr .f{border:1.5px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);
  padding:.85rem .95rem;display:flex;flex-direction:column;gap:.4rem}
.dl-fr .f .q{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.66rem;font-weight:800;
  letter-spacing:.1em;text-transform:uppercase}
.dl-fr .f h5{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.9rem;font-weight:700;
  margin:0;color:var(--dl-navy)}
.dl-fr .f p{margin:0;font-size:.85rem;color:var(--dl-muted);line-height:1.45}
.dl-fr .f.f1{background:var(--dl-amber-soft);border-color:#ecdcb8}
.dl-fr .f.f1 .q{color:var(--dl-amber)}
.dl-fr .f.f2{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1}
.dl-fr .f.f2 .q{color:var(--dl-coral)}
.dl-fr .f.f3{background:var(--dl-purple-soft);border-color:#d8d2ec}
.dl-fr .f.f3 .q{color:var(--dl-purple)}
/* comparação de penas e prazos — Capítulo 8 */
.dl-pen{display:grid;gap:.5rem}
.dl-pen .l{display:grid;grid-template-columns:1fr auto;gap:1rem;align-items:center;
  border:1px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);padding:.7rem .95rem;
  background:var(--dl-soft);font-size:.87rem}
.dl-pen .l .v{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-weight:800;font-size:.92rem;
  color:var(--dl-navy);white-space:nowrap}
.dl-pen .l.hi{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1}
.dl-pen .l.hi .v{color:var(--dl-coral)}
.dl-pen .l.lo{background:var(--dl-accent-soft);border-color:#c6e6d1}
.dl-pen .l.lo .v{color:#17743a}
@media(max-width:560px){.dl-pen .l{grid-template-columns:1fr;gap:.3rem}}
/* painéis com pastilhas e linha de conclusão — Capítulo 9 */
.dl-arr{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:.85rem}
@media(max-width:760px){.dl-arr{grid-template-columns:1fr}}
.dl-arr .pn{border:1.5px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);
  padding:.9rem 1rem;background:var(--dl-soft)}
.dl-arr .pn h5{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.86rem;font-weight:800;
  margin:0 0 .55rem;color:var(--dl-navy)}
.dl-arr .fig{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:.3rem;margin-bottom:.6rem}
.dl-arr .fig span{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.72rem;font-weight:600;
  background:#fff;border:1px solid var(--dl-line);border-radius:99px;padding:.22rem .55rem;color:var(--dl-muted)}
.dl-arr .pn p{margin:.5rem 0 0;font-size:.85rem;color:var(--dl-muted);line-height:1.45}
.dl-arr .pn p.dono{font-size:.82rem;font-weight:700;color:var(--dl-navy);
  border-top:1px dashed var(--dl-line);padding-top:.5rem;margin-top:0}
.dl-arr .pn.pub{background:var(--dl-accent-soft);border-color:#c6e6d1}
.dl-arr .pn.pub h5,.dl-arr .pn.pub p.dono{color:#17743a}
.dl-arr .pn.pub .fig span{border-color:#c6e6d1}
/* dois atos de naturezas diferentes — Capítulo 9 */
.dl-atos{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:.7rem}
@media(max-width:760px){.dl-atos{grid-template-columns:1fr}}
.dl-atos .at{border:1.5px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);padding:.85rem .95rem}
.dl-atos .at .d{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:1.05rem;font-weight:800;
  color:var(--dl-navy);line-height:1.1;display:block}
.dl-atos .at .q{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.64rem;font-weight:800;
  letter-spacing:.11em;text-transform:uppercase;display:block;margin:.3rem 0 .45rem}
.dl-atos .at p{margin:0;font-size:.86rem;color:var(--dl-muted);line-height:1.45}
.dl-atos .at.prop{background:var(--dl-amber-soft);border-color:#ecdcb8}
.dl-atos .at.prop .q{color:var(--dl-amber)}
.dl-atos .at.acao{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1}
.dl-atos .at.acao .q{color:var(--dl-coral)}
.dl-atos .at.acao .d{color:#8d332f}
/* por eliminação — Capítulo 9 */
.dl-elim{display:grid;gap:.45rem}
.dl-elim .x{display:grid;grid-template-columns:1.7rem 1fr;gap:.7rem;align-items:start;
  border:1px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);padding:.65rem .85rem;
  background:var(--dl-soft);font-size:.86rem}
.dl-elim .x .m{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-weight:800;
  text-align:center;color:var(--dl-coral);line-height:1.3}
.dl-elim .x b{display:block;color:var(--dl-navy);margin-bottom:.15rem}
.dl-elim .x span{color:var(--dl-muted);line-height:1.45}
.dl-elim .x.resta{background:var(--dl-accent-soft);border-color:#c6e6d1}
.dl-elim .x.resta .m{color:#17743a}
.dl-elim .x.resta b{color:#12653a}
/* pastilhas de enumeração curta — Capítulo 9 */
.dl-chips{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:.35rem;margin-top:.2rem}
.dl-chips span{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.76rem;font-weight:600;
  background:var(--dl-soft);border:1px solid var(--dl-line);border-radius:99px;
  padding:.3rem .65rem;color:var(--dl-ink)}
.dl-chips span.fora{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1;color:#8d332f}
/* mapeamento antes → agora — Capítulo 10 */
.dl-map{display:grid;gap:.45rem}
.dl-map .li{display:grid;grid-template-columns:1fr 1.6rem 1fr;gap:.6rem;align-items:center;
  border:1px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);
  background:var(--dl-soft);padding:.6rem .85rem;font-size:.86rem}
@media(max-width:700px){.dl-map .li{grid-template-columns:1fr;gap:.3rem}
  .dl-map .li .ar{display:none}}
.dl-map .li .de{color:var(--dl-muted);line-height:1.4}
.dl-map .li .de b{display:block;color:var(--dl-navy);font-size:.84rem;margin-bottom:.1rem}
.dl-map .li .ar{text-align:center;color:var(--dl-muted);font-weight:800;font-size:1rem;line-height:1}
.dl-map .li .pa{color:#6d2622;line-height:1.4}
.dl-map .li .pa b{display:block;color:var(--dl-coral);font-size:.84rem;margin-bottom:.1rem}
/* dois lados com argumentos numerados — Capítulo 10 */
.dl-bal{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:.8rem}
@media(max-width:800px){.dl-bal{grid-template-columns:1fr}}
.dl-bal .ld{border:1.5px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);padding:.9rem 1rem}
.dl-bal .ld h5{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.8rem;font-weight:800;
  letter-spacing:.05em;text-transform:uppercase;margin:0 0 .6rem}
.dl-bal .ld ol{margin:0;padding-left:1.15rem}
.dl-bal .ld li{font-size:.86rem;line-height:1.45;margin-bottom:.45rem}
.dl-bal .ld li:last-child{margin-bottom:0}
.dl-bal .ld.nao{background:var(--dl-amber-soft);border-color:#ecdcb8;color:#6d4b0d}
.dl-bal .ld.nao h5{color:var(--dl-amber)}
.dl-bal .ld.sim{background:var(--dl-teal-soft);border-color:#cfe3e3;color:#0d4f4f}
.dl-bal .ld.sim h5{color:var(--dl-teal)}
/* assimetria de proteção — Capítulo 10 */
.dl-porta{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:.8rem;align-items:stretch}
@media(max-width:760px){.dl-porta{grid-template-columns:1fr}}
.dl-porta .pt{border:1.5px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);
  padding:.9rem 1rem;display:flex;flex-direction:column;gap:.5rem}
.dl-porta .pt .et{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.64rem;font-weight:800;
  letter-spacing:.11em;text-transform:uppercase}
.dl-porta .pt h5{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.92rem;font-weight:700;
  margin:0;color:var(--dl-navy)}
.dl-porta .pt ul{margin:0;padding-left:1.1rem}
.dl-porta .pt li{font-size:.85rem;line-height:1.45;color:var(--dl-muted);margin-bottom:.3rem}
.dl-porta .pt li:last-child{margin-bottom:0}
.dl-porta .pt.forte{background:var(--dl-accent-soft);border-color:#c6e6d1}
.dl-porta .pt.forte .et{color:#17743a}
.dl-porta .pt.forte li{color:#17743a}
.dl-porta .pt.fraco{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1}
.dl-porta .pt.fraco .et{color:var(--dl-coral)}
.dl-porta .pt.fraco li{color:#8d332f}
/* botão × cláusula — Capítulo 11 */
.dl-botao{display:grid;gap:.5rem;max-width:34rem;margin:0 auto}
.dl-botao .bt{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:1.05rem;font-weight:800;
  text-align:center;background:var(--dl-accent);color:#fff;border-radius:var(--dl-radius-sm);
  padding:.9rem 1rem;letter-spacing:.02em;box-shadow:0 2px 0 #1b8b3d}
.dl-botao .vs{text-align:center;font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.66rem;
  font-weight:800;letter-spacing:.14em;text-transform:uppercase;color:var(--dl-muted)}
.dl-botao .cl{background:var(--dl-soft);border:1px dashed var(--dl-line);
  border-radius:var(--dl-radius-sm);padding:.8rem .95rem;font-size:.78rem;
  color:var(--dl-muted);line-height:1.5;font-family:ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,monospace}
.dl-botao .cl b{color:#8d332f;font-weight:700}
/* caminho de entrada × caminho de saída — Capítulo 11 */
.dl-assim{display:grid;gap:.6rem}
.dl-assim .via{display:grid;grid-template-columns:7.5rem 1fr;gap:.8rem;align-items:center;
  border:1.5px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);padding:.75rem .9rem}
@media(max-width:640px){.dl-assim .via{grid-template-columns:1fr;gap:.35rem}}
.dl-assim .via .rot{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.78rem;font-weight:800}
.dl-assim .via .passos{display:flex;flex-wrap:wrap;align-items:center;gap:.3rem}
.dl-assim .via .passos span{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.74rem;
  font-weight:600;background:#fff;border:1px solid var(--dl-line);border-radius:99px;
  padding:.24rem .6rem;color:var(--dl-muted);white-space:nowrap}
.dl-assim .via .passos i{font-style:normal;color:var(--dl-muted);font-size:.8rem;line-height:1}
.dl-assim .via.entra{background:var(--dl-accent-soft);border-color:#c6e6d1}
.dl-assim .via.entra .rot{color:#17743a}
.dl-assim .via.entra .passos span{border-color:#c6e6d1}
.dl-assim .via.sai{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1}
.dl-assim .via.sai .rot{color:var(--dl-coral)}
.dl-assim .via.sai .passos span{border-color:#e5c3c1;color:#8d332f}
/* repartição proporcional de arrecadação vinculada — Capítulo 12 */
.dl-reparte{display:grid;gap:.35rem}
.dl-reparte .fx{display:grid;grid-template-columns:9.5rem 1fr 3.2rem;gap:.7rem;align-items:center}
@media(max-width:640px){.dl-reparte .fx{grid-template-columns:8rem 1fr 3rem;gap:.5rem}}
.dl-reparte .fx .nm{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.8rem;
  font-weight:700;color:var(--dl-navy);line-height:1.2}
.dl-reparte .fx .tr{background:var(--dl-soft);border:1px solid var(--dl-line);
  border-radius:99px;height:1.15rem;overflow:hidden}
.dl-reparte .fx .tr i{display:block;height:100%;background:var(--dl-navy);border-radius:99px}
.dl-reparte .fx .pc{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.8rem;
  font-weight:800;color:var(--dl-navy);text-align:right}
.dl-reparte .fx.img .nm,.dl-reparte .fx.img .pc{color:var(--dl-amber)}
.dl-reparte .fx.img .tr i{background:var(--dl-amber)}
.dl-reparte .fx.dano .nm,.dl-reparte .fx.dano .pc{color:var(--dl-coral)}
.dl-reparte .fx.dano .tr{border-color:#e5c3c1}
.dl-reparte .fx.dano .tr i{background:var(--dl-coral)}
/* advertências padronizadas, em selo — Capítulo 12 */
.dl-selo{display:grid;gap:.5rem}
.dl-selo .sl{border:2px solid var(--dl-ink);border-radius:var(--dl-radius-sm);
  background:#fff;padding:.7rem .9rem;font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;
  font-size:.9rem;font-weight:800;color:var(--dl-ink);text-align:center;letter-spacing:.01em}
.dl-selo .sl b{font-weight:800}
.dl-selo .nt{font-size:.8rem;color:var(--dl-muted);text-align:center;margin:.15rem 0 0}
</style>

<!-- ============================================================
     BLOCO B — ACRÉSCIMO DO CAPÍTULO 13
     Colar UMA VEZ no site, depois da folha já publicada.
     ============================================================ -->
<style>
/* percurso de uma expressão que entra e sai do texto legal (13.2.3.3) */
.dl-duas{display:grid;gap:.4rem;counter-reset:ato}
.dl-duas .ato{display:grid;grid-template-columns:2.2rem 8.2rem 1fr;gap:.75rem;align-items:start;
  border:1.5px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);
  padding:.7rem .9rem;background:var(--dl-soft)}
@media(max-width:700px){.dl-duas .ato{grid-template-columns:2.2rem 1fr;gap:.5rem}
  .dl-duas .ato .dt{grid-column:2}}
.dl-duas .ato .nu{counter-increment:ato;font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;
  font-size:.95rem;font-weight:800;text-align:center;color:var(--dl-muted);line-height:1.3}
.dl-duas .ato .nu::before{content:counter(ato)}
.dl-duas .ato .dt{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.78rem;
  font-weight:800;color:var(--dl-navy);line-height:1.3}
.dl-duas .ato .dt small{display:block;font-size:.7rem;font-weight:600;color:var(--dl-muted);
  letter-spacing:.02em;margin-top:.1rem}
.dl-duas .ato .tx{font-size:.86rem;color:var(--dl-muted);line-height:1.45}
.dl-duas .ato .tx b{color:var(--dl-ink)}
.dl-duas .ato .exp{display:inline-block;font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;
  font-size:.74rem;font-weight:800;border-radius:99px;padding:.22rem .6rem;margin-top:.4rem}
.dl-duas .ato.tem{background:var(--dl-accent-soft);border-color:#c6e6d1}
.dl-duas .ato.tem .nu,.dl-duas .ato.tem .dt{color:#17743a}
.dl-duas .ato.tem .tx,.dl-duas .ato.tem .tx b{color:#17743a}
.dl-duas .ato.tem .exp{background:#fff;border:1px solid #c6e6d1;color:#17743a}
.dl-duas .ato.perde{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1}
.dl-duas .ato.perde .nu,.dl-duas .ato.perde .dt{color:var(--dl-coral)}
.dl-duas .ato.perde .tx,.dl-duas .ato.perde .tx b{color:#8d332f}
.dl-duas .ato.perde .exp{background:#fff;border:1px solid #e5c3c1;color:#8d332f;
  text-decoration:line-through;text-decoration-thickness:2px}

/* duas propostas correndo em paralelo, com desfechos opostos (13.3) */
.dl-corrida{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:.8rem}
@media(max-width:800px){.dl-corrida{grid-template-columns:1fr}}
.dl-corrida .pista{border:1.5px solid var(--dl-line);border-radius:var(--dl-radius-sm);
  padding:.9rem 1rem;display:flex;flex-direction:column;gap:.45rem}
.dl-corrida .pista h5{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.88rem;
  font-weight:800;margin:0;color:var(--dl-navy);line-height:1.25}
.dl-corrida .pista .et{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.64rem;
  font-weight:800;letter-spacing:.11em;text-transform:uppercase;color:var(--dl-muted)}
.dl-corrida .pista .mk{display:grid;grid-template-columns:5.4rem 1fr;gap:.6rem;
  font-size:.83rem;line-height:1.4;color:var(--dl-muted);
  border-top:1px dashed var(--dl-line);padding-top:.4rem}
.dl-corrida .pista .mk .q{font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;font-size:.74rem;
  font-weight:800;color:var(--dl-navy)}
.dl-corrida .pista .fim{margin-top:auto;font-family:ui-sans-serif,system-ui,sans-serif;
  font-size:.82rem;font-weight:800;text-align:center;border-radius:var(--dl-radius-sm);
  padding:.55rem .7rem;letter-spacing:.02em}
.dl-corrida .pista.chegou{background:var(--dl-accent-soft);border-color:#c6e6d1}
.dl-corrida .pista.chegou h5,.dl-corrida .pista.chegou .mk .q{color:#17743a}
.dl-corrida .pista.chegou .mk{color:#17743a;border-top-color:#c6e6d1}
.dl-corrida .pista.chegou .fim{background:var(--dl-accent);color:#fff}
.dl-corrida .pista.parou{background:var(--dl-coral-soft);border-color:#e5c3c1}
.dl-corrida .pista.parou h5,.dl-corrida .pista.parou .mk .q{color:var(--dl-coral)}
.dl-corrida .pista.parou .mk{color:#8d332f;border-top-color:#e5c3c1}
.dl-corrida .pista.parou .fim{background:var(--dl-coral);color:#fff}
</style>
</head>

<body style="max-width:860px;margin:0 auto;padding:2rem 1.2rem;font-family:Georgia,'Times New Roman',serif;background:#f0f0f4">

<!-- E1 — CASO CONCRETO (13.1) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.1 · Caso concreto</p>
  <h3 class="dl-title">Três episódios, e nenhum deles precisa de lei nova para existir</h3>
  <p class="dl-lede">Marina passou quase uma hora num chat de atendimento e recebeu a promessa de um estorno que nunca veio — de um atendente que não existia. Semanas depois, atendeu uma ligação com a voz da irmã e transferiu dinheiro por Pix. E Diego, o entregador dos capítulos anteriores, teve um pedido de crédito recusado em segundos por um número que ninguém lhe explicou.</p>

  <div class="dl-fr">
    <div class="f f1"><span class="q">Bloco 1 · O que é</span><h5>O atendimento que ninguém apresentou como sistema</h5><p>O atendente chamou Marina pelo nome, pediu desculpas e prometeu o estorno em cinco dias úteis. Ao pedir o protocolo, ela descobriu que <strong>não havia ninguém</strong>. Em nenhum momento a tela disse que ela falava com uma máquina.</p></div>
    <div class="f f2"><span class="q">Bloco 2 · Quem responde</span><h5>Três portas, e a única aberta é a errada</h5><p>O banco cumpriu a ordem que ela mesma deu. A empresa da ferramenta apenas fornece a tecnologia. <strong>E quem ligou não foi encontrado</strong> — e estruturalmente não será.</p></div>
    <div class="f f3"><span class="q">Bloco 3 · Como se contesta</span><h5>Pediu revisão e recebeu a mesma recusa</h5><p>Não havia atendente nem motivo escrito: havia um escore. Diego clicou em solicitar revisão e, no dia seguinte, <strong>recebeu a mesma recusa e o mesmo número</strong>, sem indicação de que alguma pessoa tivesse lido o pedido.</p></div>
  </div>

  <div class="dl-note"><strong>Advertência sobre o objeto.</strong> Inteligência artificial é hoje termo comercial antes de ser conceito jurídico: quase todo produto digital é anunciado como inteligente, e a palavra cobre desde um sistema que aprende com milhões de exemplos até um formulário com três regras fixas. Este capítulo trabalha com a definição que as normas adotam, <strong>porque é dela que dependem as obrigações</strong>.</div>

  <p class="dl-foot"><strong>E uma delimitação.</strong> Autoria de obra gerada por inteligência artificial e uso de obras alheias para treinar modelos ficam no <strong>Capítulo 14</strong>. Conteúdo sintético em propaganda eleitoral, no <strong>Capítulo 15</strong>. Inteligência artificial dentro do Judiciário, no <strong>Capítulo 19</strong>. Aqui tratamos do sistema que atende, do sistema que causa dano e do sistema que decide.</p>
</section>

<!-- E2 — POR QUE O DIREITO PRECISA DE UM CONCEITO (13.2.1.3) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.1 · Bloco 1 · Explicação do tema</p>
  <h3 class="dl-title">Um conceito jurídico não descreve a tecnologia: recorta o que será regulado</h3>
  <p class="dl-lede">Quando a lei define veículo automotor, não está ensinando mecânica — está dizendo a que objetos se aplicam a habilitação, o seguro obrigatório e as regras de trânsito. Com a inteligência artificial é igual, e o recorte é difícil por uma razão específica.</p>

  <div class="dl-par7">
    <div class="lb">O risco do recorte</div>
    <div class="cel b"><h5>Definição larga demais</h5>Alcança qualquer software, e <strong>regular tudo é regular nada</strong>. Cada planilha com fórmula entraria na lei.</div>
    <div class="cel b"><h5>Definição estreita demais</h5>Basta ao fornecedor <strong>descrever o produto de outro modo</strong> para sair do alcance da norma.</div>
  </div>

  <div class="dl-arw">↓</div>

  <div class="dl-g3">
    <div class="dl-card"><span class="dl-tag t-teal">Traço 1</span><h4>Autonomia</h4><p>Opera com algum grau de autonomia. Uma planilha faz exatamente o que alguém escreveu; um sistema desses produz resultados que <strong>quem o construiu não escreveu</strong>.</p></div>
    <div class="dl-card"><span class="dl-tag t-teal">Traço 2</span><h4>Adaptação</h4><p>Ajusta-se depois de instalado. Continua aprendendo com o uso, e por isso <strong>não é o mesmo sistema seis meses depois</strong> de entregue.</p></div>
    <div class="dl-card"><span class="dl-tag t-teal">Traço 3</span><h4>Inferência</h4><p>A partir do que recebe, produz previsões, classificações, recomendações ou conteúdo — e às vezes <strong>nem seus criadores conseguem explicar por quê</strong>.</p></div>
  </div>

  <p class="dl-foot"><strong>As definições recentes abandonaram a tentativa de dizer o que a máquina é</strong> e passaram a descrever como ela se comporta. É a saída para os dois riscos acima — e é também o que permite que a mesma norma alcance tecnologias que ainda não existem.</p>
</section>

<!-- E3 — A PRIMEIRA DEFINIÇÃO BRASILEIRA EM VIGOR (13.2.1.3 e 13.2.1.4) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.1 · Bloco 1 · Achado</p>
  <h3 class="dl-title">O Brasil já tem definição de inteligência artificial em vigor — e ela é eleitoral</h3>
  <p class="dl-lede">Circula a ideia de que, sem marco legal, o país não teria sequer um conceito. Não é o caso. A primeira definição jurídica de inteligência artificial em vigor no Brasil é setorial, é de 2024, e não veio do marco geral que não foi aprovado.</p>

  <div class="dl-band">
    <span class="k">Resolução TSE nº 23.732, de 27 de fevereiro de 2024</span>
    <span class="v">Sistema desenvolvido com base em lógica, representação de conhecimento ou aprendizado de máquina, com arquitetura que lhe permita usar dados de entrada, de máquinas ou de humanos, para produzir conteúdo sintético, previsões, recomendações ou decisões, com graus variados de autonomia.</span>
  </div>

  <div class="dl-chips">
    <span>Define conteúdo sintético</span>
    <span>Veda o deepfake eleitoral</span>
    <span>Restringe robôs que simulem diálogo</span>
    <span>Impõe dever de informar o uso de IA</span>
    <span class="fora">Sanção: cassação de registro ou mandato</span>
  </div>

  <p class="dl-foot">Alterou a Resolução 23.610/2019, que disciplina a propaganda eleitoral. <strong>O regime eleitoral é objeto do Capítulo 15</strong>; aqui interessa apenas o fato de que a definição existe, está em vigor e é anterior a tudo o que se discute no Congresso.</p>
</section>

<!-- E4 — REGULAR POR RISCO (13.2.1.3) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.1 · Bloco 1 · A técnica</p>
  <h3 class="dl-title">Regular usos, e não tecnologias: quatro faixas na Europa, duas no Brasil</h3>
  <p class="dl-lede">Diante de uma técnica que muda mais depressa que o processo legislativo, a Europa escolheu não escrever uma regra para reconhecimento facial, outra para crédito e outra para veículos autônomos — cada uma envelhecendo no ritmo da sua área. Escreveu faixas de risco.</p>

  <div class="dl-esc">
    <div class="dg n1"><span class="n">1</span><div><h5>Risco inaceitável — no projeto brasileiro, excessivo</h5><p>Vedado. Armas autônomas capazes de selecionar e atacar alvos sem intervenção humana estão entre os exemplos, e a doutrina descreve por quê: sistemas de defesa podem reagir em tempo real a estímulos ambíguos e <strong>desencadear respostas automáticas sem mediação humana consciente</strong>.</p></div></div>
    <div class="dg n2"><span class="n">2</span><div><h5>Alto risco</h5><p>Permitido sob obrigações pesadas e anteriores ao mercado: gestão de risco, documentação técnica, transparência e supervisão humana. Abrange <strong>emprego, crédito, educação, serviços essenciais e biometria</strong> — é aqui que estaria o sistema que recusou o empréstimo de Diego.</p></div></div>
    <div class="dg n3"><span class="n">3</span><div><h5>Risco limitado e risco mínimo — no Brasil, uma categoria residual</h5><p>Na Europa, dois degraus: um exige essencialmente transparência, o outro quase nada. <strong>O projeto brasileiro funde os dois num resíduo</strong>, tratado por regras gerais. A escolha simplifica e também estreita.</p></div></div>
  </div>

  <div class="dl-par7" style="margin-top:.9rem">
    <div class="lb">A vantagem escondida</div>
    <div class="cel b"><h5>Regime de direitos</h5>Só funciona quando a pessoa <strong>percebe o problema, entende o que houve e reclama</strong>. Depende inteiramente da iniciativa de quem foi atingido.</div>
    <div class="cel a"><h5>Regime de risco</h5>Impõe deveres ao fornecedor <strong>antes de qualquer reclamação</strong>. Não depende de a vítima tomar iniciativa nenhuma.</div>
  </div>

  <p class="dl-foot"><strong>É a diferença entre proteger alguém e dar a alguém o direito de se proteger.</strong> Guarde-a: ela volta nos dois blocos seguintes e organiza a Crítica deste capítulo.</p>
</section>

<!-- E5 — O QUE O BRASIL TEM HOJE (13.2.1.3 e 13.2.1.4) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.1 · Bloco 1 · Marco normativo</p>
  <h3 class="dl-title">Sem marco legal não significa sem norma</h3>
  <p class="dl-lede">A ideia de que, sem marco de inteligência artificial, haveria um vazio aparece com frequência em textos de divulgação. Não há vazio — e a lição de método é a mesma do Capítulo 1: ausência de lei específica não é ausência de norma.</p>

  <div class="dl-g3">
    <div class="dl-card"><span class="dl-tag t-navy">Alcança sem nomear</span><h4>LGPD</h4><p>Alcança todo sistema que trate dados pessoais — e praticamente todos tratam, porque <strong>não existe modelo sem dados</strong>. O art. 20 é o único direito geral vigente diante da decisão automatizada.</p></div>
    <div class="dl-card"><span class="dl-tag t-navy">Alcança sem nomear</span><h4>Código de Defesa do Consumidor</h4><p>Responsabiliza o fornecedor pelo defeito do serviço independentemente de culpa, e <strong>não pergunta se o defeito nasceu de pessoa ou de modelo estatístico</strong>.</p></div>
    <div class="dl-card"><span class="dl-tag t-navy">Alcança sem nomear</span><h4>Código Civil</h4><p>O art. 927, parágrafo único, impõe reparar independentemente de culpa quem desenvolve <strong>atividade que por sua natureza implica risco</strong> para os direitos de outrem.</p></div>
  </div>

  <div class="dl-tl" style="margin-top:.9rem">
    <div class="ev"><span class="y">27/2/2024</span><p><b>Resolução TSE 23.732.</b> Define sistema de IA e conteúdo sintético, veda o deepfake eleitoral e impõe o dever de informar o uso de inteligência artificial na propaganda.</p></div>
    <div class="ev"><span class="y">11/3/2025</span><p><b>Resolução CNJ 615.</b> Governança de IA no Judiciário, exceto o STF. Revogou a Resolução 332/2020 — e <b>já foi alterada pela Resolução 674, de 25/3/2026</b>, que deu nova redação ao art. 15.</p></div>
    <div class="ev now"><span class="y">24/4/2025</span><p><b>Lei 15.123.</b> Aumenta de metade a pena da violência psicológica contra a mulher quando praticada com uso de inteligência artificial ou de outro recurso que altere imagem ou som da vítima. <b>É a primeira lei federal a nomear a IA num tipo penal.</b></p></div>
  </div>

  <div class="dl-note"><strong>Lição de método, e vale para todo o livro.</strong> Em matéria de tecnologia, conferir se a norma citada foi revogada não basta: <strong>é preciso conferir se a norma que a revogou já foi alterada</strong>. Treze meses separam a Resolução 615 da Resolução 674.</div>

  <p class="dl-foot">O que falta, portanto, não é norma. É um regime geral que faça três coisas que as normas existentes não fazem: <strong>graduar deveres conforme o risco, antes do dano; organizar quem responde ao longo da cadeia; e instituir governança com competência expressa para fiscalizar sistemas</strong>, e não apenas tratamentos de dados.</p>
</section>

<!-- E6 — O PROJETO QUE NÃO VEIO (13.2.1.4) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.1 · Bloco 1 · Marco normativo</p>
  <h3 class="dl-title">Dois projetos, seis anos, nenhuma lei</h3>
  <p class="dl-lede">O PL 21/2020 foi o primeiro a pretender um marco legal de inteligência artificial, e sua solução mais controvertida teria fechado a porta a Marina. O PL 2338/2023 o substituiu — e, em setembro de 2026, seguia sem votação.</p>

  <div class="dl-atos">
    <div class="at prop"><span class="d">PL 21/2020</span><span class="q">Rejeitado pela doutrina</span><p>O art. 6º, VI, previa <strong>responsabilidade subjetiva</strong> dos agentes da cadeia: exigia da vítima a prova da culpa. Sustentou-se que a complexidade dessas tecnologias tornaria a exigência inviável e deixaria as vítimas desamparadas. Não prosperou.</p></div>
    <div class="at acao"><span class="d">PL 2338/2023</span><span class="q">Sem votação</span><p>Anteprojeto de comissão de juristas do Senado, entregue em dezembro de 2022. Aprovado pelo Senado em <strong>10/12/2024</strong>, na forma de substitutivo. Na Câmara desde março de 2025.</p></div>
  </div>

  <div class="dl-tl" style="margin-top:.9rem">
    <div class="ev"><span class="y">20/5/2025</span><p><b>Comissão especial instalada</b>, presidida pela dep. Luísa Canziani, com relatoria do dep. Aguinaldo Ribeiro. Doze audiências públicas entre maio e setembro.</p></div>
    <div class="ev"><span class="y">Fim de 2025</span><p><b>Votação adiada</b>, prevista para o encerramento do ano legislativo.</p></div>
    <div class="ev"><span class="y">19 e 27/5/2026</span><p><b>Votação marcada na comissão e no plenário. Nenhuma das duas ocorreu.</b></p></div>
  </div>

  <div class="dl-alert"><strong>Advertência ao leitor.</strong> O PL 2338/2023 <strong>não é lei</strong>, e nenhuma de suas regras está em vigor — nem a classificação de risco, nem os direitos das pessoas afetadas, nem o regime de responsabilidade, nem as sanções de até R$ 50 milhões. Boa parte do material de divulgação descreve essas soluções como se já vigorassem. <strong>Confira o andamento antes de usar em prova, em petição ou em sala de aula.</strong> E note: como o relator altera o texto do Senado, o projeto ainda terá de <strong>voltar àquela Casa</strong> antes de eventual sanção.</div>

  <p class="dl-foot">Os dispositivos, na numeração do substitutivo aprovado pelo Senado: <strong>arts. 3º e 4º</strong>, agentes de IA; <strong>arts. 13 e 14</strong> e anexo, risco excessivo e alto risco; <strong>arts. 35 a 39</strong>, responsabilidade civil; <strong>art. 45</strong>, o Sistema Nacional de Regulação e Governança, coordenado pela ANPD — em redação <strong>autorizativa, e não impositiva</strong>. Isto é: o projeto autoriza o Executivo a criar o sistema de governança; não o cria.</p>
</section>

<!-- E7 — REGULAÇÃO EM AÇÃO (13.2.1.5) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.1 · Bloco 1 · Regulação em ação</p>
  <h3 class="dl-title">Os dois episódios mais relevantes não vieram de tribunal</h3>
  <p class="dl-lede">Vieram de uma autoridade administrativa, aplicando uma lei de proteção de dados. E a ausência de jurisprudência, neste bloco, é informativa.</p>

  <div class="dl-arr">
    <div class="pn"><h5>2024 · A suspensão do treinamento</h5>
      <div class="fig"><span>Legítimo interesse</span><span>Plano de conformidade</span></div>
      <p>Uma grande plataforma alterou a política de privacidade para usar dados de seus usuários no treinamento de ferramentas de IA. A ANPD determinou a <strong>suspensão imediata</strong>; a medida foi revertida depois.</p>
      <p class="dono">Não havia — e continua não havendo — lei brasileira de inteligência artificial.</p></div>
    <div class="pn pub"><h5>2026 · O sandbox regulatório</h5>
      <div class="fig"><span>Três empresas</span><span>Supervisão direta</span><span>Até dezembro</span></div>
      <p>Ambiente experimental em que empresas testam sistemas sob supervisão do regulador, com acompanhamento técnico do centro de IA da USP. O primeiro relatório parcial apontou falhas de comunicação e necessidade de aprimorar o protocolo de dados sintéticos.</p>
      <p class="dono">Diante de uma tecnologia que a lei ainda não descreveu, o regulador escolheu observar antes de proibir.</p></div>
  </div>

  <p class="dl-foot">O caso da suspensão é tratado em detalhe no <strong>Capítulo 5</strong>. Aqui ele vale pelo que demonstra: <strong>uma autoridade brasileira interrompeu o treinamento de um modelo de uma das maiores empresas do mundo com a LGPD na mão</strong>. Some-se um dado técnico com consequência jurídica: todo sistema de aprendizado de máquina precisa de dados históricos que representem suficientemente o problema — de modo que a coleta em massa para treinamento, inclusive por raspagem de páginas públicas, <strong>precisa de base legal</strong>. Estar na internet não é autorização.</p>
</section>

<!-- E8 — POR QUE A IA TENSIONA A RESPONSABILIDADE CIVIL (13.2.2.3) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.2 · Bloco 2 · Explicação do tema</p>
  <h3 class="dl-title">O fio que se parte em dois pontos</h3>
  <p class="dl-lede">A responsabilidade civil foi construída sobre um esquema simples: alguém agiu, outro sofreu dano, e entre a ação e o dano existe um fio que se pode seguir. Quando o dano vem de um sistema autônomo, esse fio se parte — e se parte duas vezes.</p>

  <div class="dl-map">
    <div class="li"><div class="de"><b>Quem desenvolveu</b>Construiu e treinou o modelo</div><div class="ar">→</div><div class="pa"><b>Pode alegar</b>Que o dano decorreu de como o modelo foi integrado ou aplicado</div></div>
    <div class="li"><div class="de"><b>Quem distribuiu</b>Licenciou e integrou a um produto</div><div class="ar">→</div><div class="pa"><b>Pode alegar</b>Que apenas repassou a tecnologia de terceiro</div></div>
    <div class="li"><div class="de"><b>Quem aplicou</b>Usou o produto sobre uma pessoa</div><div class="ar">→</div><div class="pa"><b>Pode alegar</b>Que confiou no que lhe foi entregue como pronto</div></div>
    <div class="li"><div class="de"><b>Quem causou o dano</b>Usou a ferramenta para fraudar</div><div class="ar">→</div><div class="pa"><b>Não alega nada</b>Porque não foi encontrado, e estruturalmente não será</div></div>
  </div>

  <div class="dl-alert"><strong>O segundo ponto de ruptura é a opacidade.</strong> Mesmo identificado o elo, a vítima teria de demonstrar o que houve dentro do sistema. E sistemas de aprendizado de máquina aprimoram-se de modo não supervisionado até se tornarem complexos a ponto de <strong>escapar à compreensão de quem os criou</strong>. Exigir da vítima a prova do defeito, nessas condições, é exigir o impossível.</div>

  <p class="dl-foot">Soma-se um ao outro e se obtém o que a doutrina chama de <strong>responsabilidade difusa</strong>: um dano evidente, e nenhum responsável evidente. Daí a proposta de deslocar peso das funções da responsabilidade civil — <strong>da reparatória para a preventiva e a precaucional</strong> —, e o argumento é de escala: um erro humano atinge uma pessoa por vez; um erro de modelo atinge todas as pessoas submetidas a ele, ao mesmo tempo, e continua atingindo enquanto o sistema estiver em uso.</p>
</section>

<!-- E9 — OS SEIS DEVERES DE QUEM OPERA (13.2.2.3) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.2 · Bloco 2 · Explicação do tema</p>
  <h3 class="dl-title">Responsabilidade por inteligência artificial não é abstração</h3>
  <p class="dl-lede">A doutrina estrangeira e brasileira vem convergindo para um conjunto de deveres concretos. Os três primeiros valem para qualquer tecnologia; os três seguintes são o que separa software de produto comum.</p>

  <div class="dl-crit">
    <div class="k"><span class="m">1</span><div><b>Cuidado na escolha</b><span>Considerar a tarefa a executar e a competência de quem vai operar a ferramenta.</span></div></div>
    <div class="k"><span class="m">2</span><div><b>Curadoria dos dados de entrada</b><span>Processo contaminado no início produz resultado distorcido no fim, por mais correto que seja o restante.</span></div></div>
    <div class="k"><span class="m">3</span><div><b>Auditabilidade</b><span>O processo precisa poder ser examinado, durante e depois.</span></div></div>
    <div class="k falha"><span class="m">4</span><div><b>Monitoramento pós-mercado</b><span>Um sistema que aprende continua mudando depois de vendido. O fornecedor que o abandona responde pelo que ele se tornou.</span></div></div>
    <div class="k falha"><span class="m">5</span><div><b>Interrupção</b><span>A existência de mecanismo que permita desligar o sistema. Sua ausência pode ser tratada como defeito de concepção — e então o algoritmo é o produto defeituoso.</span></div></div>
    <div class="k falha"><span class="m">6</span><div><b>Correção continuada</b><span>Atualizar sistemas inseguros enquanto estiverem em circulação, independentemente de prazo contratual de garantia.</span></div></div>
  </div>

  <div class="dl-band" style="margin-top:.9rem">
    <span class="k">O sétimo dever, e o mais interessante para este livro</span>
    <span class="v">Quem está em melhor posição para avaliar o risco tem o encargo de fazer escolhas <strong>e de justificá-las</strong> a quem sofre seus efeitos. O Capítulo 11 encontrou o mesmo dever de justificação por caminho inteiramente independente.</span>
  </div>

  <p class="dl-foot"><strong>E a formulação que ficou conhecida.</strong> Frank Pasquale propôs acrescentar às clássicas leis da robótica uma quarta lei, que a doutrina brasileira associa ao princípio da explicabilidade: <strong>deve ser sempre possível identificar quem responde por um sistema</strong>. Parece modesta. É exatamente o que falta a Marina.</p>
</section>

<!-- E10 — O DIREITO BRASILEIRO NÃO ESTÁ VAZIO (13.2.2.3 e 13.2.2.5) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.2 · Bloco 2 · Jurisprudência</p>
  <h3 class="dl-title">A responsabilidade objetiva já existe, e o STJ já resolveu um caso idêntico</h3>
  <p class="dl-lede">A ideia de que, sem marco legal, os danos causados por sistemas autônomos ficariam sem resposta é falsa. E há um detalhe do direito brasileiro que se perde nas comparações com a Europa: aqui o dano do consumidor faz presumir o defeito, cabendo ao fornecedor demonstrar que ele não existiu — justamente a prova que, diante de uma caixa-preta, a vítima não teria como produzir.</p>

  <div class="dl-selo">
    <div class="sl">As instituições financeiras respondem objetivamente pelos danos gerados por <b>fortuito interno</b> relativo a fraudes e delitos praticados por terceiros no âmbito de operações bancárias.</div>
    <p class="nt">Súmula 479 do STJ, aprovada pela Segunda Seção em 27/6/2012, DJe de 1º/8/2012. Tema 466 dos repetitivos, julgado a partir dos REsps 1.197.929/PR e 1.199.782/PR.</p>
  </div>

  <div class="dl-par7" style="margin-top:.9rem">
    <div class="lb">A distinção que decide</div>
    <div class="cel a"><h5>Fortuito interno</h5>Pertence ao <strong>risco próprio da atividade</strong>. Não afasta o dever de indenizar.</div>
    <div class="cel b"><h5>Fortuito externo</h5>É <strong>estranho à atividade</strong>. Rompe o nexo de causalidade.</div>
  </div>

  <p class="dl-foot"><strong>A tese é anterior à inteligência artificial e não fala dela. Nem precisa.</strong> Ela decide a questão pela natureza do risco, e não pela tecnologia empregada pelo fraudador. Ora, o que é a voz clonada senão uma técnica nova para uma fraude velha? O meio se sofisticou; <strong>a posição jurídica das partes não mudou</strong>.</p>
</section>

<!-- E11 — AS TRÊS DECISÕES (13.2.2.5) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.2 · Bloco 2 · Jurisprudência</p>
  <h3 class="dl-title">A máquina alucinou, e respondeu quem assinou</h3>
  <p class="dl-lede">Duas decisões recentes fecham o bloco. Uma mostra que o golpe sofisticado não transfere o risco à vítima; a outra enfrenta diretamente o dano causado por inteligência artificial generativa — e é brasileira.</p>

  <div class="dl-g2">
    <div class="dl-card"><span class="dl-tag t-purple">TJDFT · 3ª Turma Cível</span><h4>Processo 0717312-02.2025.8.07.0001</h4><p>A linha da cliente foi clonada por <strong>SIM swap</strong>; em seguida, criminosos se passaram por funcionários do banco, contrataram empréstimos, fizeram transferências por Pix e o nome dela foi negativado. Por unanimidade, o banco foi condenado à devolução simples e a <strong>R$ 5 mil</strong> de dano moral.</p></div>
    <div class="dl-card"><span class="dl-tag t-purple">TRT-2 · 6ª Turma · 5/2/2026</span><h4>Processo 1001128-84.2024.5.02.0044</h4><p>Ao acolher embargos de declaração, por unanimidade, a Turma condenou a empresa a multa de <strong>5% sobre o valor atualizado da causa</strong> por litigância de má-fé e oficiou a OAB-SP. A jurisprudência fictícia havia sido invocada <strong>pelo menos oito vezes</strong> no mesmo recurso.</p></div>
  </div>

  <div class="dl-bal" style="margin-top:.9rem">
    <div class="ld nao"><h5>Os três fundamentos do TJDFT</h5>
      <ol>
        <li>Fraudes desse tipo <strong>integram o risco da própria atividade bancária</strong>.</li>
        <li>O banco não comprovou ter adotado medidas suficientes para impedir <strong>operações fora do padrão</strong> daquela cliente.</li>
        <li>Seguir as orientações dos fraudadores <strong>não afasta a responsabilidade</strong>, porque eles simularam canais oficiais com técnicas sofisticadas.</li>
      </ol></div>
    <div class="ld sim"><h5>Os quatro fundamentos do TRT-2</h5>
      <ol>
        <li>A postulação em juízo é <strong>ato privativo do advogado</strong>, que também responde por seu conteúdo — cabia a ele conferir as minutas dos estagiários.</li>
        <li>Não foi mero equívoco: houve <strong>alteração da verdade dos fatos</strong> e proceder temerário, art. 793-B, II e V, da CLT.</li>
        <li>Multa pelo art. 793-C; ofício à Ordem pelo <strong>art. 32 da Lei 8.906/1994</strong>.</li>
        <li>Violação da <strong>Recomendação nº 001/2024 do Conselho Federal da OAB</strong>, que exige supervisão humana e confirmação de toda citação em fontes oficiais.</li>
      </ol></div>
  </div>

  <p class="dl-foot"><strong>Troque a clonagem da linha pela clonagem da voz</strong> e nenhum dos três fundamentos do TJDFT se altera. E o caso do TRT-2 não é isolado: o próprio acórdão invoca precedente da <strong>3ª Turma do TRT da 7ª Região, de 6/5/2025</strong>, em caso idêntico, com multa e ofício à seccional cearense. Em uma linha: as duas decisões recebem a alegação de que o erro foi da máquina e respondem que <strong>a máquina não é parte</strong>.</p>
</section>

<!-- E12 — OS TRÊS CAMINHOS DO VIÉS (13.2.3.3) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.3 · Bloco 3 · Explicação do tema</p>
  <h3 class="dl-title">Um sistema sem intenções que ainda assim discrimina</h3>
  <p class="dl-lede">Um sistema não tem preconceito, porque não tem intenções. Ainda assim discrimina, e a doutrina identifica três caminhos — dos quais o terceiro é o menos comentado e o mais importante.</p>

  <div class="dl-fr">
    <div class="f f1"><span class="q">Caminho 1</span><h5>A programação</h5><p>Quem constrói escolhe as variáveis e os pesos, e essas escolhas carregam pressupostos. Tratar o tempo no mesmo endereço como sinal de estabilidade é <strong>penalizar quem muda muito de casa</strong> — e quem muda muito de casa não é amostra aleatória da população.</p></div>
    <div class="f f2"><span class="q">Caminho 2</span><h5>Os dados</h5><p>Uma grande empresa de tecnologia desenvolveu, e abandonou, uma ferramenta de seleção de currículos. Treinada com dez anos de currículos num setor majoritariamente masculino, ela <strong>aprendeu a reduzir a pontuação de candidatas mulheres</strong>. Ninguém programou aquilo.</p></div>
    <div class="f f3"><span class="q">Caminho 3</span><h5>O próprio uso</h5><p>O sistema recusa crédito a um perfil; o perfil deixa de gerar histórico de pagamento em dia; <strong>e a ausência de histórico confirma o risco que o sistema atribuiu</strong>. O viés não se corrige sozinho com o tempo: ele se realimenta.</p></div>
  </div>

  <div class="dl-band" style="margin-top:.9rem">
    <span class="k">A formulação que vale reter</span>
    <span class="v">Não é porque a ferramenta é construída com base em tecnologia que seus resultados são tecnológicos.</span>
  </div>

  <p class="dl-foot"><strong>Um sistema pode discriminar sem que ninguém tenha querido discriminar.</strong> E um sistema estatisticamente correto pode ser juridicamente inadmissível, porque o Direito não pergunta se a correlação existe — <strong>pergunta se é lícito decidir com base nela</strong>. Acrescente-se a discriminação indireta: o sistema não pergunta a cor nem o bairro; pergunta o que anda junto com eles. O resultado é o mesmo, e o direito antidiscriminatório brasileiro alcança o resultado, não apenas a intenção.</p>
</section>

<!-- E13 — DUAS PALAVRAS QUE A LEI TEVE, PERDEU, RECUPEROU E PERDEU (13.2.3.3) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.3 · Bloco 3 · Explicação do tema</p>
  <h3 class="dl-title">Por que Diego pediu revisão e recebeu a mesma recusa</h3>
  <p class="dl-lede">Não é falha de implementação. É exatamente o que a lei brasileira permite — e a história costuma ser contada pela metade. A metade que se conta é a menos grave.</p>

  <div class="dl-duas">
    <div class="ato tem"><span class="nu"></span><div class="dt">14/8/2018<small>Lei 13.709</small></div><div class="tx">A lei nasce com a garantia. O <b>caput</b> do art. 20 assegura ao titular o direito de solicitar revisão, por pessoa natural, das decisões automatizadas. <b>Está na regra, e não em parágrafo.</b><span class="exp">por pessoa natural</span></div></div>
    <div class="ato perde"><span class="nu"></span><div class="dt">27/12/2018<small>MP 869</small></div><div class="tx">Antes mesmo de a lei entrar em vigor, a medida provisória dá nova redação ao <b>caput</b> e suprime a expressão. O direito à revisão permanece; <b>o direito a que ela seja humana, não.</b><span class="exp">por pessoa natural</span></div></div>
    <div class="ato tem"><span class="nu"></span><div class="dt">2019<small>Conversão da MP</small></div><div class="tx">O Congresso Nacional <b>restabelece a exigência</b>, agora como § 3º do art. 20. O Legislativo examinou a supressão feita pelo Executivo e decidiu desfazê-la.<span class="exp">por pessoa natural</span></div></div>
    <div class="ato perde"><span class="nu"></span><div class="dt">8/7/2019<small>Lei 13.853 · Mens. 288</small></div><div class="tx">O § 3º é <b>vetado</b>. Duas razões, e convém enunciá-las com precisão: a revisão humana inviabilizaria certos modelos de negócio, por ser onerosa demais, e <b>impactaria a análise de crédito</b>.<span class="exp">por pessoa natural</span></div></div>
    <div class="ato perde"><span class="nu"></span><div class="dt">2/10/2019<small>Sessão conjunta</small></div><div class="tx">O Congresso Nacional aprecia o veto e <b>o mantém</b>. Quem abrir hoje a Lei 13.709 encontrará, no § 3º, apenas a palavra VETADO seguida do endereço da mensagem.<span class="exp">por pessoa natural</span></div></div>
  </div>

  <div class="dl-note"><strong>O detalhe que a versão resumida perde.</strong> A supressão não foi feita uma vez, foi feita <strong>duas</strong> — e entre uma e outra o Legislativo havia decidido em sentido contrário. Um argumento econômico foi apresentado contra uma garantia procedimental, e prevaleceu. Não houve ocultamento: a razão está escrita na mensagem de veto, publicamente. <strong>O que se decidiu foi que aquela garantia custava mais do que valia.</strong></div>

  <p class="dl-foot">Consequência prática, e é o terceiro episódio deste capítulo: <strong>a revisão pode ser feita por outro sistema automatizado</strong>. Diego tem direito a pedir. Não tem direito a ser lido.</p>
</section>

<!-- E14 — O QUE DIEGO PODE E O QUE NÃO PODE (13.2.3.3 e 13.2.3.5) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.2.3 · Bloco 3 · Síntese do bloco</p>
  <h3 class="dl-title">Transparência não é explicação — e ainda assim há mais em mãos do que parece</h3>
  <p class="dl-lede">Suponha que a empresa responda ao pedido de Diego com a lista das variáveis e a descrição genérica do método estatístico. Terá cumprido o dever de transparência. E Diego continuará sem saber por que foi recusado. A doutrina chama a explicabilidade de <strong>transparência qualificada</strong>: transparência é informar; explicabilidade é fazer compreender.</p>

  <div class="dl-par7">
    <div class="lb">Dois momentos</div>
    <div class="cel a"><h5>Medidas ex ante</h5>Quais critérios gerais o sistema usa, que dados emprega, qual a lógica. São <strong>estáticas e valem para todos</strong>.</div>
    <div class="cel b"><h5>Medidas ex post</h5>Quais informações pesaram, e quanto, <strong>naquela decisão concreta</strong>. É a que Diego precisa, e a que ele não recebeu.</div>
  </div>

  <div class="dl-porta" style="margin-top:.9rem">
    <div class="pt forte"><span class="et">O que ele pode exigir hoje</span><h5>Quatro direitos em vigor</h5>
      <ul>
        <li>Critérios e procedimentos da decisão automatizada, pelo art. 20, § 1º, da LGPD.</li>
        <li>Esclarecimentos sobre as informações valoradas e as fontes dos dados, pela <strong>Súmula 550 do STJ</strong> — direito anterior à LGPD e por ela não revogado.</li>
        <li>Correção de dado incorreto ou desatualizado, e reparação se a recusa decorreu dele.</li>
        <li>Provocação da ANPD para auditoria, se o controlador invocar segredo comercial, pelo art. 20, § 2º.</li>
      </ul></div>
    <div class="pt fraco"><span class="et">O que ele não pode exigir</span><h5>De ninguém</h5>
      <ul>
        <li>Que <strong>uma pessoa leia o seu pedido</strong>.</li>
        <li>Que o sistema seja auditável por desenho, e não apenas após provocação.</li>
        <li>Que a decisão se submeta a procedimento prévio e conhecido antes de produzir efeitos.</li>
      </ul></div>
  </div>

  <p class="dl-foot"><strong>O nome preciso do que falta é devido processo informacional</strong>, e ele tem apoio constitucional. No <strong>RE 201.819/RJ</strong>, julgado pela Segunda Turma em 11/10/2005 — relatora a Min. Ellen Gracie, relator para o acórdão o Min. Gilmar Mendes —, o STF entendeu que uma associação privada que excluiu associado sem contraditório integra <strong>espaço público ainda que não estatal</strong>, porque assume posição privilegiada para determinar a extensão do gozo e da fruição dos direitos de seus associados. Troque a associação pela plataforma de crédito e o associado por Diego: <strong>a estrutura é a mesma</strong>.</p>
</section>

<!-- E15 — A CRÍTICA (13.3) -->
<section class="dl">
  <p class="dl-kicker">13.3 · Crítica jurídica</p>
  <h3 class="dl-title">Das duas normas que o país discutiu sobre inteligência artificial, uma chegou</h3>
  <p class="dl-lede">A conclusão cômoda seria a da omissão — um legislador lento, um Estado ausente. O capítulo não a permite: o Brasil tem uma autoridade que suspendeu o treinamento de modelos de uma das maiores empresas do planeta, um CDC que dispensa a vítima de provar o defeito, e um tribunal que respondeu a um advogado que a máquina não é parte. Não é pouco. O que merece registro é outra coisa.</p>

  <div class="dl-corrida">
    <div class="pista parou"><span class="et">O regime de direitos</span><h5>PL 2338/2023 — marco legal da inteligência artificial</h5>
      <div class="mk"><span class="q">Maio 2023</span><span>Apresentado no Senado</span></div>
      <div class="mk"><span class="q">10/12/2024</span><span>Aprovado pelo Senado, remetido à Câmara em março de 2025</span></div>
      <div class="mk"><span class="q">Maio 2026</span><span>Votação marcada duas vezes, nenhuma realizada</span></div>
      <div class="fim">Não é lei. Sem data designada</div></div>
    <div class="pista chegou"><span class="et">A infraestrutura física</span><h5>Redata — regime especial de tributação para data centers</h5>
      <div class="mk"><span class="q">Set. 2025</span><span>Criado por medida provisória</span></div>
      <div class="mk"><span class="q">25/2/2026</span><span>MP caduca sem que a comissão mista fosse instalada</span></div>
      <div class="mk"><span class="q">24/2 e 1º/9/2026</span><span>Reapresentado como projeto, aprovado na Câmara e no Senado</span></div>
      <div class="fim">Lei 15.504, sancionada sem vetos em 15/9/2026</div></div>
  </div>

  <div class="dl-note"><strong>E há um detalhe que fecha o argumento.</strong> A inteligência artificial mantém com a energia uma relação contraditória: apresenta-se como a principal ferramenta de racionalização do consumo energético e é, simultaneamente, um dos maiores polos novos de demanda do planeta — <strong>precisamente por causa dos data centers e do treinamento de modelos</strong>. O que a lei desonera, com renúncia fiscal projetada em R$ 7,25 bilhões em três anos, não é infraestrutura neutra: é o polo material dessa contradição. <strong>Nada disso descreve um Estado capturado.</strong> Descreve um Estado que responde com agilidade à norma de que a força produtiva precisa para se instalar, e com lentidão à norma que limitaria o seu uso — porque a primeira encontra consenso e a segunda não. O Direito, aqui, não escolheu: acompanhou.</div>

  <div class="dl-par7" style="margin-top:.9rem">
    <div class="lb">A assimetria</div>
    <div class="cel b"><h5>Poder privado</h5>Desenha o ambiente em que a decisão será tomada. Governa por perfilamento, recomendação e recompensa variável — <strong>sem coerção explícita, e por isso funciona</strong>. Isto é: regula arquitetura.</div>
    <div class="cel a"><h5>Poder público</h5>Chega depois, para dizer se o resultado foi lícito. Isto é: <strong>regula conduta</strong>.</div>
  </div>

  <div class="dl-tl" style="margin-top:.9rem">
    <div class="ev"><span class="y">Cap. 10</span><p><b>Trabalhador.</b> Gerido por algoritmo, com a conta desativada sem explicação.</p></div>
    <div class="ev"><span class="y">Cap. 11</span><p><b>Consumidor.</b> Crédito pré-aprovado em três toques; cancelamento por telefone em horário comercial.</p></div>
    <div class="ev"><span class="y">Cap. 12</span><p><b>Apostador.</b> Autoexcluído numa casa, cadastrado em outra no dia seguinte, com o mesmo CPF.</p></div>
    <div class="ev now"><span class="y">Cap. 13</span><p><b>Titular de dados.</b> Recusado por um escore, e revisado por outra máquina.</p></div>
  </div>

  <p class="dl-foot"><strong>Não são quatro pessoas, nem quatro problemas: são quatro posições da mesma figura</strong> — e em todas elas Diego produz, a cada interação, o dado que alimenta o sistema que em seguida decide sobre ele. Tratar cada posição como litígio separado é o que impede de ver o circuito. E a formulação que fecha o capítulo não é do jurista, mas serve exatamente ao jurista: <strong>ao Direito não cabe determinar a velocidade em que a inovação ocorre, e sim apontar a direção em que ela deve ocorrer</strong>. O que o Brasil não tem hoje não é um freio — é uma direção declarada. Resta a pergunta, que é jurídica antes de ser tecnológica: <strong>quem controla essa força produtiva determinante, e quem se beneficia da sua capacidade de gerar riqueza e de organizar a sociedade?</strong></p>
</section>

</body>
</html>

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<html lang="pt-BR">
<head>
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<title>Quiz — Capítulo 13 | Manual de Direito Digital</title>
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</head>
<body>
<div class="qz">

  <div class="qz-head">
    <p class="qz-eyebrow">Manual de Direito Digital · Capítulo 13</p>
    <h1>Inteligência artificial e questões jurídicas</h1>
    <p>Dezoito questões cobrindo os três blocos, distintas das do livro. Cada alternativa vem comentada, inclusive as erradas.</p>
  </div>

  <div class="qz-bar"><i id="bar"></i></div>
  <div class="qz-meta"><span id="pos"></span><span id="hits">0 acertos</span></div>

  <div id="stage"></div>

  <div id="result" class="qz-card" hidden>
    <div class="qz-score">
      <div class="big"><span id="final">0</span>/<span id="tot">18</span></div>
      <div class="lbl" id="pct">0% de acerto</div>
    </div>
    <div class="qz-msg" id="msg"></div>
    <div class="qz-break" id="break"></div>
    <div class="qz-nav">
      <button class="qz-btn ghost" id="again">Refazer o quiz</button>
    </div>
  </div>

</div>

<script>
(function () {
  'use strict';

  var QS = [
    /* ===== BLOCO 1 ===== */
    {
      sec: '13.2.1',
      q: 'Sobre a função de um conceito jurídico de inteligência artificial, é correto afirmar que:',
      opts: [
        { t: 'Serve para descrever tecnicamente o funcionamento dos modelos, motivo pelo qual deve ser redigido por especialistas em computação.', ok: false, why: 'Confunde definição jurídica com descrição técnica. A lei que define veículo automotor não está ensinando mecânica.' },
        { t: 'Recorta o conjunto de objetos aos quais se aplicarão deveres, e por isso decide quem é destinatário de obrigação.', ok: true, why: 'É a função do conceito, e a razão de o capítulo começar por ele: enquanto o Direito não tem definição, não tem a quem dizer informe, documente ou responda.' },
        { t: 'É dispensável, pois o Código de Defesa do Consumidor já alcança qualquer produto colocado no mercado.', ok: false, why: 'O CDC alcança o fornecedor, é verdade, mas não gradua deveres conforme o risco nem organiza a cadeia de desenvolvimento — que é justamente o que falta.' },
        { t: 'Deve ser o mais amplo possível, para não deixar nenhuma tecnologia de fora.', ok: false, why: 'Definição larga demais alcança qualquer software, e regular tudo é regular nada. O recorte precisa ser útil, não máximo.' }
      ],
      nota: 'As definições recentes abandonaram a tentativa de dizer o que a máquina é e passaram a descrever como ela se comporta: opera com autonomia, adapta-se depois de instalada, infere resultados a partir do que recebe.'
    },
    {
      sec: '13.2.1',
      q: 'A respeito da existência de definição normativa de inteligência artificial em vigor no Brasil, é correto afirmar que:',
      opts: [
        { t: 'Não existe nenhuma, pois o marco legal geral não foi aprovado.', ok: false, why: 'É o engano mais comum do tema. A ausência do marco geral não significa ausência de definição.' },
        { t: 'Existe definição em vigor, de alcance setorial, na Resolução TSE 23.732/2024, que também define conteúdo sintético.', ok: true, why: 'A primeira definição jurídica de inteligência artificial em vigor no Brasil não veio do Congresso: veio da Justiça Eleitoral, em fevereiro de 2024, ao alterar a Resolução 23.610/2019 sobre propaganda eleitoral.' },
        { t: 'Existe definição geral e vinculante na Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial, de 2021.', ok: false, why: 'A EBIA é documento de orientação, sem força normativa, e recebeu crítica consistente da doutrina por amplitude e vagueza.' },
        { t: 'Existe definição em vigor no art. 20 da LGPD, que conceitua sistema de inteligência artificial.', ok: false, why: 'O art. 20 trata de decisão automatizada, que é conceito mais largo: nem toda decisão automatizada envolve inteligência artificial. Ele não define sistema de IA.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.1',
      q: 'Sobre a técnica de regulação por classificação de risco, é correto afirmar que:',
      opts: [
        { t: 'Classifica tecnologias, atribuindo a cada uma delas um grau de periculosidade intrínseca.', ok: false, why: 'Classifica usos, e não tecnologias. O mesmo modelo pode ser de alto risco numa aplicação e irrelevante em outra.' },
        { t: 'Foi adotada pelo regulamento europeu em quatro faixas e reproduzida com fidelidade integral pelo projeto brasileiro.', ok: false, why: 'A inspiração existe, a fidelidade integral não. O projeto brasileiro enfatiza risco excessivo e alto risco, deixando o restante numa categoria residual — tem menos degraus que o europeu.' },
        { t: 'Impõe deveres ao fornecedor antes e independentemente de reclamação individual, protegendo sem transferir o ônus a quem foi atingido.', ok: true, why: 'É a vantagem jurídica escondida na escolha, e organiza a crítica do capítulo: é a diferença entre proteger alguém e dar a alguém o direito de se proteger.' },
        { t: 'Aplica-se apenas a sistemas generativos, únicos capazes de produzir conteúdo novo.', ok: false, why: 'Restringe indevidamente. É na faixa de alto risco que estão aplicações não generativas, como avaliação de crédito e seleção de candidatos.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.1',
      q: 'Empresa presta atendimento ao consumidor integralmente por sistema automatizado, sem informar essa circunstância. No direito brasileiro vigente:',
      opts: [
        { t: 'A conduta é lícita, pois inexiste regra expressa impondo esse dever, e obrigações não se presumem.', ok: false, why: 'A premissa está correta — não há regra expressa equivalente à obrigação europeia de transparência —, mas a conclusão não. O dever se constrói do art. 6º, III, do CDC e da boa-fé objetiva.' },
        { t: 'A conduta configura infração administrativa prevista na Resolução CNJ 615/2025.', ok: false, why: 'A Resolução CNJ 615/2025 disciplina o uso de inteligência artificial dentro do Poder Judiciário. Não alcança o atendimento de empresas a consumidores.' },
        { t: 'A conduta é ilícita apenas se o consumidor comprovar que teria agido de modo diverso caso soubesse.', ok: false, why: 'Introduz exigência de prova incompatível com o descumprimento de dever de informação, que se configura pela própria omissão.' },
        { t: 'Há ilicitude, ainda que sem regra específica, por violação do dever de informação adequada e clara e da boa-fé objetiva.', ok: true, why: 'É a construção correta, e ilustra a tese do bloco: o direito brasileiro alcança a situação, só que por via indireta e depois do fato — enquanto um regime de risco imporia o aviso antes, a todos.' }
      ],
      nota: 'Note a diferença de custo entre as duas rotas. Com regime de risco, a empresa teria o dever de avisar previamente. Sem ele, o consumidor tem o direito de reclamar depois, sozinho. O resultado jurídico pode até ser o mesmo; o caminho até ele, não.'
    },
    {
      sec: '13.2.1',
      q: 'Sobre o tratamento de dados pessoais para treinamento de modelos de inteligência artificial:',
      opts: [
        { t: 'Dados disponíveis publicamente na internet podem ser coletados livremente, pois a publicidade afasta a proteção legal.', ok: false, why: 'Estar disponível na internet não é autorização. A coleta em massa, inclusive por raspagem de páginas públicas, precisa de base legal como qualquer outro tratamento.' },
        { t: 'A matéria só será regulada quando o marco legal de inteligência artificial entrar em vigor.', ok: false, why: 'A LGPD já alcança o tratamento, e foi com ela que a ANPD determinou, em 2024, a suspensão do uso de dados de brasileiros no treinamento de modelos de uma grande plataforma.' },
        { t: 'É preciso enquadrar o tratamento numa hipótese legal, sendo o legítimo interesse a base mais invocada e também a mais disputada.', ok: true, why: 'É o quadro atual. O legítimo interesse do art. 7º, IX, admite ponderação com os direitos e liberdades fundamentais do titular, e foi exatamente esse ponto que a ANPD contestou no caso de 2024.' },
        { t: 'O consentimento expresso é sempre exigido, sob pena de nulidade do modelo treinado.', ok: false, why: 'A LGPD não elege o consentimento como base única nem preferencial, e a nulidade do modelo não é consequência prevista na lei.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.1',
      q: 'Sobre o PL 2338/2023 e seu antecessor, é correto afirmar que:',
      opts: [
        { t: 'O PL 21/2020 previa responsabilidade subjetiva dos agentes da cadeia, solução rejeitada por deixar a vítima com ônus probatório inviável.', ok: true, why: 'O art. 6º, VI, daquele projeto exigia da vítima a prova da culpa. A crítica prevaleceu, e o projeto seguinte abandonou a solução. O Brasil esteve a um passo do regime que teria fechado a porta às vítimas.' },
        { t: 'O PL 2338/2023 cria o Sistema Nacional de Regulação e Governança de IA em redação impositiva ao Poder Executivo.', ok: false, why: 'A redação do art. 45 é autorizativa, e não impositiva — alteração feita em plenário no Senado. O projeto autoriza o Executivo a criar o sistema; não o cria.' },
        { t: 'O PL 2338/2023 foi aprovado pelas duas Casas e aguarda apenas sanção presidencial.', ok: false, why: 'Foi aprovado somente pelo Senado, em 10/12/2024. Segue na Câmara, e como o relator altera o texto, ainda terá de retornar ao Senado.' },
        { t: 'O PL 2338/2023 revogou expressamente o art. 20 da LGPD.', ok: false, why: 'Um projeto não revoga nada enquanto não é lei — e este não é.' }
      ],
      nota: 'Boa parte do material de divulgação descreve as regras do PL 2338 como se já vigorassem. Nenhuma delas está em vigor: nem a classificação de risco, nem os direitos das pessoas afetadas, nem as sanções.'
    },

    /* ===== BLOCO 2 ===== */
    {
      sec: '13.2.2',
      q: 'Sobre a afirmação de que a inteligência artificial tensiona o modelo clássico da responsabilidade civil, é correto dizer que o problema está:',
      opts: [
        { t: 'Na ausência de dano indenizável, pois prejuízos causados por sistemas autônomos são meros aborrecimentos.', ok: false, why: 'O dano existe e é frequentemente patrimonial e vultoso. A dificuldade não está na sua existência.' },
        { t: 'Na diluição do nexo de causalidade ao longo da cadeia e na opacidade do sistema, que torna a prova do defeito inacessível à vítima.', ok: true, why: 'São os dois pontos em que o fio se parte. Entre o código e o prejuízo há quem desenvolveu, quem distribuiu e quem aplicou; e, mesmo identificado o elo, o sistema pode ser tão complexo que escapa à compreensão de quem o criou.' },
        { t: 'Na inexistência de sujeito de direito, já que a máquina não pode ser demandada.', ok: false, why: 'É verdade que a máquina não é parte, mas isso não cria o problema: a pergunta jurídica sempre foi qual das pessoas da cadeia responde, e por quê.' },
        { t: 'Na impossibilidade de aplicar o Código de Defesa do Consumidor a serviços digitais.', ok: false, why: 'O CDC se aplica sem dificuldade. O art. 14 responsabiliza o fornecedor pelo defeito do serviço, e não pergunta se o defeito veio de pessoa ou de modelo estatístico.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.2',
      q: 'Sobre a distinção entre fortuito interno e fortuito externo aplicada à fraude praticada com voz sintética:',
      opts: [
        { t: 'Trata-se de fortuito externo, pois a tecnologia empregada é estranha à atividade bancária.', ok: false, why: 'O critério não é a tecnologia empregada pelo fraudador, e sim a natureza do risco da atividade. Fraude de terceiro em operação bancária é fortuito interno.' },
        { t: 'A distinção é irrelevante no regime do CDC, que não admite excludentes.', ok: false, why: 'O CDC admite excludentes, entre elas a culpa exclusiva de terceiro. A questão é justamente saber se o fato se enquadra nela — e a jurisprudência diz que não, quando a fraude é própria do risco da atividade.' },
        { t: 'Trata-se de fortuito interno, pois pertence ao risco próprio da atividade, não afastando o dever de indenizar.', ok: true, why: 'É a solução da Súmula 479 e do Tema 466 do STJ, firmada antes da inteligência artificial e aplicável a ela: o meio se sofisticou, a posição jurídica das partes não mudou.' },
        { t: 'A distinção só se aplica a operações presenciais, e não a transações eletrônicas.', ok: false, why: 'Não há essa limitação. O critério é o risco da atividade, e a atividade bancária é hoje majoritariamente eletrônica.' }
      ],
      nota: 'A Súmula 479 foi aprovada pela Segunda Seção do STJ em 27/6/2012, a partir do Tema 466 dos repetitivos, julgado com base nos REsps 1.197.929/PR e 1.199.782/PR. É anterior à LGPD e à discussão sobre inteligência artificial.'
    },
    {
      sec: '13.2.2',
      q: 'Entre os deveres que a doutrina vem atribuindo a quem opera um sistema de inteligência artificial, aquele que mais claramente distingue software de produto tradicional é:',
      opts: [
        { t: 'O dever de cuidado na escolha da tecnologia adequada à tarefa.', ok: false, why: 'É dever relevante, mas vale para qualquer instrumento de trabalho, inclusive não digital.' },
        { t: 'O dever de monitoramento após a colocação no mercado, porque um sistema que aprende continua mudando depois de vendido.', ok: true, why: 'É o ponto de ruptura com o produto tradicional. A cadeira vendida é a mesma um ano depois; o modelo, não. O fornecedor que o abandona responde pelo que ele se tornou.' },
        { t: 'O dever de emitir nota fiscal e garantir o prazo legal de garantia.', ok: false, why: 'Obrigação comum a qualquer fornecedor, sem relação com a especificidade do tema.' },
        { t: 'O dever de contratar seguro de responsabilidade civil.', ok: false, why: 'O seguro obrigatório é uma das alternativas discutidas em doutrina, mas não é dever vigente nem o que distingue software de produto comum.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.2',
      q: 'Sobre o regime de prova no direito brasileiro, comparado ao europeu, em matéria de danos causados por produtos e serviços:',
      opts: [
        { t: 'O Brasil exige da vítima prova cabal do defeito, ao contrário do regime europeu, mais protetivo.', ok: false, why: 'Inverte o quadro. É o direito brasileiro que dispensa a vítima da prova cabal, presumindo o defeito a partir do dano sofrido pelo consumidor.' },
        { t: 'Os dois sistemas são idênticos, pois a LGPD e o regulamento europeu têm a mesma origem.', ok: false, why: 'A origem comum está na proteção de dados, não no regime probatório da responsabilidade civil, em que há diferença relevante.' },
        { t: 'O Brasil adota presunção relativa de defeito a partir do dano, cabendo ao fornecedor demonstrar que ele não existiu.', ok: true, why: 'É o detalhe que se perde nas comparações, e é decisivo em matéria de algoritmos: a vítima já entra dispensada de produzir a prova que, diante de uma caixa-preta, ela não teria como produzir.' },
        { t: 'O Brasil não admite inversão do ônus da prova em relações de consumo.', ok: false, why: 'Admite expressamente, no art. 6º, VIII, do CDC.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.2',
      q: 'Sobre os dois movimentos europeus recentes em matéria de responsabilidade civil e inteligência artificial:',
      opts: [
        { t: 'Ambos foram aprovados e estão em vigor, com prazo comum de transposição.', ok: false, why: 'Apenas um avançou. A proposta de diretiva específica sobre responsabilidade civil por IA foi retirada de pauta pela Comissão Europeia em fevereiro de 2025.' },
        { t: 'A diretiva sobre produtos defeituosos foi revista e alcança software e IA embarcada, mas a proposta de presunção de causalidade foi retirada de pauta.', ok: true, why: 'Avançou a regra sobre o produto e recuou a regra sobre a prova. E é a prova, não o produto, que decide processos — motivo pelo qual o contraste merece registro.' },
        { t: 'A União Europeia rejeitou ambos os instrumentos, optando por autorregulação setorial.', ok: false, why: 'A Diretiva (UE) 2024/2853 foi aprovada e está em vigor desde dezembro de 2024, com dois anos para transposição.' },
        { t: 'A revisão da diretiva de produtos excluiu expressamente o software de seu âmbito.', ok: false, why: 'Fez o contrário: passou a alcançar expressamente software e sistemas com IA embarcada, inclusive quanto a defeitos surgidos após a comercialização.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.2',
      q: 'Tribunal do trabalho constatou que peça recursal citava, por oito vezes, precedentes gerados por inteligência artificial e inexistentes. Sobre a decisão que se seguiu:',
      opts: [
        { t: 'A responsabilidade foi transferida à plataforma de pesquisa jurídica utilizada pelo escritório.', ok: false, why: 'A ferramenta foi mencionada nos autos, mas em nenhum momento a responsabilidade lhe foi atribuída. A máquina não é parte.' },
        { t: 'Reconheceu-se litigância de má-fé por alteração da verdade dos fatos e proceder temerário, com multa e ofício à seccional da OAB.', ok: true, why: 'A Sexta Turma do TRT da 2ª Região, ao acolher embargos de declaração em 5/2/2026, aplicou multa de 5% sobre o valor atualizado da causa com base no art. 793-C da CLT e oficiou a OAB-SP, invocando o art. 32 da Lei 8.906/1994 e a Recomendação 001/2024 do Conselho Federal da Ordem.' },
        { t: 'O tribunal reconheceu erro escusável, diante da novidade da tecnologia, e limitou-se a advertir o advogado.', ok: false, why: 'O relator afastou expressamente a tese do equívoco: houve criação de jurisprudência para corroborar tese e induzir o julgador a erro.' },
        { t: 'A sanção recaiu sobre os estagiários que realizaram a pesquisa.', ok: false, why: 'A tentativa de transferir a culpa ao corpo de estagiários foi recusada: a postulação em juízo é ato privativo do advogado, que responde por seu conteúdo e deve conferir as minutas de sua equipe.' }
      ],
      nota: 'O caso não é isolado. O próprio acórdão invoca precedente da Terceira Turma do TRT da 7ª Região, de 6/5/2025, com multa e ofício à seccional cearense, em hipótese idêntica.'
    },

    /* ===== BLOCO 3 ===== */
    {
      sec: '13.2.3',
      q: 'Sobre a relação entre decisão automatizada e inteligência artificial, é correto afirmar que:',
      opts: [
        { t: 'São sinônimos, pois toda automação de decisão pressupõe aprendizado de máquina.', ok: false, why: 'Um sistema que aplica critérios fixos, escritos por alguém, decide automaticamente sem aprender nada — e a distinção importa, porque explicar o primeiro é simples e explicar o segundo pode ser quase impossível.' },
        { t: 'Decisão automatizada é conceito mais largo: nem toda decisão automatizada envolve inteligência artificial.', ok: true, why: 'Pontuação por faixa de renda ou ordem de atendimento por protocolo de urgência são decisões automatizadas sem qualquer aprendizado. A LGPD alcança as duas hipóteses.' },
        { t: 'Inteligência artificial é conceito mais largo, e abrange qualquer processamento eletrônico de dados.', ok: false, why: 'Inverte a relação e amplia indevidamente: processamento eletrônico de dados é gênero que abrange muito além de sistemas de inteligência artificial.' },
        { t: 'O art. 20 da LGPD só se aplica a decisões tomadas por sistemas de aprendizado de máquina.', ok: false, why: 'O art. 20 fala em decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado, sem exigir aprendizado de máquina.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.3',
      q: 'Sobre os caminhos pelos quais um sistema passa a discriminar, aquele que explica por que o viés não se corrige com o tempo é:',
      opts: [
        { t: 'A escolha das variáveis e dos pesos feita por quem programa o sistema.', ok: false, why: 'É um dos caminhos, e é o mais intuitivo, mas descreve um defeito de origem, e não a razão de o viés persistir.' },
        { t: 'O treinamento com bases de dados históricas enviesadas.', ok: false, why: 'Também é um dos caminhos, e é o mais conhecido. Mas uma base pode, em tese, ser corrigida.' },
        { t: 'O aprendizado a partir do próprio uso, em que o resultado da decisão passa a alimentar o sistema que a tomou.', ok: true, why: 'É a terceira via, e a menos comentada. Recusado o crédito a um perfil, aquele perfil deixa de gerar histórico de pagamento em dia — e a ausência de histórico confirma o risco atribuído. O viés se realimenta.' },
        { t: 'A ausência de supervisão humana no momento da decisão.', ok: false, why: 'A supervisão humana é remédio discutido, não causa do viés. Um sistema supervisionado pode discriminar igualmente.' }
      ],
      nota: 'Um sistema pode discriminar sem que ninguém tenha querido discriminar. E um sistema estatisticamente correto pode ser juridicamente inadmissível: o Direito não pergunta se a correlação existe, pergunta se é lícito decidir com base nela.'
    },
    {
      sec: '13.2.3',
      q: 'Sobre o percurso da exigência de revisão por pessoa natural no art. 20 da LGPD, é correto afirmar que:',
      opts: [
        { t: 'A exigência nunca constou da lei, tendo sido apenas proposta durante a tramitação e rejeitada.', ok: false, why: 'Constou, e da regra: a redação original da Lei 13.709, de 14/8/2018, trazia a expressão por pessoa natural no próprio caput do art. 20.' },
        { t: 'A exigência foi suprimida uma única vez, por veto presidencial, quando da conversão da MP 869/2018.', ok: false, why: 'É a versão pela metade, e é a metade menos grave. A supressão foi feita duas vezes.' },
        { t: 'A expressão constava do caput original, foi suprimida pela MP 869/2018, restabelecida pelo Congresso como § 3º e afinal vetada, com veto mantido em 2/10/2019.', ok: true, why: 'É o percurso completo, em cinco atos — e o detalhe decisivo é que, entre a primeira supressão e o veto, o Legislativo havia decidido em sentido contrário.' },
        { t: 'A exigência permanece em vigor, pois o veto foi derrubado pelo Congresso Nacional.', ok: false, why: 'O veto foi mantido, e não derrubado. Quem abrir hoje a Lei 13.709 encontrará no § 3º apenas a palavra VETADO.' }
      ],
      nota: 'Advertência de método que este manual repete: conferir o texto aprovado não basta, é preciso conferir o que aconteceu com ele — e, aqui, o que havia acontecido antes dele.'
    },
    {
      sec: '13.2.3',
      q: 'Sobre a diferença entre transparência e explicabilidade em sistemas de inteligência artificial:',
      opts: [
        { t: 'São o mesmo dever, designado por palavras diferentes conforme o diploma legal.', ok: false, why: 'A doutrina os separa com precisão, e a distinção decide casos: transparência é informar, explicabilidade é fazer compreender.' },
        { t: 'A explicabilidade é dever prévio e geral; a transparência é dever posterior e específico da decisão concreta.', ok: false, why: 'Inverte os termos. As medidas prévias e gerais são as de transparência, e as posteriores e específicas são as de explicabilidade.' },
        { t: 'A explicabilidade é transparência qualificada, e informação técnica demais ou fora de contexto pode ser transparente e inútil.', ok: true, why: 'Uma empresa pode listar todas as variáveis do modelo, cumprir o dever de transparência, e o titular continuar sem saber por que a decisão foi aquela.' },
        { t: 'Nenhuma das duas tem previsão no direito brasileiro vigente.', ok: false, why: 'O art. 20, § 1º, da LGPD impõe informações claras e adequadas sobre critérios e procedimentos, e a Súmula 550 do STJ assegura esclarecimentos sobre informações valoradas e fontes.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.3',
      q: 'Sobre o alcance do direito à explicação tal como proposto no PL 2338/2023, é correto afirmar que:',
      opts: [
        { t: 'Alcançaria toda e qualquer decisão automatizada que afete interesses de uma pessoa.', ok: false, why: 'É o ponto que o estudante atento deve registrar: o direito seria assegurado diante de sistemas classificados como de alto risco, e não de todos.' },
        { t: 'Seria assegurado apenas diante de sistemas de alto risco, e a classificação inicial cabe ao próprio fornecedor.', ok: true, why: 'Crédito, emprego e educação estão entre as hipóteses de alto risco, o que abrangeria o caso do capítulo. Mas um sistema que interfira de modo relevante e não se enquadre naquela classificação não geraria o direito — e quem classifica primeiro é quem é regulado.' },
        { t: 'Seria condicionado ao pagamento de taxa administrativa e ao prévio esgotamento da via interna.', ok: false, why: 'O projeto define o direito à explicação como fornecido por processo gratuito, em linguagem simples e prazo razoável.' },
        { t: 'Já está em vigor desde a aprovação do projeto pelo Senado Federal.', ok: false, why: 'A aprovação por uma das Casas não põe nada em vigor. O projeto segue na Câmara e ainda terá de voltar ao Senado.' }
      ]
    },
    {
      sec: '13.2.3',
      q: 'O fundamento constitucional invocado para estender o devido processo às decisões tomadas por entidades privadas apoia-se em precedente do STF segundo o qual:',
      opts: [
        { t: 'Direitos fundamentais vinculam apenas o Poder Público, cabendo às relações privadas a autonomia da vontade.', ok: false, why: 'É precisamente a tese que o precedente afastou ao reconhecer a eficácia dos direitos fundamentais nas relações entre particulares.' },
        { t: 'Entidade privada que exerce função econômica ou social e mantém seus integrantes em relação de dependência integra espaço público ainda que não estatal.', ok: true, why: 'É a razão de decidir do RE 201.819/RJ, julgado pela Segunda Turma em 11/10/2005, no caso da associação que excluiu associado sem contraditório: ela assume posição privilegiada para determinar a extensão do gozo e da fruição dos direitos.' },
        { t: 'O contraditório só é exigível quando houver previsão estatutária expressa.', ok: false, why: 'O precedente decidiu justamente que a garantia não depende de previsão estatutária: ela decorre diretamente da Constituição.' },
        { t: 'A garantia se restringe a entidades que recebam recursos públicos.', ok: false, why: 'O critério não é a origem do recurso, e sim a posição de poder da entidade sobre a esfera jurídica de quem dela depende.' }
      ],
      nota: 'Troque a associação pela plataforma que decide sobre crédito e o associado pelo titular de dados: a estrutura é a mesma — uma entidade privada que decide, sozinha e sem procedimento, sobre o acesso de alguém a algo de que ele depende.'
    }
  ];

  var NOMES = {
    '13.2.1': 'Bloco 1 · O que é, para a lei',
    '13.2.2': 'Bloco 2 · Quem responde pelo dano',
    '13.2.3': 'Bloco 3 · Viés e contestação'
  };
  var CLASSES = { '13.2.1': 's1', '13.2.2': 's2', '13.2.3': 's3' };

  var MSGS = {
    high: 'Excelente. Você separa decisão automatizada de inteligência artificial, transparência de explicabilidade, e sabe que a ausência de marco legal não é ausência de norma — que é o essencial do capítulo.',
    mid: 'Bom desempenho. Vale reler os pontos em que houve erro: o percurso das duas palavras no art. 20 e o alcance restrito do direito à explicação costumam ser cobrados com pegadinha.',
    low: 'Convém reler o capítulo. Comece pela distinção entre regime de direitos e regime de risco: é a diferença entre proteger alguém e dar a alguém o direito de se proteger, e dela decorre quase tudo o mais.'
  };

  var LETTERS = ['A', 'B', 'C', 'D'];
  var idx = 0, hits = 0, answered = [], current = [];

  function shuffle(a) {
    for (var i = a.length - 1; i > 0; i--) {
      var j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
      var t = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = t;
    }
    return a;
  }

  var stage = document.getElementById('stage');
  var bar = document.getElementById('bar');
  var pos = document.getElementById('pos');
  var hitsEl = document.getElementById('hits');
  var result = document.getElementById('result');
  document.getElementById('tot').textContent = QS.length;

  function updateMeta() {
    bar.style.width = (idx / QS.length * 100) + '%';
    pos.textContent = 'Questão ' + (idx + 1) + ' de ' + QS.length;
    hitsEl.textContent = hits + (hits === 1 ? ' acerto' : ' acertos');
  }

  function render() {
    var q = QS[idx];
    updateMeta();

    var card = document.createElement('div');
    card.className = 'qz-card';

    var sec = document.createElement('span');
    sec.className = 'qz-sec ' + CLASSES[q.sec];
    sec.textContent = NOMES[q.sec];
    card.appendChild(sec);

    var h = document.createElement('p');
    h.className = 'qz-q';
    h.textContent = q.q;
    card.appendChild(h);

    var list = document.createElement('div');
    list.className = 'qz-opts';

    current = shuffle(q.opts.slice());
    current.forEach(function (o, i) {
      var b = document.createElement('button');
      b.className = 'qz-opt';
      b.type = 'button';

      var l = document.createElement('span');
      l.className = 'letter';
      l.textContent = LETTERS[i];

      var box = document.createElement('span');
      box.className = 'txt';
      box.textContent = o.t;

      var w = document.createElement('span');
      w.className = 'why';
      w.textContent = o.why;
      box.appendChild(w);

      b.appendChild(l);
      b.appendChild(box);
      b.addEventListener('click', function () { choose(i, list, card); });
      list.appendChild(b);
    });

    card.appendChild(list);

    var note = document.createElement('div');
    note.className = 'qz-note';
    if (q.nota) note.innerHTML = '<b>Vale reter:</b> ' + q.nota;
    card.appendChild(note);

    var nav = document.createElement('div');
    nav.className = 'qz-nav';
    var next = document.createElement('button');
    next.className = 'qz-btn primary';
    next.type = 'button';
    next.hidden = true;
    next.textContent = (idx === QS.length - 1) ? 'Ver resultado' : 'Próxima questão';
    next.addEventListener('click', advance);
    nav.appendChild(next);
    card.appendChild(nav);

    stage.innerHTML = '';
    stage.appendChild(card);
  }

  function choose(pick, list, card) {
    var q = QS[idx];
    var btns = list.querySelectorAll('.qz-opt');
    var right = -1;
    current.forEach(function (o, i) { if (o.ok) right = i; });

    for (var i = 0; i < btns.length; i++) {
      btns[i].disabled = true;
      btns[i].classList.add('shown');
      if (i === right) btns[i].classList.add('correct');
      else if (i === pick) btns[i].classList.add('wrong');
      else btns[i].classList.add('muted');
    }

    if (pick === right) hits++;
    answered.push({ sec: q.sec, ok: pick === right });

    if (q.nota) card.querySelector('.qz-note').classList.add('on');
    card.querySelector('.qz-btn.primary').hidden = false;
    hitsEl.textContent = hits + (hits === 1 ? ' acerto' : ' acertos');
  }

  function advance() {
    if (idx === QS.length - 1) { finish(); return; }
    idx++;
    render();
  }

  function finish() {
    stage.innerHTML = '';
    bar.style.width = '100%';
    pos.textContent = 'Concluído';
    result.hidden = false;

    var pctv = Math.round(hits / QS.length * 100);
    document.getElementById('final').textContent = hits;
    document.getElementById('pct').textContent = pctv + '% de acerto';

    var m = document.getElementById('msg');
    m.textContent = pctv >= 85 ? MSGS.high : (pctv >= 60 ? MSGS.mid : MSGS.low);

    var by = {};
    answered.forEach(function (a) {
      if (!by[a.sec]) by[a.sec] = { ok: 0, n: 0 };
      by[a.sec].n++;
      if (a.ok) by[a.sec].ok++;
    });

    var wrap = document.getElementById('break');
    wrap.innerHTML = '';
    Object.keys(by).sort().forEach(function (k) {
      var d = by[k];
      var row = document.createElement('div');
      row.className = 'qz-brow';
      var cls = d.ok === d.n ? 'full' : (d.ok === 0 ? 'none' : 'part');
      row.innerHTML = '<span class="s">' + k + '</span><span class="t">' + NOMES[k] + '</span>' +
                      '<span class="v ' + cls + '">' + d.ok + '/' + d.n + '</span>';
      wrap.appendChild(row);
    });
  }

  document.getElementById('again').addEventListener('click', function () {
    idx = 0; hits = 0; answered = [];
    result.hidden = true;
    render();
  });

  render();
})();
</script>
</body>
</html>

graph LR
  ROOT["Cap. 13
IA e Direito"]

  ROOT --> CASOS["13.1 Casos"]
  ROOT --> B1["Bloco 1
O que é"]
  ROOT --> B2["Bloco 2
Quem responde"]
  ROOT --> B3["Bloco 3
Como contestar"]
  ROOT --> CRIT["13.3 Crítica"]

  CASOS --> C1["Marina
chat-máquina
sem aviso"]
  CASOS --> C2["Voz clonada
Pix urgente"]
  CASOS --> C3["Diego
escore recusa
revisão vazia"]
  CASOS --> C4["3 perguntas:
o que é / quem
paga / como atacar"]

  B1 --> D1["Conceito = recorte
de obrigações"]
  B1 --> D2["Autonomia +
adaptação + inferência"]
  B1 --> D3["Regular por risco
não por tecnologia"]
  B1 --> D4["Sem marco geral
não há vazio"]

  D1 --> D1a["1ª definição vigente:
Res. TSE 23.732/2024"]
  D3 --> D3a["UE: 4 faixas
BR: excessivo + alto"]
  D3 --> D3b["Proteger ≠ dar
direito de se proteger"]
  D4 --> D4a["LGPD + CDC + CC"]
  D4 --> D4b["PL 2338/2023
ainda não é lei"]
  D4 --> D4c["ANPD: suspensão
e sandbox"]

  B2 --> E1["Máquina não responde
pessoas da cadeia sim"]
  B2 --> E2["Rupturas: cadeia
+ caixa-preta"]
  B2 --> E3["Objetiva já existe"]
  B2 --> E4["Deveres do operador"]

  E3 --> E3a["CDC 12/14
CC 927 p.ú."]
  E3 --> E3b["Súm. 479 STJ
fraude = fortuito interno"]
  E3 --> E3c["TRT-2: alucinação
responde quem assina"]
  E4 --> E4a["Cuidado, dados,
auditoria"]
  E4 --> E4b["Pós-mercado,
desligar, correção"]
  E4 --> E4c["4ª lei Pasquale:
identificar o responsável"]

  B3 --> F1["Viés sem intenção:
código / dados / uso"]
  B3 --> F2["Art. 20 LGPD:
pedir revisão"]
  B3 --> F3["Veto 2019:
sem revisão humana"]
  B3 --> F4["Transparência ≠
explicabilidade"]

  F2 --> F2a["Súm. 550 STJ
direito de saber fontes"]
  F2 --> F2b["ANPD audita se
houver segredo"]
  F3 --> F3a["Diego pede
não tem direito
a ser lido"]
  F4 --> F4a["Falta devido
processo informacional"]

  CRIT --> G1["Há normas;
falta direção"]
  CRIT --> G2["Marco de direitos
não avança"]
  CRIT --> G3["Data centers:
Lei 15.504/2026"]
  CRIT --> G4["Privado regula
arquitetura"]
  CRIT --> G5["Público regula
conduta depois"]
  CRIT --> G6["Quem controla
a força produtiva?"]

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