Se a máquina (um sistema de IA aplicado... Fabricio von...

Se a máquina (um sistema de IA aplicado ao Direito) adotasse o modelo tradicional e entendesse o pressuposto como norma, seu comportamento seria mecanicista, formalista e potencialmente injusto, embora tecnicamente "correto" dentro da lógica programada.


Vamos simular esse cenário:


O Comportamento da Máquina com o "Pressuposto = Norma"


Se a máquina fosse programada para entender que o processo nasce da norma (o artigo de lei violado), ela funcionaria como um sistema de correspondência de padrões.


Input: "Cliente sofreu um dano."
Processamento da Máquina:


1. Ignorar o Dano: A máquina não foi programada para se importar com a experiência humana da perda. Isso é apenas "fato bruto" para ela.
2. Buscar a Norma: Ela varre o banco de dados em busca da norma que se encaixa na descrição superficial do fato.
· Exemplo: "Houve um atraso na entrega de um produto. A norma é o artigo 389 do Código Civil (inadimplemento)."
3. Aplicar a Correspondência: A máquina verifica se os elementos do fato correspondem aos elementos abstratos da norma.
4. Gerar a Resposta: Ela produz uma petição ou uma decisão baseada estritamente na subsunção do fato à norma.


Output: Um documento tecnicamente perfeito, mas que pode ser completamente descolado da realidade do prejuízo.


O Perigo: A Tirania da Técnica




Seguindo essa lógica, a máquina cairia em armadilhas graves:


1. A "Petição Fantasma": A máquina geraria uma peça que fala sobre o artigo 389, sobre a doutrina do inadimplemento, mas esqueceria de narrar com emoção e clareza o prejuízo concreto. Ela diria "o réu deve indenizar", mas não explicaria por que aquela indenização é vital para aquela pessoa. O processo vira um exercício teórico.
2. A Decisão Evasiva (A "Saída Confortável"): Para a máquina, o problema é puramente normativo. Se houver uma dúvida sobre qual norma aplicar ou uma lacuna na lei, a máquina (se for bem programada) pode simplesmente indeferir a petição inicial ou julgar improcedente o pedido com base na falta de correspondência exata com a norma. Ela não "vê" o prejuízo. Para ela, se a norma não ampara, o problema simplesmente não existe. É a aplicação fria da lei.
3. Engessamento e Injustiça: O Direito é vivo. Novos tipos de prejuízo surgem (danos digitais, sofrimento psicológico por assédio virtual em plataformas novas, etc.). Se a máquina só enxerga a norma, ela será incapaz de tutelar esses novos danos até que uma lei específica seja criada. Haveria uma lacuna de proteção.


A Vantagem da Tese de Spontin para a Máquina


Agora, se a máquina fosse programada com a tese de Spontin (prejuízo como pressuposto) , seu comportamento mudaria radicalmente para melhor:


1. Entrada Humanizada: O input principal deixa de ser "qual artigo?" e passa a ser "qual foi a perda?" . A máquina é forçada a processar a dor, o dano, a lesão.
2. Contextualização: Ela entende o "porquê" da ação. Isso permite que ela construa uma narrativa mais forte e identifique todas as normas potencialmente aplicáveis para resolver aquele prejuízo específico, e não apenas a primeira que vier à mente.
3. Estratégia e Persuasão: Ao entender o prejuízo como central, a máquina pode estruturar a argumentação para fechar as "saídas confortáveis" do julgador. Ela diria: "Negar este pedido significa ignorar que o autor perdeu X, Y e Z. Isso é insustentável."
4. Adaptabilidade: A máquina seria capaz de identificar um prejuízo novo e, mesmo na ausência de norma específica, construir uma argumentação baseada em princípios constitucionais (dignidade da pessoa humana, solidariedade) para buscar a reparação, sugerindo ao operador humano a abertura de um precedente.


Conclusão: A Síntese Ideal


A máquina puramente "normativista" (só a norma) é um robô frio e perigoso.
A máquina puramente "spontiniana" (só o prejuízo) é uma ferramenta poderosa, mas corre o risco de ser subjetiva demais se não tiver limites.


O ideal, e o que Spontin provavelmente defenderia, é uma máquina que começa p