IA acrescenta problema de autenticidade ao contencioso de massa

Reprodução

Em maio, o juiz Diego Mathias Marcussi, da 2ª Vara Cível do Foro Central de São Paulo, identificou algo que passaria despercebido em uma leitura visual comum. Escondido em fonte branca sobre fundo branco, um trecho do texto trazia instrução dirigida a um eventual sistema de inteligência artificial, pedindo deferimento de gratuidade de justiça, tutela de urgência e citação do réu, como se todos os documentos estivessem presentes. O juiz suspendeu cautelarmente o feito. No mesmo período, o sistema Galileu, do Tribunal Regional do Trabalho da 8ª Região, flagrou manobra semelhante em petição na 3ª Vara do Trabalho de Parauapebas, no Pará: o juiz aplicou multa de R$ 84 mil às advogadas responsáveis, e a OAB-PA as suspendeu cautelarmente por 30 dias.

Nenhum dos dois casos discute o mérito de uma reclamação de consumo. Discutem a tentativa de manipular a própria leitura do processo pelos sistemas de inteligência artificial que hoje operam dentro de tribunais e escritórios. E antecipam algo maior do que a técnica usada em cada episódio: o contencioso de massa está deixando de ser só um problema de volume para se tornar também um problema de autenticidade.

Mudança de natureza do risco

Até pouco tempo, o risco empresarial em litigância de massa se resumia à multiplicação de ações semelhantes, fracionamento de demandas, procurações deficientes, petições genéricas. A IA generativa acrescenta outro risco, mais difícil de identificar: narrativas individualizadas para fatos idênticos, conversas e comprovantes com aparência autêntica, até jurisprudência citada sem existir, produzidos em escala. Isso não torna o uso de IA na advocacia ilícito. A distinção que importa é entre a tecnologia usada para organizar uma demanda legítima e a usada para fabricar ou maquiar um conflito que, na forma como foi narrado, talvez não exista.

A Recomendação CNJ nº 159/2024, aprovada por unanimidade em outubro daquele ano, trata da litigância abusiva e reúne exemplos de condutas sem lastro, artificiais, fraudulentas ou desnecessariamente fracionadas. O Anexo A lista vinte condutas exemplificativas, entre elas petições genéricas diferenciadas só pelos dados das partes e procurações incompletas ou assinadas eletronicamente sem qualificação adequada. O Anexo B sugere dezessete medidas, incluindo notificação para comprovar autenticidade da postulação. Quanto mais personalizada parecer uma demanda, mais difícil fica enxergar que ela integra uma operação massificada.

Spacca

O que o Judiciário já está fazendo

O Comitê Nacional de Inteligência Artificial do Poder Judiciário aprovou, em 27 de maio de 2026, a Manifestação Técnica CNIAJ 1/2026, tratando petições, anexos e metadados como dados potencialmente não confiáveis diante do risco de instruções ocultas para manipular sistemas de IA, e recomendando rastreabilidade auditável. O Tribunal de Justiça de Minas Gerais publicou nota técnica no mesmo sentido.

No plano penal, o Superior Tribunal de Justiça já enfrentou a confiabilidade de material produzido por IA. No HC 1.059.475/SP, julgado em abril pela 5ª Turma sob relatoria do ministro Reynaldo Soares da Fonseca, um relatório gerado por IA generativa foi excluído dos autos não por ilicitude ou quebra de cadeia de custódia, mas por ausência de confiabilidade epistêmica mínima. Mas a ideia de fundo, a confiabilidade como requisito autônomo de admissibilidade, oferece uma referência útil, embora não automaticamente transferível, às discussões cíveis sobre prova digital.

A resposta não está em importar cadeia de custódia penal, mas em adaptar seus fundamentos: preservação de arquivos originais e metadados, ata notarial, perícia quando houver indício concreto, e poderes instrutórios do magistrado para exigir esclarecimento sobre a origem do documento impugnado. Nada disso inverte automaticamente o ônus da prova. Serve para qualificar a impugnação, não para presumir fraude.

Limites da reação empresarial

Nenhuma semelhança entre petições autoriza presumir fabricação. A repetição de demandas pode decorrer de falha empresarial real e massificada. A dificuldade tecnológica do consumidor não pode ser usada contra ele, e a contestação de autenticidade precisa se apoiar em indícios concretos, com respeito à proteção de dados e à proporcionalidade. Empresa que trata toda semelhança como fraude troca boa estratégia probatória por problema reputacional.

A resposta empresarial pode incluir triagem de autenticidade antes da análise de mérito, comparação de padrões entre petições, preservação de metadados e registros de atendimento, integração entre jurídico, segurança da informação e prevenção a fraudes, além de critérios objetivos para requerer perícia. Padrão é sinal de alerta, não prova.

Consumidor sintético não significa necessariamente pessoa inexistente. Pode ser titular real que desconhece os detalhes da ação, narrativa ampliada por elementos artificiais, ou identidade usada sem autorização válida. O que está em jogo não é a identidade da parte, mas a artificialização da vontade, da narrativa e da prova. A próxima defesa empresarial vai precisar perguntar, além de se a empresa falhou, se o conflito existiu como narrado, quem produziu a prova e se o consumidor de fato autorizou a demanda em seu nome. Autenticidade, integridade e rastreabilidade estão prestes a pesar tanto quanto a responsabilidade civil.