Temas Atuais de Direito dos Seguros - Tomo I - Ed. 2021

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7. Seguros de Responsabilidade Civil Como Alternativa aos Danos Causados Pela Inteligência Artificial

7. Seguros de Responsabilidade Civil Como Alternativa aos Danos Causados Pela Inteligência Artificial

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Autor:

Filipe Medon

1.Introdução

A Inteligência Artificial causa danos. Não há como escapar dessa certeza, já que os danos fazem parte do progresso tecnológico e científico desde os primórdios da humanidade. Quem inventou o fogo, provavelmente em algum momento foi queimado. A roda que acelerava o transporte da colheita também acabou atropelando. Com a Inteligência Artificial, ou IA, não poderia ser diferente. Paradigmática, ela rompe com padrões tradicionais e gera sensíveis repercussões em diversos ramos do Direito. Da ética, passando pela responsabilidade criminal e pelas normas administrativas que condicionam o seu funcionamento, até a responsabilidade civil e as normas que regem a atividade securitária.

Quando se fala em seguros e Inteligência Artificial, pode-se pensar em pelo menos dois grandes desafios: de um lado, compreender como algoritmos de IA podem atuar no processamento de sinistros, na prevenção de fraudes e no cálculo estatístico e atuarial. Aqui, o importante é investigar e prevenir a discriminação nos algoritmos, tão bem denunciada por Thiago Junqueira em sua obra “Tratamento de dados pessoais e discriminação algorítmica nos seguros” 2 . De outro lado, cogita-se da aplicação dos seguros de responsabilidade civil como uma alternativa viável para fazer frente aos danos causados por sistemas e robôs comandados por Inteligência Artificial, cuja inspiração remonta, sobretudo, à Resolução do Parlamento Europeu, de 16 de fevereiro de 2017, que contém recomendações à Comissão sobre disposições de Direito Civil sobre Robótica (2015/2103 (INL). 3

Como se verá ao longo do presente artigo, a invocação de seguros de responsabilidade civil para lidar com o risco não se trata de novidade nem mesmo no Direito pátrio: especificamente no que tange à responsabilidade automobilística, há muito que se tem defendido a necessidade de tais seguros, com especial destaque para as obras de Wilson Melo da Silva 4 , Elcir Castello Branco 5 , Pedro Alvim 6 e, mais recentemente, Wesley de Oliveira Louzada Bernardo. 7

No campo da Inteligência Artificial, os seguros obrigatórios parecem ser um caminho muito promissor, especialmente na experiência de alguns países da Europa. Mas esse enfoque não vem desacompanhado de críticas e alertas, que serão oportunamente examinados. 8 No entanto, para uma adequada compreensão da utilização desses seguros para os danos causados pela Inteligência Artificial, faz-se preciso investigar o seu objeto, ou seja: analisar por que estes danos são tão graves, a partir do que se poderá verificar a razão pela qual se tem defendido no Brasil e na experiência do direito comparado a aplicação dessa modalidade de seguros.

2.Inteligência Artificial e danos: autonomia e riscos caminham lado a lado

2.1.Ensaiando uma definição

Definir Inteligência Artificial é tarefa hercúlea. A cada dia mais tem-se falado sobre seus impactos na sociedade e, consequentemente, no Direito, evitando-se ensaiar uma definição. Parte-se do pressuposto de que ela é uma realidade, que causa danos e que estes envolvem um grande componente de risco, sem, contudo, analisar os seus principais atributos, que são, justamente, o que está por trás de toda a inquietação à sua volta.

Pode-se dizer que a Inteligência Artificial, ou IA, é uma área mais ampla, que inclui subcampos como “(i) natural language systems ; (ii) machine learning ; (iii) simulation of senses ; (iv) neural networks ; (v) computer games ; (vi) expert systems ; e (vii) robotics .” 9 Dito “[e]m outras palavras, IA é um termo guarda-chuva, composto por várias técnicas diferentes.” 10 Para John McCarthy, a quem é atribuída a paternidade do termo Inteligência Artificial, ela pode ser definida como:

a ciência e a engenharia de criar máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. Ela está relacionada à tarefa similar de utilizar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não tem que se confinar aos métodos que são biologicamente observáveis. 11

Já para Jacob Turner, a IA pode ser descrita como “a habilidade de um ente não natural de fazer escolhas a partir de um processo de avaliação.” 12 Em linhas gerais, as definições encontradas em artigos científicos de vários autores, estabelecem que a “IA é qualquer inteligência artificialmente criada, isto é, um sistema de software que simula o pensamento humano num computador ou em outros dispositivos.” 13 - 14

No entanto, como tivemos a oportunidade de afirmar em outra sede, “[s]eja qual for a definição adotada, existe um consenso mínimo, de que se trata de um ente não humano que age de maneira inteligente, espelhando-se na própria inteligência humana.” 15

2.2.Principais atributos

Para além de uma definição, é necessário compreender os seus principais atributos, pois são eles que justificarão e nortearão toda a análise envolvendo os seguros de responsabilidade civil. Nesse sentido, como observa Ryan Calo, grande parte do entusiasmo contemporâneo em torno da Inteligência Artificial decorre da enorme promessa das técnicas que são conhecidas, em seu conjunto, sob a nomenclatura de machine learning ou aprendizado de máquina. 16

O desenvolvimento da IA caminha para distanciá-la dos algoritmos tradicionais de computação, tornando-a cada vez mais independente. Dito diversamente, um algoritmo nos modelos tradicionais opera segundo comandos específicos, que são responsáveis por dirigir a sua atuação. O salto das técnicas mais avançadas de Inteligência Artificial é fazer com que o algoritmo treine a si próprio, o que está na base da técnica conhecida como machine learning : a partir da habilidade de acumular experiências pessoais, este recurso permite que a IA aja de maneiras diversas diante de situações idênticas, porque carrega em seu código o aprendizado das ações performadas anteriormente. Tal como ocorre com a experiência humana, guardadas as devidas proporções, a máquina aprende com base em seus atos, ou seja, seus erros e acertos modelam seu agir futuro. 17 O machine learning refere-se, portanto, a essa capacidade de um sistema de melhorar a sua performance em uma tarefa com o passar do tempo, e, normalmente, envolve o reconhecimento de padrões em base de dados.

A Inteligência Artificial rompe paradigmas por ser criativa, ou seja, não depende mais de instruções minuciosamente dadas por seus programadores: é capaz de desenvolver, por si só, “a habilidade de desempenhar ações e chegar a resultados que os seus criadores não eram capazes de alcançar ou prever.” 18 Assim, a IA pode agir como um autodidata: acumula experiências e extrai lições delas, o que a leva a agir de maneiras diversas em face de uma mesma situação. Como consequência, quando a essas Inteligências Artificiais mais aprofundadas é dado um problema para resolverem, 19

seus desenvolvedores não fornecem um algoritmo específico que descreve o passo a passo para alcançar a solução. Ao contrário, é fornecida, apenas, uma descrição do problema em si, o que permite à IA construir o caminho para chegar a uma solução, ou seja, a tarefa da IA é buscar por uma solução por meio do seu próprio aprendizado. 20

Isso faz com que as ações e resultados da Inteligência Artificial se tornem, com frequência, imprevisíveis até mesmo para quem a programou e desenvolveu. E quanto mais complexa for uma IA, mais imprevisível e ininteligível ela será, 21 o que impactará diretamente na inquietante discussão acerca dos seguros obrigatórios.

O crescente desenvolvimento da Inteligência Artificial conduziu à técnica conhecida como deep learning , ou “aprendizado profundo”, que pode ser encarada, em síntese, como um aprofundamento do machine learning , sendo definida como “o uso de redes neurais em multiníveis para encontrar padrões em imensos corpos de dados (e.g. milhões de imagens, ou sons de fala). Não se diz ao sistema por quais padrões este deve procurar: ele os encontra por si próprio.” 22 O adjetivo “profundo” vem do fato de que o padrão aprendido não é um item de um único nível, mas uma estrutura representada em vários níveis hierárquicos. 23 - 24

Esse aprofundamento do machine learning é o que viabiliza que não haja limitações quanto ao que o sistema de IA possa vir a alcançar, uma vez que “quanto mais dados o programa receber, maior será a sua aprendizagem e aptidão para realizar atividades diversas.” 25 Daí decorre que os programas comandados por Inteligência Artificial hoje encontram possibilidades infinitas: “podem não apenas ouvir, mas escutar e entender o que é ouvido; podem, efetivamente, ver e descrever uma imagem, e aprender conceitos; podem aprender a ler em diferentes idiomas ainda que seus próprios programadores não sejam capazes de fazê-lo.” 26

De acordo com a Resolução do Parlamento Europeu, de 16 de Fevereiro de 2017, que traz recomendações à Comissão de Direito Civil sobre Robótica (2015/2103 (INL)), um robô autônomo inteligente deveria ter as seguintes características: “(i) aquisição de autonomia através de sensores e/ou da troca de dados com o seu ambiente (interconetividade) e da troca e análise desses dados; (ii) autoaprendizagem com a experiência e com a interação (critério opcional); (iii) um suporte físico mínimo; (iii) adaptação do seu comportamento e das suas ações ao ambiente; (iii) inexistência de vida no sentido biológico do termo.” 27

Além disso, considera-se que a Inteligência Artificial poderá causar danos a terceiros porque para atingir seus objetivos finais, haveria certa indeterminação quanto aos seus objetivos intermediários. Em outras palavras: em princípio, ela seria capaz de quaisquer meios para atingir seus fins. 28

Esse conjunto de características faz com que a …

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jusbrasil.com.br
7 de Julho de 2022
Disponível em: https://thomsonreuters.jusbrasil.com.br/doutrina/secao/1201073086/7-seguros-de-responsabilidade-civil-como-alternativa-aos-danos-causados-pela-inteligencia-artificial-parte-ii-big-data-inteligencia-artificial-e-contratacao-on-line