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标题：OBSERVÂNCIA DE PRECEDENTES E GESTÃO DE DEMANDAS REPETITIVAS POR MEIO DO APRENDIZADO DE MÁQUINA
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作者：Isabela Cristina Sabo ; Aires José Rover
期刊名称：Revista Opinião Jurídica
印刷版ISSN：1806-0420
电子版ISSN：2447-6641
出版年度：2020
卷号：18
期号：28
页码：69-93
DOI：10.12662/2447-6641oj.v18i28.p69-93.2020
出版社：Centro Universitário Christus
摘要：O Poder Judiciário se apresenta como um dos focos de debate sobre a implementação de tecnologias relacionadas à Inteligência Artificial (IA), de onde advém a técnica de aprendizado de máquina (ML - machine learning ). Nesse contexto, apresenta-se o problema de pesquisa: é possível que o aprendizado de máquina contribua para o funcionamento do sistema de precedentes? Partindo-se de uma hipótese inicial positiva e empregando-se o método indutivo, o artigo expõe um estudo de dois casos, com o levantamento de dados referentes a dois institutos processuais: um relacionado à não observância dos precedentes, a Reclamação; e outro pertinente às técnicas para julgamento de casos repetitivos, o Incidente de Resolução de Demandas Repetitivas (IRDR). A fim de contextualizar o tema e os objetivos do estudo, a pesquisa apresenta a evolução do conceito de jurisdição, reportando-se às alterações trazidas pelo Código de Processo Civil (CPC) de 2015; e, ainda, as noções de E-Judiciário e E-Jurisdição combinadas com as funcionalidades da IA, bem como trabalhos relacionados utilizando a técnica de ML. Com isso, a proposta de possíveis aplicações envolvendo a técnica de ML se fundamenta na identificação desses dois institutos relacionados ao funcionamento do sistema de precedentes, que podem ser aperfeiçoados com a implementação da tecnologia, no intuito de atingir um modelo de jurisdição inteligente.
关键词：E;Judiciário;Jurisdição civil;Aprendizado de máquina;Processo eletrônico;Precedentes