Os assistentes de IA generativa sabem raciocinar sobre o direito, mas têm dificuldade em encontrar os textos em que se devem basear. Notários, advogados e juristas já utilizam o ChatGPT, o Claude ou o Mistral, enquanto o debate sobre «a melhor IA jurídica» passa, segundo o artigo, ao lado do verdadeiro assunto. A questão já não é «qual IA?», mas sim «a que textos tem ela acesso?».
Num escritório, a IA generativa já está instalada, muitas vezes sem passar por um concurso público nem pela direção dos sistemas de informação. Um colaborador usa-a para reformular uma carta, um sócio para preparar uma nota, um notário para verificar um raciocínio à noite. Os usos avançaram mais depressa do que as regras internas, e os profissionais reconheceram uma ferramenta que lhes poupa tempo.
O mesmo cenário repete-se, no entanto, por todo o lado. A resposta é fluida, estruturada e convincente. Depois surge a questão decisiva: em que texto se baseia, que versão do artigo, que decisão? A resposta torna-se então vaga, a referência aproximada, e o profissional refaz a pesquisa por si mesmo. A poupança de tempo desaparece no momento em que a sua responsabilidade é posta em causa.
A IA é julgada pela sua escrita, não pelas suas fontes
O debate público incide quase sempre na qualidade do modelo: qual raciocina melhor, qual se engana menos. No que toca ao raciocínio, os grandes modelos generalistas já são notáveis. Sabem articular um raciocínio, comparar duas posições e detetar uma contradição num argumentário.
O problema está noutro lugar. Um modelo raciocina a partir do que aprendeu durante o seu treino, e por vezes a partir de uma pesquisa na web. Não tem acesso estruturado aos textos em vigor numa determinada data. Não sabe que um artigo foi alterado, que uma resposta ministerial foi retificada ou que uma secção do Tribunal de Cassação alterou a sua posição. Para um uso geral, este pormenor é secundário. Para um profissional que assina, é redibitório.
O direito não é uma pilha de documentos
Para colmatar esta lacuna, a tentação consiste em fornecer documentos à IA: um código em formato PDF, alguns acórdãos, modelos de atos. As respostas ganham em pertinência, mas o essencial continua a faltar. Um texto jurídico não vive sozinho. Cita outros textos, é alterado, revogado, interpretado, complementado por um decreto, esclarecido por uma decisão, por vezes contradito por outra. O seu alcance depende da sua data e do seu lugar na hierarquia das normas.
Um jurista experiente raciocina, portanto, sobre esta rede de ligações. Sabe ir buscar a versão aplicável à data dos factos, as decisões que a ela se referem e o texto regulamentar que a especifica. O que é preciso dar à IA, segundo o artigo, não são mais documentos, mas caminhos entre os textos.
Separar o raciocínio da memória
A via proposta consiste em dissociar duas funções. Por um lado, o motor de raciocínio, ou seja, a IA que o profissional já utiliza. Por outro, uma camada de pesquisa jurídica que indexa os corpora, conserva o rasto das versões, liga os textos entre si e devolve à IA as fontes úteis, com referências verificáveis.
Esta abordagem apoia-se nos conectores que os assistentes de uso geral aceitam agora, através de protocolos abertos como o MCP, que permitem ligar um assistente a fontes de dados externas. Segundo o artigo, até as fórmulas gratuitas do ChatGPT e do Claude aceitam um. A IA procura então nos textos em vez de se basear apenas na sua memória de treino, cita o que encontra, e o jurista pode verificar com um clique.
A separação apresenta também uma vantagem para a confidencialidade. A camada de pesquisa não precisa de conhecer o nome dos clientes para encontrar um texto, e pode garantir que nenhum nome aparece nas suas pesquisas, uma promessa que uma IA jurídica tudo-em-um dificilmente consegue cumprir.
Durante dois anos, os escritórios perguntaram-se qual IA escolher. Esta questão perde peso à medida que os modelos se aproximam. A questão que fará a diferença é mais prosaica: a que textos tem a IA acesso, e pode ela indicar de onde vem a sua resposta?
