STJ, inteligencia artificial e prova penal: o que a primeira decisao sobre IA generativa revela sobre os limites do direito

O caso que levou o STJ a se posicionar sobre IA generativa

O Superior Tribunal de Justica julgou, pela sua Quinta Turma, um habeas corpus em que se discutia a validade de um elemento probatório produzido por inteligencia artificial generativa no âmbito de uma investigacao por injúria racial. O caso, relatado pelo ministro Reynaldo Soares da Fonseca, envolveu um procedimento em que a autoridade policial, apos receber laudos periciais negativos do Instituto de Criminalística que não encontraram correlação entre o material imagético analisado e a agressão investigada, submeteu o mesmo material a sistemas de IA generativa e utilizou os outputs para fundamentar o oferecimento de denúncia. O julgamento da Quinta Turma, ainda pendente de julgamento de mérito, foi acompañado de uma decisão sobre a medida liminar que suspendeu o processo penal até que a questão de fundo seja enfrentada.

O resultado dessa diligência policial — denominado "Relatório Técnico" no processo, embora não tenha sido produzido por peritos credenciados — foi utilizado para contrapor as conclusões oficiais do Instituto de Criminalística. A defesa impetrou habeas corpus perante o Tribunal de Justiça de São Paulo, que convalidou o material e denegou a ordem. Em novo writ perante o STJ, o ministro Reynaldo Soares reconsiderou decisões anteriores e deferiu a medida liminar para suspender o processo. O mérito da questão — se o uso de IA generativa como prova penal é válido — ainda será julgado pela Turma.

O que a decisão do STJ decidiu e o que ela ainda não resolve

A decisão do STJ não julgou se a utilizacao de IA generativa na investigacao criminal é sempre proibida. Em vez disso, ela enfrentou um caso específico e concluiu que, nas circunstancias concretas daquele processo, o elemento produzido pela IA não possuía os atributos mínimos necessários para ser considerado prova penal. O raciocínio da corte se fundou na ausencia de verificabilidade, de auditabilidade e de lastro metodológico — critérios que, segundo o tribunal, são pressupostos da confiabilidade epistemica que toda prova penal precisa ter.

A decisão é relevante por varias razões. Em primeiro lugar, marca a primeira vez que o STJ se posicionou diretamente sobre uso de IA generativa como prova criminal, estabelecendo um precedente que deve influenciar instâncias inferiores. Em segundo lugar, traduz para a linguagem jurídica uma preocupação já ampliamente documentada em círculos técnicos: a de que sistemas de IA generativa produzem conteúdo sintético, computacionalmente gerado, sem correspondência necessária com a realidade dos fatos. O próprio tribunal fez referência expressa a esse problema ao analisar o caso.

A distinção entre prova ilícita e prova não confiável

Uma das contribuições dogmáticas mais relevantes da decisão do STJ é a distinção entre prova ilícita e prova não confiável. A ilegitimidade de origem — a ilicitude — não se aplica ao caso, pois não houve violação a direitos fundamentais na obtenção do material. O problema é de natureza diferente: tratava-se de uma não-prova, de um elemento desprovido do atributo mínimo que condiciona a sua admissão no processo penal, a saber, a confiabilidade epistemica. A analogia usada pelos ministros foi a de que consultar um sistema de IA generativa para avaliar a culpabilidade de um investigado é comparável a consultar um cartomante — o resultado pode, por acaso, coincidir com a verdade, mas isso não lhe confere credencial epistemológica alguma.

Essa distinção tem consequências práticas relevantes: mesmo que uma futura norma permita o uso de IA em alguma fase da investigacao ou do processo penal, a prova assim produzida continuará sujeita aos requisitos de verificabilidade e controle que caracterizam a atividade probatória legítima. A possibilidade aberta para algum uso futuro de IA como ferramenta de investigacao não significa, por si só, que qualquer output algoritmico seja automaticamente elevado à condição de prova válida.

O problema das alucinações e da opacidade algorítmica

A literatura técnica sobre IA generativa documenta extensivamente o fenomeno das chamadas alucinacoes: a tendência de modelos de linguagem de grande escala de gerar conteúdos que soam plausíveis mas são incorretos, incompletos ou totalmente inventados. No contexto jurídico, onde a precisão factual é pressuposto da atividade profissional, esse fenomeno assume importancia particular. Um advogado que utiliza um sistema de IA para fundamentar um argumento processual pode apresentar ao juiz um precedente inexistente ou uma interpretação distorcida, com consequências potencialmente graves para o cliente.

A opacidade algorítmica agrava esse problema. Diferentemente de um laudo pericial, cujo método é descrito, replicável e passível de contestação técnica, os critérios internos de um modelo de IA generativa não são plenamente acessíveis ou explicáveis. Essa característica — derivada da complexidade técnica e da inacessibilidade dos parâmetros internos dos sistemas — impede que as partes compreendam e impugnem os critérios adotados pela máquina, o que compromete o contraditório e o devido processo legal. O próprio STJ reconheceu essa limitação ao analisar o caso, destacando que a ausencia de auditabilidade inviabiliza a compreensão e a impugnação dos elementos produzidos.

A ruptura do modelo probatório tradicional

A prova penal tradicional opera sob um paradigma de reconstrução factual: a evidência é coletada, documentada e submetida a verificação, de modo que o juiz possa formar convicção sobre o que aconteceu. A IA generativa não replica esse modelo — ela gera hipóteses e conteúdos a partir de padrões estatísticos, não a partir de vestígios reais do fato investigado. O risco, identificado pela jurisprudência e pela doutrina, é que o Judiciário passe a trabalhar com inferências probabilísticas no lugar de evidências verificáveis, deslocando a atividade probatória de um modelo de reconstrução factual para um modelo de inferência estatística.

Esse deslocamento não é meramente técnico. Ele afeta o fundamento de legitimação da decisão judicial: quando o juiz condena com base em evidências, a condenação se legitima pela capacidade da prova de produzir conhecimento sobre os fatos; quando se fundamenta em outputs de IA, ela se fundamenta na aparência de conhecimento — uma simulação de prova que pode ou não corresponder à realidade. A diferença não é trivial para um sistema que tem na verdade o seu principal valor.

Contrapontos: quando a IA pode apoiar a investigacao e quando ela extrapola

A decisão do STJ não significa que qualquer uso de IA no contexto penal seja proibido. Existem áreas em que sistemas algoritmicos já operam de manera consolidada e não controversa: a triagem e classificação de processos, a pesquisa jurisprudencial automatizada, a análise de grandes volumes de documentos eletrônicos para identificação de padrões. Essas utilizações são geralmente vistas como ferramentas de apoio que não substituem a atividade probatória direta.

A distinción relevante, então, não é entre usar ou não usar IA, mas entre usar a ferramenta como apoio analítico ao trabalho do operador do direito e utilizá-la como substituto de laudos, perícias ou outras provas formais. Quando a IA é empregada para processar dados reais extraídos de dispositivos eletrônicos, com metodologia transparente e possibilidade de contraprova, ela pode ser legítima. Quando é empregada para gerar conteúdo sintético que é tratado como se fosse prova, ela extrapola os limites que o ordenamento jurídico impõe.

Os riscos dos vieses algoritmicos na atividade policial

Outra dimensão do debate que não foi diretamente enfrentada pelo STJ, mas que merece atenção, é a questão dos vieses algoritmicos. Sistemas de IA treinados com dados históricos podem reproduzir e até amplificar padrões históricos de seletividade penal, especialmente contra grupos raciais e socioeconômicos mais vulnerabilizados. Relatórios de organizações como a ProPublica nos Estados Unidos documentaram como ferramentas de risco usadas em decisões de fiança e condenação reproduziam sesgos raciais presentes nos dados de treino.

No Brasil, não há ainda documentação comparável sobre viés algorítmico em sistemas utilizados pela polícia ou pelo Ministério Público, mas a preocupação é relevante. A tendência à delegação de decisões algoritmicas sem supervisão humana adequada pode agravar a assimetria de poder entre o Estado e os cidadãos, especialmente aqueles que já são mais vulneráveis ao sistema de justiça criminal. Esse risco não foi discutido no caso concreto pelo STJ, mas tende a emergir em debates futuros à medida que o uso de IA na investigação criminal se expanda.

Os próximos passos: regulação, debate e a necessidade de marcos normativos claros

O julgamento do mérito do habeas corpus pelo STJ será um marco relevante, mas não encerrará o debate sobre IA generativa e prova penal. A questão é estrutural e exigirá normatização em múltiplos níveis: resoluções do CNJ e do CNMP, legislação federal específica e, potencialmente, ajustes ao Código de Processo Penal e ao Código Penal. A resolução CNJ 615/25, que estabelece diretrizes de governanca e transparencia para sistemas algoritmicos no Judiciario, é um passo nessa direção, mas seu alcance ainda está sendo consolidado.

O cenário mais provável é de intensificação do debate normativo ao longo de 2026 e nos anos seguintes, à medida que mais casos envolvendo IA em investigações e processos penais chegarem às Cortes. A decisão do STJ ofereceu um primeiro parâmetro jurisprudencial — a necessidade de verificabilidade e auditabilidade como pressupostos da prova penal — que deverá ser testado, refinado e, eventualmente, incorporado a textos normativos. Enquanto isso, a regra prática para operadores do direito é de cautela: IA generativa pode ser ferramenta de apoio à pesquisa e à análise, mas não substitui prova, laudo pericial ou qualquer outro elemento probatório formal.

Este artigo foi elaborado com apoio de inteligência artificial generativa como ferramenta de assistência à redação. O conteúdo foi revisado e validado antes da publicação. As análises e opiniões expressas são de responsabilidade do autor e não constituem aconselhamento jurídico.