A MITIGAÇÃO INDIRETA DO ACESSO À JUSTIÇA DO TRABALHO BRASILEIRA PELA “MACHINE LEARNING” E “DEEP LEARNING”

Resumen

Visando acelerar a tramitação processual, a Justiça Trabalhista viu na machine learning e na deep learning uma solução. A despeito de estar buscando cumprir as metas do CNJ, pautadas em jurimetria, tais técnicas transferem o ato de julgar para a máquina. O presente artigo tem por objetivo analisar se o enfrentamento da morosidade devia estar fundado apenas na celeridade, se o acesso à Justiça, como política pública, comportaria a interpretação jurídica feita por uma máquina e se o machine learning e o deep learning não gerariam mais desigualdade e exclusão social. Empregando-se a metodologia qualitativa descritiva para fins de compreender o fenômeno em estudo e a técnica de pesquisa bibliográfica, constatou-se que a machine learning e o deep learning funcionam segundo os dados que recebem, impondo uma sequência lógica de instruções, mediante a intervenção de algoritmos padronizados, que geram discriminação indireta e exclusão social.

Biografía del autor/a

Lauro Ishikawa, aculdade Autônoma de Direito (FADISP)

Pós-doutor pela Universidade de Salamanca, Espanha. Doutor e Mestre em Direito das Relações Sociais pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo. Professor da graduação e do programa de pós-graduação stricto sensu da Faculdade Autônoma de Direito (FADISP). Coordenador geral dos cursos de Direito da Escola de Direito da Alfa Educação. Professor orientador do doutorado na Universidad de Salamanca, em regime de cotutela e dupla titulação FADISP-USAL.

Adriano Romero Da Silva, Universidade Federal dde Mato Grosso (UFMT)

Mestre em função social pela FADISP.  Especialista pela Universidade Cândido Mendes. Pesquisador associado da UFMT. 

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Publicado
2022-12-01