DECISIONAL TRANSPARENCY IN THE ALGORITHMIC ERA
EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A REQUIREMENT FOR JUDICIAL REASONING
DOI:
https://doi.org/10.5380/rrddis.v6i11.101862Keywords:
Artificial intelligence, Judicial reasoning, Algorithmic explainability, Fair trial, AccountabilityAbstract
This article investigates the tension between the increasing adoption of artificial intelligence systems by the Brazilian Judiciary and the constitutional principle of reasoned judicial decisions. The research is justified by the rapid incorporation of algorithmic technologies into judicial services and the risks they pose to decision-making rationale. The main objective is to assess whether the legitimacy of algorithm-assisted decisions depends on the explainability of their outputs and to propose criteria for reconciling technological innovation with fundamental procedural guarantees. Methodologically, qualitative theoretical-documentary research is conducted through normative, jurisprudential, and bibliographic analysis. The study examines CNJ Resolutions No. 332/2020 and 615/2025, the General Data Protection Law, Bill No. 2,338/2023, the Justice in Numbers 2024 Report, UNESCO Recommendation on AI Ethics, precedents from Brazilian Supreme Courts, comparative analysis of State v. Loomis, and specialized literature on judicial reasoning, algorithmic bias, and explainable AI. Results demonstrate that algorithmic opacity and discrimination undermine the integrity, dialogical nature, correctness, and rationality of judicial reasoning. Risks and failure modes pertinent to AI use in judicial decisions are systematized. Minimum guidelines are proposed: local and global system explanations, audit trails, judicious use of explainability techniques, meaningful human oversight, and contestation procedures. The conclusion establishes that algorithmic explainability constitutes a constitutional imperative to ensure effective adversarial process and preserve the democratic legitimacy of the judicial function.
References
ALVES, Marco Antônio Sousa; ANDRADE, Otávio Morato de. Da “caixa preta” à “caixa de vidro”: o uso da Explainable Artificial Intelligence (XAI) para reduzir a opacidade e enfrentar o enviesamento em modelos algorítmicos. Revista de Direito Público, Brasília, v. 18, n. 100, p. 349-373, 2021.
AMARAL, Cláudio do Prado. Funções e vícios da motivação no processo penal brasileiro. São Paulo: LiberArs, 2021.
ÁVILA, Gustavo Noronha de; CORAZZA, Thaís Aline Mazetto. Os vieses algorítmicos na função decisória dos sistemas de inteligência artificial. Revista da AJURIS, Porto Alegre, v. 49, n. 152, p. 182-206, 2022.
BADARÓ, Gustavo Henrique Righi Ivahy. Manual dos recursos penais. 4. ed. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2020.
BADR, Eid. Princípio da motivação das decisões judiciais como garantia constitucional. In: BADR, Eid; BRAGA, Mauro Augusto Ponce de Leão (org.). Hermenêutica constitucional: decisões judiciais. Manaus: Valer, 2016.
BANIECKI, Hubert; BIECEK, Przemyslaw. Adversarial attacks and defenses in explainable artificial intelligence: a survey. arXiv, [S. l.], 2024. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2401.00000. Acesso em: 25 out. 2025.
BARROSO, Luís Roberto. Curso de direito constitucional contemporâneo. São Paulo: Saraiva Educação, 2018.
BARROSO, Luís Roberto. Inteligência artificial, plataformas digitais e democracia: direito e tecnologia no mundo atual. Belo Horizonte: Fórum, 2024.
BRASIL. Superior Tribunal de Justiça. AgInt no Agravo em Recurso Especial nº 2.750.531/CE. Relator: Min. Teodoro Silva Santos. Julgado em: 12 mar. 2025. Diário da Justiça Eletrônico, Brasília, DF, 18 mar. 2025a. Disponível em: https://scon.stj.jus.br/SCON/GetInteiroTeorDoAcordao?num_registro=202403565410&dt_publicacao=18/03/2025. Acesso em: 25 out. 2025.
BRASIL. Conselho Nacional de Justiça. Relatório Justiça em Números 2024. Brasília, DF: CNJ, 2025b. Disponível em: https://www.cnj.jus.br/wp-content/uploads/2025/04/justica-em-numeros-2024.pdf. Acesso em: 25 out. 2025.
BRASIL. Conselho Nacional de Justiça. Resolução nº 332, de 21 de agosto de 2020. Dispõe sobre a ética, a transparência e a governança na produção e no uso de Inteligência Artificial no Poder Judiciário e dá outras providências. Brasília, DF: CNJ, 2020. Disponível em: https://atos.cnj.jus.br/files/original144414202303206418713e177b3.pdf. Acesso em: 25 out. 2025.
BRASIL. Conselho Nacional de Justiça. Resolução nº 615, de 11 de março de 2025. Brasília, DF: CNJ, 2025c. Disponível em: https://atos.cnj.jus.br/files/original1555302025031467d4517244566.pdf. Acesso em: 25 out. 2025.
BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Brasília, DF: Presidência da República, 2018. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 25 out. 2025.
BRASIL. Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. Dispõe sobre o uso da Inteligência Artificial. Brasília, DF: Senado Federal, 2023. Disponível em: https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/157233. Acesso em: 25 out. 2025.
BRASIL. Supremo Tribunal Federal. Tema 339: obrigatoriedade de fundamentação das decisões judiciais. Repercussão geral no AI 791.292 QO-RG. Relator: Min. Gilmar Mendes. Diário da Justiça Eletrônico, Brasília, DF, 2025d. Disponível em: https://portal.stf.jus.br/jurisprudenciaRepercussao/tema.asp?num=339. Acesso em: 25 out. 2025.
CAMBI, Eduardo Augusto Salomão; AMARAL, Maria Eduarda Toledo Pennacchi Tibiriçá. Inteligência artificial no Poder Judiciário, discriminação algorítmica e direitos humanos fundamentais. Suprema – Revista de Estudos Constitucionais, Brasília, v. 3, n. 2, p. 189-218, 2023.
CANOTILHO, José Joaquim Gomes; MENDES, Gilmar Ferreira; SARLET, Ingo Wolfgang; STRECK, Lenio Luiz; CUNHA JÚNIOR, Dirley da; MELLO, Alexandre de Moraes; FERRAZ, Luciano Raposo Ramos (coord.). Comentários à Constituição do Brasil. 2. ed. São Paulo: Saraiva Educação, 2018. (Série IDP).
DINAMARCO, Cândido Rangel; BADARÓ, Gustavo Henrique Righi Ivahy; LOPES, Bruno Vasconcelos Carrilho. Teoria geral do processo: de acordo com o Novo CPC e Pacote Anticrime. 32. ed. São Paulo: Malheiros, 2020.
FERNANDES, Antonio Scarance; GRINOVER, Ada Pellegrini; GOMES FILHO, Antonio Magalhães. As nulidades no processo penal. 11. ed. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2010.
FERRAJOLI, Luigi. Direito e razão: teoria do garantismo penal. 4. ed. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2014.
FERRARI, Isabela Reis Caldas. Discriminação algorítmica e Poder Judiciário: limites à adoção de sistemas de decisões algorítmicas no Judiciário brasileiro. Florianópolis: Emais, 2023.
FERRARI, Isabela Reis Caldas; BECKER, Daniel; WOLKART, Erik Navarro. Arbitrium ex machina: panorama, riscos e a necessidade de regulação das decisões informadas por algoritmos. Revista dos Tribunais, São Paulo, v. 107, n. 995, p. 635-655, set. 2018.
FERRAZ, Thiago Pardo; GONÇALVES, M. D.; JENSEN, S.; SANTOS, L. Inteligência artificial explicável para atenuar a falta de transparência e a legitimidade na moderação da Internet. Estudos Avançados, São Paulo, v. 38, n. 111, p. 381-401, 2024.
GOMES FILHO, Antonio Magalhães. A motivação das decisões penais. 2. ed. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2013.
IBM BRASIL. O que é IA explicável? [S. l.]: IBM, [s. d.]. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/explainable-ai. Acesso em: 25 out. 2025.
LOPES, Maurício Antonio Ribeiro. Princípio da legalidade penal: projeções contemporâneas. São Paulo: Revista dos Tribunais, 1994.
MANAGEMENT SOLUTIONS. Explainable Artificial Intelligence (XAI): desafios na interpretabilidade de modelos. Madrid: Management Solutions, 2023. Disponível em: https://www.managementsolutions.com/pt/publicacoes-e-eventos/white-papers/xai-desafios-na-interpretabilidade-de-modelos. Acesso em: 25 out. 2025.
NUNES, Dierle José Coelho; ANDRADE, Otávio Morato de. O uso da inteligência artificial explicável enquanto ferramenta para compreender decisões automatizadas: possível caminho para aumentar a legitimidade e confiabilidade dos modelos algorítmicos? Revista Eletrônica do Curso de Direito da UFSM, Santa Maria, v. 18, n. 1, p. 1-27, 2023.
PEIXOTO, Fabiano Hartmann. Projeto Victor: relato do desenvolvimento da inteligência artificial na repercussão geral do Supremo Tribunal Federal. Revista Brasileira de Inteligência Artificial e Direito, [S. l.], v. 1, n. 1, p. 1-22, 2020.
PORTANOVA, Rui. Motivações ideológicas da sentença. 3. ed. Porto Alegre: Livraria do Advogado, 1997.
REALE, Miguel. Filosofia do direito. 19. ed. São Paulo: Saraiva, 1999.
REQUIÃO, Maurício. Inteligência artificial, vieses cognitivos e decisões judiciais. Revista da Faculdade de Direito da UFB, Salvador, v. 35, p. 1-28, 2024.
SILVA, Anderson de Lima Cardoso. A motivação das decisões judiciais. São Paulo: Atlas, 2012.
TARUFFO, Michele. La motivación de la sentencia civil. México: Tribunal Electoral del Poder Judicial de la Federación, 2006.
TAVARES, André Ramos. Curso de direito constitucional. 23. ed. São Paulo: Saraiva Jur, 2025.
TAVARES, André Ramos. O juiz digital: da atuação em rede à justiça algorítmica. São Paulo: Expressa, 2022.
UNESCO. Recomendação sobre a ética da inteligência artificial. Paris: UNESCO, 2021. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_por. Acesso em: 25 out. 2025.
WEBER, Rosina O.; JOHS, Adam; GOEL, Prateek; MARQUES-SILVA, João. XAI is in trouble. AI Magazine, Palo Alto, v. 45, n. 1, p. 300-316, 2024.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2026 Douglas Lingiardi Strachicini, Alison Carvalho de Alencar

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Os autores declaram que qualquer texto apresentado, se aceito, não será publicado em outro meio/lugar, em inglês ou em qualquer outra língua, e inclusive por via eletrônica, salvo mencione expressamente que o trabalho foi originalmente publicado na RRDDIS - Revista Rede de Direito Digital, Intelectual & Sociedade. A Revista RRDDIS desde a sua primeira publicação, licencia todos os textos sob a Licença Creative Commons — Atribuição 4.0 Brasil — CC BY 4.0 BR, que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e da publicação inicial na Revista;
DECLARAÇÃO DE DIREITO AUTORAL Os autores que publicam na Revista RRDDIS concordam com os seguintes termos: – os autores mantêm os direitos autorais e transferem à Revista o direito de primeira publicação, com o trabalho licenciado sob a Licença Creative Commons — Atribuição 4.0 Brasil — CC BY 4.0 BR, que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e da publicação inicial na Revista; – os autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não exclusiva da versão do trabalho publicada na Revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento da autoria e da publicação inicial na Revista; – qualquer pessoa é livre para compartilhar (copiar e redistribuir o trabalho em qualquer suporte ou formato) e para adaptar (remixar, transformar e criar a partir do trabalho) para qualquer fim, mesmo que comercial, devendo todavia, em qualquer caso, dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas no trabalho original, nos termos da Licença Creative Commons — Atribuição 4.0 Brasil — CC BY 4.0 BR e respeitados a Lei nº 9.610, de 19 de fevereiro de 1998, e outros normativos vigentes.
