A inteligência artificial trouxe um vocabulário novo para a rotina de quem atua no Direito. Entender esses termos ajuda a usar as ferramentas com mais critério, e a conversar sobre IA jurídica sem depender só do que o fornecedor da ferramenta diz que ela faz. Este glossário reúne os termos mais úteis, organizados por tema.
Fundamentos de IA
Inteligência artificial (IA) — área da computação voltada a sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam raciocínio humano, como entender linguagem, gerar texto ou reconhecer padrões.
IA generativa — tipo de IA capaz de criar conteúdo novo (texto, imagem, código) a partir de um comando, em vez de apenas classificar ou analisar informações existentes. É a categoria à qual pertencem ferramentas como ChatGPT, Claude e o JuspIA.
LLM (Large Language Model, ou Modelo de Linguagem Grande) — o tipo de modelo de IA por trás da maioria das ferramentas de geração de texto atuais. Foi treinado com enormes quantidades de texto para aprender a prever, com alta precisão, qual palavra ou fragmento de texto deve vir a seguir em uma frase.
Token — a unidade de texto que um modelo de linguagem processa. Pode ser uma palavra inteira, parte de uma palavra ou até um único caractere. Os modelos geram respostas token por token, prevendo sempre o próximo mais provável.
Machine learning (aprendizado de máquina) — a técnica por trás da maioria dos sistemas de IA atuais, em que o modelo aprende padrões a partir de dados, em vez de seguir regras programadas manualmente.
Termos aplicados ao uso jurídico
Prompt — o texto que você escreve para instruir a IA sobre o que precisa.
Prompt engineering (engenharia de prompt) — a prática de estruturar prompts de forma deliberada para obter melhores resultados, incluindo contexto, exemplos e instruções claras sobre o formato esperado da resposta. Ver o guia engenharia de prompt jurídico.
Alucinação — quando a IA gera uma informação falsa ou inexistente, mas apresentada como se fosse real, como jurisprudência ou legislação inventada. Ver o guia o que é alucinação em IA.
Contexto (ou janela de contexto) — a quantidade de texto que um modelo consegue "lembrar" durante uma conversa. Quanto maior a janela de contexto, mais documentos e histórico de conversa o modelo consegue considerar ao gerar uma resposta.
Draft (ou minuta) — a versão inicial de um documento gerado pela IA, destinada a ser revisada e ajustada por um advogado antes de ser finalizada e protocolada.
Assistente jurídico com IA — ferramenta que combina geração de texto com funcionalidades específicas para a advocacia, como busca de legislação, jurisprudência e formatação de peças processuais.
Termos técnicos que aparecem por trás das ferramentas
RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou Geração Aumentada por Recuperação) — técnica em que o modelo de IA busca informações reais em uma base de dados (como legislação e jurisprudência) antes de gerar a resposta, em vez de responder apenas com base no que "lembra" do treinamento. É a técnica que reduz o risco de alucinação em ferramentas jurídicas.
Embedding — uma representação numérica do significado de um texto, usada para permitir buscas semânticas, ou seja, buscas por significado e não apenas por palavras exatas. É o que permite que um buscador de jurisprudência entenda "cobrança abusiva de plano de saúde" e "negativa indevida de cobertura médica" como temas relacionados.
Busca semântica — busca baseada no significado da consulta, e não apenas na correspondência literal de palavras. Diferente de uma busca por palavra-chave tradicional.
Fine-tuning (ajuste fino) — processo de treinar ainda mais um modelo já existente com um conjunto de dados específico, para especializá-lo em uma tarefa ou domínio, como o vocabulário e o estilo de peças jurídicas.
Modelo de fundação (foundation model) — o modelo de IA de propósito geral (como GPT ou Claude) que serve de base para aplicações mais específicas, incluindo ferramentas jurídicas construídas sobre ele.
Agente de IA — sistema de IA que não apenas responde a uma pergunta, mas executa uma sequência de etapas de forma autônoma para cumprir uma tarefa, como buscar legislação, definir uma estratégia e só depois redigir um documento.
Entender esses termos não é sobre virar especialista em tecnologia. É sobre saber fazer as perguntas certas antes de confiar em uma ferramenta de IA para o seu trabalho: ela busca fontes reais? Mostra de onde veio a informação? Ou só gera texto plausível?
Perguntas frequentes
Preciso entender esses termos técnicos para usar uma ferramenta de IA jurídica?
Não é obrigatório, mas ajuda a avaliar criticamente o que a ferramenta está fazendo, principalmente para diferenciar uma IA que busca fontes reais de uma que apenas gera texto plausível.
Qual a diferença entre um chat de IA genérico e um assistente jurídico com IA?
Um chat genérico responde com base no que aprendeu durante o treinamento, sem necessariamente verificar fontes atuais. Um assistente jurídico bem construído usa técnicas como RAG para buscar legislação e jurisprudência reais antes de gerar a resposta.
O que é mais importante: o modelo de IA usado ou como ele busca informação?
Para uso jurídico, como o modelo busca e verifica informação costuma importar mais do que qual modelo de linguagem está por trás. Um modelo avançado sem acesso a fontes reais ainda pode alucinar.
Esses termos mudam com frequência?
O vocabulário evolui, mas os conceitos fundamentais (como token, prompt e alucinação) já são bem estabelecidos e devem continuar relevantes conforme a tecnologia avança.