Um Grande Modelo de Linguagem é capaz de compreender, interpretar e gerar textos de forma semelhante ao raciocínio humano. Essa tecnologia, conhecida pela sigla em inglês LLM(Large Language Model), utiliza redes neurais treinadas com enormes volumes de dados para reconhecer padrões e contextos a fim de responder à solicitação de um usuário.
No setor jurídico, esse recurso abre espaço para diversas aplicações que vão desde a pesquisa em bases de jurisprudência até a previsão de cenários processuais.
Neste contexto, produzimos este artigo para explicar o que é LLM, como ele é treinado, de que forma já está sendo aplicado no setor jurídico e quais são seus impactos positivos e limitações. Acompanhe!
O que é LLM?
A sigla LLM denomina Large Language Models – ou Grande Modelo de Linguagem, em português – consiste em sistemas de inteligência artificial treinados com grandes volumes de dados textuais para compreender, processar e gerar linguagem natural de forma semelhante à humana.
Esses modelos são capazes de responder perguntas, criar textos, resumir informações, traduzir conteúdos, analisar contextos complexos, entre outros.
Como ele é treinado?
Um LLM pode ser entendido como um sistema avançado de inteligência artificial que une técnicas de aprendizado de máquina e deep learning. Ele é construído a partir de redes neurais capazes de processar grandes volumes de informações, desde textos acadêmicos e notícias até conteúdos de sites e interações em linguagem natural. A partir desse treinamento, o modelo aprende padrões, significados e contextos, o que o habilita a produzir respostas em texto de forma clara e coerente.
O funcionamento acontece de maneira simples para o usuário, basta inserir uma pergunta ou comando, conhecidos como prompts, e o modelo utiliza todo o conhecimento adquirido para interpretar a solicitação e gerar a resposta mais adequada.
Quais são as aplicações do LLM no setor jurídico?
- Pesquisa jurídica
Um LLM pode agilizar a busca por informações relevantes em meio a grandes volumes de jurisprudência, identificando padrões, trechos importantes e decisões relacionadas a um caso específico. Com isso, o advogado recebe um panorama claro do que é mais pertinente para sua estratégia e aumenta a precisão na construção de argumentos.
- Resumo de documentos
Ao lidar com documentos extensos, o modelo é capaz de gerar resumos objetivos que destacam os pontos principais do texto. Isso facilita a compreensão e ainda economiza o tempo do profissional para atuar em outras demandas.
- Análise preditiva
Com base em dados de casos anteriores, o LLM pode indicar padrões e probabilidades de determinados desfechos. Essa funcionalidade apoia decisões estratégicas, permite avaliar riscos, identificar oportunidades e planejar a condução de processos com maior embasamento.
Impactos positivos e limitações da tecnologia
Dentre os principais benefícios do LLM, podemos destacar os seguintes:
- Agilidade
A tecnologia reduz o tempo dedicado a tarefas repetitivas, como pesquisas jurídicas e leitura de documentos extensos, e permite que os profissionais foquem em atividades mais complexas.
- Tomada de decisão informada
Ao reunir e analisar grandes volumes de dados, o LLM oferece insights que ajudam advogados e gestores a visualizar cenários mais completos, o que ajuda em escolhas bem fundamentadas.
- Otimização de fluxos operacionais
A aplicação do modelo em rotinas jurídicas favorece a padronização de processos, melhora a comunicação entre equipes e aumenta a produtividade do escritório ou departamento jurídico.
Por outro lado, o modelo também apresenta limitações, tais como:
- Viés algorítmico
Como é treinado a partir de dados já existentes, o LLM pode reproduzir preconceitos ou padrões distorcidos presentes nas informações originais, exigindo atenção redobrada de quem utiliza os resultados.
- Alucinação
Em alguns casos, o modelo pode gerar respostas aparentemente coerentes, mas incorretas ou sem base real, o que pode levar à propagação de desinformação se não houver verificação.
- Atualização constante
O conhecimento do LLM é limitado ao período em que foi treinado. Para se manter útil em áreas dinâmicas, como o Direito, é necessário atualizar o modelo regularmente ou combiná-lo com fontes de dados em tempo real.
