Ata DTEC: Danos Causados por Sistemas de Inteligência Artificial e Responsabilidade Civil

Grupo de Estudos em Direito e Tecnologia da Universidade Federal de Minas Gerais DTEC-UFMG

Data: 06/07/2021

Relatores: Lizandra Muchelli, Mario E O Moraes, Zilda Gonçalves




Os sistemas de inteligência artificial têm provocado transformações socioeconômicas significativas na nossa sociedade. O lançamento de veículos autônomos capazes de realizar trajetos inteiros sem a intervenção humana tem atraído a atenção de operadores do Direito devido aos desafios que constituem frente ao atual estado do ordenamento jurídico.

O leading case trata de um acidente envolvendo um carro autônomo e uma pedestre que não resistiu aos ferimentos e veio a óbito em março de 2018. O caso é emblemático pois exige a reflexão sobre a responsabilidade civil pelos danos causados por tecnologias de inteligência artificial.


No primeiro acidente registrado envolvendo um carro autônomo, Elaine Herzberg foi atropelada ao atravessar uma estrada em Tempe - Arizona. Rafael Vasquez, o motorista do carro, assistia a um episódio de programa de TV em seu celular no momento do acidente. Em 2020, uma decisão entendeu não haver base para responsabilidade criminal da Uber, mas os testes da tecnologia pelo Uber Arizona foram interrompidos.


O tema dos carros autônomos é recente e promete transformar a vida social nos próximos anos. Do mesmo modo, provocará transformações no mundo jurídico de todo o mundo, seja na Responsabilidade Civil, na Responsabilidade Penal, no Código de Trânsito Nacional ou ainda nas relações consumeristas. O texto que será abordado como referencial teórico para a discussão, no entanto, limita-se a uma análise da Responsabilidade Civil.


Logo no início, o autor delimita o objetivo de identificar um regime de responsabilidade que seja adequado para limitar os riscos de acidentes no mundo futuro, no qual os veículos motorizados nas estradas serão, em geral, totalmente autônomos. Há de se destacar, no entanto, que os riscos de acidente esperados nesta condição futura serão menores que os que vivenciamos na atualidade.


Steven Shavell parte de uma situação hipotética definida por acidentes que envolvem dois veículos que não exigem intervenção humana na condução, para verificar a adequabilidade e aplicabilidade das normas de Responsabilidade Civil convencionais. A primeira situação seria a de Responsabilidade objetiva dos fabricantes, baseada na noção de defeito de fabricação ou de design deficiente. Neste caso os fabricantes assumiriam a responsabilidade sobre os danos causados em qualquer acidente. Outra hipótese seria a Responsabilidade objetiva imputada aos donos dos veículos. O autor já aponta que nenhuma das regras de Responsabilidade Civil convencionais são suficientes para uma regulamentação dos riscos de acidentes. Ele chega à conclusão de que a aplicação de Responsabilidade Objetiva com o pagamento dos danos ao Estado seria um modelo desejável para a redução de riscos de acidentes e não seria de difícil administração.


Esse entendimento é fundamentado na ideia trabalhada previamente de dano coletivo que seria o valor dos danos causados em ambos os veículos. Na medida em que os proprietários dos veículos assumem os danos causados, sem restituição, há uma tendência de buscar veículos com maior segurança e percursos menores, o que implicaria num beneficio social mais adequado. Do mesmo modo, os fabricantes seriam pressionados a oferecer veículos com menores riscos relacionados à segurança.


O autor ainda indica a possibilidade de aplicação dessa regra conjuntamente com a Responsabilidade Subjetiva em caso de acidente com veículos não autônomos. Para os danos causados às vítimas, a solução seria o seguro a ser contratado fora da regra de responsabilidade.


Por último, é abordada a Resolução do Parlamento Europeu que prevê o apoio à pesquisa no desenvolvimento de IA explicável e a implementação de um projeto-piloto proposto pelo Parlamento Europeu para a Construção de Conscientização Algorítmica, com vistas a reunir uma sólida base de evidências que possam suportar as respostas políticas aos desafios trazidos pelo uso da I.A.