TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Jurídicas. Direito.Este Trabalho de conclusão de curso explora algumas das questões relativas à implementação de ferramentas de aprendizado de máquina na administração da justiça. Em um primeiro momento, o trabalho discute as peculiaridades do aprendizado de máquina em face de outros modelos estatísticos, bem como quais são os requisitos necessários para que tais algoritmos possam ser utilizados na performance de argumentação jurídica (legal reasoning). Em seguida, resgatam-se algumas das discussões da teoria do direito e demonstra-se como elas estão relacionadas à filosofia da linguagem. Defende-se que tanto Hans Kelsen, quanto Herbert Hart, ainda que partam de caminhos diferentes, chegam ao problema do decisionismo e que isso é uma consequência do paradigma por eles adotado, a saber, a filosofia analítica. Adiante, discute-se como linguagens artificiais são capazes de assimilar o âmbito pragmático de linguagens naturais e de que forma processos decisórios humanos e algorítmicos são afetados por vieses. Por fim, elencam-se três tipos de uso mais recorrentes do aprendizado de máquina no judiciário.This final paper goes on some of the issues surrounding the usage of machine learning tools in the administration of justice. At first, are brought some of the peculiarities of machine learning in the face of other statistical models, as well as the prerequisites for such algorithms to perform legal reasoning. Then, some of the discussions of the theory of law are rescued and it is demonstrated how they relate to the philosophy of language. It is argued that both Hans Kelsen and Herbert Hart, though starting from different outsets, come to the problem of decisionism and that this is a consequence of their elected paradigm, namely the analytic philosophy. Ahead, it is discussed how artificial languages are able to assimilate the pragmatic dimension of natural languages and how human and algorithmic decision-making processes are affected by heuristics and biases. Finally, it is presented three most recurring ways of implementation of machine learning into the judiciary
