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Um investigador de polícia submete o áudio de um vídeo a duas ferramentas de inteligência artificial generativa e delas extrai um “relatório técnico” segundo o qual um suspeito teria pronunciado a palavra “macaco” nas dependências de um estádio de futebol. A perícia oficial do Instituto de Criminalística concluíra o contrário, sem confirmar traços articulatórios compatíveis com o termo. Ainda assim, o juízo probabilístico da máquina prevaleceu sobre a perícia do órgão oficial, e o relatório acabou por subsidiar a denúncia. Ao julgar o HC nº 1.059.475/SP, em abril de 2026, a 5ª Turma do Superior Tribunal de Justiça, sob relatoria do ministro Reynaldo Soares da Fonseca [1], determinou de ofício a exclusão do documento, por ausência de confiabilidade epistêmica mínima.

O episódio condensa uma questão que já ocupa comitês de reforma e cortes superiores em ambos os hemisférios: como deve o magistrado controlar a admissibilidade de um elemento probatório gerado por IA?

Porta de entrada da prova técnica e juiz como seu guardião

No Direito Probatório norte-americano, o ponto de partida é a Regra 702 das Federal Rules of Evidence (FRE), que disciplina o depoimento pericial. A regra admite a oitiva de um especialista quando o conhecimento científico, técnico ou especializado ajudar o julgador a compreender a prova ou a decidir ponto controvertido, desde que o depoimento seja útil ao trier of fact, se apoie em fatos ou dados suficientes, resulte de princípios e métodos confiáveis e reflita a aplicação confiável desses princípios aos fatos da causa.

No sistema estadunidense, o magistrado não é receptor passivo do que as partes lhe apresentam. Antes de a prova chegar ao júri, é ele quem examina se o método que a produziu merece crédito. A admissibilidade, e não apenas o valor probatório, torna-se objeto de controle prévio — e é essa ação, filtrar antes de pesar, que define o juiz como gatekeeper (guardião do portão) da prova [2]. Há, no fundo, uma divisão de tarefas, cabendo ao juiz decidir se o júri poderá conhecer da prova e, ao júri, atribuir-lhe peso e até desconsiderá-la por inteiro quando a reputar insuficiente [3].

Fator Daubert como método de confiabilidade probatória

Esse controle ganhou maior dimensão em Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals (509 U.S. 579, 1993), que substituiu, no âmbito federal, o antigo teste de Frye. Sob Frye, uma técnica só era admitida se houvesse alcançado “aceitação geral” no campo relevante — critério que era criticado por sua rigidez e por barrar a inovação [4]. Daubert inaugurou uma avaliação flexível e multifatorial da confiabilidade. A partir de Daubert, em vez de requisito único, a corte analisa um conjunto não exaustivo de fatores, entre os quais a testabilidade da técnica e a observância do método científico, a taxa de erro, a submissão a revisão por pares e publicação, e o grau de aceitação no campo específico [5]. É o que a doutrina passou a designar como fator Daubert, ou seja, um exame de confiabilidade centrado no método e em suas garantias de verificabilidade, e não na autoridade de quem o emprega.

A distinção é decisiva para a prova algorítmica. Uma ferramenta pode parecer confiável ganhando uma certa “aura de confiabilidade” [6] perante leigos, mas sem nunca ter sido validada, sem taxa de erro conhecida e sem auditoria. O fator Daubert existe precisamente para desfazer essa aparência, deslocando a pergunta de “quem afirma” para “como se chegou ao resultado” [7].

Lacuna que a inteligência artificial abre e nascimento da Regra 707

Há, porém, um espaço que a Regra 702 não cobre. A regra incide, por exemplo, quando um perito presta esclarecimento a respeito de como utilizou a IA para chegar a uma dada conclusão. Nessa hipótese, a validade do uso da IA é examinada sob os próprios requisitos de confiabilidade da Regra 702. Contudo, o mesmo não vale quando o resultado da IA ingressa no processo sem qualquer esclarecimento do expert, seja de forma direta, seja por meio de uma testemunha leiga que apenas “apertou o botão” e desconhece o funcionamento do sistema. É o que ocorre com o relatório gerado por IA e anexado como “mero documento” [8].

Spacca

Para tentar suprir essa lacuna, o Advisory Committee on Evidence Rules estuda a construção da Regra 707. Na versão inicial, a Regra 707 estabelecia que, se uma prova “gerada por máquina” (machine-generated) fosse apresentada sem perito, mas devesse ser tratada como depoimento pericial quando sustentada por um, os padrões da Regra 702(a)-(d) incidiriam sobre ela. O Standing Committee aprovou o texto para publicação em junho de 2025 e, em agosto, o projeto foi submetido a consulta pública.

Os comentários públicos expuseram os pontos de tensão. Alguns viam a iniciativa como prematura; outros, sustentaram que o problema já é real, sobretudo em casos criminais, quando a prova de IA chega ao processo sem respaldo pericial. A maioria achou a expressão “gerada por máquina” ampla demais; houve quem propusesse cláusula de notificação prévia e quem defendesse requisitos próprios, independentes da Regra 702. Porém, o ponto mais controvertido foi outro, qual seja, se a prova produzida por IA poderia, em algum caso, ser admitida sem base pericial. Para uns, o perito seria sempre indispensável; para outros, a IA poderia comprovar confiabilidade por testes de validação independentes, ou até tornar-se “autovalidável” [9].

Redação hoje prevalente

Ao analisar os comentários, o comitê adotou uma nova redação, que troca “gerada por máquina” por “inteligência artificial” e passa a exigir fundamentação pericial apenas como presunção, e não como requisito absoluto. É a versão hoje prevalente:

“Regra 707. Prova produzida por inteligência artificial e apresentada em juízo sem perito. (a) Regra geral. Se a prova é produto de inteligência artificial e é oferecida sem perito, mas se sujeitaria à Regra 702 caso fosse objeto de depoimento, o proponente deve demonstrar que ela: (1) auxiliará o julgador; (2) apoia-se em fatos ou dados suficientes; (3) resulta de princípios e métodos confiáveis; e (4) reflete a aplicação confiável desses princípios e métodos aos fatos da causa. (b) Demonstração da admissibilidade. A admissibilidade ordinariamente exige que o proponente apresente um perito para explicar como o sistema de inteligência artificial produziu a prova de modo confiável; em circunstâncias excepcionais, porém, a corte pode valer-se de outra prova para reputar satisfeitos os requisitos de (a)(2)-(4). (c) Notificação. A prova só é admissível se o proponente notificar a parte adversa, com antecedência razoável, da intenção de produzi-la, para que ela tenha oportunidade justa de refutá-la. (d) Notoriedade judicial. Esta regra não se aplica a fatos passíveis de notoriedade judicial nos termos da Regra 201. (e) Definição. Nesta regra, “inteligência artificial” designa um sistema baseado em máquina capaz de, a partir de um conjunto de objetivos definidos por humanos, formular previsões, recomendações ou decisões que influenciam ambientes reais ou virtuais” [10].

A nota do comitê explica a lógica do dispositivo. Os riscos de confiabilidade da IA — desvio de finalidade (function creep), erro analítico, viés embutido nos dados ou nas fórmulas e, sobretudo, a falta de interpretabilidade do processo — equivalem aos que cercam a prova pericial. Quando o funcionamento do sistema não pode ser explicado, a corte deve, em regra, considerar não comprovada a confiabilidade do método. E como a máquina não pode ser inquirida, sugere-se instruir o júri de que a prova de máquina está sujeita a erro e não se presume confiável só por ser automatizada [11].

Contudo, na reunião de 7 de maio de 2026, o comitê reconheceu que a versão revista teria de ser republicada antes de avançar, mas, em vez de abrir nova consulta de imediato, preferiu examiná-la, no encontro de outono, em conjunto com o projeto sobre deepfakes. Por isso, o relatório de maio de 2026 afirma expressamente que o comitê não recomenda, por ora, nenhuma ação sobre a Regra 707. O texto, portanto, prevalece dentro do comitê, mas ainda não é regra vigente.

Dimensão hemisférica: prova de IA na pauta da OEA

O tema deixou de ser doméstico. Entre 10 e 12 de agosto de 2026, mais de quarenta magistrados das Américas reúnem-se na sede da OEA, em Washington, para o OAS/REMJA Cybercrime Training Workshop, organizado pela OEA com o Departamento de Justiça e o INL norte-americanos [12]. A programação reserva sessão específica às “Perspectivas Judiciais: prova gerada por IA e a proposta de Regra Federal de Evidência 707“, com exame direto de como o juiz pode determinar se a prova digital foi manipulada ou gerada por IA e de como verificar a autenticidade de conteúdo sintético em juízo. O encontro é apresentado como convergência entre a tradição de civil law latino-americana e a de common law caribenha, o que reforça o interesse do debate para o Brasil.

STJ e antecipação de uma gramática comum de confiabilidade

A discussão ganha eco no sistema nacional a partir do HC nº 1.059.475/SP, já referenciado na abertura, que retrata a imputação de injúria racial em estádio de futebol, em que o paciente teria chamado a vítima de “macaco”. A perícia do Instituto de Criminalística não confirmou traços articulatórios compatíveis com o termo, mas a autoridade policial obteve do Centro de Inteligência da Delegacia um relatório de IA generativa afirmando o contrário, e essa conclusão embasou a denúncia. As instâncias ordinárias admitiram o documento como simples subsídio de investigação, a ser testado na fase instrutória. A 5ª Turma do STJ, relator o ministro Reynaldo Soares da Fonseca, discordou.

O relator, com maestria, delimitou o objeto. O problema não era de licitude nem de cadeia de custódia — não se violou norma penal, não se questionou o acautelamento dos vídeos e o relatório sequer constitui perícia, mas mero documento —, e sim de admissibilidade, isto é, da idoneidade de um relatório gerado por IA para servir de prova. A questão central residia na capacidade da ferramenta de produzir resultados verificáveis e passíveis de contraditório. A partir dessa premissa, assentou que a prova se destina a reconstruir os fatos com a maior coincidência com a realidade histórica e que o dever de fundamentação exige elementos aptos a sustentar inferências lógicas. Destacou que, como a racionalidade da decisão depende da logicidade de suas premissas, impõe-se excluir as diligências desprovidas de aptidão racional.

Quanto à ferramenta, o relator pontuou o risco de alucinação — informações imprecisas ou fabricadas, porém com aparência de fidedignidade —, porque o sistema não consulta bases em tempo real, mas estrutura respostas a partir de padrões estatísticos do treinamento. Apontou, ademais, a inadequação técnica específica, pois se pretendia analisar o áudio de um vídeo, mas os grandes modelos de linguagem processam texto, e não ondas sonoras, sendo impróprios à análise fonética. Somou a isso o viés de confirmação pois, insatisfeita com a perícia oficial, a investigação estatal recorreu à IA — sem respaldo científico — para obter a resposta pretendida, tratando o juízo probabilístico da máquina como prevalente sobre o laudo do órgão oficial. Embora o artigo 182 do CPP permita ao juiz afastar a perícia, ressalvou que isso reclama motivação técnico-científica idônea, inexistente quando se opõe, ao raciocínio inferencial do laudo oficial, um relatório simplista produzido por “mero gerador de conteúdo sintético”. Diante da ausência de adequação epistêmica, reconheceu a falta de confiabilidade mínima e a impossibilidade de uso do relatório como prova, determinando de ofício sua exclusão e novo juízo sobre a admissibilidade da denúncia.

Conclusão

Vistos sob a mesma lupa, esses movimentos apontam para a mesma direção. Seja no comitê federal norte-americano, seja na OEA, seja na 5ª Turma do STJ, o que se recusa não é a tecnologia, mas a sua admissão acrítica amparada na ideia de que um resultado merece crédito apenas por ter sido produzido por um sistema automatizado. A Regra 702 e o fator Daubert forneceram, para a prova pericial, uma confiabilidade centrada no método, na taxa de erro e na possibilidade de verificação. A proposta de Regra 707 estende essa estrutura à prova de IA oferecida sem perito. O STJ, ainda sem regra escrita equivalente, chega a resultado convergente a partir do dever de fundamentação, da aptidão racional da prova e da exigência de confiabilidade epistêmica mínima.

Em conclusão, permanece em aberto, aqui como lá, a questão de saber em que medida um output que não pode ser inquirido — e por vezes sequer explicado —, pode legitimamente concorrer para a formação da convicção judicial. Enquanto a resposta não se consolida, o filtro de admissibilidade — o juiz como guardião do portão — segue sendo a principal salvaguarda.

[1] BRASIL. Superior Tribunal de Justiça (5. Turma). Habeas Corpus n. 1.059.475/SP. Relator: Ministro Reynaldo Soares da Fonseca. Brasília, 7 de abril de 2026. Publicação no DJEN de 14 abr. 2026.

[2] DELFINO, Rebecca A. Deepfakes on Trial: a Call to Expand the Trial Judge’s Gatekeeping Role to Protect Legal Proceedings from Technological Fakery. Hastings Law Journal, v. 74, n. 2, p. 293-348, 2023.

[3] GROSSMAN, Maura R.; GRIMM, Paul W. Judicial Approaches to Acknowledged and Unacknowledged AI-Generated Evidence. Columbia Science and Technology Law Review, v. 26, n. 2, p. 110 et seq., 2025.

[4] FAN, Mary D. AI-Enhanced Evidence. Boston University Law Review, v. 105, n. 7, p. 2149-2206, 2025.

[5] Id.

[6] Id.

[7] GRIMM, Paul W.; GROSSMAN, Maura R.; CORMACK, Gordon V. Artificial Intelligence as Evidence. Northwestern Journal of Technology and Intellectual Property, v. 19, n. 1, p. 9-106, 2021

[8] GROSSMAN; GRIMM, Judicial Approaches…, 2025.

[9] ESTADOS UNIDOS. Judicial Conference of the United States. Committee on Rules of Practice and Procedure. Advisory Committee on Evidence Rules. Report of the Advisory Committee on Evidence Rules. Washington, D.C., 17 maio 2026. In: Agenda Book: Committee on Rules of Practice and Procedure, June 3-4, 2026, p. 531. Disponível aqui.

[10] Id.

[11] Id. Ainda, sobre o tema: GRIMM, Paul W.; GROSSMAN, Maura R.; CORMACK, Gordon V. Artificial Intelligence as Evidence. Northwestern Journal of Technology and Intellectual Property, v. 19, n. 1, p. 9-106, 2021.

[12] ORGANIZAÇÃO DOS ESTADOS AMERICANOS. Department of Legal Cooperation. OAS/REMJA Cybercrime Training Workshop for Judges and Magistrates of the Americas. Washington, D.C., 10-12 ago. 2026. Disponível aqui.

O post Juiz como <i>gatekeeper</i>: prova produzida por IA e agenda da OEA para Américas apareceu primeiro em Consultor Jurídico.