OS MEIOS PROBATÓRIOS DE ILÍCITOS ELEITORAIS LIGADOS À INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E O RITO DA REPRESENTAÇÃO POR PROPAGANDA IRREGULAR NO DIREITO PROCESSUAL ELEITORAL DO BRASIL

Antônio Eduardo Oliveira Damascena Café

doi:10.54899/dcs.v21i78.68

Palavras-chave:

Inteligencia Artificial

Resumo

Os novos dispositivos os quais disciplinam o uso de inteligência artificial, acrescentados à Resolução do Tribunal Superior Eleitoral que regulamenta a Propaganda Eleitoral, traz, em sua redação, ilícitos que devem, segundo o processo eleitoral brasileiro, ser alvos de processo judicial de representação, rito célere e que não permite dilação probatória. Por isso, se faz necessário tratar e pré-constituir os meios de provas possíveis para se ingressar com a referida pretensão na justiça, bem como para comprovar a existência ou não do ilícito, uma vez que a olho nu é muito difícil determinar se um conteúdo é ou não manipulado por tecnologias artificiais, dada sua computadorizada precisão. O estudo traz como referencial teórico a teoria da prova eleitoral proposta por José Jairo Gomes dentro da contenda judicial eleitoral. Para tanto, foram realizadas revisões bibliográficas e uso de ferramentas tecnológicas que poderão incrementar os meios de prova. Os resultados foram as proposições de plataformas e técnicas testadas e verificadas, por este estudo, bem como a compatibilidade com o regramento pátrio, para adequar o arcabouço probatório às inovações tecnológicas da inteligência artificial.
Referências
1. DIGNUM, V. Responsible Artificial Intelligence - How to Develop and Use AI in a Res-ponsible Way. Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms. Springer, 2019.
2. GOMES, José Jairo. Direito Eleitoral. 20. ed. São Paulo (SP): Atlas, 2022. HAUGELAND, J.. Artificial intelligence: the very idea. Massachusetts: The MIT Press, 1985.
3. KURZWEIL, R. The age of intelligent machines. Cambridge, Mass: MIT Press, 1990.
4. MIRSKY, Y.; LEE, W. The creation and detection of deepfakes: A survey. ACM Comput. Surv., Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, v. 54, n. 1, jan 2021. ISSN 0360-0300. Available at: https://doi.org/10.1145/3425780.
5. SICHMAN, J. S. et al. É possível a máquina superar o ser humano? Jornal da USP, n.XXX1, 2016.
6. WEERAWARDANA, M.; FERNANDO, T. Deepfakes detection methods: A literature survey. In: 2021 10th International Conference on Information and Automation for Sustainability (ICIAfS). [S.l.: s.n.], 2021.
7. ZÍLIO, Rodrigo Lopez. Direito Eleitoral. 9. ed. São Paulo(SP): JusPodivm, 2023.
8. ZHENG, L.; ZHANG, Y.; THING, V. L. A survey on image tampering and its detection in real-world photos. Journal of Visual Communication and Image Representation, v. 58, p. 380–399, 2019. ISSN 1047-3203.

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Como citar

Café, A. E. O. D. (2024). OS MEIOS PROBATÓRIOS DE ILÍCITOS ELEITORAIS LIGADOS À INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E O RITO DA REPRESENTAÇÃO POR PROPAGANDA IRREGULAR NO DIREITO PROCESSUAL ELEITORAL DO BRASIL. Derecho Y Cambio Social, 21(78), e68. https://doi.org/10.54899/dcs.v21i78.68

[1] DIGNUM, V. Responsible Artificial Intelligence - How to Develop and Use AI in a Res-ponsible Way. Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms. Springer, 2019.

[2] GOMES, José Jairo. Direito Eleitoral. 20. ed. São Paulo (SP): Atlas, 2022. HAUGELAND, J.. Artificial intelligence: the very idea. Massachusetts: The MIT Press, 1985.

[3] KURZWEIL, R. The age of intelligent machines. Cambridge, Mass: MIT Press, 1990.

[4] MIRSKY, Y.; LEE, W. The creation and detection of deepfakes: A survey. ACM Comput. Surv., Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, v. 54, n. 1, jan 2021. ISSN 0360-0300. Available at: https://doi.org/10.1145/3425780.

[5] SICHMAN, J. S. et al. É possível a máquina superar o ser humano? Jornal da USP, n.XXX1, 2016.

[6] WEERAWARDANA, M.; FERNANDO, T. Deepfakes detection methods: A literature survey. In: 2021 10th International Conference on Information and Automation for Sustainability (ICIAfS). [S.l.: s.n.], 2021.

[7] ZÍLIO, Rodrigo Lopez. Direito Eleitoral. 9. ed. São Paulo(SP): JusPodivm, 2023.

[8] ZHENG, L.; ZHANG, Y.; THING, V. L. A survey on image tampering and its detection in real-world photos. Journal of Visual Communication and Image Representation, v. 58, p. 380–399, 2019. ISSN 1047-3203.

Resumo

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