Do jargão legal à Inteligência Artificial Generativa: O sistema jurídico na era do transformador

Abstract

A utilização da Inteligência Artificial Generativa, potenciada pela utilização de modelos baseados na arquitetura Transformer tem impactado o sistema jurídico. A complexidade do tema e o jargão utilizado no discurso legal constituem barreiras ao acesso e compreensão da legislação por parte dos cidadãos leigos. Este trabalho propõe o desenvolvimento do sistema LexClara, com o objetivo de simplificar o discurso jurídico e gerar sumários de diplomas legais, preservando o rigor das normas jurídicas originais. O sistema foi alicerçado numa arquitetura Retrieval-Augmented Generation com integração com o modelo de linguagem Mistral-7B-Instruct-v0.3. Foram aplicadas técnicas de pré-processamento de texto, segmentação de texto e geração de embeddings, assim como uma sumarização multi-etapa de conteúdos extensos e respetiva simplificação linguística. O desempenho foi objeto de uma avaliação quantitativa das respostas, realizada através da recolha automatizada dos valores obtidos nas métricas: 1 — Similaridade de coseno. 2 — BLEU, e 3 — ROUGE. A complementar, foi realizada uma avaliação qualitativa em um teste A/B cego com avaliadores jurídicos, revelando a dificuldade de distinção entre as respostas geradas pelo sistema LexClara e as elaboradas por juristas, demonstrando o nível de naturalidade e organização semântica Os resultados obtidos demonstram o potencial da utilização da Inteligência Artificial Generativa como ferramenta de simplificação do discurso jurídico, contribuindo para uma melhor compreensão dos textos legais por parte de cidadãos leigos, sem comprometer o rigor e precisão dos textos jurídicos.

The use of Generative Artificial Intelligence, driven by models based on the Transformer architecture, has impacted the legal system. The complexity of the subject and the jargon employed in legal discourse constitute a barrier to laypersons’ access to and understanding of legislation. This project introduces LexClara, a system that aims to simplify legal discourse and generate summaries of legislative documents, without losing the interpretation of the context underlying legal norms. The system was build upon a Retrieval-Augmented Generation architecture integrated with the Mistral-7B-Instruct-v0.3 Large Language Model. Text preprocessing, chunking, and embedding generation techniques were applied, as well a multi stage summarization process for long-form legal documents and corresponding linguistic simplification. The system’s performance was quantitatively evaluated through the automated collection of metric values, namely: 1 — Cosine similarity. 2 — BLEU, and 3 — ROUGE. In addition, a qualitative assessment was conducted through a blind A/B test with legal experts, which revealed the difficulty in distinguishing between responses generated by LexClara and those written by jurists, demonstrating the quality of the redacted text and the semantic organization of the system’s output. These results highlight the potential of Generative Artificial Intelligence as a tool for simplifying legal discourse, contributing to improved comprehension of legal texts by non-expert citizens, without compromising the precison and rigor inherent to legal language.