Cadeia de custódia aplicada a outputs de IA generativa: requisitos probatórios, hashing, versionamento de prompts e reprodutibilidade pericial

Abstract

Introdução: Ferramentas de IA passaram a apoiar triagens, busca de padrões e sínteses periciais. Sem governança, surgem riscos de opacidade, enviesamento e violação do contraditório.

Objetivo: Apresentar um enquadramento prático para uso de IA na perícia que garanta transparência, explicabilidade e contestabilidade, compatível com o devido processo e com escrutínio por pares e pelo juízo.

Material e Métodos: Revisão normativa e científica; derivação de requisitos de documentação (datasheets, model cards, logs de decisão), validação e teste; proposta de matriz de decisão sobre delegação técnica e registos obrigatórios (versões, dados, limites de uso), com estudos ilustrativos. Referenciais normativos principais: ISO/IEC 27037 e ISO/IEC 27041 (International Organization for Standardization, 2012; International Organization for Standardization, 2015).

Resultados: Produto: guia de governança para laboratórios periciais com fluxos de aprovação, plano de validação, relatórios de explicabilidade e anexos padronizados para autos (incluindo limitações e incerteza). Discussão: Analisa-se o equilíbrio entre eficiência e garantias processuais, destacando a necessidade de documentação auditável e comunicação clara de incerteza técnica para evitar sobreconfiança em outputs algorítmicos (Garfinkel, 2010; Raji et al., 2020).

Conclusões: O enquadramento favorece decisões informadas sobre quando e como empregar IA, preservando transparência, explicabilidade e possibilidades de refutação pelas partes e recomendando governança técnica contínua (Casey, 2011).