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Rev. Trib. Reg. Trab. 3ª Reg., Belo Horizonte, v. 70, n. 110, p. 215-236, jul./dez. 2024219De acordo com Cunha Júnior, a IA “[...] é um modelo probabilístico que retorna uma previsão estatística para uma tarefa específica”. Ou seja, como explicita o jurista Fabro Steibel (2025), IA nada mais é do que “[...] uma ferramenta tecnológica que busca identificar coincidências, em um grande volume de dados, com o objetivo de resolver problemas. Ela encontra padrões, e a partir deles estabelece probabilidades”. Isso é importante ser frisado: a IA, em suas respostas, trabalha com a ideia de probabilidade de algo a partir de um sistema e conjunto de dados disponibilizados, e não sobre uma certeza - como a maioria das pessoas supõe.As duas formas de IA mais conhecidas são: a discriminativa - que faz previsões a partir de padrões encontrados em um banco de dados e aponta escolhas a partir do que é identificado8; e a (2) generativa - que faz novas versões a partir de padrões encontrados num banco de dados. São os diversos modelos “geradores” de textos e imagens, que há na atualidade9.O calibramento ou calculabilidade de cada IA e a diversidade da base de dados em que cada qual trabalha são alguns dos fatores que fazem com que se tenham respostas diferentes, de cada uma delas, para uma mesma questão.No estado atual da arte, por mais que inúmeras pessoas fiquem deslumbradas com alguns malabarismos algorítmicos, estrategicamente anunciados tanto em postagens de redes sociais quanto em campanhas de marketing, a IA não possui autoconsciência e nem atua com criatividade. Na realidade, ela se restringe a fazer combinações possíveis e prováveis com os dados que lhe são disponibilizados ou que ela vai em busca, licitamente ou não, a depender de sua concepção e recursos de que dispõe.Assim, embora a IA seja uma ferramenta bastante útil para lidar com imensos volumes de dados ao mesmo tempo, ultrapassando a capacidade humana para essa verificação em velocidade e estabelecimento de correlações lógicas de tais dados, suas respostas não são precisas, e não trabalham com a ideia de exatidão, mas tão somente, como dito, com probabilidades.Por conseguinte, há dois outros pontos relevantíssimos a serem ressaltados.8 Exemplos dela são os aplicativos como Waze (a partir de vários dados indica as melhores rotas), Uber (a partir de dados indica qual o carro disponível mais próximo do ponto de solicitação), IA utilizadas para previsão do tempo etc. 9 Exemplos: ChatGPT, Sabiá, Gemini, etc.