A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EXECUÇÃO FISCAL BRASILEIRA: LIMITES E POSSIBILIDADES

Autores/as

  • Karoline Lins Câmara Marinho de Souza
  • Mariana de Siqueira

DOI:

https://doi.org/10.47319/rdft.v1i3.29

Palabras clave:

inteligência artificial, constitucionalidade, Execução Fiscal, responsabilidade tributária

Resumen

O presente artigo trata do advento da inteligência artificial na execução fiscal brasileira, de modo a analisar a pertinência da chegada dessa inovação com o texto constitucional de 1988. Além do exposto, o trabalho abordará a específica afetação do tema da responsabilidade tributária frente à chegada dos algoritmos decisórios ao Judiciário. Assim, a pesquisa se volta à resolução das seguintes questões-problema: o uso de inteligência artificial em processos de execução fiscal é constitucional e em que medida? O uso da inteligência artificial na Execução Fiscal afeta a ideia de justiça na responsabilização tributária? Para encontrar as respostas adequadas às perguntas realizadas, o trabalho fez uso do método dedutivo e realizou a interpretação dos dispositivos constitucionais pertinentes ao assunto a partir de métodos de hermenêutica jurídica, em especial dos métodos gramatical, sistemático e histórico-evolutivo. A título de conclusão, foi possível aferir a constitucionalidade da chegada das inteligências artificiais ao Judiciário brasileiro, em determinadas situações e desde que respeitados os direitos e garantias fundamentais processuais consagrados no texto constitucional de 1988. O que se observou, mediante o desenvolvimento desse estudo, foi que, a despeito da necessidade do uso de tecnologias para auxiliar o tão “afogado” sistema processual tributário, muitas vezes, o olhar de que a ação de execução fiscal é tão “simples” e “mecânica” para demandar esse uso experimental dos robôs, pode gerar injustiças.

Publicado

15-09-2020

Cómo citar

A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EXECUÇÃO FISCAL BRASILEIRA: LIMITES E POSSIBILIDADES. (2020). Revista De Direitos Fundamentais E Tributação, 1(3), 17-44. https://doi.org/10.47319/rdft.v1i3.29