Atos administrativos redigidos com inteligência artificial: a proveniência do dado que o texto resume

Atualizado em 12 de setembro de 2026

Entre o facto e o documento oficial que o descreve entrou um elo novo: o modelo de linguagem (LLM) que redige o texto. A inteligência artificial na administração pública já produz a primeira versão de relatórios policiais e informações de instrução a partir de fotografias, leituras de instrumentos, gravações e capturas de ecrã (capturas de tela, no Brasil).

O debate concentra-se na forma como o modelo escreve, nas alucinações e na supervisão humana. A pergunta que decide o valor do ato está a montante: de onde vem o dado que o modelo resume? Se a fonte não foi certificada na aquisição, o texto herda um vazio que nenhuma revisão preenche: a revisão controla a coerência do relato, não a autenticidade da fonte.

A resposta cabe numa frase: a qualidade do ato decide-se na fonte, antes da geração. Se você assina atos ou responde pela transição digital de um serviço público, é aí que vale a pena olhar primeiro.

Um ato administrativo redigido com inteligência artificial é um documento oficial cuja primeira versão é gerada por um modelo de linguagem a partir de uma base documental (áudio, fotografias, leituras, ficheiros carregados) e depois revista e assinada por um funcionário. O exemplo mais estudado é o Draft One, da Axon. Segundo o COPS Office do Departamento de Justiça dos EUA (janeiro de 2025), o sistema processa o áudio da câmara corporal (body cam; câmera corporal, no Brasil) com uma variante do ChatGPT e produz um rascunho que o agente revê e corrige, assinando uma declaração de que o relatório foi gerado com Draft One. No Texas, o Johnson County Sheriff’s Office usou-o para redigir, em cerca de cinco minutos, o relatório de uma pesquisa na rede de câmaras Flock sobre uma mulher que tinha abortado autonomamente, como documentou a 404 Media.

Onde a inteligência artificial na administração pública entra no ato

O modelo entra depois da recolha e antes da assinatura: recebe uma base documental formada, gera o texto e entrega-o a quem revê. Não produz a fotografia nem a gravação; produz o relato sobre elas.

Texas, Alemanha, Itália: onde o modelo já redige

Três casos em três mercados seguem o mesmo padrão: o relatório policial do Draft One no Texas, documentado pela EFF; o Spark Workflow, com que o ministério federal alemão quer acelerar em 50 a 80 por cento as autorizações de infraestruturas (BMDS, heise); e a extração biométrica automática do projeto italiano de adaptação ao AI Act, o Regulamento IA europeu (ato do Governo n.º 418, Lei 132/2025), criticada pela autoridade de proteção de dados em 14 de julho de 2026 (Matteo Flora, Agenda Digitale).

O que a revisão humana controla e o que não pode controlar

A revisão humana verifica o texto: coerência, omissões, alucinações, referências normativas. Não verifica o que o texto não contém: quando a fotografia foi tirada, se a leitura foi alterada, quem carregou o ficheiro (o arquivo, no Brasil). Só uma fonte certificada antes da geração responde a essas perguntas.

A revisão humana de um texto gerado verifica a plausibilidade do relato, mas não a autenticidade do que o alimentou. Stefan Kaufmann, ao analisar o Spark Workflow na netzpolitik.org (12 de agosto de 2026), aponta três limites: não existe validação científica nem limiar de erro definido, o sistema devolve resultados diferentes para o mesmo input e o “human in the loop” não consegue julgar com fiabilidade se a saída está correta. O Draft One acrescenta um quarto: segundo a EFF, o sistema não guarda o rascunho original, pelo que nenhum revisor reconstrói o que o modelo escreveu. A Califórnia (SB 524, 2025) respondeu impondo a declaração no relatório e a conservação do primeiro rascunho; o Utah (SB 180, 2025) exige a advertência sobre o conteúdo gerado e a certificação do agente de que verificou a exatidão. Nenhuma toca na origem das imagens.

A pergunta que decide o valor do ato: de onde vem o dado

O valor de um ato redigido com IA não ultrapassa o da fonte que o alimentou. É a lógica da proveniência de dados: saber de onde vem um conteúdo, quando nasceu e por que mãos passou, antes de decidir o que prova.

Fotografias, leituras instrumentais, gravações e capturas de ecrã: a base documental do ato

Cada fonte tem a sua fragilidade. A fotografia do telefone de serviço traz metadados de data, hora e posição que qualquer editor gratuito altera; quem já tentou provar a data de uma foto em juízo conhece o problema. A leitura de um instrumento chega como PDF exportado, sem nada que ligue o número ao momento da medição. A gravação pode ser cortada antes de chegar ao modelo. A captura de ecrã (captura de tela) mostra uma página que ninguém pode voltar a ver, e verificar a autenticidade de uma imagem é custoso e raramente conclusivo.

O vazio herdado: quando a fonte não é certificada, a prosa não o preenche

O valor probatório de um ato gerado por IA não supera o da fonte de que parte, porque o modelo relata e não apura. No direito europeu, a única data com presunção legal é a do carimbo do tempo qualificado: o artigo 41 do Regulamento eIDAS atribui-lhe a presunção de exatidão da data e da hora e de integridade dos dados a que está associado. Uma fotografia sem carimbo tem a data que o dispositivo lhe deu, e essa data edita-se. Quando o Draft One gera em cerca de cinco minutos o relatório de uma pesquisa na rede de câmaras Flock, como documentou a 404 Media, a rapidez da escrita não acrescenta nada à prova de quando e como as imagens foram consultadas. Se a parte interessada contestar a origem, quem assinou fica com um texto bem escrito e sem forma de demonstrar em que factos ele assentava.

Integridade significa que o ficheiro não mudou desde certo momento; autenticidade, que corresponde ao que declara representar. Um selo aplicado depois garante a primeira num ficheiro que podia ser falso à partida; só a aquisição controlada na origem garante a segunda. Um hash SHA-256 na captação, com um carimbo do tempo qualificado, fixa os dois; sem isso, a cadeia de custódia digital começa tarde demais.

O que o direito exige: supervisão humana, transparência e fundamentação baseada em factos

O direito aplicável à inteligência artificial na administração pública tem três camadas: o AI Act regula a utilização do sistema no setor público; as leis de procedimento de Portugal e do Brasil exigem fundamentos de facto e de direito; o eIDAS, em Portugal, diz o que prova um carimbo do tempo.

AI Act: supervisão humana (artigos 14 e 26) e obrigações de transparência (artigo 50)

O artigo 14 do AI Act (Regulamento UE 2024/1689) exige que os sistemas de IA de risco elevado sejam concebidos para permitir uma supervisão humana efetiva: as pessoas encarregadas devem poder compreender as capacidades e os limites do sistema, interpretar corretamente a saída, decidir não a utilizar ou ignorá-la, e intervir ou interromper o funcionamento, como resume a síntese do artigo 14. O artigo 26 impõe aos responsáveis pela implantação, autoridades públicas incluídas, que confiem essa supervisão a pessoas competentes, usem o sistema conforme as instruções e conservem os registos gerados; o artigo 12 exige o registo automático de eventos. O artigo 50 acrescenta obrigações de transparência. O anexo III inclui entre os usos de risco elevado vários exercidos por autoridades públicas, do acesso a serviços essenciais à aplicação da lei. Interpretar corretamente a saída pressupõe poder confrontá-la com a fonte.

As obrigações de transparência do AI Act e a rotulagem do artigo 50 dizem ao cidadão que houve um modelo no processo, não se o que o modelo leu era genuíno. A supervisão humana exigida pelo artigo 14 do AI Act pressupõe que o revisor consiga chegar à fonte: com a TrueScreen, cada aquisição fica verificável de forma independente.

O dever de fundamentação: factos apurados, não apenas relatados (CPA, artigos 152 e 153; Lei 9.784/1999, artigo 50)

Em Portugal, o Código do Procedimento Administrativo (Decreto-Lei n.º 4/2015) impõe nos artigos 152.º e 153.º o dever de fundamentação: a exposição dos fundamentos de facto e de direito. No Brasil, o artigo 50 da Lei 9.784/1999 determina que os atos administrativos sejam motivados, com indicação dos fatos e dos fundamentos jurídicos. Fundamentação ou motivação, o núcleo é o mesmo: o ato assenta em factos apurados, ou seja, demonstráveis.

O modelo relata com fluência, e a fluência disfarça a diferença: quando a fundamentação do ato administrativo (a motivação do ato administrativo, no Brasil) assenta no que o modelo resumiu de uma fotografia sem data certa, a primeira contestação séria pede a fonte, e a fonte não se defende sozinha.

O que deve fazer uma administração quando utiliza IA num procedimento?

Uma administração que usa IA num procedimento deve garantir o seguinte:

1. Informar quem é afetado de que um sistema de IA participou na redação ou na análise (artigo 50 do AI Act).
2. Confiar a supervisão humana a pessoas competentes, capazes de decidir não usar a saída (artigos 14 e 26 do AI Act).
3. Certificar a base documental antes da geração: fotografias, leituras, gravações e capturas de ecrã recebem selo digital e carimbo do tempo quando nascem.
4. Conservar os registos: os logs do sistema (artigos 12 e 26 do AI Act) e, por prudência, o primeiro rascunho gerado, como a Califórnia exige.
5. Fundamentar o ato com factos apurados, com a fonte verificável de cada um (artigos 152.º e 153.º do CPA; artigo 50 da Lei 9.784/1999).

Casos práticos: a fiscalização no terreno e o relatório de instrução

O vazio herdado aparece com fotografias de um agente e com documentos carregados por terceiros; nos dois casos o problema está no que foi entregue ao modelo.

O auto redigido a partir de fotografias de um telefone de serviço nunca certificadas

Um fiscal municipal fotografa uma ocupação irregular do espaço público com o telefone de serviço. As imagens ficam na galeria, seguem por email e, semanas depois, um modelo de linguagem redige o rascunho do auto; o dirigente revê e assina. O interessado contesta: as fotografias são de outro dia. A administração responde com a memória do fiscal e ficheiros cujos metadados qualquer pessoa edita.

Os legisladores que já regularam os relatórios redigidos com IA concentraram-se no texto, não na origem das imagens. Segundo a EFF, a Califórnia impõe com a SB 524 a declaração de redação com IA e a conservação do primeiro rascunho; o Utah exige com a SB 180 a advertência sobre o conteúdo gerado e a certificação do agente de que verificou a exatidão. Nenhuma diz como provar que a fotografia que alimentou o relatório foi tirada no dia e no local declarados. Um hash calculado no momento da captação, segundo o algoritmo SHA-256 especificado pelo NIST na norma FIPS 180-4, associado a um carimbo do tempo e aos metadados verificados do dispositivo, permite a qualquer terceiro confirmar que o ficheiro que o modelo leu é o que nasceu naquele momento. Sem isso, a revisão do auto valida um relato sobre imagens indefensáveis.

O relatório que resume documentos carregados por terceiros sem prova de quando e por quem

Num licenciamento, o requerente carrega dezenas de ficheiros: plantas em PDF, pareceres, capturas de ecrã de um portal. O modelo, como o Spark Workflow nas autorizações ambientais, verifica completude e plausibilidade e produz o rascunho do relatório de instrução (informação instrutória, em Portugal). Meses depois, um contrainteressado alega que uma planta foi substituída fora do prazo. O texto não diz quando e por quem foi carregado o ficheiro.

A resposta está no registo de aquisição: hash, carimbo do tempo e identificação de quem submeteu cada documento tornam a substituição detetável. As administrações usam a TrueScreen, the Data Authenticity Platform, para dar data certa e integridade demonstrável aos documentos carregados por terceiros, antes que um relatório de instrução os resuma.

Como se certifica a fonte de um ato redigido com inteligência artificial?

A TrueScreen, the Data Authenticity Platform, certifica na fonte o material que alimenta o ato: fotografia, gravação, leitura instrumental ou captura de ecrã recebem selo digital e carimbo do tempo no instante da aquisição, com os metadados verificados e um relatório técnico que qualquer pessoa pode voltar a controlar.

Certificar a fonte de um ato redigido com IA significa fixar, no momento em que o dado nasce, o que ele é e quando existiu, de forma que um terceiro o confirme sem confiar em quem o entrega. Com a TrueScreen, a aquisição decorre num ambiente controlado, onde nenhuma pessoa, software ou sistema pode alterar o que está a ser captado; o sistema verifica a integridade do dispositivo e a autenticidade dos metadados, calcula os hashes do pacote e produz um relatório técnico em PDF e JSON com a cadeia de custódia completa; aplica um selo digital oficial e um carimbo do tempo oficial, reconhecidos internacionalmente, aos quais o artigo 41 do Regulamento eIDAS associa a presunção de exatidão da data e de integridade dos dados. A metodologia forense segue a norma ISO/IEC 27037. O modelo resume, depois, material já provado.

Há duas formas de certificar. A aquisição em tempo real, em que a fotografia nasce já no ambiente controlado, dá o valor probatório máximo. A importação de um ficheiro existente certifica-o a partir desse momento: a TrueScreen atesta que desde então não mudou, não como nasceu.

O pacote certificado é autónomo: qualquer destinatário pode voltar a verificar hash, selo e carimbo do tempo com ferramentas padrão, sem depender da TrueScreen. Durante a aquisição a alteração é impedida; depois, é detetável.

A TrueScreen garante o modo como o dado foi adquirido, não o conteúdo que ele mostra: atesta que a aquisição é genuína e que o conteúdo não foi alterado, mas não que aquilo que estava diante da câmara fosse o que o agente declara, e não julga o mérito do ato. Produz documentação com valor probatório, que se torna prova quando o juiz a admite. Assim se separa o que o modelo escreveu do que aconteceu.

FAQ: inteligência artificial na administração pública e proveniência do dado

Onde se aplica hoje a inteligência artificial na administração pública?
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A inteligência artificial na administração pública aplica-se sobretudo à redação e à triagem de documentos. Nos Estados Unidos, o Draft One, da Axon, gera o rascunho de relatórios policiais a partir do áudio da câmara corporal, como documentou a 404 Media num caso do Texas. Na Alemanha, o Spark Workflow do ministério federal do digital converte ficheiros Word, PDF e PowerPoint e verifica a completude dos pedidos de autorização ambiental, para acelerar em 50 a 80 por cento os procedimentos de infraestruturas. Em Itália, o projeto de adaptação ao AI Act prevê a extração automática de dados biométricos em estádios e estações. Em todos os casos, a origem dos dados recolhidos antes decide o valor do resultado.

Um ato administrativo redigido com inteligência artificial é válido?
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Um ato administrativo redigido com inteligência artificial pode ser válido se for revisto, fundamentado e assinado por um funcionário que responda por ele, e se os factos em que assenta forem demonstráveis. Em Portugal, os artigos 152.º e 153.º do Código do Procedimento Administrativo exigem a exposição dos fundamentos de facto e de direito; no Brasil, o artigo 50 da Lei 9.784/1999 exige a motivação com indicação dos fatos e dos fundamentos jurídicos. O AI Act acrescenta, para os sistemas de risco elevado, a supervisão humana efetiva do artigo 14. O modelo de linguagem é um instrumento de redação; a validade depende de quem assina e da fonte dos factos, não da ferramenta.

O que deve indicar a fundamentação de um ato administrativo escrito com IA?
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A fundamentação de um ato escrito com IA deve indicar os fundamentos de facto e de direito, como qualquer outro ato: em Portugal por força dos artigos 152.º e 153.º do Código do Procedimento Administrativo, no Brasil por força do artigo 50 da Lei 9.784/1999, onde se fala de motivação. A diferença prática está nos factos: quando o texto foi gerado por um modelo a partir de fotografias, leituras ou documentos carregados, a fundamentação só resiste se cada facto tiver uma fonte verificável, com data e integridade demonstráveis. Convém ainda indicar que um sistema de IA participou na redação, em linha com as obrigações de transparência do artigo 50 do AI Act.

O que controla a revisão humana de um texto gerado e o que não controla?
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A revisão humana de um texto gerado por um modelo de linguagem controla a coerência do relato, as omissões, as alucinações (nomes, diálogos ou factos que não constam da base documental), o tom e as referências normativas. Não controla a autenticidade da fonte: se a fotografia foi tirada no dia declarado, se a gravação foi cortada, quem carregou um ficheiro e quando. No caso do Draft One, da Axon, a EFF documentou que o sistema não conserva o rascunho original, pelo que o revisor nem sequer consegue reconstruir o que o modelo escreveu. Sem fonte certificada, a revisão valida um relato plausível sobre um material que ninguém pode defender.

O que prevê o artigo 14 do AI Act para as administrações públicas?
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O artigo 14 do AI Act (Regulamento UE 2024/1689) exige que os sistemas de IA de risco elevado permitam uma supervisão humana efetiva: as pessoas encarregadas devem compreender as capacidades e os limites do sistema, interpretar corretamente a saída, poder decidir não a utilizar e intervir ou interromper o funcionamento. O artigo 26 aplica estas exigências aos responsáveis pela implantação, autoridades públicas incluídas, que devem confiar a supervisão a pessoas competentes e conservar os registos. O anexo III classifica como de risco elevado vários usos públicos, do acesso a serviços essenciais à aplicação da lei. Para a administração, interpretar corretamente a saída pressupõe poder confrontá-la com a fonte de que o modelo partiu.

Como se prova de onde vem o dado que um ato administrativo resume?
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Prova-se certificando a fonte no momento em que nasce, não o texto que a resume. Com a TrueScreen, the Data Authenticity Platform, a fotografia, a gravação, a leitura instrumental ou a captura de ecrã recebem, no instante da aquisição, um hash, um selo digital oficial e um carimbo do tempo oficial, com os metadados do dispositivo verificados e um relatório técnico em PDF e JSON que descreve a cadeia de custódia. O artigo 41 do Regulamento eIDAS atribui ao carimbo do tempo qualificado a presunção de exatidão da data e de integridade dos dados. Qualquer terceiro pode repetir a verificação com ferramentas padrão, sem depender de quem produziu o ato. O modelo de linguagem resume, depois, material já provado.

Qual é o valor probatório das fotografias num ato administrativo?
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O valor probatório de uma fotografia num ato administrativo depende de se conseguir demonstrar quando foi tirada, onde e que não foi alterada desde então. Os metadados que o telefone grava (data, hora, coordenadas) podem ser editados com programas comuns, pelo que, por si sós, sustentam mal uma contestação. Um hash calculado no momento da captação, segundo o algoritmo SHA-256 da norma FIPS 180-4 do NIST, associado a um carimbo do tempo qualificado, ao qual o artigo 41 do eIDAS atribui presunção de exatidão da data e de integridade, dá à fotografia uma base que um terceiro pode verificar. Em muitas jurisdições, é essa verificabilidade que decide a admissão e o peso da imagem.

O que é o Draft One e por que razão é discutido?
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O Draft One é um sistema da Axon que transcreve o áudio da câmara corporal (body cam) e gera, em cerca de cinco minutos, o rascunho de um relatório policial. Segundo o COPS Office do Departamento de Justiça dos EUA (janeiro de 2025), usa uma variante do ChatGPT e exige que o agente assine uma declaração de que reviu o texto. É discutido porque não conserva o rascunho original, como documentou a EFF, o que impede distinguir a posteriori o que escreveu o modelo do que escreveu o agente. No Texas, foi usado para redigir o relatório de uma pesquisa na rede de câmaras Flock sobre uma mulher que tinha abortado autonomamente, segundo a 404 Media.