{"id":58357,"date":"2026-09-12T07:46:10","date_gmt":"2026-09-12T05:46:10","guid":{"rendered":"https:\/\/truescreen.io\/artigos\/inteligencia-artificial-administracao-publica-proveniencia-dado\/"},"modified":"2026-09-12T07:52:07","modified_gmt":"2026-09-12T05:52:07","slug":"inteligencia-artificial-administracao-publica-proveniencia-dado","status":"publish","type":"artigos","link":"https:\/\/truescreen.io\/pt\/artigos\/inteligencia-artificial-administracao-publica-proveniencia-dado\/","title":{"rendered":"Atos administrativos redigidos com intelig\u00eancia artificial: a proveni\u00eancia do dado que o texto resume"},"content":{"rendered":"
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Atos administrativos redigidos com intelig\u00eancia artificial: a proveni\u00eancia do dado que o texto resume<\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Publicado em 12 de setembro de 2026<\/p>\n

Entre o facto e o documento oficial que o descreve entrou um elo novo: o modelo de linguagem (LLM) que redige o texto. A intelig\u00eancia artificial na administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica j\u00e1 produz a primeira vers\u00e3o de relat\u00f3rios policiais e informa\u00e7\u00f5es de instru\u00e7\u00e3o a partir de fotografias, leituras de instrumentos, grava\u00e7\u00f5es e capturas de ecr\u00e3 (capturas de tela, no Brasil).<\/p>\n

O debate concentra-se na forma como o modelo escreve, nas alucina\u00e7\u00f5es e na supervis\u00e3o humana. A pergunta que decide o valor do ato est\u00e1 a montante: de onde vem o dado que o modelo resume? Se a fonte n\u00e3o foi certificada na aquisi\u00e7\u00e3o, o texto herda um vazio que nenhuma revis\u00e3o preenche: a revis\u00e3o controla a coer\u00eancia do relato, n\u00e3o a autenticidade da fonte.<\/p>\n

A resposta cabe numa frase: a qualidade do ato decide-se na fonte, antes da gera\u00e7\u00e3o. Se voc\u00ea assina atos ou responde pela transi\u00e7\u00e3o digital de um servi\u00e7o p\u00fablico, \u00e9 a\u00ed que vale a pena olhar primeiro.<\/p>\n

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Um ato administrativo redigido com intelig\u00eancia artificial \u00e9 um documento oficial cuja primeira vers\u00e3o \u00e9 gerada por um modelo de linguagem a partir de uma base documental (\u00e1udio, fotografias, leituras, ficheiros carregados) e depois revista e assinada por um funcion\u00e1rio. O exemplo mais estudado \u00e9 o Draft One, da Axon. Segundo o COPS Office do Departamento de Justi\u00e7a dos EUA<\/a> (janeiro de 2025), o sistema processa o \u00e1udio da c\u00e2mara corporal (body cam; c\u00e2mera corporal, no Brasil) com uma variante do ChatGPT e produz um rascunho que o agente rev\u00ea e corrige, assinando uma declara\u00e7\u00e3o de que o relat\u00f3rio foi gerado com Draft One. No Texas, o Johnson County Sheriff’s Office usou-o para redigir, em cerca de cinco minutos, o relat\u00f3rio de uma pesquisa na rede de c\u00e2maras Flock sobre uma mulher que tinha abortado autonomamente, como documentou a 404 Media<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Onde a intelig\u00eancia artificial na administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica entra no ato<\/h2>\n

O modelo entra depois da recolha e antes da assinatura: recebe uma base documental formada, gera o texto e entrega-o a quem rev\u00ea. N\u00e3o produz a fotografia nem a grava\u00e7\u00e3o; produz o relato sobre elas.<\/p>\n

Texas, Alemanha, It\u00e1lia: onde o modelo j\u00e1 redige<\/h3>\n

Tr\u00eas casos em tr\u00eas mercados seguem o mesmo padr\u00e3o: o relat\u00f3rio policial do Draft One no Texas, documentado pela EFF<\/a>; o Spark Workflow, com que o minist\u00e9rio federal alem\u00e3o quer acelerar em 50 a 80 por cento as autoriza\u00e7\u00f5es de infraestruturas (BMDS<\/a>, heise<\/a>); e a extra\u00e7\u00e3o biom\u00e9trica autom\u00e1tica do projeto italiano de adapta\u00e7\u00e3o ao AI Act, o Regulamento IA europeu (ato do Governo n.\u00ba 418, Lei 132\/2025), criticada pela autoridade de prote\u00e7\u00e3o de dados em 14 de julho de 2026 (Matteo Flora<\/a>, Agenda Digitale<\/a>).<\/p>\n

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Pa\u00eds<\/th>\nQuem gera o texto ou o dado<\/th>\nBase documental<\/th>\nO que falta<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Estados Unidos (Texas)<\/td>\nDraft One, da Axon; o agente edita e exporta<\/td>\n\u00c1udio da body cam e consulta \u00e0 rede de c\u00e2maras Flock<\/td>\nRascunho original n\u00e3o conservado; nada certifica quando e como o \u00e1udio foi captado<\/td>\n<\/tr>\n
Alemanha<\/td>\nSpark Workflow, com prompts predefinidos<\/td>\nFicheiros Word, PDF e PowerPoint convertidos em Markdown<\/td>\nSem valida\u00e7\u00e3o cient\u00edfica nem limiar de erro; resultados diferentes para o mesmo input; sem prova de origem dos ficheiros<\/td>\n<\/tr>\n
It\u00e1lia<\/td>\nExtra\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de dados biom\u00e9tricos do rosto, consult\u00e1veis sete dias<\/td>\nImagens de quem acede a est\u00e1dios, esta\u00e7\u00f5es e manifesta\u00e7\u00f5es<\/td>\nParecer da autoridade de prote\u00e7\u00e3o de dados: incoerente com o artigo 26, n.\u00ba 10, do AI Act<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

O que a revis\u00e3o humana controla e o que n\u00e3o pode controlar<\/h3>\n

A revis\u00e3o humana verifica o texto: coer\u00eancia, omiss\u00f5es, alucina\u00e7\u00f5es, refer\u00eancias normativas. N\u00e3o verifica o que o texto n\u00e3o cont\u00e9m: quando a fotografia foi tirada, se a leitura foi alterada, quem carregou o ficheiro (o arquivo, no Brasil). S\u00f3 uma fonte certificada antes da gera\u00e7\u00e3o responde a essas perguntas.<\/p>\n

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A revis\u00e3o humana de um texto gerado verifica a plausibilidade do relato, mas n\u00e3o a autenticidade do que o alimentou. Stefan Kaufmann, ao analisar o Spark Workflow na netzpolitik.org<\/a> (12 de agosto de 2026), aponta tr\u00eas limites: n\u00e3o existe valida\u00e7\u00e3o cient\u00edfica nem limiar de erro definido, o sistema devolve resultados diferentes para o mesmo input e o “human in the loop” n\u00e3o consegue julgar com fiabilidade se a sa\u00edda est\u00e1 correta. O Draft One acrescenta um quarto: segundo a EFF<\/a>, o sistema n\u00e3o guarda o rascunho original, pelo que nenhum revisor reconstr\u00f3i o que o modelo escreveu. A Calif\u00f3rnia (SB 524<\/a>, 2025) respondeu impondo a declara\u00e7\u00e3o no relat\u00f3rio e a conserva\u00e7\u00e3o do primeiro rascunho; o Utah (SB 180<\/a>, 2025) exige a advert\u00eancia sobre o conte\u00fado gerado e a certifica\u00e7\u00e3o do agente de que verificou a exatid\u00e3o. Nenhuma toca na origem das imagens.<\/p>\n<\/blockquote>\n

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O que a revis\u00e3o humana controla<\/th>\nO que n\u00e3o pode controlar sem fonte certificada<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Coer\u00eancia interna do relato e sequ\u00eancia dos acontecimentos<\/td>\nSe a fotografia foi tirada no dia e no local que o texto afirma<\/td>\n<\/tr>\n
Alucina\u00e7\u00f5es: nomes, di\u00e1logos ou factos que n\u00e3o constam da base<\/td>\nSe a base documental j\u00e1 continha um erro ou uma altera\u00e7\u00e3o antes da gera\u00e7\u00e3o<\/td>\n<\/tr>\n
Omiss\u00f5es em rela\u00e7\u00e3o ao que a base documental cont\u00e9m<\/td>\nQuem carregou o ficheiro, quando, e se foi substitu\u00eddo depois<\/td>\n<\/tr>\n
Refer\u00eancias normativas citadas pelo modelo<\/td>\nSe o \u00e1udio foi cortado ou se os metadados da fotografia s\u00e3o originais<\/td>\n<\/tr>\n
Presen\u00e7a das advert\u00eancias exigidas (artigo 50 do AI Act; SB 524 e SB 180 nos EUA)<\/td>\nSe a captura de ecr\u00e3 reproduz a p\u00e1gina como ela estava naquele momento<\/td>\n<\/tr>\n
Qualidade das perguntas feitas ao modelo (prompt)<\/td>\nO que existia antes do primeiro rascunho, quando o sistema n\u00e3o o conserva<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

A pergunta que decide o valor do ato: de onde vem o dado<\/h2>\n

O valor de um ato redigido com IA n\u00e3o ultrapassa o da fonte que o alimentou. \u00c9 a l\u00f3gica da proveni\u00eancia de dados<\/a>: saber de onde vem um conte\u00fado, quando nasceu e por que m\u00e3os passou, antes de decidir o que prova.<\/p>\n

Fotografias, leituras instrumentais, grava\u00e7\u00f5es e capturas de ecr\u00e3: a base documental do ato<\/h3>\n

Cada fonte tem a sua fragilidade. A fotografia do telefone de servi\u00e7o traz metadados de data, hora e posi\u00e7\u00e3o que qualquer editor gratuito altera; quem j\u00e1 tentou provar a data de uma foto em ju\u00edzo<\/a> conhece o problema. A leitura de um instrumento chega como PDF exportado, sem nada que ligue o n\u00famero ao momento da medi\u00e7\u00e3o. A grava\u00e7\u00e3o pode ser cortada antes de chegar ao modelo. A captura de ecr\u00e3 (captura de tela) mostra uma p\u00e1gina que ningu\u00e9m pode voltar a ver, e verificar a autenticidade de uma imagem<\/a> \u00e9 custoso e raramente conclusivo.<\/p>\n

O vazio herdado: quando a fonte n\u00e3o \u00e9 certificada, a prosa n\u00e3o o preenche<\/h3>\n
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O valor probat\u00f3rio de um ato gerado por IA n\u00e3o supera o da fonte de que parte, porque o modelo relata e n\u00e3o apura. No direito europeu, a \u00fanica data com presun\u00e7\u00e3o legal \u00e9 a do carimbo do tempo qualificado: o artigo 41 do Regulamento eIDAS<\/a> atribui-lhe a presun\u00e7\u00e3o de exatid\u00e3o da data e da hora e de integridade dos dados a que est\u00e1 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 relat\u00f3rio de uma pesquisa na rede de c\u00e2maras Flock, como documentou a 404 Media<\/a>, a rapidez da escrita n\u00e3o acrescenta nada \u00e0 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.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Integridade significa que o ficheiro n\u00e3o mudou desde certo momento; autenticidade, que corresponde ao que declara representar. Um selo aplicado depois garante a primeira num ficheiro que podia ser falso \u00e0 partida; s\u00f3 a aquisi\u00e7\u00e3o controlada na origem garante a segunda. Um hash SHA-256<\/a> na capta\u00e7\u00e3o, com um carimbo do tempo qualificado<\/a>, fixa os dois; sem isso, a cadeia de cust\u00f3dia digital<\/a> come\u00e7a tarde demais.<\/p>\n

O que o direito exige: supervis\u00e3o humana, transpar\u00eancia e fundamenta\u00e7\u00e3o baseada em factos<\/h2>\n

O direito aplic\u00e1vel \u00e0 intelig\u00eancia artificial na administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica tem tr\u00eas camadas: o AI Act regula a utiliza\u00e7\u00e3o do sistema no setor p\u00fablico; 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.<\/p>\n

AI Act: supervis\u00e3o humana (artigos 14 e 26) e obriga\u00e7\u00f5es de transpar\u00eancia (artigo 50)<\/h3>\n
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O artigo 14 do AI Act<\/a> (Regulamento UE 2024\/1689) exige que os sistemas de IA de risco elevado sejam concebidos para permitir uma supervis\u00e3o humana efetiva: as pessoas encarregadas devem poder compreender as capacidades e os limites do sistema, interpretar corretamente a sa\u00edda, decidir n\u00e3o a utilizar ou ignor\u00e1-la, e intervir ou interromper o funcionamento, como resume a s\u00edntese do artigo 14<\/a>. O artigo 26<\/a> imp\u00f5e aos respons\u00e1veis pela implanta\u00e7\u00e3o, autoridades p\u00fablicas inclu\u00eddas, que confiem essa supervis\u00e3o a pessoas competentes, usem o sistema conforme as instru\u00e7\u00f5es e conservem os registos gerados; o artigo 12<\/a> exige o registo autom\u00e1tico de eventos. O artigo 50<\/a> acrescenta obriga\u00e7\u00f5es de transpar\u00eancia. O anexo III inclui entre os usos de risco elevado v\u00e1rios exercidos por autoridades p\u00fablicas, do acesso a servi\u00e7os essenciais \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o da lei. Interpretar corretamente a sa\u00edda pressup\u00f5e poder confront\u00e1-la com a fonte.<\/p>\n<\/blockquote>\n

As obriga\u00e7\u00f5es de transpar\u00eancia do AI Act<\/a> e a rotulagem do artigo 50<\/a> dizem ao cidad\u00e3o que houve um modelo no processo, n\u00e3o se o que o modelo leu era genu\u00edno. A supervis\u00e3o humana exigida pelo artigo 14 do AI Act pressup\u00f5e que o revisor consiga chegar \u00e0 fonte: com a TrueScreen<\/a>, cada aquisi\u00e7\u00e3o fica verific\u00e1vel de forma independente.<\/p>\n

O dever de fundamenta\u00e7\u00e3o: factos apurados, n\u00e3o apenas relatados (CPA, artigos 152 e 153; Lei 9.784\/1999, artigo 50)<\/h3>\n

Em Portugal, o C\u00f3digo do Procedimento Administrativo<\/a> (Decreto-Lei n.\u00ba 4\/2015) imp\u00f5e nos artigos 152.\u00ba e 153.\u00ba o dever de fundamenta\u00e7\u00e3o: a exposi\u00e7\u00e3o dos fundamentos de facto e de direito. No Brasil, o artigo 50 da Lei 9.784\/1999<\/a> determina que os atos administrativos sejam motivados, com indica\u00e7\u00e3o dos fatos e dos fundamentos jur\u00eddicos. Fundamenta\u00e7\u00e3o ou motiva\u00e7\u00e3o, o n\u00facleo \u00e9 o mesmo: o ato assenta em factos apurados, ou seja, demonstr\u00e1veis.<\/p>\n

O modelo relata com flu\u00eancia, e a flu\u00eancia disfar\u00e7a a diferen\u00e7a: quando a fundamenta\u00e7\u00e3o do ato administrativo (a motiva\u00e7\u00e3o do ato administrativo, no Brasil) assenta no que o modelo resumiu de uma fotografia sem data certa, a primeira contesta\u00e7\u00e3o s\u00e9ria pede a fonte, e a fonte n\u00e3o se defende sozinha.<\/p>\n

O que deve fazer uma administra\u00e7\u00e3o quando utiliza IA num procedimento?<\/h3>\n

Uma administra\u00e7\u00e3o que usa IA num procedimento deve garantir o seguinte:<\/p>\n

    \n
  1. Informar<\/strong> quem \u00e9 afetado de que um sistema de IA participou na reda\u00e7\u00e3o ou na an\u00e1lise (artigo 50 do AI Act).<\/li>\n
  2. Confiar a supervis\u00e3o humana a pessoas competentes<\/strong>, capazes de decidir n\u00e3o usar a sa\u00edda (artigos 14 e 26 do AI Act).<\/li>\n
  3. Certificar a base documental antes da gera\u00e7\u00e3o<\/strong>: fotografias, leituras, grava\u00e7\u00f5es e capturas de ecr\u00e3 recebem selo digital e carimbo do tempo quando nascem.<\/li>\n
  4. Conservar os registos<\/strong>: os logs do sistema (artigos 12 e 26 do AI Act) e, por prud\u00eancia, o primeiro rascunho gerado, como a Calif\u00f3rnia exige.<\/li>\n
  5. Fundamentar o ato com factos apurados<\/strong>, com a fonte verific\u00e1vel de cada um (artigos 152.\u00ba e 153.\u00ba do CPA; artigo 50 da Lei 9.784\/1999).<\/li>\n<\/ol>\n
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    \n \"TrueScreen\"\n <\/div>\n
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    TrueScreen<\/p>\n

    TrueScreen, a plataforma de aquisi\u00e7\u00e3o e certifica\u00e7\u00e3o forense<\/p>\n

    Adquira e certifique conte\u00fados digitais com valor legal, desde a origem.<\/p>\n

    Saiba mais →<\/a>\n <\/div>\n<\/div>\n

    Casos pr\u00e1ticos: a fiscaliza\u00e7\u00e3o no terreno e o relat\u00f3rio de instru\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

    O vazio herdado aparece com fotografias de um agente e com documentos carregados por terceiros; nos dois casos o problema est\u00e1 no que foi entregue ao modelo.<\/p>\n

    O auto redigido a partir de fotografias de um telefone de servi\u00e7o nunca certificadas<\/h3>\n

    Um fiscal municipal fotografa uma ocupa\u00e7\u00e3o irregular do espa\u00e7o p\u00fablico com o telefone de servi\u00e7o. As imagens ficam na galeria, seguem por email e, semanas depois, um modelo de linguagem redige o rascunho do auto; o dirigente rev\u00ea e assina. O interessado contesta: as fotografias s\u00e3o de outro dia. A administra\u00e7\u00e3o responde com a mem\u00f3ria do fiscal e ficheiros cujos metadados qualquer pessoa edita.<\/p>\n

    \n

    Os legisladores que j\u00e1 regularam os relat\u00f3rios redigidos com IA concentraram-se no texto, n\u00e3o na origem das imagens. Segundo a EFF<\/a>, a Calif\u00f3rnia imp\u00f5e com a SB 524 a declara\u00e7\u00e3o de reda\u00e7\u00e3o com IA e a conserva\u00e7\u00e3o do primeiro rascunho; o Utah exige com a SB 180 a advert\u00eancia sobre o conte\u00fado gerado e a certifica\u00e7\u00e3o do agente de que verificou a exatid\u00e3o. Nenhuma diz como provar que a fotografia que alimentou o relat\u00f3rio foi tirada no dia e no local declarados. Um hash calculado no momento da capta\u00e7\u00e3o, segundo o algoritmo SHA-256 especificado pelo NIST na norma FIPS 180-4<\/a>, associado a um carimbo do tempo e aos metadados verificados do dispositivo, permite a qualquer terceiro confirmar que o ficheiro que o modelo leu \u00e9 o que nasceu naquele momento. Sem isso, a revis\u00e3o do auto valida um relato sobre imagens indefens\u00e1veis.<\/p>\n<\/blockquote>\n

    O relat\u00f3rio que resume documentos carregados por terceiros sem prova de quando e por quem<\/h3>\n

    Num licenciamento, o requerente carrega dezenas de ficheiros: plantas em PDF, pareceres, capturas de ecr\u00e3 de um portal. O modelo, como o Spark Workflow nas autoriza\u00e7\u00f5es ambientais, verifica completude e plausibilidade e produz o rascunho do relat\u00f3rio de instru\u00e7\u00e3o (informa\u00e7\u00e3o instrut\u00f3ria, em Portugal). Meses depois, um contrainteressado alega que uma planta foi substitu\u00edda fora do prazo. O texto n\u00e3o diz quando e por quem foi carregado o ficheiro.<\/p>\n

    A resposta est\u00e1 no registo de aquisi\u00e7\u00e3o: hash, carimbo do tempo e identifica\u00e7\u00e3o de quem submeteu cada documento tornam a substitui\u00e7\u00e3o detet\u00e1vel. As administra\u00e7\u00f5es usam a TrueScreen<\/a>, the Data Authenticity Platform, para dar data certa e integridade demonstr\u00e1vel aos documentos carregados por terceiros, antes que um relat\u00f3rio de instru\u00e7\u00e3o os resuma.<\/p>\n

    Como se certifica a fonte de um ato redigido com intelig\u00eancia artificial?<\/h2>\n

    A TrueScreen<\/a>, the Data Authenticity Platform, certifica na fonte o material que alimenta o ato: fotografia, grava\u00e7\u00e3o, leitura instrumental ou captura de ecr\u00e3 recebem selo digital e carimbo do tempo no instante da aquisi\u00e7\u00e3o, com os metadados verificados e um relat\u00f3rio t\u00e9cnico que qualquer pessoa pode voltar a controlar.<\/p>\n

    \n

    Certificar a fonte de um ato redigido com IA significa fixar, no momento em que o dado nasce, o que ele \u00e9 e quando existiu, de forma que um terceiro o confirme sem confiar em quem o entrega. Com a TrueScreen<\/a>, a aquisi\u00e7\u00e3o decorre num ambiente controlado, onde nenhuma pessoa, software ou sistema pode alterar o que est\u00e1 a ser captado; o sistema verifica a integridade do dispositivo e a autenticidade dos metadados, calcula os hashes do pacote e produz um relat\u00f3rio t\u00e9cnico em PDF e JSON com a cadeia de cust\u00f3dia completa; aplica um selo digital oficial e um carimbo do tempo oficial, reconhecidos internacionalmente, aos quais o artigo 41 do Regulamento eIDAS<\/a> associa a presun\u00e7\u00e3o de exatid\u00e3o da data e de integridade dos dados. A metodologia forense segue a norma ISO\/IEC 27037<\/a>. O modelo resume, depois, material j\u00e1 provado.<\/p>\n<\/blockquote>\n

    H\u00e1 duas formas de certificar. A aquisi\u00e7\u00e3o em tempo real, em que a fotografia nasce j\u00e1 no ambiente controlado, d\u00e1 o valor probat\u00f3rio m\u00e1ximo. A importa\u00e7\u00e3o de um ficheiro existente certifica-o a partir desse momento: a TrueScreen<\/a> atesta que desde ent\u00e3o n\u00e3o mudou, n\u00e3o como nasceu.<\/p>\n

    O pacote certificado \u00e9 aut\u00f3nomo: qualquer destinat\u00e1rio pode voltar a verificar hash, selo e carimbo do tempo com ferramentas padr\u00e3o, sem depender da TrueScreen<\/a>. Durante a aquisi\u00e7\u00e3o a altera\u00e7\u00e3o \u00e9 impedida; depois, \u00e9 detet\u00e1vel.<\/p>\n

    A TrueScreen<\/a> garante o modo como o dado foi adquirido, n\u00e3o o conte\u00fado que ele mostra: atesta que a aquisi\u00e7\u00e3o \u00e9 genu\u00edna e que o conte\u00fado n\u00e3o foi alterado, mas n\u00e3o que aquilo que estava diante da c\u00e2mara fosse o que o agente declara, e n\u00e3o julga o m\u00e9rito do ato. Produz documenta\u00e7\u00e3o com valor probat\u00f3rio, que se torna prova quando o juiz a admite. Assim se separa o que o modelo escreveu do que aconteceu.<\/p>\n

    \n

    FAQ: intelig\u00eancia artificial na administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica e proveni\u00eancia do dado<\/h2>\n
    \n
    \nOnde se aplica hoje a intelig\u00eancia artificial na administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica?<\/span>
    \n+<\/span><\/summary>\n
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    A intelig\u00eancia artificial na administra\u00e7\u00e3o p\u00fablica aplica-se sobretudo \u00e0 reda\u00e7\u00e3o e \u00e0 triagem de documentos. Nos Estados Unidos, o Draft One, da Axon, gera o rascunho de relat\u00f3rios policiais a partir do \u00e1udio da c\u00e2mara corporal, como documentou a 404 Media num caso do Texas. Na Alemanha, o Spark Workflow do minist\u00e9rio federal do digital converte ficheiros Word, PDF e PowerPoint e verifica a completude dos pedidos de autoriza\u00e7\u00e3o ambiental, para acelerar em 50 a 80 por cento os procedimentos de infraestruturas. Em It\u00e1lia, o projeto de adapta\u00e7\u00e3o ao AI Act prev\u00ea a extra\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de dados biom\u00e9tricos em est\u00e1dios e esta\u00e7\u00f5es. Em todos os casos, a origem dos dados recolhidos antes decide o valor do resultado.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n

    \nUm ato administrativo redigido com intelig\u00eancia artificial \u00e9 v\u00e1lido?<\/span>
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    Um ato administrativo redigido com intelig\u00eancia artificial pode ser v\u00e1lido se for revisto, fundamentado e assinado por um funcion\u00e1rio que responda por ele, e se os factos em que assenta forem demonstr\u00e1veis. Em Portugal, os artigos 152.\u00ba e 153.\u00ba do C\u00f3digo do Procedimento Administrativo exigem a exposi\u00e7\u00e3o dos fundamentos de facto e de direito; no Brasil, o artigo 50 da Lei 9.784\/1999<\/a> exige a motiva\u00e7\u00e3o com indica\u00e7\u00e3o dos fatos e dos fundamentos jur\u00eddicos. O AI Act acrescenta, para os sistemas de risco elevado, a supervis\u00e3o humana efetiva do artigo 14. O modelo de linguagem \u00e9 um instrumento de reda\u00e7\u00e3o; a validade depende de quem assina e da fonte dos factos, n\u00e3o da ferramenta.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n

    \nO que deve indicar a fundamenta\u00e7\u00e3o de um ato administrativo escrito com IA?<\/span>
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    A fundamenta\u00e7\u00e3o de um ato escrito com IA deve indicar os fundamentos de facto e de direito, como qualquer outro ato: em Portugal por for\u00e7a dos artigos 152.\u00ba e 153.\u00ba do C\u00f3digo do Procedimento Administrativo, no Brasil por for\u00e7a do artigo 50 da Lei 9.784\/1999<\/a>, onde se fala de motiva\u00e7\u00e3o. A diferen\u00e7a pr\u00e1tica est\u00e1 nos factos: quando o texto foi gerado por um modelo a partir de fotografias, leituras ou documentos carregados, a fundamenta\u00e7\u00e3o s\u00f3 resiste se cada facto tiver uma fonte verific\u00e1vel, com data e integridade demonstr\u00e1veis. Conv\u00e9m ainda indicar que um sistema de IA participou na reda\u00e7\u00e3o, em linha com as obriga\u00e7\u00f5es de transpar\u00eancia do artigo 50 do AI Act.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n

    \nO que controla a revis\u00e3o humana de um texto gerado e o que n\u00e3o controla?<\/span>
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    A revis\u00e3o humana de um texto gerado por um modelo de linguagem controla a coer\u00eancia do relato, as omiss\u00f5es, as alucina\u00e7\u00f5es (nomes, di\u00e1logos ou factos que n\u00e3o constam da base documental), o tom e as refer\u00eancias normativas. N\u00e3o controla a autenticidade da fonte: se a fotografia foi tirada no dia declarado, se a grava\u00e7\u00e3o foi cortada, quem carregou um ficheiro e quando. No caso do Draft One, da Axon, a EFF documentou que o sistema n\u00e3o conserva o rascunho original, pelo que o revisor nem sequer consegue reconstruir o que o modelo escreveu. Sem fonte certificada, a revis\u00e3o valida um relato plaus\u00edvel sobre um material que ningu\u00e9m pode defender.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n

    \nO que prev\u00ea o artigo 14 do AI Act para as administra\u00e7\u00f5es p\u00fablicas?<\/span>
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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 supervis\u00e3o humana efetiva: as pessoas encarregadas devem compreender as capacidades e os limites do sistema, interpretar corretamente a sa\u00edda, poder decidir n\u00e3o a utilizar e intervir ou interromper o funcionamento. O artigo 26 aplica estas exig\u00eancias aos respons\u00e1veis pela implanta\u00e7\u00e3o, autoridades p\u00fablicas inclu\u00eddas, que devem confiar a supervis\u00e3o a pessoas competentes e conservar os registos. O anexo III classifica como de risco elevado v\u00e1rios usos p\u00fablicos, do acesso a servi\u00e7os essenciais \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o da lei. Para a administra\u00e7\u00e3o, interpretar corretamente a sa\u00edda pressup\u00f5e poder confront\u00e1-la com a fonte de que o modelo partiu.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n

    \nComo se prova de onde vem o dado que um ato administrativo resume?<\/span>
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    Prova-se certificando a fonte no momento em que nasce, n\u00e3o o texto que a resume. Com a TrueScreen<\/a>, the Data Authenticity Platform, a fotografia, a grava\u00e7\u00e3o, a leitura instrumental ou a captura de ecr\u00e3 recebem, no instante da aquisi\u00e7\u00e3o, um hash, um selo digital oficial e um carimbo do tempo oficial, com os metadados do dispositivo verificados e um relat\u00f3rio t\u00e9cnico em PDF e JSON que descreve a cadeia de cust\u00f3dia. O artigo 41 do Regulamento eIDAS atribui ao carimbo do tempo qualificado a presun\u00e7\u00e3o de exatid\u00e3o da data e de integridade dos dados. Qualquer terceiro pode repetir a verifica\u00e7\u00e3o com ferramentas padr\u00e3o, sem depender de quem produziu o ato. O modelo de linguagem resume, depois, material j\u00e1 provado.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n

    \nQual \u00e9 o valor probat\u00f3rio das fotografias num ato administrativo?<\/span>
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    O valor probat\u00f3rio de uma fotografia num ato administrativo depende de se conseguir demonstrar quando foi tirada, onde e que n\u00e3o foi alterada desde ent\u00e3o. Os metadados que o telefone grava (data, hora, coordenadas) podem ser editados com programas comuns, pelo que, por si s\u00f3s, sustentam mal uma contesta\u00e7\u00e3o. Um hash calculado no momento da capta\u00e7\u00e3o, 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 presun\u00e7\u00e3o de exatid\u00e3o da data e de integridade, d\u00e1 \u00e0 fotografia uma base que um terceiro pode verificar. Em muitas jurisdi\u00e7\u00f5es, \u00e9 essa verificabilidade que decide a admiss\u00e3o e o peso da imagem.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n

    \nO que \u00e9 o Draft One e por que raz\u00e3o \u00e9 discutido?<\/span>
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    O Draft One \u00e9 um sistema da Axon que transcreve o \u00e1udio da c\u00e2mara corporal (body cam) e gera, em cerca de cinco minutos, o rascunho de um relat\u00f3rio policial. Segundo o COPS Office do Departamento de Justi\u00e7a dos EUA (janeiro de 2025), usa uma variante do ChatGPT e exige que o agente assine uma declara\u00e7\u00e3o de que reviu o texto. \u00c9 discutido porque n\u00e3o 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 relat\u00f3rio de uma pesquisa na rede de c\u00e2maras Flock sobre uma mulher que tinha abortado autonomamente, segundo a 404 Media.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n

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    Certifique a fonte antes de gerar o texto<\/h2>\n

    Se a sua administra\u00e7\u00e3o j\u00e1 usa modelos de linguagem para redigir autos, relat\u00f3rios ou informa\u00e7\u00f5es de instru\u00e7\u00e3o, o passo que falta est\u00e1 a montante: com a TrueScreen, fotografias, grava\u00e7\u00f5es, leituras e capturas de ecr\u00e3 ficam certificadas no momento em que nascem, e o modelo resume material que qualquer pessoa pode verificar.<\/p>\n

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    \n    Solicitar uma demo<\/a>\n<\/div>\n

    \"TrueScreen\"<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"featured_media":58353,"template":"","class_list":["post-58357","artigos","type-artigos","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/truescreen.io\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/artigos\/58357","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/truescreen.io\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/artigos"}],"about":[{"href":"https:\/\/truescreen.io\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/artigos"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/truescreen.io\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/58353"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/truescreen.io\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=58357"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}