Suprema Corte de Connecticut Adverte Advogados Após Citações Falsas de IA Chegarem a Recursos

A Suprema Corte de Connecticut transformou uma manchete do Google News em um alerta concreto: advogados não podem delegar a precisão factual à inteligência artificial e escapar da responsabilidade.

O alerta veio após petições de recurso defeituosas apresentadas pelo advogado Ian G. Gottlieb e pelo escritório GLG Law. Os documentos continham citações fabricadas, referências incorretas e descrições imprecisas de autoridades jurídicas. Gottlieb reconheceu ter usado o ChatGPT da OpenAI na preparação de peças para dois recursos de proprietários de imóveis.

O episódio é maior do que o erro de um único advogado. Os tribunais estão decidindo como preservar os benefícios práticos da IA sem enfraquecer os deveres de verificação que tornam a argumentação jurídica confiável. O conflito central, portanto, é claro: uma redação mais rápida agora compete com a responsabilidade pessoal por cada palavra protocolada.

Esse conflito já surgiu antes. Advogados em todos os Estados Unidos apresentaram casos inexistentes produzidos por IA generativa, às vezes desencadeando multas, sanções profissionais ou prejuízos às reivindicações de clientes. A resposta de Connecticut leva a questão de repreensões isoladas nos tribunais para um modelo de governança replicável.

A regra emergente é simples, mas relevante. Advogados podem usar IA, mas continuam pessoalmente responsáveis por confirmar cada citação, referência, proposição jurídica e item de prova antes da apresentação.

Connecticut Transforma uma Falha de IA em uma Regra de Verificação

A resposta de Connecticut mira informações não verificadas, não a inteligência artificial em si.

O Judiciário de Connecticut adotou uma exigência que abrange citações, autoridades jurídicas e provas produzidas por IA generativa. Advogados e partes sem representação devem verificar esse material de forma independente antes de apresentá-lo a um tribunal.

A regra trata de uma fragilidade definidora dos grandes modelos de linguagem. Uma alucinação de IA é uma resposta confiante sem respaldo confiável, incluindo casos ou citações inventados. O texto costuma parecer crível porque o sistema aprendeu padrões linguísticos associados à redação jurídica.

Essa credibilidade superficial torna as alucinações jurídicas especialmente perigosas. Um caso fictício pode incluir um título plausível, nome do tribunal, data, referência de publicação e resumo. Cada elemento pode se assemelhar a uma autoridade autêntica mesmo quando a decisão subjacente não existe.

O Judiciário de Connecticut alertou que violações podem resultar em sanções graves. As consequências possíveis incluem desconsiderar uma petição, rejeitar uma ação, proferir decisão à revelia ou impor outra medida adequada ao caso. Essas possibilidades tornam a verificação parte do risco processual, não apenas uma questão de etiqueta profissional.

A regra se aplica tanto ao uso de um chatbot de uso geral quanto de um produto jurídico especializado. Essa distinção importa porque uma interface profissional pode gerar confiança equivocada. Marca, citações e formatação refinada não comprovam, por si só, que uma autoridade exista.

A abordagem do Judiciário também evita uma questão impraticável. Um tribunal não precisa reconstruir cada prompt nem determinar exatamente qual modelo alterou uma frase. Ele pode perguntar se quem protocolou o documento verificou o material resultante em uma fonte autorizada.

Esse teste é mais fácil de aplicar e mais difícil de contornar. Um advogado não pode defender uma citação inventada dizendo que ela foi fornecida por um assistente, contratado, mecanismo de busca ou chatbot. A assinatura no documento atribui a responsabilidade ao advogado.

Connecticut iniciou o trabalho formal sobre o tema antes da manchete mais recente. Seu AI legal committee recebeu a tarefa de considerar o uso responsável em todo o sistema judiciário. Entre as preocupações declaradas estão justiça, responsabilidade, igualdade, transparência e adoção sustentável.

O escopo do comitê reflete a amplitude do problema. A IA generativa pode afetar a pesquisa jurídica, a revisão de documentos, a tradução, as provas, a administração judicial e o acesso público. A precisão das citações é apenas o modo de falha mais visível.

Ainda assim, autoridades fabricadas oferecem aos tribunais um ponto claro para traçar um limite. Juízes não podem avaliar um argumento com eficiência quando precisam primeiro determinar se seus casos são reais. As partes adversas também arcam com custos quando precisam investigar referências convincentes, porém fictícias.

Para leitores que chegam pelo Google News, a mudança importante não é uma proibição ao ChatGPT. Connecticut, em vez disso, transformou um dever profissional já estabelecido em uma exigência explícita de verificação para a era da IA.

Esse desenho preserva espaço para experimentação. Advogados ainda podem usar software para gerar ideias, reorganizar textos, resumir documentos ou identificar pistas de pesquisa. Eles simplesmente não podem tratar conteúdo gerado como direito validado.

Atenção do Google News Segue Nove Erros em Dois Recursos

A controvérsia se tornou um alerta estadual porque vários erros sobreviveram ao processo ordinário de revisão e chegaram ao mais alto tribunal.

Gottlieb compareceu perante a Suprema Corte de Connecticut em 7 de julho de 2026. Os sete juízes haviam determinado que ele e a GLG Law explicassem por que não deveriam enfrentar sanções por petições em dois recursos pendentes.

Os casos envolviam proprietários que contestavam decisões de comissões de aluguel justo em Middletown e Hartford. Esse contexto importa porque as disputas subjacentes afetam custos de moradia e os direitos de inquilinos e proprietários. As falhas nas citações não ficaram restritas a um rascunho interno inofensivo.

Segundo reportagens locais, registros apresentados ao tribunal identificaram nove erros que exigiam correção. Eles incluíam citações imprecisas e trechos que não apareciam nas autoridades citadas.

Gottlieb afirmou ter usado o ChatGPT para ajudar a preparar as peças. Ele alegou que informações precisas foram substituídas durante o processo de redação, embora não tenha conseguido explicar exatamente quando as mudanças ocorreram.

Essa incerteza revela um problema comum de fluxo de trabalho. Um usuário pode começar com material verificado, pedir a um modelo para aprimorá-lo ou reorganizá-lo e receber um texto reescrito contendo detalhes sem respaldo. O erro surge durante a transformação, e não na pesquisa inicial.

Gottlieb assumiu a responsabilidade por não identificar os erros. Na audiência, descreveu o episódio como o “pior pesadelo” de um advogado e pediu clemência aos juízes. Seu advogado propôs uma multa modesta e treinamento profissional adicional.

O advogado também argumentou que as proposições jurídicas subjacentes continuavam corretas. Essa alegação estabelece uma distinção importante entre a direção geral de um argumento e a integridade das autoridades que o sustentam.

Os tribunais não podem aceitar essa distinção como defesa completa. Uma conclusão correta não torna admissível uma citação fabricada. O raciocínio jurídico depende do que um precedente efetivamente decidiu, da amplitude de sua aplicação e das palavras usadas pelo tribunal.

Uma citação falsa também impede o exame adversarial normal. Advogados da parte contrária não podem distinguir, limitar ou contestar uma decisão que não existe. Em vez disso, precisam gastar tempo provando que a referência é fictícia.

A Jerome N. Frank Legal Services Organization da Yale Law School teria ajudado a identificar os erros enquanto representava inquilinos. O episódio, portanto, mostra como alucinações transferem trabalho para a parte contrária, inclusive para equipes de serviços jurídicos com recursos limitados.

O processo em Connecticut foi o primeiro confronto noticiado da Suprema Corte estadual com sanções por erros em petições produzidas por IA. No entanto, ele não surgiu de forma isolada.

O tribunal federal em Connecticut já havia emitido um aviso descrevendo uma abordagem de tolerância zero para petições que alucinam proposições jurídicas ou distorcem gravemente o direito. A mensagem se aplica independentemente de a IA ter auxiliado ou não o trabalho.

Essa última ressalva é central. Os tribunais sempre exigiram pesquisa competente e lealdade à verdade. A IA generativa muda a velocidade, a escala e a aparência dos erros, mas não cria permissão para apresentá-los.

Um advogado que copia incorretamente uma citação de um livro continua responsável. O mesmo princípio se aplica quando um software produz o texto. O alerta de Connecticut atualiza a linguagem de aplicação sem abandonar a base estabelecida da profissão.

O enquadramento do Google News pode fazer o evento parecer mais um embate entre juízes e nova tecnologia. Os fatos subjacentes sustentam uma interpretação mais restrita e duradoura.

O tribunal não está decidindo se a IA pertence à prática jurídica. Está decidindo quem assume o risco quando material gerado entra em uma petição. Sua resposta mantém esse risco com a pessoa que apresenta o documento.

A Redação Jurídica Mais Rápida Agora Colide com a Responsabilidade Pessoal

A IA generativa promete eficiência, mas o dever de verificação de um advogado não diminui quando a redação se torna mais rápida.

O trabalho jurídico gera forte demanda por automação. Advogados pesquisam grandes volumes de autoridades, comparam registros factuais, preparam documentos recorrentes e revisam linguagem sob prazos apertados. Sistemas generativos podem acelerar partes de cada tarefa.

Esses ganhos são suficientemente reais para incentivar a adoção. Um modelo pode propor uma estrutura, simplificar um parágrafo denso, extrair questões de anotações ou gerar formulações alternativas. Também pode ajudar usuários a elaborar consultas de pesquisa que talvez não tivessem considerado.

A dificuldade começa quando um gerador probabilístico de texto é tratado como um banco de dados autoritativo. Grandes modelos de linguagem preveem sequências plausíveis de palavras. Eles não garantem inerentemente que uma passagem citada apareça em uma decisão judicial.

A pesquisa jurídica exige um padrão diferente. Um advogado deve localizar a decisão, ler a seção relevante, confirmar sua vigência e determinar se autoridades posteriores mudaram seu significado. Um resumo gerado não pode concluir essas etapas apenas pela aparência.

A verificação de citações também envolve mais do que confirmar a existência. Um caso real pode ser irrelevante, revogado, substituído ou citado fora de contexto. Uma citação pode apontar para a página errada e ainda assim parecer formalmente correta.

Isso cria várias camadas de revisão:

• Confirmar que a autoridade citada existe.

• Abrir a fonte jurídica autorizada ou confiável.

• Ler o trecho ao redor de cada citação.

• Verificar a referência de página ou parágrafo.

• Confirmar que o caso sustenta a proposição declarada.

• Revisar o tratamento posterior e a autoridade vinculante.

• Garantir que a versão final protocolada preserve o texto verificado.

A última etapa merece atenção especial. Um advogado pode verificar um rascunho inicial e depois perder precisão durante edições posteriores assistidas por IA. Portanto, o controle de versões deve abranger o conteúdo jurídico, não apenas a formatação do documento.

É aqui que o caso de Connecticut pressiona os escritórios de advocacia. Uma política que diz “verifique o conteúdo da IA” é vaga demais para um processo complexo de redação. Os escritórios precisam de pontos de controle definidos, revisores designados e registros que demonstrem o que foi validado.

Advogados supervisores também enfrentam exposição. Um advogado sênior não pode presumir que um colega júnior compreenda as limitações de cada ferramenta. Competência inclui aprender o suficiente sobre um sistema para supervisionar adequadamente seu uso.

A American Bar Association abordou esses deveres na Formal Opinion 512. A orientação relaciona a IA generativa à competência, confidencialidade, comunicação com o cliente, lealdade à verdade, supervisão e honorários razoáveis.

A opinião não exige que advogados se tornem engenheiros de aprendizado de máquina. Exige, porém, que compreendam os benefícios e riscos relevantes para seu trabalho. Esse padrão muda à medida que as ferramentas e as práticas profissionais evoluem.

A confidencialidade apresenta outro risco além das alucinações. Um advogado que insere informações de clientes em um serviço público de IA pode expor dados sensíveis, dependendo dos termos e controles do produto. A precisão das citações, por si só, não torna um fluxo de trabalho seguro.

Os requisitos de divulgação também variam. Alguns tribunais exigem certificações ou informações sobre o uso de IA, enquanto outros se baseiam nas regras ordinárias de protocolo. Portanto, os advogados devem verificar os procedimentos do tribunal competente, em vez de presumir uma política nacional única.

O fluxo de trabalho mais defensável trata a IA como uma assistente de redação não confiável. Sua produção pode sugerir onde procurar, mas não pode servir como fonte final de autoridade jurídica.

Esse modelo se assemelha à forma como profissionais cuidadosos lidam com anotações de um pesquisador inexperiente. O material pode ser útil, mas toda alegação relevante deve ser verificada antes de chegar a um cliente, à parte contrária ou ao tribunal.

Profissionais do conhecimento fora do direito devem reconhecer o mesmo padrão. Uma resposta gerada pode acelerar a descoberta, mas ainda ser inadequada como registro final. Separar sugestões de evidências verificadas é essencial em trabalhos regulados e de alto risco.

Uma base de conhecimento pesquisável pode ajudar as equipes a reter documentos-fonte e o histórico de revisão. No entanto, nenhum sistema organizacional elimina a necessidade de examinar a autoridade original.

O alerta de Connecticut, portanto, desafia uma promessa popular de automação. Economizar tempo durante a redação não reduz necessariamente o trabalho total. Controles fracos podem apenas deslocar esse trabalho para correções, processos de sanção e reparação reputacional.

O Risco Real É a Contaminação Institucional

Uma citação fabricada pode prejudicar mais de uma petição, porque as informações jurídicas circulam por sistemas interconectados.

O dano imediato recai sobre o tribunal e a parte contrária. Juízes ou servidores precisam investigar autoridades questionáveis. Outros advogados precisam gastar recursos de clientes respondendo a material que jamais deveria ter sido protocolado.

O cliente representado pelo advogado infrator também enfrenta riscos. Um tribunal pode desconsiderar um argumento, impor custos, atrasar o processo ou rejeitar um pedido. Mesmo uma posição tecnicamente sólida pode perder credibilidade quando seu fundamento se mostra pouco confiável.

As consequências podem continuar após o caso. Protocolos públicos entram em bancos de dados pesquisáveis, reportagens, coleções internas de pesquisa e corpora de treinamento de modelos. Uma proposição inventada pode ser copiada antes que alguém publique uma correção.

Isso é contaminação institucional. Material falso adquire credibilidade porque aparece dentro de um documento jurídico com aparência oficial. Usuários posteriores podem confundir repetição com confirmação.

Sistemas generativos intensificam esse perigo porque conseguem reproduzir e reformular um erro a baixo custo. Uma autoridade fabricada pode aparecer em memorandos, alertas a clientes, resumos online e prompts posteriores. Cada repetição obscurece sua origem.

Os próprios tribunais não estão imunes a erros de transmissão. Juízes dependem da argumentação contraditória das partes, da pesquisa de assessores e da verificação de fontes. Uma petição bem elaborada pode criar encargos adicionais de verificação, mesmo quando o tribunal acaba detectando o problema.

Esse encargo ameaça o acesso à justiça. Grandes organizações podem ter equipes e bancos de dados pagos disponíveis para validação. Escritórios menores, advogados de interesse público e litigantes sem representação frequentemente trabalham com menos recursos.

A IA pode ajudar esses usuários a acessar informações, mas resultados não confiáveis também podem impor custos desproporcionais a eles. A regra de Connecticut deve, portanto, equilibrar responsabilização e implementação prática.

Um dever rigoroso de verificação é defensável porque as consequências de uma autoridade falsa são graves. Ainda assim, os tribunais devem comunicar a regra com clareza e oferecer capacitação que diferencie assistência aceitável de confiança insegura.

O treinamento deve incluir exemplos concretos. Os usuários precisam ver como aparecem nomes de casos fabricados, citações alteradas e resumos enganosos. Alertas abstratos sobre “risco de IA” não mudarão de forma confiável o comportamento cotidiano.

As sanções também exigem proporcionalidade. Engano intencional, desconsideração imprudente, supervisão fraca e um erro isolado já corrigido não apresentam circunstâncias idênticas. Tradicionalmente, os tribunais consideram conduta, dano, aviso e reparação ao escolher medidas corretivas.

A questão cética é se uma nova regra específica para IA agrega valor além dos deveres existentes. Advogados já devem franqueza aos tribunais e precisam realizar diligências razoáveis antes de protocolar documentos.

Há força nessa objeção. Um advogado que inventa uma citação manualmente causa o mesmo problema factual. A tecnologia não deve se tornar uma distração em relação à falha subjacente de verificar.

A abordagem de Connecticut responde parcialmente a essa preocupação ao se concentrar no resultado, em vez de proibir uma ferramenta. A regra torna explícito um modo de falha conhecido, mantendo a responsabilidade profissional neutra em relação à tecnologia em sua essência.

A experiência nacional reforça essa ênfase. Em 2023, advogados no litígio Mata v. Avianca receberam sanções após apresentarem decisões inexistentes atribuídas ao ChatGPT. O caso se tornou um dos primeiros alertas públicos sobre autoridades jurídicas geradas.

Michael Cohen afirmou posteriormente que havia entendido de forma equivocada o Google Bard como uma espécie de busca aprimorada quando ele forneceu casos inexistentes. Seu advogado apresentou o material sem verificação adequada, segundo reportagem judicial.

A distinção entre um chatbot e um mecanismo de busca continua importante. Sistemas de busca recuperam e classificam páginas existentes, embora seus resultados ainda exijam avaliação. Um modelo generativo pode sintetizar texto inteiramente novo que se assemelha a informações recuperadas.

Os produtos cada vez mais confundem essas categorias. Interfaces de busca agora geram resumos, enquanto chatbots exibem citações e resultados da web. Os usuários podem ter dificuldade razoável para identificar quais afirmações vieram de uma fonte e quais vieram de síntese.

Essa ambiguidade torna o design de interface parte da equação de risco. Fornecedores podem reduzir a confusão ao expor trechos das fontes, exibir incerteza e impedir que citações sem suporte apareçam como texto verificado.

Eles não podem eliminar a responsabilidade profissional. Mesmo uma fonte vinculada deve ser aberta e lida. Um selo de citação é evidência de recuperação, não prova de que a frase gerada representa o documento com precisão.

O caso de Connecticut também destaca uma lacuna de verificação no debate público. A agregação de notícias pode disseminar a manchete dramática mais rápido do que os leitores conseguem localizar a ordem, o registro da audiência ou a regra aplicável.

Google News é útil para descobrir a cobertura, mas não é a autoridade final sobre uma exigência judicial. Advogados devem passar de uma manchete agregada para o material oficial do tribunal e as regras profissionais relevantes.

Essa disciplina de fontes aplica-se igualmente à IA. Descoberta e verificação são etapas separadas. O problema começa quando uma ferramenta eficiente de descoberta é silenciosamente promovida a autoridade.

O Alerta de Connecticut Pressiona Escritórios de Advocacia e Fornecedores de IA

A próxima fase testará se os escritórios conseguem transformar um dever claro em controles que sobrevivam a prazos reais.

Grandes escritórios de advocacia já estão desenvolvendo políticas para ferramentas aprovadas, dados protegidos, revisão humana e avaliação de fornecedores. Práticas menores enfrentam os mesmos deveres éticos sem tecnologia ou equipes de conformidade comparáveis.

A regra de Connecticut aumenta o valor de processos simples e auditáveis. Um escritório não precisa de um laboratório sofisticado de IA para verificar citações. Precisa de acesso confiável às fontes, atribuição clara de responsabilidades e tempo suficiente para revisão.

Uma política prática deve definir usos permitidos. Brainstorming, formatação, sumarização, tradução e geração de citações envolvem riscos diferentes. Tratar toda interação com IA como equivalente produz regras que são excessivamente permissivas ou impossíveis de seguir.

Os escritórios também devem preservar uma camada de fontes limpa. Casos, leis, regulamentos, contratos e materiais do processo verificados devem permanecer distinguíveis da prosa gerada. Os revisores precisam saber quais afirmações remetem diretamente a essas fontes.

A finalização exige outro ponto de controle. Toda citação e transcrição deve ser validada na versão preparada para protocolo, não apenas em um memorando de pesquisa anterior. A comparação automatizada pode ajudar, mas um advogado responsável deve assumir o resultado.

A comunicação com clientes merece clareza semelhante. Os advogados devem decidir quando o uso de IA cria uma razão material para informar um cliente. Fatores relevantes incluem confidencialidade, o papel da ferramenta, limites contratuais e as consequências de um erro.

O primeiro sinal a observar é a condução por Connecticut do caso GLG Law. Uma sanção final ou opinião detalhada mostraria como os magistrados distinguem negligência de falsa representação consciente.

Uma penalidade severa reforçaria a visão de que os tribunais estão passando da educação para a dissuasão. Uma medida ponderada, focada em treinamento, sugeriria que a aplicação inicial continua corretiva.

O segundo sinal é a adoção por outros tribunais estaduais. Regras de certificação semelhantes criariam uma base operacional mais ampla para escritórios que atuam em várias jurisdições.

Uma adoção ampla reforçaria o modelo de Connecticut. Regras divergentes aumentariam a complexidade de conformidade e pressionariam escritórios nacionais a adotar internamente o padrão mais rigoroso que seja viável.

O terceiro sinal é o comportamento dos fornecedores. Provedores de IA jurídica podem adicionar melhor validação de citações, bloqueio de fontes, rastreamento de versões e alertas quando a linguagem gerada não tiver suporte direto.

Melhorias visíveis reduziriam o uso indevido acidental, embora não transferissem a responsabilidade final dos advogados. Falhas contínuas em produtos especializados reforçariam a necessidade de verificações independentes fora do modelo.

Empresas de tecnologia jurídica também enfrentam um desafio de comunicação. Marketing que enfatiza velocidade sem explicar a verificação pode incentivar expectativas inseguras. Os produtos devem descrever quais tarefas automatizam e quais julgamentos permanecem com profissionais licenciados.

Os tribunais também devem observar litigantes sem representação. Uma exigência de certificação pode melhorar a precisão, mas procedimentos desconhecidos podem confundir pessoas que usam ferramentas públicas gratuitas. Orientações em linguagem simples e links acessíveis para fontes podem reduzir esse encargo.

A lição maior vai além do litígio. Médicos, contadores, engenheiros, pesquisadores e executivos também trabalham com evidências que devem resistir ao escrutínio. A IA generativa pode auxiliar cada profissão, ao mesmo tempo em que produz afirmações que parecem mais certas do que o suporte permite.

As equipes devem fazer quatro perguntas antes de confiar em trabalho gerado:

• Qual fonte original sustenta esta afirmação?

• Quem confirmou que a fonte diz o que o rascunho afirma?

• Edições posteriores alteraram a linguagem verificada?

• Quem assume a responsabilidade pelo resultado final?

Essas perguntas são deliberadamente comuns. O alerta de Connecticut não exige uma solução técnica exótica. Exige que as organizações restabeleçam uma responsabilização visível dentro de um processo de produção mais rápido.

Para leitores que acompanham a história pelo Google News, o desenvolvimento duradouro não será mais uma alucinação constrangedora. Será saber se a verificação se tornará uma etapa padrão e documentada do trabalho profissional assistido por IA.

A Suprema Corte de Connecticut já deixou sua posição clara: um resultado bem elaborado não pode substituir uma autoridade verificada. Advogados podem automatizar partes da redação, mas não podem automatizar a responsabilidade representada pela assinatura abaixo da petição.

Esse princípio dá às equipes jurídicas um próximo passo direto. Revise cada fluxo de trabalho assistido por IA, identifique onde afirmações geradas podem chegar aos documentos finais e designe uma pessoa para verificá-las em relação às fontes primárias.

A questão já não é se os profissionais usarão IA generativa. Eles já usam. A questão é se seus sistemas de verificação conseguem acompanhar o ritmo do software sem sacrificar a confiança que seu trabalho exige.