Alucinação de IA jurídica: o risco real e como exigir citação verificável

Alucinação de IA é a resposta que o modelo escreve com aparência de fato e fundamento, mas que não corresponde a nenhuma fonte real: um julgado que não existe, um trecho que não está na peça, um número que ninguém publicou. O perigo não é a IA errar; todo sistema erra. O perigo é que ela erra no mesmo tom em que acerta, e o texto errado sai impecável, citando tribunal, turma e relator que nunca se reuniram.

O número mais importante da categoria vem do estudo de Stanford publicado no Journal of Empirical Legal Studies em 2025: uma ferramenta líder de pesquisa jurídica errou em 33% das consultas, mesmo usando RAG, a técnica de ancorar a resposta em documentos recuperados. Uma em cada três respostas, numa ferramenta paga, feita para advogados, com a tecnologia que o mercado vende como antídoto. O RAG reduz a alucinação; não a elimina. Explicamos o porquê no verbete RAG e no artigo sobre como uma IA lê o processo.

A consequência já é brasileira e já tem valor. Tribunais do país vêm aplicando multa em processos cuja peça citou julgado inexistente, calculada em percentual sobre o valor da causa, com ofício à seccional da OAB. O dever de veracidade perante o juízo não espera regulamento: peça com julgado inexistente é problema do advogado que assinou, não da ferramenta que escreveu.

Não é cenário futuro nem notícia importada. As decisões abaixo já foram proferidas, e cada uma vai com o que dela é público: data, órgão julgador e, quando o processo não corre em segredo de justiça, o número para você conferir.

• TST, 10 de março de 2026. Multa de 1% do valor da causa no processo RR-0000284-92.2024.5.06.0351, 6ª Turma, relator ministro Fabrício Gonçalves. A condenação atingiu a empresa e o advogado solidariamente, e o tribunal expediu ofícios à OAB e ao MPF. É o caso mais duro da lista: a conta não parou na parte, e o episódio não parou no processo.
• TRT da 2ª Região, 13 de fevereiro de 2026. Multa de 5% no processo 1001128-84.2024.5.02.0044, 6ª Turma, com ofício à OAB/SP. A defesa atribuiu o erro ao corpo de estagiários. O relator respondeu que postular é ato privativo do advogado.
• TJSC, 19 de fevereiro de 2025. Multa de 10% sobre o valor atualizado da causa, com ofício à OAB/SC. Aqui a multa recaiu sobre a parte, não sobre o advogado. O processo corre em segredo de justiça, então não há número público a citar.
• Outros três, com número. TSE, processo 0600352-15.2024.6.05.0067, multa de 5 salários mínimos; TJPR, processo 0108267-74.2025.8.16.0000, multa de 2% sobre causa de aproximadamente R$ 1 bilhão; TJSP, processo 1106363-51.2024.8.26.0002, multa de 5%.

E aqui vem a ressalva que este artigo seria incoerente em omitir: o tema não está pacificado. Em 26 de abril de 2026, a 12ª Turma do TRT da 2ª Região decidiu em sentido contrário, afastando a responsabilidade da advogada nos próprios autos. O mesmo tribunal que multou em fevereiro deixou de responsabilizar em abril, em turma diversa. Apresentar a matéria como assentada seria cometer exatamente o erro que este texto denuncia: afirmar com convicção o que a fonte não sustenta. O que já está demonstrado é que o risco existe e tem valor; o que ainda não está é o contorno definitivo dele.

A resposta padrão do mercado é "sempre confira o que a IA escreveu". O conselho é correto e insuficiente. Ferramenta de conferência nunca faltou: bases de jurisprudência existem há décadas, e qualquer julgado citado pode ser procurado em minutos. O que falha é o processo. A conferência manual depende de alguém lembrar de conferir, ter tempo de conferir e desconfiar justamente do texto que veio fluente e bem fundamentado. No dia apertado, com prazo correndo, a etapa que depende de disciplina é a primeira que cai. Verificação que mora fora da ferramenta é verificação que um dia não acontece.

A conclusão prática: a conferência precisa ser da ferramenta, não do usuário. Se o sistema só entrega a resposta depois de validar a fonte, a disciplina deixa de ser pré-requisito.

O nome técnico é grounding: toda afirmação da IA deve ser rastreável a uma fonte que você consegue abrir e ler. Em pesquisa de jurisprudência, isso significa link para o julgado real. Em leitura de autos, significa algo mais preciso: o endereço da folha onde o trecho está escrito. Resposta sem endereço é opinião; com endereço conferido, é informação verificável. E a conferência deve ser determinística, feita por comparação direta de texto, não pela própria IA avaliando a própria resposta.

1. De onde vem cada afirmação? Peça uma resposta qualquer e verifique se cada frase aponta para uma fonte clicável. Se a resposta é um texto corrido sem endereços, você está diante de opinião fluente.
2. O que acontece quando a resposta não existe nos documentos? A ferramenta honesta diz que não encontrou. A perigosa preenche a lacuna. Teste com uma pergunta cuja resposta você sabe que não está lá.
3. Quem confere a citação: o sistema ou eu? Conferência determinística antes de a resposta sair é padrão de arquitetura. "Recomendamos revisar" é transferência de risco.
4. Meus dados treinam algum modelo? A resposta aceitável é não, por escrito, com escopo de acesso definido por você e teto de leitura.
5. Existe registro de auditoria? Você precisa poder responder, para o cliente e para a OAB, quem leu o quê e quando. Sem trilha de auditoria, sigilo profissional vira promessa verbal.

No Juspronto, cada afirmação sobre os autos sai com um evidenceId: um identificador que aponta para a folha exata de onde o trecho veio. A ferramenta resolver_citacao do nosso conector MCP, o primeiro MCP de autos do Brasil, faz a conferência por comparação direta de texto: ou o trecho está na folha, ou a resposta não sai. Não é a IA se autoavaliando; é código comum, sem probabilidade. As cinco perguntas do checklist acima foram o critério de projeto, e a mecânica completa da leitura está descrita em IA que lê o processo. O termo alucinação, em versão curta e citável, está no glossário.