📝Sem juridiquês: aqui o Direito é explicado em português claro, pra qualquer pessoa entender. Conteúdo informativo — não substitui a consulta com um advogado.

Douglas Vilar Advogado · OAB/PR 47.278 · Direito Imobiliário & IA 14 de maio de 2026 · 🌐 Público · joaopest-2026-05-14-001

Alucinação de Inteligência Artificial em Peças Processuais: Achados do Stanford RegLab, a Sanção do TJSC e os Ofícios à OAB no Brasil

Pesquisa Stanford 2024-2025 (Lexis+ 17%, Westlaw 33%) · AI Index 2026 · TJSC fev/2025 · TRT-2 fev/2026

RESUMO

Vou começar contando uma coisa que ainda me deixa incomodado. Pesquisadores do Stanford RegLab (preprint em maio/2024 e publicação peer-reviewed no Journal of Empirical Legal Studies em 2025) provaram que até as ferramentas de pesquisa jurídica especializadas em IA (Lexis+ AI e Westlaw AI-Assisted Research), aquelas que se anunciavam como "livres de alucinação" por causa do retrieval-augmented generation (RAG), erram a citação em 17% e 33% das consultas, respectivamente. O Stanford AI Index Report 2026 confirma: entre 26 LLMs líderes, a alucinação varia de 22% a 94%. E isso bate, ponto a ponto, com decisões pioneiras aqui no Brasil. O TJSC advertiu um advogado em fevereiro de 2025 por um habeas corpus com jurisprudência falsa gerada pelo ChatGPT, e comunicou o fato à OAB/SC. O TRT-2 condenou uma empresa por litigância de má-fé em fevereiro de 2026 e oficiou a OAB-SP. Tudo isso conversa com o regramento ético-disciplinar da Recomendação OAB nº 001/2024. Neste artigo eu olho o estado da arte da pesquisa empírica sobre alucinação jurídica, o tratamento processual brasileiro (boa-fé objetiva, litigância de má-fé do art. 80 do CPC, deveres do art. 77 do CPC) e as obrigações ético-disciplinares do Código de Ética da OAB. Fecho com sete recomendações práticas para quem usa IA na pesquisa de jurisprudência. Anota aí, porque essa conta vem.

Palavras-chave: alucinação de IA; jurisprudência falsa; litigância de má-fé; Stanford RegLab; OAB.

ABSTRACT

Recent research from Stanford RegLab (preprint in May 2024 and peer-reviewed publication in the Journal of Empirical Legal Studies in 2025) demonstrated that even specialized AI legal research tools (Lexis+ AI and Westlaw AI-Assisted Research), which advertised themselves as "hallucination-free" thanks to retrieval-augmented generation (RAG), produce incorrect citations in 17% and 33% of queries, respectively. The Stanford AI Index Report 2026 confirms that, across 26 leading LLMs, hallucination rates range from 22% to 94%. This evidence converges with pioneering decisions in Brazil. The TJSC admonished a lawyer in February 2025 for a habeas corpus brief containing AI-fabricated case law, reporting the matter to the Bar Association of Santa Catarina. The TRT-2 imposed a bad-faith litigation penalty in February 2026 and reported the lawyer to the São Paulo Bar. All of this aligns with the ethical-disciplinary framework of OAB Recommendation No. 001/2024. This article examines the state of empirical research on legal hallucination, Brazilian procedural treatment (objective good faith, bad-faith litigation under CPC art. 80, duties under CPC art. 77) and the ethical-disciplinary obligations under the OAB Code of Ethics. It concludes with seven practical recommendations for lawyers using AI in legal research routines.

Keywords: AI hallucination; fake case law; bad-faith litigation; Stanford RegLab; Brazilian bar association.

QUADRO SINÓPTICO

Dimensão	Síntese
O quê	A ciência (Stanford RegLab + AI Index 2026) e os tribunais brasileiros (TJSC, TRT-2) chegaram à mesma conclusão sobre alucinação de IA em peças processuais.
Quem	Stanford RegLab, Stanford HAI; LexisNexis e Thomson Reuters (Westlaw); TJSC, TRT-2, TRT-12; OAB Federal e seccionais; advogados que usam IA generativa na pesquisa.
Quando	Preprint Stanford: maio/2024. Peer-review: 2025. TJSC: fev/2025. TRT-2: fev/2026. Stanford AI Index 2026: abril/2026. Recomendação OAB 001/2024: vigente.
Onde	Estudos: EUA. Decisões: TJSC, TRT-2 e TRT-12. Sanções: valem em todo o território nacional.
Por quê	Importa a todo advogado. Usar IA sem supervisão é litigância de má-fé (CPC art. 80), viola deveres processuais (CPC art. 77) e configura infração ético-disciplinar (Código de Ética da OAB), com sanção pecuniária e disciplinar somadas.
Status	Estudos peer-reviewed publicados. Decisões com trânsito em julgado nas instâncias respectivas. Recomendação OAB vigente. Sanções escalando em 2026.

Pontos de atenção:

O argumento "RAG elimina alucinação", que ferramentas como Lexis+ e Westlaw usaram em material publicitário, foi empiricamente falsificado pelo Stanford RegLab.
A defesa "uso inadvertido do ChatGPT" foi aceita pelo TJSC só para diminuir a pena, não para afastá-la, e nem segurou o ofício à OAB/SC.
A virada de chave está aqui: o tribunal não pergunta mais "houve dolo do advogado?". Pergunta "houve dever de conferir a fonte?". E o dever existe sempre.

1. INTRODUÇÃO

Imagina a cena. Em maio de 2024, um grupo de pesquisadores do Stanford RegLab e do Stanford HAI publicou, em formato de preprint, o estudo Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools. O paper depois passou por peer-review e saiu no Journal of Empirical Legal Studies em 2025. A pergunta deles era simples, quase ingênua: as ferramentas comerciais de pesquisa jurídica que prometem ser "livres de alucinação" cumprem o que prometem?

A resposta foi não. Mesmo com técnicas avançadas de retrieval-augmented generation (RAG), que ancoram a resposta do LLM em documentos puxados de uma base de jurisprudência indexada, as duas principais ferramentas norte-americanas, Lexis+ AI (LexisNexis) e Westlaw AI-Assisted Research (Thomson Reuters), produziram respostas erradas em, respectivamente, mais de 17% e mais de 34% das consultas, conforme reportado pelo Stanford HAI e analisado pelo veterano comentarista Bob Ambrogi no LawSites. Presta atenção: ferramenta paga, de marca, e ainda assim erra uma em cada seis.

E olha que tinha aviso antes. Em janeiro de 2024, antes mesmo desse estudo focado nas ferramentas comerciais, outro paper do Stanford HAI, Hallucinating Law: Legal Mistakes with Large Language Models are Pervasive, já tinha mostrado que LLMs de uso geral alucinam entre 69% e 88% em consultas jurídicas específicas, chegando a 75% ou mais quando a pergunta é sobre o cerne da decisão (court's core ruling). O recém-lançado Stanford AI Index Report 2026 confirma o padrão: entre 26 LLMs líderes, a alucinação varia de 22% a 94%, e não cai de forma consistente só porque o modelo ficou maior.

Aqui no Brasil, esse cenário científico encontrou companhia. Em fevereiro de 2025, o Tribunal de Justiça de Santa Catarina advertiu um advogado por ter ajuizado habeas corpus com jurisprudência inventada pelo ChatGPT, como noticiou o próprio TJSC e o Migalhas. O caso terminou com comunicação à OAB/SC. Em fevereiro de 2026, o Tribunal Regional do Trabalho da 2ª Região (São Paulo), em decisão da 6ª Turma, condenou empresa a multa de 5% sobre o valor da causa por litigância de má-fé e expediu ofício à OAB-SP para apurar a conduta disciplinar do advogado, conforme a ConJur. No TRT da 12ª Região, uma advogada chegou a inventar até desembargador inexistente. A parte representada foi multada e a OAB acionada, conforme registro do próprio TRT-12. Repara no nível: não é só decisão fantasma, é gente inventada para assinar a decisão fantasma.

O artigo se divide em cinco partes. A seção 2.1 reúne o estado da arte da pesquisa empírica norte-americana sobre alucinação jurídica. A 2.2 mostra por que o argumento "RAG elimina alucinação" não para em pé. A 2.3 analisa os casos brasileiros (TJSC, TRT-2 e TRT-12) e o ferramental do CPC. A 2.4 trata da Recomendação OAB nº 001/2024 e dos deveres ético-disciplinares. A 2.5 monta a tese da inversão da carga de cuidado e o que ela faz com o ônus probatório nas representações disciplinares. A conclusão junta sete recomendações práticas para quem usa IA na pesquisa de jurisprudência.

2. DESENVOLVIMENTO

2.1 O Estado da Arte da Pesquisa Empírica: Stanford RegLab, Stanford HAI e o AI Index 2026

A ciência sobre alucinação de LLM em contexto jurídico se firmou em três publicações seguidas do ecossistema Stanford. A primeira, Hallucinating Law: Legal Mistakes with Large Language Models are Pervasive (janeiro/2024), mediu o comportamento de LLMs de uso geral (GPT-4, GPT-3.5, PaLM 2, Llama 2) em consultas jurídicas de complexidade variada. O resultado assusta. Em perguntas sobre o cerne de uma decisão judicial, o erro chegou a 75%. Em consultas mais amplas, ficou entre 69% e 88%. E tem um detalhe que eu acho o mais grave de todos: como destacou o próprio Stanford HAI, os erros não eram aleatórios. Eles se concentravam em decisões de instâncias inferiores, em casos de minoria racial e linguística, e em jurisdições periféricas. Ou seja, a máquina erra mais justamente contra quem já tem menos. É um viés contra o litigante desfavorecido.

A segunda publicação, Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools (preprint em maio/2024 e peer-review em 2025), foi atrás das ferramentas comerciais especializadas. Justamente o tipo de produto que escritório compra para não depender do ChatGPT cru. O estudo testou três:

Lexis+ AI, da LexisNexis;
Westlaw AI-Assisted Research, da Thomson Reuters;
Ask Practical Law AI, também da Thomson Reuters.

E o que acharam? Mesmo essas ferramentas comerciais alucinaram entre 17% e 33% das consultas, ainda que melhor que os LLMs de uso geral. O achado teve cobertura ampla, incluindo o veterano Bob Ambrogi no LawSites, e gerou briga com os fornecedores, o que levou o RegLab a anunciar uma versão expandida do estudo. A versão definitiva, peer-reviewed, manteve a tese central. A promessa "hallucination-free" é, na melhor das hipóteses, exagero.

A terceira é o Stanford AI Index Report 2026, de abril de 2026. O capítulo sobre confiabilidade de LLM traz um benchmark horizontal de 26 modelos líderes (Claude, GPT-4o, Gemini, DeepSeek, Llama 3 e outros). A alucinação varia de 22% a 94%, dependendo do modelo e do domínio, e sem relação direta entre tamanho do modelo e qualidade da resposta. O recado para nós, advogados, é seco: nem modelo de fronteira derruba a taxa para um patamar compatível com o dever de diligência forense.

Estudo	Ferramentas testadas	Taxa de alucinação
Stanford HAI, Hallucinating Law (jan./2024)	GPT-4, GPT-3.5, PaLM 2, Llama 2 (uso geral)	69% a 88% (75% em consultas ao cerne da decisão)
Stanford RegLab, Hallucination-Free? (maio/2024, peer-review 2025)	Lexis+ AI, Westlaw AI, Ask Practical Law AI (comerciais)	17% a 33%
Stanford AI Index Report 2026 (abr./2026)	26 LLMs líderes (uso geral, benchmark horizontal)	22% a 94%

Quadro 1. Síntese das três principais publicações Stanford sobre alucinação de IA em contexto jurídico (2024 a 2026).

2.2 A Falha do Argumento "RAG Elimina Alucinação"

Vou explicar o que é RAG sem juridiquês e sem tecniquês. Retrieval-augmented generation é, hoje, a técnica mais usada para reduzir alucinação em LLM aplicado a um domínio fechado. O fluxo é simples de entender: você faz a pergunta, o sistema busca em uma base indexada (no Lexis+ ou no Westlaw, a base de jurisprudência licenciada), os documentos achados entram no contexto do modelo, e o modelo gera uma resposta supostamente "ancorada" nesses documentos.

Com esse desenho, o discurso dos fornecedores foi direto: como a resposta nasce de documentos reais, não pode alucinar. Foi exatamente isso que circulou em peça publicitária de LexisNexis e Thomson Reuters. Termos como "eliminating hallucinations" e "hallucination-free legal citations" apareceram em material promocional ao longo de 2023 e 2024, conforme registrou o LawSites.

O Stanford RegLab mostrou que essa tese é, no melhor caso, otimismo de marketing. A alucinação persiste por três motivos técnicos que vale você conhecer.

Primeiro: o documento puxado nem sempre é o certo. A busca depende de semelhança de sentido entre a pergunta e os trechos indexados. Quando a consulta tem nuance jurídica fina, distinção de precedente, virada doutrinária, obiter dictum, o sistema traz um documento só parecido, e o modelo, obrigado a responder, inventa o que falta.

Segundo: o modelo, mesmo recebendo documentos válidos, pode misgroundar a resposta. Ou seja, atribui a um documento o que está em outro, ou parafraseia de um jeito que distorce o conteúdo.

Terceiro: existe a chamada suppression failure. Quando você pede algo que não existe na base (uma jurisprudência inexistente sobre o tema X, por exemplo), o modelo tende a fabricar a resposta em vez de admitir que não tem nada. Ele prefere mentir bonito a dizer "não achei".

A consequência para o advogado brasileiro é uma só: nem ferramenta paga e de marca elimina o dever de conferir. Achar que "como veio do Lexis ou do Westlaw, é confiável" é, do ponto de vista probatório, insuficiente. Eu vejo gente confiando cego nisso, e é aí que a casa cai.

2.3 Os Casos Brasileiros: TJSC (2025), TRT-2 (2026), TRT-12 e o Instrumental do CPC

A jurisprudência brasileira está montando, em poucos meses, um repertório que ecoa o cenário americano. Três casos merecem análise dogmática.

TJSC, fev./2025. Um advogado catarinense impetrou habeas corpus com jurisprudência fabricada pelo ChatGPT. Decisões inexistentes, atribuídas a câmaras inexistentes do próprio tribunal. Quando foi confrontado, alegou "uso inadvertido" do ChatGPT, conforme reportou a Migalhas. O tribunal aceitou a defesa só para a dosimetria, aplicando advertência no lugar de multa pesada. Mas determinou, expressamente, a comunicação do caso à OAB/SC para apuração ético-disciplinar. Repara: o "foi sem querer" salvou do tranco maior, não salvou do ofício.

TRT-2, fev./2026. A 6ª Turma do TRT da 2ª Região (São Paulo) examinou recurso em que a parte recorrente, uma empresa de serviços terceirizados, apresentou jurisprudência fabricada. Conforme a ConJur, o tribunal condenou a empresa a multa de 5% sobre o valor da causa com base em litigância de má-fé (art. 80 do CPC) e expediu ofício à OAB-SP para apurar a infração disciplinar do patrono.

TRT-12 (Santa Catarina). Aqui a gravidade subiu. A advogada citou jurisprudência inexistente atribuída a um desembargador igualmente inexistente. Conforme o portal oficial do TRT-12, a autora da ação foi multada por litigância de má-fé e a OAB foi acionada.

O ferramental processual brasileiro dá conta dessa censura sem esforço. O art. 77 do CPC põe como dever das partes "expor os fatos em juízo conforme a verdade" (inciso I) e "não formular pretensão ou apresentar defesa quando cientes de que são destituídas de fundamento" (inciso II). O art. 80 do CPC lista como litigante de má-fé quem "deduzir pretensão ou defesa contra texto expresso de lei ou fato incontroverso" (inciso I), "alterar a verdade dos fatos" (inciso II) e "proceder de modo temerário em qualquer incidente ou ato do processo" (inciso V). Apresentar jurisprudência fabricada se encaixa direitinho nos incisos I, II e V. E a sanção, prevista no art. 81 do CPC, é multa de 1% a 10% do valor corrigido da causa ou, quando inestimável, até 10 vezes o valor do salário mínimo.

Como destacam os Barbieri Advogados, a tese que os tribunais aceitaram é que usar jurisprudência fabricada por IA viola a boa-fé processual (art. 5º do CPC) e configura litigância de má-fé, não importa o estado mental do advogado. Tanto faz se houve dolo ou só descuido na conferência. A multa vem do mesmo jeito.

2.4 A Recomendação OAB nº 001/2024 e o Plano Ético-Disciplinar

Antes mesmo dos primeiros casos judiciais, a OAB Federal se antecipou com a Recomendação nº 001/2024, que, conforme analisou o Jusbrasil, traz três grupos de orientação.

(i) Atividades autorizadas com IA: pesquisa de jurisprudência, análise preliminar de documentos, organização de informação, resumo de peças longas. Sempre com supervisão humana qualificada.

(ii) Formalização obrigatória: a Recomendação exige formalizar por escrito o uso da IA, com identificação da ferramenta, do operador humano responsável e dos critérios de validação aplicados antes de colocar o resultado dentro de uma peça processual.

(iii) Atividades vedadas ou restritas: redigir peça sem revisão humana integral, tomar decisão estratégica só com base em saída de IA e, em qualquer hipótese, levar a juízo citação não conferida em fonte primária.

A relevância dogmática disso é dupla. Primeiro, cria um standard de diligência profissional. O "advogado médio" do art. 14, IV do Código de Ética da OAB tem, hoje, o dever de conferir toda citação. Segundo, vira referência interpretativa para os tribunais ético-disciplinares. Descumprir a Recomendação serve de prova da falha do dever de cuidado, mesmo que o tribunal cível ou trabalhista tenha aplicado só a multa do CPC.

"A Recomendação OAB nº 001/2024 exige formalização por escrito antes de usar IA para pesquisa jurisprudencial, análise preliminar de documentos e organização de informações."

(Jusbrasil, 2025.)

O sistema brasileiro de responsabilização monta, então, uma dupla porta. O juízo da causa aplica multa por litigância de má-fé (CPC). O tribunal ético-disciplinar da seccional da OAB aplica advertência, censura, suspensão ou exclusão (Estatuto da OAB, Lei 8.906/94, arts. 35 a 38). As duas portas funcionam de forma autônoma. Ser absolvido em uma não impede a condenação na outra. Pode levar duas vezes pela mesma peça.

2.5 A Inversão da Carga de Cuidado e o Ônus Probatório em Representações Disciplinares

Agora presta atenção nesse ponto, porque é o que muda o jogo de verdade. A análise dos casos do TJSC, TRT-2 e TRT-12 revela um deslocamento conceitual importante. Antes, em ação por litigância de má-fé fundada em jurisprudência inexistente (situação que, antes da IA, era raríssima), o ônus era de quem representava: tinha que demonstrar o dolo do advogado.

Com a alucinação de IA, o jogo virou. Os tribunais brasileiros estão construindo, na prática, um dever objetivo de conferência. Cabe ao advogado, antes de pôr uma citação na peça, verificar se a fonte existe na base primária (o site oficial do tribunal). Se não verificou, responde pela falha, mesmo que o erro tenha vindo de uma "alucinação inadvertida" da ferramenta. E ai, o que você faz? Confere antes. Sempre.

Essa inversão da carga de cuidado tem três consequências processuais para as representações disciplinares perante a OAB.

Consequência	Efeito prático
Presunção de descuido	Apresentar citação inexistente gera presunção iuris tantum de descumprimento do dever de cuidado.
Ônus de demonstrar conferência	Cabe ao advogado representado provar que conferiu na fonte primária. Log da pesquisa, captura de tela, e-mail interno.
Irrelevância do estado mental	A falta de dolo serve só para a dosimetria (atenuante), não para afastar a infração ético-disciplinar.

Quadro 2. Efeitos processuais da inversão da carga de cuidado em representações OAB por uso de IA com alucinação.

E tem uma questão tecnológica que os tribunais éticos ainda não enfrentaram com profundidade: a falha do fornecedor. Se o Lexis+ ou o Westlaw, produtos vendidos com promessa expressa de "hallucination-free", produzem citação fabricada, o advogado que se baseou no marketing tem direito de regresso? Pode arguir boa-fé qualificada? Confesso que não achei jurisprudência fechada sobre esse ponto até o fechamento deste texto, então trato como ponto em aberto. O que a literatura especializada brasileira (Barbieri Advogados, Jusbrasil, dossiês setoriais) sinaliza é que a publicidade enganosa do fornecedor pode atenuar a sanção do advogado, sem, porém, livrá-lo do dever final de conferir na fonte primária. No fim, a conta é sua.

3. CONCLUSÃO

Junta tudo. De um lado, a evidência científica do Stanford RegLab (Lexis+ 17%, Westlaw 33%) e do Stanford AI Index 2026 (22% a 94% entre 26 LLMs líderes). Do outro, as decisões pioneiras dos tribunais brasileiros (TJSC, TRT-2, TRT-12). O quadro está estabilizado. Usar IA na pesquisa de jurisprudência é, hoje, ferramenta legítima e produtiva, mas não dispensa, em hipótese alguma, a conferência da citação na fonte primária. Quem violar esse dever, por descuido, por confiar demais na promessa de "hallucination-free", ou por terceirizar de forma irresponsável a estagiário ou a IA, responde por litigância de má-fé (CPC arts. 77, 80 e 81) e por infração ético-disciplinar (Recomendação OAB 001/2024 mais Código de Ética).

A tese da inversão da carga de cuidado se consolidou. Cabe ao advogado provar que conferiu, não ao tribunal provar que ele não conferiu. As ferramentas comerciais, mesmo as de marca consolidada, não são milagre. São auxílio de pesquisa, não substituto do dever de verificar. A defesa "uso inadvertido do ChatGPT" funciona como atenuante de dosimetria, nunca como salvação.

Para quem usa IA na pesquisa de jurisprudência, e considerando o aumento das sanções em 2025 e 2026, vou te dar sete recomendações práticas. Anota.

Audite as ferramentas em uso: mapeie todas as IAs do escritório (ChatGPT, Claude, Gemini, Lexis+, Westlaw, ferramentas brasileiras), com nível de risco e responsável humano por cada uma. É a base para se enquadrar na Recomendação OAB 001/2024.
Adote o princípio "nenhuma citação sem conferência primária": regra interna de que toda citação de jurisprudência em peça passa por verificação no portal oficial do tribunal (TJSC, TJSP, TRT, STJ, STF) antes de protocolar, com captura de tela arquivada.
Documente o ciclo de uso de IA: mantenha um log mínimo (prompt usado, resposta bruta, validação humana, versão final) para cada peça em que a IA ajudou. Essa documentação é a sua principal defesa em uma eventual representação disciplinar.
Treine a equipe periodicamente: estagiário e advogado sênior precisam entender que "veio do Westlaw" ou "veio do Lexis" não prova que a decisão existe. O Stanford RegLab derrubou essa presunção.
Reaja rápido se identificar erro: descobriu, depois de protocolar, que a citação era alucinação? Peticione já, pedindo desistência ou retificação. A iniciativa atenua a sanção do art. 80 do CPC e do Código de Ética.
Trate a Recomendação OAB 001/2024 como piso: elabore uma política escrita de uso de IA no escritório, com ferramentas, operadores e critérios de validação. Esse documento vai ser pedido em fiscalização e em processo disciplinar.
Acompanhe a jurisprudência em formação: os casos de TJSC, TRT-2 e TRT-12 são só o começo. Nos próximos 12 meses é provável que CNJ, STJ e o Conselho Federal da OAB venham com normas mais detalhadas. Quem se anteciparem captura vantagem estratégica.

O Stanford RegLab fechou o artigo de 2024 com uma frase que vale como síntese: "the legal profession should approach AI tools with appropriate skepticism and rigorous validation procedures". A advocacia brasileira está chegando ao mesmo lugar. Mas não por importação acadêmica, e sim pela via mais antiga que existe: a sentença que multa quem confia demais. Vou te falar uma coisa, e é o resumo de tudo. É mais barato aprender pelo Stanford do que pelo TRT.

REFERÊNCIAS

(De acordo com a NBR 6023:2018 da ABNT)

APOLUS AI. Alucinações de IA no Direito: 5 Casos Reais de Advogados Punidos. Dossiê especializado, 2026. Disponível em: https://apolus.ai/blog/alucinacoes-ia-direito-dossie-completo/. Acesso em: 14 maio 2026.

BARBIERI ADVOGADOS. Inteligência Artificial Para Advogados: Riscos E Regras. 2026. Disponível em: https://www.barbieriadvogados.com/inteligencia-artificial-advogados/. Acesso em: 14 maio 2026.

BRASIL. Código de Processo Civil, Lei n.º 13.105, de 16 de março de 2015. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 17 mar. 2015 (com alterações posteriores). Arts. 5º, 77, 80 e 81. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2015/lei/l13105.htm. Acesso em: 14 maio 2026.

BRASIL. Estatuto da Advocacia e a Ordem dos Advogados do Brasil, Lei n.º 8.906, de 4 de julho de 1994. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 5 jul. 1994. Arts. 35 a 38 (sanções disciplinares). Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l8906.htm. Acesso em: 14 maio 2026.

CONSULTOR JURÍDICO (CONJUR). Uso de jurisprudência falsa criada por IA gera multa e ofício à OAB. ConJur, 16 fev. 2026. Disponível em: https://www.conjur.com.br/2026-fev-16/uso-de-jurisprudencia-criada-por-ia-gera-multa-por-ma-fe-e-oficio-a-oab/. Acesso em: 14 maio 2026.

DAHL, Matthew; MAGESH, Varun; SURYANARAYANAN, Mirac; HO, Daniel E. Hallucinating Law: Legal Mistakes with Large Language Models are Pervasive. Stanford HAI, jan. 2024. Disponível em: https://hai.stanford.edu/news/hallucinating-law-legal-mistakes-large-language-models-are-pervasive. Acesso em: 14 maio 2026.

JUSBRASIL. Como usar IA sem violar a Ética da OAB. 2025. Disponível em: https://www.jusbrasil.com.br/artigos/como-usar-ia-sem-violar-a-etica-da-oab/5748497466. Acesso em: 14 maio 2026.

LAWNEXT (Bob Ambrogi). Stanford Will Augment Its Study Finding that AI Legal Research Tools Hallucinate in 17% of Queries, As Some Raise Questions About the Results. LawSites, maio 2024. Disponível em: https://www.lawnext.com/2024/05/stanford-will-augment-its-study-finding-that-ai-legal-research-tools-hallucinate-in-17-of-queries-as-some-raise-questions-about-the-results/. Acesso em: 14 maio 2026.

MAGESH, Varun et al. Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools. Stanford RegLab (preprint maio 2024; peer-review 2025, Journal of Empirical Legal Studies). Disponível em: https://reglab.stanford.edu/publications/hallucination-free-assessing-the-reliability-of-leading-ai-legal-research-tools/. Acesso em: 14 maio 2026.

MIGALHAS. TJ/SC adverte advogado por HC, feito por IA, com jurisprudência falsa. Migalhas Quentes, 2025. Disponível em: https://www.migalhas.com.br/quentes/424313/tj-sc-adverte-advogado-por-hc-feito-por-ia-com-jurisprudencia-falsa. Acesso em: 14 maio 2026.

STANFORD HAI. AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 out of 6 (or More) Benchmarking Queries. Stanford HAI News, maio 2024. Disponível em: https://hai.stanford.edu/news/ai-trial-legal-models-hallucinate-1-out-6-or-more-benchmarking-queries. Acesso em: 14 maio 2026.

STANFORD HAI. The 2026 AI Index Report. Stanford HAI, abr. 2026. Disponível em: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report. Acesso em: 14 maio 2026.

TRIBUNAL DE JUSTIÇA DE SANTA CATARINA (TJSC). TJSC multa autor de recurso por jurisprudência falsa gerada por inteligência artificial. Imprensa oficial, fev. 2025. Disponível em: https://www.tjsc.jus.br/web/imprensa/-/tjsc-multa-autor-de-recurso-por-jurisprudencia-falsa-gerada-por-ia. Acesso em: 14 maio 2026.

TRIBUNAL REGIONAL DO TRABALHO DA 12ª REGIÃO (TRT-12). Autora de ação é multada após advogada inventar jurisprudência e desembargador. Portal TRT-12, 2025. Disponível em: https://portal.trt12.jus.br/noticias/autora-de-acao-e-multada-apos-advogada-inventar-jurisprudencia-e-desembargador. Acesso em: 14 maio 2026.

GLOSSÁRIO TÉCNICO

Alucinação (em IA generativa): quando o modelo gera uma informação fluente e bem formatada, mas que não existe, está errada ou fora de contexto. Inclui caso judicial inventado, citação atribuída a quem não escreveu, número de processo inexistente.
LLM (Large Language Model): modelo de linguagem de grande porte (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek), treinado em um corpus de texto enorme para gerar e analisar linguagem natural.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): técnica que junta busca em base indexada (retrieval) com geração de texto (generation). Promete reduzir alucinação ancorando a resposta em documentos reais. Promessa que o Stanford RegLab falsificou em parte.
Misgrounding: erro em que o modelo, mesmo recebendo documentos certos no contexto, atribui ao documento errado ou parafraseia mal o conteúdo.
Suppression failure: falha em que o modelo, quando perguntado sobre algo que não existe na base, fabrica a resposta em vez de admitir o vazio.
Stanford RegLab: laboratório de pesquisa em regulação e IA do Stanford Law School com o Stanford HAI. Produziu os principais papers empíricos sobre alucinação jurídica (2024 e 2025).
Litigância de má-fé: instituto do art. 80 do CPC que enquadra a conduta processual desonesta (alterar a verdade dos fatos, deduzir pretensão temerária, etc.), com sanção pecuniária do art. 81.
Boa-fé objetiva processual: princípio do art. 5º do CPC que impõe a todos os sujeitos do processo o dever de conduta leal, transparente e cooperativa, independentemente do estado mental de cada um.
Inversão da carga de cuidado: tese segundo a qual, em caso de alucinação de IA, cabe ao advogado provar que conferiu a fonte primária, e não ao representante provar que ele não conferiu.

COMO CITAR ESTE ARTIGO

Formato NBR 6023:

VILAR, Douglas. Alucinação de Inteligência Artificial em Peças Processuais: Achados do Stanford RegLab, a Sanção do TJSC e os Ofícios à OAB no Brasil. Curitiba: Douglas Vilar Sociedade de Advogados, 14 maio 2026. Artigo do projeto JOAOPESTAGIARIO. ID: joaopest-2026-05-14-001. Disponível em: https://www.douglasvilar.com.br/artigos/alucinacao-ia-pecas-processuais. Acesso em: [data de acesso].

Formato curto (in-text):

(VILAR, 2026, joaopest-2026-05-14-001)

Curitiba, Paraná, Brasil, 14 de maio de 2026.

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