O uso da Inteligência Artificial na fiscalização tributária e a opacidade algorítmica: o caso do sistema de seleção aduaneira por aprendizado de máquina – SISAM

Carlos Renato Cunha; Natalina Stamile; Betina Treiger  Grupenmacher

doi:10.5020/2317-2150.2024.13867

Authors

Carlos Renato Cunha Pontifícia Universidade Católica, Curitiba, Paraná, Brasil https://orcid.org/0000-0002-5587-2004
Natalina Stamile Universidade Carlo Bo de Urbino, Urbino, Renascença, Itália https://orcid.org/0000-0002-7201-8539
Betina Treiger Grupenmacher Universidade Federal do Paraná, Curitiba, Paraná, Brasil https://orcid.org/0000-0003-0097-8124

DOI:

https://doi.org/10.5020/2317-2150.2024.13867

Keywords:

tax law, technology, administrative efficiency, artificial intelligence, tax administration, algorithmic opacity

Abstract

This article brings reflections on the topic of algorithmic opacity in artificial intelligence systems - AI used by the Brazilian Tax Administration through the analysis of the specific case of the Customs Selection System through Machine Learning – SISAM, in use by the Brazilian Federal Revenue Office since 2014. The central topics discussed are the concept of Tax Administration, its relationship with the Principle of Administrative Efficiency and the massive application of Tax Law; the basic concepts of AI and the functioning of SISAM; the problem of algorithmic opacity, on the part of the Tax Administration, in face of the Brazilian constitutional principles regarding Administrative Transparency and, finally, the verification, in the case chosen for analysis, of the respect for constitutional guarantees regarding the aforementioned Transparency, essential in the scope of the Democratic Rule of Law. For this purpose, the deductive method is used, with an applied, qualitative and exploratory research, having as a corpus the bibliographic and documentary research, with a case study. The hypothesis of this article is that the lack of absolute transparency in the functioning of the SISAM algorithms does not, a priori, offend the taxpayers’ guarantees, due to the need to protect the confidentiality of tax audit action criteria.

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Translations of this article

The use of artificial intelligence in tax auditaction and algorithmic opacity: the case of the Customs Selection System Through Machine Learning – SISAM (English)

Author Biographies

Carlos Renato Cunha, Pontifícia Universidade Católica, Curitiba, Paraná, Brasil

Doutor em Direito do Estado pela Universidade Federal do Paraná - UFPR (2019). Mestre em Direito do Estado pela UFPR (2010). Especialista em Planejamento Tributário e Operações Societárias pela Faculdade Brasileira de Tributação - FBT (2015). Especialista em Direito Tributário pelo Instituto Brasileiro de Estudos Tributários - IBET (2005). Bacharel em Direito, pela Universidade Estadual de Londrina (2002). Procurador do Município de Londrina (PR) desde 2004. Professor do Mestrado Profissional em Direito, Sociedade e Tecnologias da Escola de Direito das Faculdades Londrina. Professor da Graduação em Direito na Pontifícia Universidade Católica - PUC-PR, Campus Londrina (PR). Professor da Graduação em Direito nas Faculdades Londrina, em Londrina (PR). Professor da Pós-Graduação "lato sensu" em Direito em diversas instituições.

Natalina Stamile, Universidade Carlo Bo de Urbino, Urbino, Renascença, Itália

“Assegnista di ricerca” em Filosofia do direito sobre "“UniDiversity: Universities towards Diversity” pela Universidade de Brescia (Itália); professora de “Espanhol jurídico” da Universidade Carlo Bo de Urbino (Itália). Foi professora das disciplinas de “Teoria da argumentação jurídica” e de “Ragionevolezza, Uguaglianza e giustizia costituzionale” no Programa de Pós-Graduação em Direito da UFPR. Pós-doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Direito da UFPR. Doutora em “Teoria del diritto ed ordine giuridico europeo” pela Università degli Studi “Magna Graecia” di Catanzaro (Itália).

Betina Treiger Grupenmacher, Universidade Federal do Paraná, Curitiba, Paraná, Brasil

Doutora em Direito Tributário pela Universidade Federal do Paraná - UFPR. Mestre em Direito Tributário pela PUC/SP. Pós-Doutora pela Universidade de Lisboa. Visiting Scholar pela Universidade de Miami. Pós-graduada pela Universidade de Salamanca, na Espanha, e pela Universidade Austral, na Argentina. Professora Titular dos cursos de graduação e pós-graduação (mestrado e doutorado) em Direito Tributário da Universidade Federal do Paraná.

References

ABRAHAM, Marcus; CATARINO, João Ricardo. O uso da inteligência artificial na aplicação do direito público – o caso especial da cobrança dos créditos tributários – um estudo objetivado nos casos brasileiro e português. E-Pública, Lisboa, v. 6, n. 2, p. 188-219, dez. 2019. Disponível em: https://www.scienceopen.com/document?vid=10c220d9-6b71-4abf-9029-2d78919910fb. Acesso em: 12 nov. 2021.

ANDRESANI, Gianluca; STAMILE, Natalina. Transparency in internet regulation and governance: arguments and couter-arguments with some methological reflections. Revista Brasileira de Estudos Políticos, Belo Horizonte, v. 117, p. 443-476, jul./dez. 2018. DOI: https://doi.org/10.9732/rbep.v117i0.624

BACELLAR FILHO, Romeu Felipe. Parecer. In: FENAFISCO. Análise dos dispositivos constitucionais da nova administração tributária: Pareceres. Brasília: FENAFISCO, 2008. p. 71-114.

BICHARA, Luiz Gustavo Antônio Silva; MONTENEGRO, Rafaela Monteiro. Os limites da fiscalização tributária sob a ótica das novas tecnologias e o uso de algoritmos. In: AFONSO, José Roberto; SANTANA, Hadassah Laís (coord.). Tributação 4.0. São Paulo: Almedina, 2020. p. 283-296.

BIGATON, Tainá Rafaela. Entre humanos e máquinas pensantes: o desafio jurídico da construção de uma governança global da inteligência artificial sob o prisma da Ética. Rio de Janeiro: Lumen Juris, 2021.

BOTTALLO, Eduardo Domingos. Curso de processo administrativo tributário. São Paulo: Malheiros, 2006.

BRASIL. Lei n. 9.609, de 19 de fevereiro de 1998. Dispõe sobre a proteção da propriedade intelectual de programa de computador, sua comercialização no País, e dá outras providências. Brasília, DF: `Presidência da República, [2022]. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9609.htm. Acesso em: 7 maio 2022.

BRASIL. Lei n. 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Brasília, DF: Presidência da República, [2022]. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/l13709.htm. Acesso em: 26 abr. 2022.

BRESSER, Luiz Carlos Pereira. Reforma do Estado para a cidadania: a reforma gerencial brasileira na perspectiva internacional. São Paulo: Ed. 34; Brasília: ENAP, 1998.

CALIENDO, Paulo. Direito tributário e análise econômica do direito: uma visão crítica. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

CALIENDO, Paulo. Tributação e inteligência artificial. In: AFONSO, José Roberto; SANTANA, Hadassah Laís (coord.). Tributação 4.0. São Paulo: Almedina, 2020a. p. 465-475.

CALIENDO, Paulo. Tributação, inteligência artificial e vieses. In: PISCITELLI, Tathiane; LARA, Daniela Silveira (coord.). Tributação da economia digital. São Paulo: Thomson Reuters Brasil, 2020b. p. 491-508.

CANHADAS, Fernando Augusto Martins. O direito de acesso à informação pública: o princípio da transparência administrativa. Curitiba: Appris, 2018.

CASADEI, Thomas; PIETROPALI. Stefano. Intelligenza artificiale: fine o confine del diritto?. In: CASADEI, Thomas; PIETROPALI, Stefano (org.). Diritto e tecnologie informatiche. Milão: Woulter Kluwer, 2021. p. 219-232.

CAVALCANTI, Danielle Souza de Andrade e Silva. O sigilo na investigação criminal e o foro por prerrogativa de função. Revista CEJ, Brasília, v. 21, n. 71, p. 100-108, jan./abr. 2017. Disponível em: http://www.mpsp.mp.br/portal/page/portal/documentacao_e_divulgacao/doc_biblioteca/bibli_servicos_produtos/bibli_informativo/bibli_inf_2006/Rev-CEJ_n.71.09.pdf. Acesso em: 7 maio 2022.

CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA. Resolução n. 332, de 21 de agosto de 2020. Dispõe sobre a ética, a transparência e a governança na produção e no uso de Inteligência Artificial no Poder Judiciário e dá outras providências. Brasília, DF: Presidência da República, 2020. Disponível em: https://atos.cnj.jus.br/atos/detalhar/3429. Acesso em: 27 abr. 2022.

CORCHIA, Luca. La democrazia nell’era di Internet: per una politica dell’intelligenza collettiva. Con un saggio di Pierre Leévy. Florença: Le Lettere, 2013.

CUNHA, Carlos Renato. Praticabilidade tributária: eficiência, segurança jurídica e igualdade. São Paulo: Almedina, 2021.

DANAHER, John et al. Algorithmic governance: developing a research agenda through the power of collective intelligence. In: Big Data & Society, [s. l.], v. 4, n. 2, p. 1-21, jul./dez. 2017. DOI: https://doi.org/10.1177/2053951717726554. Disponível em: https://journals.sagepub.com/doi/epub/10.1177/2053951717726554. Acesso em: 23 abr. 2022.

DERZI, Misabel de Abreu Machado. Direito tributário, direito penal e tipo. 2. ed. São Paulo: RT, 2007.

DONEDA, Danilo Cesar Maganhoto; MENDES, Laura Schertel; SOUZA, Carlos Affonso Pereira de; ANDRADE, Norberto Nuno Gomes de. Considerações iniciais sobre inteligência artificial, ética e autonomia pessoal. Pensar, Fortaleza, v. 23, n. 4, p. 1-17, out./dez. 2018. DOI: https://doi.org/10.5020/2317-2150.2018.8257. Disponível em: https://ojs.unifor.br/rpen/article/view/8257. Acesso em: 23 abr. 2022.

ENGELMANN, Débora et al. Inteligência artificial no apoio à tomada de decisões no Direito Tributário. Revista de Direitos Fundamentais e Tributação – RDFT, Porto Alegre, v. 1, n. 3, p. 45-64, 2020. Disponível em: http://www.rdft.com.br/revista/article/view/24. Acesso em: 15 nov. 2021.

FAINI, Fernanda, Società tecnologica, amministrazione pubblica e diritti digitali. In: CASADEI, Thomas; PIETROPALI, Stefano (org.). Diritto e tecnologie informatiche. Milão: Woulter Kluwer, 2021. p. 17-30.

FAÚNDEZ-UGALDE, Antonio; MELLADO-SILVA, Rafael; ALDUNATE-LIZANA, Eduardo. Use of artificial intelligence by tax administrations: an analysis regarding taxpayers’ rights in Latin American coutries. Computer Law & Security Rewiew, [s. l.], v. 38, p. 1-13, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clsr.2020.105441 . Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0267364920300467 . Acesso em: 23 abr. 2022.

FIORIGLIO, Gianluigi. La Società algoritmica fra opacità e spiegabilità: profili informatico-giuridici. Ars interpretandi, [s. l.], v. 1, p. 53-67, jan./jun. 2021. Disponível em: https://www.rivisteweb.it/doi/10.7382/100792. Acesso em: 23 abr. 2022.

GIL, Antonio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 7. ed. Barueri: Atlas, 2022.

ILIADIS, Andrew; RUSSO, Federica. Critical data studies: an introduction. Big Data & Society, [s. l.], v. 3, n. 2, p. 1-7, 2016. DOI: https://doi.org/10.1177/2053951716674238. Disponível em: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/2053951716674238. Acesso em: 23 abr. 2022.

JAMBEIRO FILHO, Jorge Eduardo de Schoucair. Artigo IA e SISAM [mensagem pessoal]. Mensagem recebida por rafael@rafaelkoche.com.br. Acesso em 28 jan. 2019.

JAMBEIRO FILHO, Jorge Eduardo de Schoucair. Inteligência Artificial no Sistema de Seleção Aduaneira por Aprendizado de Máquina. Brasília, DF: Receita Federal, 2016. (14ª Prêmio de Criatividade e Inovação da Receita Federal do Brasil, 2015). Disponível em: https://repositorio.enap.gov.br/bitstream/1/4622/1/1%C2%BA%20lugar%20do%2014%C2%BA%20Premio%20RFB.pdf. Acesso em: 15 nov. 2021.

JARUDE, Jamile Nazaré Duarte Moreno. O estado da arte da fiscalização tributária federal e o uso de inteligência artificial. 2020. Dissertação (Mestrado em Direito) – Programa de Mestrado em Direito, Universidade de Marília, Marília, 2020. Disponível em: http://repositorio.enap.gov.br/handle/1/6415. Acesso em: 23 abr. 2022.

JUSTEN FILHO, Marçal. Curso de direito administrativo. São Paulo: Saraiva, 2005.

KÖCHE, Rafael. Inteligência artificial a serviço da fiscalidade: Sistema de Seleção Aduaneira por aprendizado de máquina (SISAM). In: MACHADO, Hugo de Brito. Tributação e novas tecnologias: Indaiatuba: Foco, 2021. p. 187-202.

LIETZ, Bruna. O uso da inteligência artificial e a fiscalização dos contribuintes na perspectiva dos direitos e deveres da relação tributária. Rio de Janeiro: Lumen Juris, 2021.

LIMA JUNIOR, Olavo Brasil de. As reformas administrativas no Brasil: modelos, sucessos e fracassos. Revista do Serviço Público, [s. l.], v. 49, n. 2, p. 5-31, abr./jun. 1998. DOI: https://doi.org/10.21874/rsp.v49i2.364. Disponível em: https://revista.enap.gov.br/index.php/RSP/article/view/364. Acesso em: 23 abr. 2022.

MACHADO SEGUNDO, Hugo de Brito. Tributação e inteligência artificial. Revista Jurídica Luso-Brasileira – RJLB, Lisboa, ano 6, n. 1, p. 57-77, 2020. Disponível em: https://www.cidp.pt/revistas/rjlb/2020/1/2020_01_0057_0077.pdf. Acesso em: 23 abr. 2022.

MARTINS, Ives Gandra da Silva. Princípio da eficiência em matéria tributária. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2006.

MCCARTHY, John. What is Artificial Intelligence?. Stanford University, [s. l.], 11 nov. 2007. Disponível em: http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html. Acesso em: 23 abr. 2022.

MELLO, Celso Antônio Bandeira de. Curso de direito administrativo. 30. ed. São Paulo: Malheiros, 2013.

NABAIS, José Casalta. O dever fundamental de pagar impostos: contributo para a compreensão constitucional do estado fiscal contemporâneo. Coimbra: Almedina, 2004.

NEGRÃO, Ricardo. Manual de direito comercial e de empresa. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2012.

NOVOA, César Garcia. El reto de la simplificacion de los sistemas tributarios. In: PIRES, Adilson Rodrigues; TÔRRES, Heleno Taveira (org.). Princípios de direito financeiro e tributário: estudos em homenagem ao Professor Ricardo Lobo Torres. Rio de Janeiro: Renovar, 2006. p. 319-344.

PASIN, João Bosco Coelho. Princípio da eficiência em matéria tributária. In: MARTINS, Ives Gandra da Silva (coord.). Princípio da eficiência em matéria tributária. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2006. p. 178-189.

PASQUALE, Frank. Secret algotithms threaten the rule of law: sending people to jail because of the inexplicable, unchallengeable judgments of a secret computer program undermines our legal system. MIT Technology Review, [s. l.], 1 jun. 2017. Disponível em: https://www.technologyreview.com/2017/06/01/151447/secret-algorithms-threaten-the-rule-of-law/. Acesso em: 23 abr. 2022.

PEIXOTO, Fabiano Hartmann; SILVA, Roberta Zumblick Martins da. Inteligência artificial e direito. Curitiba: Alteridade, 2019. v. 1.

PINHEIRO, Patrícia Peck. Direito digital. 6. ed. São Paulo: Saraiva, 2016.

PINHEIRO, Patrícia Peck. Proteção de dados pessoais: comentários à Lei n. 13.709/2018 (LGPD). 3. ed. São Paulo: Saraiva, 2021.

RODRIGUES, Marilene Talarico Martins. Princípio da Eficiência em Matéria Tributária. In: MARTINS, Ives Gandra da Silva (coord.). Princípio da eficiência em matéria tributária. São Paulo: RT, 2006. p. 97-125.

UNIÃO EUROPEIA. Orientações éticas para uma IA de confiança. Comissão Europeia, Bruxelas, 08 abr. 2019. Disponível em: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai. Acesso em: 29 jan. 2022.

RUSSELL, Stuart Jonathan; NORVIG, Peter. Inteligência artificial. Tradução: Regina Célia Simille. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.

SCAGLIARINI, Simone. I diritti costituzionali nell’er di internet: cittdinna digitale, accesso alla rete e net neutrality. In: CASADEI, Thomas; PIETROPALI, Stefano (org.). Diritto e tecnologie informatiche. Milão: Woulter Kluwer, 2021. p. 3-15.

SCHIER, Adriana da Costa Ricardo. A Institucionalização da Administração Tributária: a Lei orgânica da administração tributária e a garantia de direitos fundamentais. Curitiba: Íthala, 2016.

SCHWAB, Klaus. A quarta revolução industrial. São Paulo: Edipro, 2019.

SMITH, Adam. A riqueza das nações: investigação sobre sua natureza e suas causas. Tradução: Luiz Souza Baraúna. São Paulo: Nova Cultura, 1996. v. 2.

SOUZA, Karoline Lins Câmara Marinho de; SIQUEIRA, Mariana de. A Inteligência Artificial na Execução Fiscal Brasileira: limites e Possibilidades. Revista de Direitos Fundamentais e Tributação – RDFT, Porto Alegre, v. 1, n. 3, p. 17-44, set. 2020. Disponível em: http://www.rdft.com.br/revista/article/view/29. Acesso em: 15 nov. 2021.

STAMILE, Natalina. I limiti della (ir)ragionevolezza nella giustizia costituzionale. [no prelo].

VANTIN, Serena, Il diritto antidiscriminatorio nell’era digitale. Milão: Woulter Kluwer, 2021.

VELLOSO, Andrei Pitten. Fundamentos e limites constitucionais da simplificação tributária: análise sistemática à luz dos aportes doutrinários e jurisprudenciais alemães. Revista Fórum de Direito Tributário – RFDT, Belo Horizonte, v. 5, n. 30, p. 61-105, nov./dez. 2007. Disponível em: http://bdjur.stj.jus.br/dspace/handle/2011/29438. Acesso em: 29 jan. 2022.

VELLOSO, Andrei Pitten. O princípio da isonomia tributária: da teoria da igualdade ao controle das desigualdades impositivas. Porto Alegre: Livraria do Advogado, 2010.