As Concausas e a Multiplicidade de Agentes: Análise Aprofundada

O fenômeno da coparticipação na produção do dano também se manifesta no direito civil quando as condutas de duas ou mais pessoas concorrem para o evento lesivo. Esse fenômeno pode incidir sobre a mesma causa — por exemplo, quando dois agentes, em conjunto, agridem uma vítima — ou quando o ato de um agente constitui a causa adequada do fato praticado por outro: depois de atropelada por um motorista imprudente, a vítima é abandonada na via pública e, em seguida, atropelada mortalmente por segundo condutor, que dirigia em excesso de velocidade. A multiplicidade causal, contudo, vai muito além desses casos exemplificativos.

Causalidade Plural: As Classificações de Fernando Noronha

A doutrina brasileira tem proposto diversas classificações dentro do estudo da concausalidade. Fernando Noronha, cuja obra é referência central nessa matéria, organiza a causalidade plural em duas grandes vertentes: a causalidade plural comum e a causalidade plural concorrente.

A causalidade plural comum consiste das situações em que duas ou mais pessoas participam do mesmo fato gerador de dano. Os exemplos clássicos incluem brigas entre gangues, tumultos generalizados, rixas e conflitos envolvendo grupos determinados, em que todos os participantes contribuem diretamente para um único evento lesivo, tornando difícil — senão impossível — a individualização da contribuição causal de cada um.

Aplicando-se essa categoria ao universo tecnológico, parece-nos ilustrativo considerar o cenário de uma "maratona de programação" — também denominada hackathon —, em que duas equipes distintas recebem acesso simultâneo ao mesmo servidor para configurar um sistema de detecção de intrusões baseado em redes neurais. Caso ambas introduzam configurações conflitantes que resultem em falha crítica de segurança, tem-se uma hipótese de causalidade plural comum, pois o fato gerador é único — a misconfiguration do sistema —, mas decorre da atuação conjunta de dois grupos distintos de agentes.

Causalidade Plural Concorrente e Suas Subdivisões

A causalidade plural concorrente, por sua vez, abrange situações em que os fatos geradores são distintos, mas convergem para um mesmo resultado danoso. Pablo Stolze e Rodolfo Pamplona Filho apontam a concausa como o fator que se soma à conduta originária, reforçando o alcance do resultado lesivo. Já Caitlin Sampaio Mulholland a define como "uma condição que concorre para a produção do dano junto com a conduta inicialmente imputada, modificando o curso normal do processo causal iniciado". A questão central, em qualquer dessas hipóteses, reside em saber se a concausa rompe ou não o nexo causal originário — e, em não o rompendo, em que medida contribui para a extensão do dano reparável.

Verificou-se que Fernando Noronha subdivide a causalidade plural concorrente em três modalidades adicionais: o concurso de fatos da mesma pessoa, o concurso de fato do responsável com fato do lesado e o concurso de fatos distintos de várias pessoas. Cada uma dessas subcategorias apresenta implicações jurídicas próprias, especialmente no que diz respeito à repartição do dever de indenizar.

No concurso de fatos da mesma pessoa, o agente causador do dano pratica atos distintos que, em conjunto, produzem o resultado lesivo. Parece-nos que, no contexto de sistemas de IA, essa hipótese poderia ocorrer quando um desenvolvedor, ao mesmo tempo em que projeta um modelo com viés algorítmico e omite informações relevantes na documentação técnica, gera um dano que resulta da combinação de ambas as condutas — o defeito intrínseco e a falha informacional.

O Concurso entre Fato do Responsável e Fato do Lesado

O concurso entre fato do responsável e fato do lesado é especialmente relevante no contexto de plataformas digitais e sistemas de IA. Verificou-se que, nessa hipótese, a conduta da vítima interfere no processo causal, podendo atenuar — mas não necessariamente eliminar — a responsabilidade do agente. O art. 945 do Código Civil prevê expressamente que, se a vítima tiver concorrido culposamente para o evento danoso, a indenização será fixada tendo-se em conta a gravidade da culpa de ambas as partes.

Parece-nos relevante destacar que, no âmbito consumerista, a regra é diferente: o art. 12, §3º, III, do CDC admite a exclusão da responsabilidade do fornecedor somente quando a culpa for exclusiva do consumidor ou de terceiro, não bastando a mera concorrência. Essa assimetria normativa entre o regime civil comum e o consumerista tem reflexos práticos significativos para os sistemas de IA utilizados em relações de consumo, como aplicativos de saúde, plataformas de crédito e serviços de recomendação.

Aplicações Contemporâneas: IA, LGPD e PL 2.338/2023

A análise das concausas no contexto dos sistemas de inteligência artificial revela-se ainda mais complexa quando se considera a pluralidade de normas aplicáveis. A LGPD (Lei n.º 13.709/2018) impõe obrigações tanto ao controlador quanto ao operador de dados pessoais, prevendo no art. 42, §1º, a responsabilidade solidária do operador que agir em desconformidade com as instruções recebidas. Essa disposição cria, em essência, uma hipótese legal de concausalidade entre controlador e operador, uma vez que ambos podem contribuir para o mesmo dano ao titular de dados.

O Projeto de Lei n.º 2.338/2023 avança nessa direção ao propor a responsabilidade objetiva para os operadores de sistemas de IA de alto risco, com presunção relativa de nexo causal em favor da vítima. Parece-nos que essa presunção é indispensável diante da assimetria técnica e informacional que caracteriza essas relações: a vítima raramente dispõe de acesso aos logs de funcionamento, aos dados de treinamento ou à documentação técnica do sistema que lhe causou o dano.

No plano europeu, o AI Act (Regulamento (UE) 2024/1689) estabelece, para os sistemas de IA de alto risco, obrigações específicas de transparência, rastreabilidade e documentação técnica que, uma vez violadas, facilitam o reconhecimento do nexo causal em eventual ação de responsabilidade. Essa abordagem regulatória indireta — que facilita a prova do nexo sem presumir diretamente a causalidade — complementa as disposições da Diretiva de Responsabilidade pela IA (proposta AI Liability Directive), que prevê a presunção de causalidade em favor de vítimas que demonstrem violação de deveres de conformidade.

Conclusão Parcial

Conclui-se que a análise aprofundada das concausas e da causalidade plural revela a inadequação das categorias clássicas quando aplicadas, sem adaptação, aos danos produzidos por sistemas de inteligência artificial. A multiplicidade de agentes, a opacidade dos mecanismos causais e a fragmentação da cadeia de valor exigem instrumentos normativos e hermenêuticos específicos, os quais o ordenamento brasileiro começa a desenvolver por meio da LGPD e do PL 2.338/2023, em consonância com a experiência europeia. A continuidade dessa análise, nas seções subsequentes, aprofundará as subdivisões da causalidade múltipla e seus reflexos no regime de solidariedade passiva.