As Teorias da Causalidade: Perspectivas e Desafios

Considerações Introdutórias

As perspectivas abertas pela teoria da causalidade adequada e os desafios que ela enfrenta constituem um dos temas mais fecundos da dogmática da responsabilidade civil. Parece-nos que a compreensão aprofundada dessa teoria, tanto em sua gênese histórica quanto em suas aplicações contemporâneas, é condição indispensável para o operador do direito que pretenda enfrentar com rigor as questões relativas ao nexo de causalidade, especialmente no contexto da crescente utilização de sistemas de inteligência artificial em atividades com potencial lesivo.

Verificou-se, ao longo da evolução doutrinária e jurisprudencial, que a teoria da causalidade adequada foi desenvolvida precisamente como contraponto às insuficiências da teoria da equivalência das condições, buscando introduzir um critério qualitativo de seleção entre as múltiplas condições antecedentes que concorrem para a produção de um resultado danoso.

Origens e Fundamentos da Teoria da Causalidade Adequada

Como contraponto à teoria da equivalência das condições, surgiu a teoria da causalidade adequada — também denominada teoria da adequação —, desenvolvida no direito alemão e difundida por autores como Johannes von Kries e Karl Enneccerus. A ideia central consiste em selecionar, entre as condições antecedentes, apenas aquelas que, segundo a experiência comum, se mostrem "adequadas" para produzir o resultado em seu curso normal, conforme sistematizado por Otávio Luiz Rodrigues Jr.

Von Kries distinguiu a causa adequada da mera causa aleatória, introduzindo o conceito de probabilidade como critério de seleção causal. Em sua formulação, uma condição é causa adequada de um resultado quando, segundo o julgamento retrospectivo de um observador experiente, ela significativamente aumenta a probabilidade de ocorrência daquele resultado. Max Friedrich Gustav von Rümelin aprofundou essa análise ao propor a "prognose retrospectiva objetiva" como método de avaliação: após o fato, o intérprete deve indagar se o resultado era previsível a partir da conduta do agente, considerando o conjunto de circunstâncias cognoscíveis à época.

Enneccerus, por sua vez, propôs uma formulação negativa da teoria, segundo a qual se afasta o nexo causal quando as condições são extraordinárias e não guardam pertinência típica com o dano. Parece-nos que essa formulação negativa possui vantagem operacional relevante, pois desloca o ônus argumentativo: em vez de provar que a condição era adequada, demonstra-se que a condição era extraordinária e, portanto, juridicamente irrelevante para a imputação.

Cabe registrar, com Caio Mário da Silva Pereira, que embora a teoria tenha sido originalmente desenvolvida no direito alemão, sua difusão em maior escala operou-se através do direito francês, principalmente pelos estudos de Gabriel Marty — o qual, entretanto, não negou as origens germânicas da construção teórica.

A Recepção Brasileira e o Critério da Probabilidade

No Brasil, Caio Mário da Silva Pereira consolidou a recepção da teoria da causalidade adequada, reforçando que o critério da adequação funciona com base em uma análise de probabilidade, afastando antecedentes irrelevantes e retendo a condição mais idônea para produzir o dano. Segundo Flávio Tartuce, a teoria da causalidade adequada é amplamente adotada pela jurisprudência brasileira, não obstante sofra críticas em razão do grau de incerteza inerente à noção de probabilidade, que pode se distanciar da certeza fática exigida para a responsabilização.

Verificou-se que a crítica ao subjetivismo do juízo de probabilidade é recorrente na doutrina. A pergunta "era previsível, segundo a experiência comum?" não possui resposta unívoca, variando conforme o grau de especialização técnica do observador de referência, o estado da arte em determinado setor e as circunstâncias específicas do caso concreto. Esse dado hermenêutico assume relevância exponencial em setores tecnológicos de alta complexidade, como o da inteligência artificial.

Ainda assim, como observa Guilherme Reinig, a função seletiva da teoria e seu caráter jurídico-normativo conferem maior segurança na atribuição de responsabilidade, especialmente quando combinada a outros critérios, como o escopo protetivo das normas. Parece-nos que essa perspectiva integrativa é a mais promissora para o enfrentamento dos desafios contemporâneos.

Perspectivas e Desafios na Era da Inteligência Artificial

Para visualizarmos as perspectivas e desafios que a teoria da causalidade adequada enfrenta diante da inteligência artificial, recorre-se ao seguinte cenário hipotético. Imagine-se um fabricante de drones que desenvolve um sistema de inteligência artificial para detecção de falhas mecânicas a partir de dados de telemetria — informações como temperatura, vibração e aceleração transmitidas em tempo real durante o voo. O objetivo é identificar leituras de risco, de modo que o sistema possa emitir alertas sobre possíveis panes.

Contudo, ao treinar a IA, a equipe ignora cenários climáticos de alta umidade ou variações drásticas de temperatura, configura incorretamente os parâmetros do modelo — variáveis internas que o algoritmo ajusta automaticamente ao longo do processo de treinamento — e comete falhas na integração do firmware com os componentes físicos do drone. Em determinado voo, ao enfrentar condições meteorológicas adversas, o drone sofre um colapso mecânico e atinge uma pessoa, causando ferimentos graves.

Sob a ótica da causalidade adequada, dentre as muitas condições antecedentes — incluindo falhas humanas ou fatores climáticos —, as omissões no treinamento do algoritmo, a calibragem insuficiente e o defeito na integração do firmware surgem como causas tipicamente capazes de produzir o resultado, pois elevam, de forma previsível, o risco de queda. Um fenômeno totalmente extraordinário, como um raio que atingisse o drone, poderia ser descartado por não constituir fator normalmente associado ao tipo de dano em questão.

Implicações Regulatórias e Normativas

Os desafios que a teoria da causalidade adequada enfrenta no contexto da inteligência artificial encontram ressonância nas mais recentes iniciativas regulatórias. O PL 2338/23 e o AI Act europeu (Regulamento UE 2024/1689) estabelecem padrões técnicos mínimos para o desenvolvimento de sistemas de IA de alto risco, criando parâmetros que podem informar o juízo de adequação causal: se o desenvolvedor descumpriu obrigações de transparência, testagem ou documentação impostas pela regulação, esse descumprimento tende a ser qualificado como condição adequada para a produção de danos, pois a própria norma revelou ser previsível o resultado lesivo.

O Código de Defesa do Consumidor, em seus arts. 12 e 14, e o Código Civil, nos arts. 186 e 927, oferecem os referenciais normativos de responsabilidade que se articulam com a teoria da causalidade adequada no ordenamento jurídico brasileiro. A LGPD, por sua vez, ao estabelecer obrigações específicas para o tratamento automatizado de dados pessoais, cria um novo campo de aplicação da teoria no contexto dos sistemas de IA que operam com dados dos cidadãos.

Conclusão

Verificou-se que a teoria da causalidade adequada apresenta perspectivas promissoras e desafios substanciais para o direito da responsabilidade civil contemporâneo. Parece-nos que sua função seletiva e seu critério de probabilidade constituem avanços normativos genuínos em relação à teoria da equivalência das condições, embora a incerteza inerente ao juízo probabilístico permaneça como fonte de tensão hermenêutica. O diálogo entre a teoria da causalidade adequada e os novos marcos regulatórios da inteligência artificial representa uma das fronteiras mais instigantes do direito civil do século XXI, exigindo dos operadores jurídicos sensibilidade técnica e rigor metodológico em igual medida.