As Teorias da Causalidade: Panorama Atual

Considerações Introdutórias

O panorama atual das teorias da causalidade no direito civil brasileiro é marcado por uma tensão produtiva entre as construções teóricas tradicionais e as exigências de adequação normativa impostas pela complexidade das relações contemporâneas. Parece-nos que a compreensão desse panorama exige não apenas o mapeamento das teorias vigentes, mas também o exame crítico das tentativas doutrinárias de superação de suas limitações, especialmente no que diz respeito à teoria do dano direto e imediato e à sua "subteoria" da causa necessária.

Verificou-se que o panorama atual é caracterizado, ademais, pela emergência de novas teorias — como a da imputação objetiva do resultado — que procuram oferecer respostas mais adequadas aos desafios impostos pela responsabilidade civil em contextos tecnológicos avançados, incluindo a gestão automatizada de infraestruturas críticas por sistemas de inteligência artificial.

A Subteoria da Causa Necessária: Superando as Limitações da Imediatidade

A teoria do dano direto e imediato, não obstante sua abrangente aplicação, é criticada por sua rigidez, especialmente em situações que envolvem a pluralidade de causas. Na tentativa de superar essas limitações, a doutrina contemporânea desenvolveu a "subteoria" da causa necessária, que interpreta os conceitos de dano direto e imediato com base no liame de necessariedade entre causa e efeito, em vez de uma simples proximidade temporal.

Nesse sentido, Anderson Schreiber observa que o dever de reparar surge quando o evento danoso é considerado efeito necessário de uma causa específica, excluindo-se causas que, embora remotamente conectadas, não sejam determinantes. Parece-nos que essa formulação — embora mantenha a estrutura básica da teoria do dano direto e imediato — representa um avanço metodológico significativo, pois desloca o critério de imputação da proximidade temporal para a necessariedade lógica.

Cumpre apontar que Agostinho Alvim foi um dos principais defensores da teoria do dano direto e imediato, enfatizando, entretanto, que esta deveria ser compreendida sob a perspectiva da necessidade da causa. Segundo o autor, "a escola que melhor explica a teoria do dano direto é a que se reporta à necessidade da causa". Assim, o dever de reparar surge quando o evento danoso for efeito necessário de uma determinada causa, e não meramente subsequente a ela.

Panorama Atual: O Caso da Gestão de Redes Elétricas por IA

Para ilustrar o panorama atual das teorias da causalidade em sua aplicação a sistemas de inteligência artificial, recorre-se ao seguinte caso hipotético. Imagine-se um avançado sistema de inteligência artificial responsável pela distribuição de energia em uma grande rede elétrica. A IA monitora o consumo em tempo real, redireciona cargas e gerencia subestações, ajustando continuamente parâmetros para evitar sobrecargas.

Em determinado dia, por conta de um bug no algoritmo de previsão de picos de demanda, o sistema realoca abruptamente boa parte do fornecimento de energia para uma subestação que já estava operando próxima do seu limite. Paralelamente, um operador humano não percebeu um alerta intermitente que indicava manutenção incompleta em linhas de transmissão vinculadas à mesma subestação, o que limitava ainda mais a capacidade de absorver o aumento repentino de carga. Para agravar a situação, outra equipe de manutenção havia desligado parte do sistema de proteção contra sobretensão para realizar testes, ignorando a possibilidade de receber alta demanda.

Como resultado, ocorre um colapso local que provoca danos a transformadores, queda de energia em diversos bairros e potenciais prejuízos a equipamentos industriais. Sob a teoria do dano direto e imediato, analisa-se qual fator desencadeou de forma imediata o resultado danoso: a falha no algoritmo, ao enviar energia em excesso à subestação, seria vista como a causa principal, pois o sobrecarregamento configurou o elo direto que culminou no colapso.

Já pela subteoria da causa necessária, investiga-se se o bug no algoritmo foi efetivamente indispensável para o dano ou se as condições paralelas — manutenção mal planejada, alarme ignorado — se mostraram causas autônomas capazes de romper ou relativizar o nexo de causalidade. Se se concluir que, ainda que o operador estivesse atento e a manutenção estivesse regular, a sobrecarga decorreria inevitavelmente da ordem equivocada do sistema de IA, a responsabilidade recairia majoritariamente sobre quem desenvolveu ou gerencia o software. Contudo, se os elementos concorrentes fossem considerados determinantes, a responsabilidade seria partilhada.

A Teoria da Imputação Objetiva do Resultado

A teoria da imputação objetiva do resultado, embora majoritariamente aplicada no direito penal, também encontra defensores pela eficiência de sua aplicação no âmbito da responsabilidade civil. Originalmente concebida por Karl Larenz e inspirada pela filosofia de Hegel, a teoria visa distinguir os atos propriamente atribuíveis ao agente dos eventos fortuitos, conforme Gagliano e Pamplona Filho.

No entendimento de Luiz Flávio Gomes, essa teoria implica que um sujeito só pode ser responsabilizado se tiver "criado ou incrementado um risco proibido relevante", devendo o resultado jurídico derivar diretamente desse risco. Esse conceito limita a responsabilidade aos efeitos de ações que introduzem ou amplificam riscos não permitidos, excluindo a imputação em casos onde o risco criado seja insignificante ou tolerado pelo ordenamento.

Parece-nos que a transposição dessa teoria ao direito civil encerra tanto promessas quanto riscos. A promessa reside na capacidade de a teoria oferecer um critério objetivo e controlável de atribuição de responsabilidade, menos dependente de juízos probabilísticos subjetivos. O risco consiste na possibilidade de que a exigência de "risco proibido relevante" se torne, na prática, um critério excludente de responsabilidade em setores onde os riscos tecnológicos são inevitáveis mas não proibidos.

Implicações Normativas e Regulatórias

O panorama atual das teorias da causalidade é profundamente influenciado pelos novos marcos regulatórios da inteligência artificial. O PL 2338/23, em seus arts. 17 e 18, ao categorizar sistemas de IA de alto risco, define implicitamente quais riscos são "proibidos" — ou, ao menos, sujeitos a obrigações especiais —, o que fornece parâmetros normativos para a teoria da imputação objetiva no âmbito civil.

O AI Act europeu (Regulamento UE 2024/1689), ao estabelecer requisitos mandatórios para sistemas de IA de risco elevado, incluindo testagem rigorosa, documentação técnica e monitoramento pós-implantação, cria o padrão de conduta cujo descumprimento pode caracterizar a criação de "risco proibido relevante". O Código de Defesa do Consumidor e o Código Civil, em seus regimes de responsabilidade objetiva, complementam esse quadro normativo, garantindo que a vítima não precise demonstrar a criação intencional do risco para obter reparação.

Conclusão

Verificou-se que o panorama atual das teorias da causalidade no direito civil brasileiro é marcado pela coexistência de construções teóricas tradicionais — teoria do dano direto e imediato e sua subteoria da causa necessária — com abordagens mais recentes, como a teoria da imputação objetiva do resultado. Parece-nos que nenhuma dessas teorias, isoladamente, oferece resposta satisfatória à complexidade das cadeias causais envolvendo sistemas de inteligência artificial. O caminho mais promissor reside na articulação dialética entre essas teorias, guiada pelos fins normativos dos marcos regulatórios contemporâneos e pelos princípios constitucionais de proteção da dignidade humana e reparação integral dos danos.