As Teorias da Causalidade: Reflexões e Propostas

Considerações Introdutórias

As reflexões sobre as limitações das teorias tradicionais da causalidade e as propostas para sua superação constituem um dos domínios mais instigantes da dogmática da responsabilidade civil contemporânea. Parece-nos que o direito civil brasileiro enfrenta, no início do século XXI, o desafio de adaptar instrumentos conceituais desenvolvidos em contextos históricos muito distintos às realidades de uma sociedade em que sistemas algorítmicos de elevada complexidade participam ativamente da produção de danos.

Verificou-se, em artigos anteriores desta série, que tanto a teoria da equivalência das condições quanto a teoria do dano direto e imediato apresentam insuficiências estruturais quando confrontadas com as cadeias causais típicas da inteligência artificial. As reflexões e propostas doutrináriastêm convergido, em larga medida, para a teoria da imputação objetiva do resultado como alternativa ou complemento às teorias tradicionais.

A Teoria da Imputação Objetiva: Fundamentos e Estrutura

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 registrado por Gagliano e Pamplona Filho.

No entendimento de Luiz Flávio Gomes, a 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 jurídico.

Alguns estudiosos sugerem que a teoria da imputação objetiva funcione, antes de tudo, como um "mecanismo científico limitador do nexo de causalidade", auxiliando na identificação de situações onde o resultado não possa ser atribuído ao agente de modo juridicamente relevante. Dentro da responsabilidade civil, esse "filtro" funcionaria menos como uma teoria da causalidade em si e mais como uma forma de delimitação objetiva da responsabilidade, complementando a noção de causalidade no direito.

Reflexões Críticas sobre a Transposição ao Direito Civil

Parece-nos que a transposição da teoria da imputação objetiva ao direito civil, embora promissora, exige reflexões cautelosas. A teoria foi desenvolvida no contexto do direito penal, onde a função garantista — de limitação do poder punitivo estatal — é central. No direito civil, a função primordial é a reparação integral dos danos sofridos pela vítima, o que impõe perspectiva metodológica distinta.

A exigência de "risco proibido relevante" pode, na prática civil, funcionar como critério excludente excessivamente restritivo: se o risco criado pelo operador de um sistema de IA for considerado "permitido" — porque a atividade é lícita e regulamentada —, a teoria poderia isentar de responsabilidade agentes que, concretamente, causaram danos evitáveis. Essa tensão é especialmente aguda em setores de alto risco, como saúde, transporte autônomo e infraestrutura crítica, onde a atividade é legalmente autorizada, mas os riscos são substanciais.

A proposta mais equilibrada, a nosso ver, consiste em utilizar a teoria da imputação objetiva como critério auxiliar de delimitação do nexo causal, sem abandonar os instrumentos protetivos do Código de Defesa do Consumidor e do Código Civil. A responsabilidade objetiva do fornecedor, prevista no art. 12 do CDC, dispensa a demonstração de culpa e permite a reparação mesmo sem a identificação precisa do "risco proibido", bastando a demonstração do defeito e do nexo causal com o dano.

Propostas para a Aplicação em Sistemas de Inteligência Artificial

As propostas mais relevantes para a aplicação das teorias da causalidade a sistemas de inteligência artificial convergem em torno de dois eixos principais. O primeiro eixo diz respeito à distribuição do ônus probatório: dado o grau de opacidade dos algoritmos — o chamado "problema da caixa-preta" —, parece-nos razoável estabelecer presunções de causalidade que facilitem a posição processual da vítima, deslocando para o desenvolvedor ou operador o ônus de demonstrar a ausência de nexo causal.

O segundo eixo diz respeito à responsabilidade solidária dos agentes da cadeia de IA: desenvolvedor, fornecedor de dados de treinamento, operador e usuário comercial podem, cada um a seu modo, ter contribuído para a configuração do dano. A subteoria da causa necessária, combinada com a responsabilidade solidária prevista no art. 942 do Código Civil, permite que a vítima obtenha reparação integral sem necessidade de identificar o responsável único.

O PL 2338/23, em sua redação atual, avança nessa direção ao estabelecer deveres específicos para os agentes da cadeia de IA e ao prever mecanismos de responsabilidade que levam em conta a opacidade dos sistemas. O AI Act europeu complementa esse quadro ao exigir explicabilidade das decisões automatizadas em sistemas de alto risco, o que pode facilitar, na prática, a reconstituição do nexo causal para fins de responsabilização.

A Interação com o Marco Normativo Brasileiro

As reflexões e propostas sobre as teorias da causalidade devem necessariamente dialogar com o marco normativo brasileiro vigente. O art. 403 do Código Civil, ao exigir que os danos sejam "efeito direto e imediato" da conduta, impõe limite à extensão da responsabilidade que a teoria da imputação objetiva — em sua versão mais expansiva — poderia suprimir. Parece-nos que esse limite normativo é salutar, pois evita a responsabilização por danos remotos e imprevisíveis que gerariam insegurança jurídica inaceitável.

A LGPD, em seu art. 20, ao garantir ao titular de dados o direito de revisão de decisões automatizadas, cria mecanismo procedimental que, indiretamente, facilita a demonstração do nexo causal em casos de danos por algoritmos: se o desenvolvedor não consegue explicar o funcionamento do sistema, essa incapacidade pode ser considerada elemento indiciário do defeito que causou o dano.

O Código de Defesa do Consumidor, por sua vez, ao consagrar a teoria do risco do empreendimento no art. 12, oferece fundamento para a proposição de que quem introduz no mercado um sistema de IA potencialmente danoso assume, por essa só razão, o risco pelos danos que ele vier a causar — independentemente da demonstração de "risco proibido" no sentido técnico da teoria da imputação objetiva.

Conclusão

Verificou-se que as reflexões sobre as limitações das teorias tradicionais da causalidade e as propostas de superação convergem para um quadro normativo mais flexível e responsivo, que articula instrumentos do direito civil tradicional com as exigências dos novos marcos regulatórios da inteligência artificial. Parece-nos que a proposta mais consistente não é a substituição das teorias existentes pela teoria da imputação objetiva, mas a construção de um sistema dialógico em que cada teoria contribui com seus instrumentos específicos para a solução dos casos concretos. O horizonte normativo delineado pelo PL 2338/23, pelo AI Act e pelos regimes de responsabilidade objetiva do CDC e do Código Civil aponta, nesse sentido, para uma responsabilidade civil da inteligência artificial que seja ao mesmo tempo rigorosa, justa e tecnologicamente adequada.