Riscos de Privacidade em LLMs: Uma Análise Técnica Aprofundada

Riscos de Privacidade em LLMs na Prática Jurídica: Uma Análise Técnica

A implementação de Large Language Models (LLMs) no setor jurídico brasileiro, embora inovadora, expõe as organizações a riscos de privacidade que necessitam de uma análise rigorosa à luz de evidências científicas e da legislação vigente. Este artigo aprofunda os perigos técnicos, como a memorização e o vazamento de dados, e contextualiza o seu impacto direto na advocacia e na conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

Vetores de Risco e o Contexto Brasileiro

As fontes acadêmicas mais recentes, como o Survey on Privacy Risks (2025), revelam que os riscos de privacidade dos LLMs se materializam principalmente através de três vetores. O primeiro é a memorização de dados, onde o modelo retém e pode reproduzir informações pessoais identificáveis (PII) presentes nos dados de treinamento. Para a prática jurídica, isso significa que detalhes de um caso confidencial podem ser regurgitados em outra consulta, violando o princípio da necessidade da LGPD.

O segundo vetor é o vazamento de dados, que ocorre quando informações sensíveis inseridas em prompts são expostas, seja para desenvolvedores da plataforma ou através de respostas a outros usuários. O estudo Privacy Harms Matrix (2025) destaca que esse risco é amplificado em órgãos públicos, como o TCE-PE, que ainda não possuem regulamentação específica para o uso de IA, criando uma brecha para violações da LGPD.

Finalmente, a inferência de atributos, conforme demonstrado pelo relatório CONFAIDE (2025) sobre o GPT-4, é a capacidade do modelo de deduzir informações sensíveis (como orientação sexual ou condição de saúde) a partir de textos aparentemente anônimos. Em análises de documentos jurídicos, isso representa uma violação da integridade contextual e dos princípios da LGPD, pois dados sensíveis são processados sem o consentimento explícito do titular.

Recomendações Baseadas em Evidências

Para mitigar tais riscos, o PL 2338/2023 alinha o Brasil às melhores práticas globais, sugerindo uma avaliação de impacto para sistemas de IA de alto risco, incluindo a exigência de supervisão humana em tribunais. Adicionalmente, técnicas como a anonimização de dados antes do processamento e o uso de criptografia são recomendadas para reduzir os riscos de memorização e vazamento. A implementação de differential privacy, que adiciona "ruído" aos dados, também se mostra eficaz para prevenir a inferência de atributos sensíveis.

Conclusão

A integração de LLMs na prática jurídica brasileira é inevitável, mas os riscos de privacidade são substanciais e tecnicamente complexos. A conformidade com a LGPD e a proteção do sigilo profissional exigem uma abordagem proativa, que combine a implementação de salvaguardas técnicas com uma regulamentação clara, como a proposta pelo PL 2338/2023. Apenas assim será possível inovar com segurança e responsabilidade.

Key Citations:

• : Towards the regulation of Large Language Models (LLMs) and Generative AI use in the Brazilian Government: the case of a State Court of Accounts. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/388006045_Towards_the_regulation_of_Large_Language_Models_LLMs_and_Generative_AI_use_in_the_Brazilian_Government_the_case_of_a_State_Court_of_Accounts
• : A Survey on Privacy Risks and Protection in Large Language Models. Disponível em: https://arxiv.org/html/2505.01976v1
• : Privacy and Data Protection Risks in Large Language Models (LLMs). Disponível em: https://www.aigl.blog/privacy-and-data-protection-risks-in-large-language-models-llms/
• : Managing Privacy Risks in Large Language Models (LLMs). Disponível em: https://securiti.ai/whitepapers/llm-privacy-risks/
• : To What Extent Have LLMs Reshaped the Legal Domain So Far? A Scoping Literature Review. Disponível em: https://www.mdpi.com/2078-2489/15/11/662