Treinamento de IA generativa coloca direitos autorais no centro do debate jurídico

Da redação de LexLegal

A disputa sobre quem deve ser remunerado pelo uso de obras no treinamento de modelos de inteligência artificial voltou ao centro da agenda legislativa. Enquanto a Câmara dos Deputados analisa o Projeto de Lei 2338/2023, o país assiste a uma mobilização crescente de artistas, produtores culturais, desenvolvedores e juristas em torno de um tema ainda sem respostas definitivas: quem tem direito sobre o resultado produzido por IA generativa.

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O PL da IA, aprovado no Senado e atualmente parado na comissão especial da Câmara, tenta construir parâmetros mínimos para o uso dessas tecnologias. A discussão envolve desde conceitos básicos — como o que é “inteligência artificial” e o que é “IA generativa” — até temas espinhosos, como transparência de datasets, remuneração por uso de obras protegidas, modelos de licenciamento e limites para mineração de textos e dados. No centro do debate está a pergunta mais incômoda da era digital brasileira: é possível equilibrar inovação tecnológica e proteção dos direitos autorais sem travar o desenvolvimento econômico do setor?

Hoje, o Brasil não possui regra específica que defina se obras usadas em treinamento configuram violação de direitos ou prática permitida. A Lei 9.610/98, escrita antes da popularização da internet banda larga, não prevê mineração de dados nem treinamento algorítmico em larga escala. A ausência de orientação normativa alimenta insegurança jurídica e pressiona o Congresso a avançar na discussão.

Segundo especialistas, o debate cresceu porque a IA generativa tornou evidente algo antes restrito ao ambiente acadêmico: modelos de linguagem e imagem são treinados com bilhões de dados, muitos deles protegidos por direitos autorais, coletados — muitas vezes — de forma indiscriminada em repositórios públicos.

“A dúvida sobre a remuneração dos ‘autores’ na IA surge porque a IA não cria; ela recombina padrões a partir do seu treinamento, de acordo com o prompt humano”, afirma Juliana Sene Ikeda, sócia do Campos Thomaz Advogados e especializada em Propriedade Intelectual. A análise ilustra um ponto central da discussão: se a máquina não é autora e se o usuário muitas vezes apenas dá instruções genéricas, quem seria titular de eventual direito?

Enquanto essa questão estrutural permanece sem resposta, cresce a pressão de setores artísticos para algum tipo de compensação financeira. A ideia mais defendida por entidades de classe é um modelo semelhante ao do ECAD, que arrecada e distribui direitos autorais de execução pública. Porém, ao contrário da música, o treinamento de IA não reproduz obras individualizáveis, o que torna a rastreabilidade praticamente inviável.

A comissão especial da Câmara, responsável por revisar todo o texto do PL da IA, reconhece a complexidade do tema. O projeto, tal como enviado pelo Senado, inclui dispositivos sobre remuneração, licenciamento e transparência, mas não estabelece o modelo operacional capaz de viabilizar essa compensação, seja via opt-out, licenciamento coletivo ou remuneração automática.

O que está em jogo

O debate sobre remunerar artistas durante o treinamento esbarra, de um lado, em limitações técnicas. Modelos de IA não armazenam as obras originais; eles transformam dados em vetores numéricos e pesos estatísticos que representam padrões. Não há, portanto, como identificar matematicamente qual porcentagem do modelo corresponde a qual obra. De outro lado, há uma discussão jurídica antiga: mesmo que tecnicamente seja possível, o treinamento configura reprodução? Ou seria um uso não expressivo, como defendem autores internacionais?

Na prática, diferentes jurisdições têm respondido de forma distinta. Nos Estados Unidos, parte das decisões de primeira instância tem considerado o treinamento como fair use, especialmente em casos envolvendo uso massivo de dados para pesquisa. Já no Japão, o entendimento é mais permissivo: é permitido treinar modelos com obras protegidas desde que o uso não prejudique injustamente os titulares.

O Brasil, entretanto, segue sem posicionamento definitivo. “O produto final se origina de uma combinação de instruções do usuário e de padrões aprendidos a partir de obras pré-existentes, mas a legislação brasileira exige criação humana para reconhecer autoria”, afirma Daniela Poli Vlavianos, advogada do escritório Arman Advocacia, especialista em Direito Digital. Segundo ela, enquanto não houver regra específica, o conteúdo gerado por IA permanece em uma zona cinzenta.

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Disputa dentro do Congresso

Parte do atraso no PL da IA decorre justamente dessa controvérsia. Um grupo pressiona pela criação de um mercado regulado de licenciamento compulsório para datasets de treinamento; outro teme que a exigência inviabilize o setor, já que startups e centros de pesquisa não têm como negociar contratos com milhões de titulares.

Há ainda uma segunda divergência: como garantir transparência sobre o que compõe os datasets. O texto atual prevê indicação das obras utilizadas no treinamento, mas especialistas consideram esse requisito tecnicamente impraticável. “A inviabilidade técnica de identificar a contribuição de cada obra torna impossível replicar um sistema tipo ECAD”, diz Ikeda.

Diante das resistências internas, a comissão especial adiou votações e ampliou o cronograma de audiências públicas. O receio é aprovar uma lei que desestimule a pesquisa brasileira ou crie obrigações impossíveis de serem cumpridas.

Direitos sobre o resultado: quem é o autor?

Além da disputa pelo input, cresce outra controvérsia: quem é titular do resultado final gerado por IA?

A legislação brasileira condiciona a proteção autoral a uma criação intelectual humana. Como sistemas de IA não possuem intencionalidade nem subjetividade, não podem ser reconhecidos como autores. Resta saber se o usuário pode ser considerado criador da obra.

“O debate desloca-se para o papel do usuário que insere comandos. Ele poderia ser considerado autor? Dependerá do grau de originalidade, criatividade e controle exercido sobre o processo”, afirma Thomaz Côrte Real, especializado em Direito Empresarial com ênfase em Direitos Tecnológicos e sócio do M.A. Santos Côrte Real Advogados. Para ele, prompts genéricos não configuram contribuição criativa. Já interações sucessivas, curadoria estética e edição humana significativa podem justificar autoria.

Essa distinção já aparece em orientações do Escritório de Direitos Autorais dos EUA, que admite proteção parcial quando a intervenção humana é substancial e identificável.

Caminhos possíveis

Diante da dificuldade de rastrear datasets e atribuir autoria, especialistas têm discutido modelos alternativos, como:

• Licenciamento coletivo obrigatório;
• Opt-out automático para titulares;
• Taxas regulatórias pagas por empresas de IA a fundos setoriais;
• Remuneração estatística ou proporcional baseada em amostragem.

Nenhum deles, porém, é consenso. Para Vlavianos, uma solução possível seria “um regime de compensação obrigatória e coletiva, distribuída a partir de critérios estatísticos”, respeitando limites técnicos e a privacidade dos usuários.

Já Ikeda considera mais realista o licenciamento prévio de catálogos ou acordos diretos entre empresas de tecnologia e detentores de direitos, modelo adotado por parte da indústria americana.

Enquanto isso, criadores aguardam respostas. Sem regulação, não há garantia de remuneração nem de transparência. Para Côrte Real, o país precisa de uma legislação que trate com clareza da coleta lícita de dados, diferencie usos expressivos e não expressivos e crie mecanismos para proteger tanto inovação quanto direitos fundamentais.

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Ao mesmo tempo em que busca dialogar com modelos internacionais, o Brasil tenta escapar de soluções fáceis. No Congresso, o entendimento predominante é que qualquer mecanismo de remuneração só será eficaz se não inviabilizar economicamente o setor. A disputa entre inovação e proteção autoral deve se intensificar nos próximos meses e seguirá como um dos temas centrais da regulamentação da IA no país.

Legenda da foto:

Discussão sobre direitos autorais e IA generativa ganha força no Congresso enquanto o PL da IA segue sem avanço na Câmara.