Artigo: Modelo de regulação de IA é apropriado para o Brasil?
*Tatiana Campello, Fernanda Magalhães, Filipe Fonteles Cabral e José Eduardo Pieri
O debate brasileiro sobre inteligência artificial (IA) e direitos autorais corre o risco de cometer um erro clássico diante de novas tecnologias: a asfixia regulatória. No centro da discussão está o Projeto de Lei 2.338/2023, que pretende estabelecer o marco regulatório para o desenvolvimento e uso de IA no Brasil. Embora bem-intencionado, o texto atual cria um regime jurídico baseado na suposição de que modelos de IA generativa “copiam” obras.
Essa constatação – sustentada tecnicamente no IV Fórum de IA e Propriedade Intelectual da Associação Brasileira da Propriedade Intelectual (ABPI), em dezembro de 2023 – esclarece que modelos baseados em deep learning não armazenam textos ou imagens em bancos de dados. O treinamento consiste no ajuste de pesos estatísticos para reconhecer padrões e probabilidades. Assim, o resultado (output) não é uma obra “retirada” do treinamento, mas uma construção inédita. A insistência em tratá-lo como reprodução deriva da analogia técnica de “memorização”, fenômeno residual que, no debate legislativo, tem sido distorcido para exigir autorizações prévias que inviabilizam a tecnologia.
Enquanto o Brasil flerta com um regime de licenciamento obrigatório e segmentação para Mineração de Texto e Dados (TDM), economias dinâmicas adotam caminhos mais flexíveis. Nos Estados Unidos, o treinamento é frequentemente visto como uso transformativo (fair use). O Japão permite a mineração como uso não expressivo. União Europeia e Cingapura adotam exceções para TDM com mecanismos de opt-out.
O denominador comum dessas abordagens é simples: não se regula o input como se fosse exploração econômica da obra; regula-se o output quando e se – houver infração.
O PL 2.338 parece partir do pressuposto de que todo treinamento é potencialmente ilícito e de que o titular deve controlar antecipadamente algo que, na prática, é maciço, difuso e essencial à inovação.
O efeito colateral desse modelo pode ser perverso. Ao restringir o treinamento local e exigir que o titular controle por antecipação um processamento maciço e essencial, o Brasil corre o risco de empurrar a inovação para fora de suas fronteiras. Modelos competitivos treinados no exterior – com dados e culturas estrangeiras – retornarão ao país como produtos importados, pouco adequados aos nossos regionalismos.
A advertência é convergente: sem dados brasileiros, não haverá modelos de linguagem brasileiros, o que compromete o desenvolvimento de ferramentas de IA voltadas para o mercado nacional. E, sem IA brasileira, não haverá soberania digital, competitividade industrial ou preservação da identidade cultural. O paradoxo é evidente: um direito autoral concebido para estimular a criação, se aplicado conforme consta no texto do PL 2.338, poderá acabar sufocando a inovação.
Nada disso significa ignorar os direitos dos autores. Se um sistema de IA gerar um resultado que reproduz substancialmente uma obra protegida ou a substitua economicamente, o direito autoral deve incidir com rigor. Responsabilidade, indenização e cessação de uso permanecem pilares intactos.
O direito autoral sempre soube distinguir a ideia de sua expressão, fato e criação. À IA apenas exige-se que essa dogmática seja aplicada com precisão técnica, tanto jurídica quanto tecnológica. O desafio do legislador é compreender a tecnologia que pretende regular e manter fidelidade ao princípio estrutural da norma: o equilíbrio entre o incentivo à criação e a promoção do desenvolvimento econômico, social e tecnológico.
Tatiana Campello, Fernanda Magalhães, Filipe Fonteles Cabral e José Eduardo Pieri são conselheiros diretores da Associação Brasileira da Propriedade Intelectual.
