{"id":11122,"date":"2025-05-20T07:58:21","date_gmt":"2025-05-20T10:58:21","guid":{"rendered":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2025\/05\/20\/remuneracao-por-direitos-autorais-do-pl-da-ia-e-tecnicamente-inviavel-diz-estudo\/"},"modified":"2025-05-20T07:58:21","modified_gmt":"2025-05-20T10:58:21","slug":"remuneracao-por-direitos-autorais-do-pl-da-ia-e-tecnicamente-inviavel-diz-estudo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2025\/05\/20\/remuneracao-por-direitos-autorais-do-pl-da-ia-e-tecnicamente-inviavel-diz-estudo\/","title":{"rendered":"Remunera\u00e7\u00e3o por direitos autorais do PL da IA \u00e9 tecnicamente invi\u00e1vel, diz estudo"},"content":{"rendered":"

O modelo de remunera\u00e7\u00e3o por direitos autorais previsto no Projeto de Lei 2.338\/2023, que regulamenta a intelig\u00eancia artificial<\/a> no Brasil, \u00e9 tecnicamente invi\u00e1vel, segundo estudo publicado nesta ter\u00e7a-feira (20) pelo think-tank Reglab. A principal raz\u00e3o, segundo o estudo, est\u00e1 na impossibilidade dos sistemas de IA generativa rastrearem a contribui\u00e7\u00e3o espec\u00edfica de cada obra, como textos, m\u00fasicas e imagens, usada durante o treinamento dos modelos.
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A proposta, aprovada no Senado em dezembro de 2024, agora aguarda an\u00e1lise na C\u00e2mara dos Deputados. O texto prev\u00ea mecanismos de remunera\u00e7\u00e3o para titulares de direitos autorais cujas obras tenham sido utilizadas no treinamento de sistemas de IA, mesmo que de forma indireta. Para o Reglab, no entanto, n\u00e3o h\u00e1 hoje solu\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas confi\u00e1veis ou escal\u00e1veis que permitam a operacionaliza\u00e7\u00e3o desse modelo.<\/span><\/p>\n

\u201cOs achados desta pesquisa n\u00e3o devem ser usados isoladamente contra a regula\u00e7\u00e3o, ou contra a valoriza\u00e7\u00e3o dos direitos de criadores e criadoras\u201d, diz o estudo. \u201cPelo contr\u00e1rio, suas infer\u00eancias apontam para a necessidade de uma regula\u00e7\u00e3o baseada em evid\u00eancias, que considere a realidade do setor e os limites t\u00e9cnicos da tecnologia existente\u201d.<\/span><\/p>\n

O estudo \u201cRemunera\u00e7\u00e3o por Direitos Autorais em IA: Limites e Desafios de Implementa\u00e7\u00e3o\u201d foi patrocinado pelo Google, pela Meta e pelo escrit\u00f3rio Baptista Luz Advogados, mas conduzido e interpretado de forma independente pelo Reglab.\u00a0<\/span><\/p>\n

Conduzido entre mar\u00e7o e abril, foi baseado em entrevistas semiestruturadas com oito especialistas t\u00e9cnicos nas \u00e1reas de ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, engenharia de software, aprendizado de m\u00e1quina e arquitetura de solu\u00e7\u00f5es de IA, al\u00e9m da an\u00e1lise das 24 sess\u00f5es da Comiss\u00e3o Tempor\u00e1ria Interna sobre Intelig\u00eancia Artificial no Senado (CTIA), que discutiu o PL.\u00a0<\/span><\/p>\n

Limita\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n

Segundo a pesquisa, os modelos baseados em aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o funcionam por indexa\u00e7\u00e3o direta de conte\u00fado, como acontece em uma biblioteca digital ou servi\u00e7o de streaming. Em vez disso, os dados s\u00e3o fragmentados em palavras, convertidos em vetores num\u00e9ricos e utilizados para identificar padr\u00f5es estat\u00edsticos e probabilidades de associa\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Assim, o produto da IA generativa \u00e9 constru\u00eddo com base em correla\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas entre vetores, n\u00e3o em cita\u00e7\u00f5es ou trechos identific\u00e1veis. Por isso, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel mensurar a contribui\u00e7\u00e3o relativa de cada obra utilizada no treinamento.<\/span><\/p>\n

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A an\u00e1lise tamb\u00e9m mostrou participa\u00e7\u00e3o m\u00ednima de profissionais de \u00e1reas STEM (ci\u00eancia, tecnologia, engenharia e matem\u00e1tica) e baixa incid\u00eancia de falas que abordassem direitos autorais a partir de perspectivas t\u00e9cnicas \u2014 apenas 16% dos participantes e, deste n\u00famero, apenas 4 pessoas falaram diretamente sobre direito autoral.\u00a0<\/span><\/p>\n

A baixa participa\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicos pode ajudar a explicar as raz\u00f5es por tr\u00e1s da baixa aplicabilidade do que \u00e9 previsto no texto, diz Pedro Henrique Ramos, diretor do Reglab e um dos autores do estudo. Segundo Ramos, a impossibilidade de mensurar o peso de obras autorais em produtos gerados por IA generativa n\u00e3o vem de falta de investimentos ou de vontade pol\u00edtica. \u201cPerguntamos isso para um dos entrevistados, e ele respondeu assim: \u2018As empresas podem at\u00e9 criar outra coisa, mas n\u00e3o vai ser intelig\u00eancia artificial generativa. Vai ser uma outra coisa\u2019\u201d, diz.<\/span><\/p>\n

\u201cProcuramos em bases acad\u00eamicas, papers, experimentos\u2026 E confirmamos exatamente o que os nossos entrevistados falavam. Tem muitos papers que est\u00e3o tentando fazer algumas experi\u00eancias, mas nenhuma das experi\u00eancias com resultados maduros. Todas elas com resultados muito experimentais\u201d, diz Ramos.<\/span><\/p>\n

Na academia, uma das abordagens em teste \u00e9 o uso da teoria dos jogos \u2014 uma ferramenta matem\u00e1tica para modelar decis\u00f5es interdependentes \u2014 como forma de estimar, de maneira probabil\u00edstica, a contribui\u00e7\u00e3o de cada dado no treinamento. Mas, segundo Ramos, isso tamb\u00e9m enfrenta limites metodol\u00f3gicos. \u201cO fato de a letra de uma m\u00fasica estar em 10 sites diferentes, por exemplo, n\u00e3o significa que ela ter\u00e1 mais peso, porque os dados s\u00e3o redundantes e a contagem n\u00e3o \u00e9 direta\u201d.<\/span><\/p>\n

Riscos regulat\u00f3rios\u00a0<\/strong><\/h3>\n

Al\u00e9m de apontar a inviabilidade t\u00e9cnica da proposta atual, o estudo alerta para efeitos adversos caso o Brasil adote uma regula\u00e7\u00e3o excessivamente restritiva, como a exig\u00eancia de licenciamento pr\u00e9vio e individualizado para o uso de dados no treinamento de IA.<\/span><\/p>\n

Para a pesquisa, h\u00e1 o risco de redu\u00e7\u00e3o da qualidade dos modelos, por menor diversidade e quantidade de dados; aumento de custos de desenvolvimento, especialmente para startups; concentra\u00e7\u00e3o de mercado, com grandes empresas adquirindo acesso exclusivo a grandes bases de dados; fuga de centros de desenvolvimento, com deslocamento de opera\u00e7\u00f5es para pa\u00edses com regras mais flex\u00edveis.<\/span><\/p>\n

O PL 2.338\/2023 prev\u00ea exce\u00e7\u00f5es ao uso de obras protegidas apenas para institui\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos, como universidades, bibliotecas e museus. Tamb\u00e9m estabelece a obrigatoriedade de transpar\u00eancia sobre as bases de dados utilizadas e permite mecanismos de negocia\u00e7\u00e3o coletiva ou direta entre desenvolvedores e titulares de direitos.<\/span><\/p>\n

Esse modelo, al\u00e9m de inoper\u00e1vel, segundo o estudo, pode ser restritivo \u2013 e outras legisla\u00e7\u00f5es ao redor do mundo podem fornecer inspira\u00e7\u00f5es \u00fateis. Ramos cita como exemplo o modelo da Uni\u00e3o Europeia, que adota uma l\u00f3gica de <\/span>opt-out<\/span>. Nele, os dados dispon\u00edveis publicamente podem ser usados para treinamento, salvo se o titular de direitos indicar explicitamente que n\u00e3o deseja esse uso \u2013 por meio de mecanismos t\u00e9cnicos como <\/span>metadados<\/span> ou <\/span>restri\u00e7\u00f5es de acesso<\/span>, como paywalls.<\/span><\/p>\n

Outro modelo de lei tamb\u00e9m poderia auxiliar em outras frentes, como a de data centers, cuja pol\u00edtica nacional foi anunciada recentemente. \u201cN\u00e3o adianta um monte de isen\u00e7\u00e3o tribut\u00e1ria, de voc\u00ea ter facilidades nos neg\u00f3cios, custos de energia, quando as empresas v\u00e3o correr o risco de ter que mudar totalmente seus data centers, mudar o conte\u00fado do seu software, dos seus sistemas, por conta de leis locais\u201d, diz Ramos.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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