{"id":18258,"date":"2025-11-12T14:58:20","date_gmt":"2025-11-12T17:58:20","guid":{"rendered":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2025\/11\/12\/pessoas-publicas-dados-publicos-ate-onde-vai-a-expectativa-de-privacidade-na-era-da-ia\/"},"modified":"2025-11-12T14:58:20","modified_gmt":"2025-11-12T17:58:20","slug":"pessoas-publicas-dados-publicos-ate-onde-vai-a-expectativa-de-privacidade-na-era-da-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2025\/11\/12\/pessoas-publicas-dados-publicos-ate-onde-vai-a-expectativa-de-privacidade-na-era-da-ia\/","title":{"rendered":"Pessoas p\u00fablicas, dados p\u00fablicos: at\u00e9 onde vai a expectativa de privacidade na era da IA?"},"content":{"rendered":"

Imagine se Barack Obama enviasse uma solicita\u00e7\u00e3o formal a uma empresa de tecnologia pedindo para ser \u201cesquecido\u201d por seus sistemas de intelig\u00eancia artificial<\/a>. Que as \u201cm\u00e1quinas\u201d parassem de mencionar que ele foi presidente dos Estados Unidos, que estudou em Harvard ou que nasceu no Hava\u00ed. Que apagassem de seus modelos at\u00e9 os fatos mais b\u00e1sicos e p\u00fablicos de sua biografia: os mesmos que figuram em livros, registros oficiais e na mem\u00f3ria coletiva. O pedido soaria claramente irrazo\u00e1vel: afinal, ele \u00e9 uma figura p\u00fablica, e essas informa\u00e7\u00f5es pertencem ao dom\u00ednio p\u00fablico e \u00e0 pr\u00f3pria Hist\u00f3ria.<\/p>\n

Mas a hip\u00f3tese revela um dilema dos tempos atuais: at\u00e9 que ponto a visibilidade p\u00fablica reduz o direito \u00e0 privacidade quando a mem\u00f3ria coletiva \u00e9 mediada por \u201cm\u00e1quinas\u201d que s\u00e3o capazes de armazenar, cruzar e inferir dados em escala global?<\/p>\n

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A expectativa reduzida de privacidade das pessoas p\u00fablicas \u00e9 um conceito conhecido.[1]<\/a> Pol\u00edticos, artistas e autoridades est\u00e3o sujeitos a maior escrut\u00ednio, em nome do interesse p\u00fablico e da liberdade de express\u00e3o. O que muda, no entanto, \u00e9 a forma como essa exposi\u00e7\u00e3o se d\u00e1. A aten\u00e7\u00e3o humana \u00e9 limitada, contextual e seletiva; j\u00e1 os sistemas de IA operam com mem\u00f3ria infinita e capacidade de associa\u00e7\u00e3o cont\u00ednua. Eles n\u00e3o apenas \u201csabem\u201d quem \u00e9 Barack Obama, mas podem reconstruir sua voz, prever suas opini\u00f5es e relacionar fragmentos dispersos de informa\u00e7\u00e3o com precis\u00e3o imposs\u00edvel para qualquer observador humano.<\/p>\n

Nesse novo contexto, a quest\u00e3o n\u00e3o \u00e9 mais se pessoas p\u00fablicas t\u00eam menos privacidade, j\u00e1 que isso se tornou um fato da vida democr\u00e1tica, mas at\u00e9 onde essa redu\u00e7\u00e3o pode ir e como deve ser governada. Se, de um lado, \u00e9 razo\u00e1vel que modelos de IA conhe\u00e7am fatos not\u00f3rios sobre figuras p\u00fablicas, de outro, \u00e9 preocupante que essa capacidade se estenda \u00e0 gera\u00e7\u00e3o de infer\u00eancias ou perfis sobre suas emo\u00e7\u00f5es, cren\u00e7as ou h\u00e1bitos. Entre o direito de ser conhecido e o direito de ser \u201cesquecido\u201d, a \u00e9 necess\u00e1rio (re)definir o que \u00e9 p\u00fablico e, talvez mais importante, o que deve continuar sendo lembrado por m\u00e1quinas.<\/p>\n

As leis de prote\u00e7\u00e3o de dados refletem esse racioc\u00ednio. Tanto a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados Pessoais (LGPD) quanto o Regulamento Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados europeu (RGPD) permitem o tratamento de dados \u201ctornados manifestamente p\u00fablicos pelo titular\u201d, mas condicionam essa permiss\u00e3o ao respeito a princ\u00edpios como boa-f\u00e9, finalidade e proporcionalidade (como no art. 7\u00ba, \u00a7\u00a7 3\u00ba, 4\u00ba e 7\u00ba, da LGPD).<\/p>\n

Portanto, o fato de um dado estar amplamente acess\u00edvel n\u00e3o o transforma em dado \u201clivre\u201d, mas apenas transfere, ao controlador, o dever de calibrar o seu uso. O que \u00e9 leg\u00edtimo para informar pode n\u00e3o ser leg\u00edtimo para perfilar; o que \u00e9 razo\u00e1vel para fins hist\u00f3ricos pode ser excessivo quando usado para prever comportamentos.<\/p>\n

\u00c9 justamente nessa fronteira que a IA desafia os conceitos tradicionais. Diferentemente de jornalistas, pesquisadores ou cidad\u00e3os que lidam com fragmentos de informa\u00e7\u00e3o, os sistemas de IA t\u00eam capacidade de processar e combinar volumes gigantescos de dados p\u00fablicos para gerar infer\u00eancias novas. A partir de discursos, imagens e textos dispon\u00edveis na internet, podem reconstruir padr\u00f5es de linguagem, analisar emo\u00e7\u00f5es ou estimar prefer\u00eancias pol\u00edticas. Portanto, o que era visibilidade pontual torna-se mem\u00f3ria estrutural, capaz de transformar a exposi\u00e7\u00e3o p\u00fablica em uma forma de observa\u00e7\u00e3o permanente.<\/p>\n

Contudo, nada disso \u00e9, em si, il\u00edcito. Usar dados dispon\u00edveis publicamente para treinar modelos de IA que respondem a perguntas sobre hist\u00f3ria, cultura ou pol\u00edtica \u00e9 n\u00e3o apenas leg\u00edtimo, mas socialmente \u00fatil. O ponto sens\u00edvel est\u00e1 em como e para que esses dados s\u00e3o reutilizados.<\/p>\n

A tecnologia amplia, ao mesmo tempo, mas talvez n\u00e3o na mesma propor\u00e7\u00e3o, o potencial de benef\u00edcio e de dano; e o papel do direito \u00e9 justamente definir quando o uso de dados p\u00fablicos deixa de servir ao interesse coletivo e passa a interferir indevidamente na esfera pessoal. Assim, o desafio contempor\u00e2neo n\u00e3o \u00e9 proibir, mas delimitar o razo\u00e1vel.<\/p>\n

Diante dessa nova realidade, talvez as perguntas mais importantes sejam duas: \u00e9 razo\u00e1vel que figuras p\u00fablicas pe\u00e7am para que suas informa\u00e7\u00f5es sejam exclu\u00eddas dos sistemas de IA? E, mesmo que seja razo\u00e1vel, \u00e9 tecnicamente poss\u00edvel que as m\u00e1quinas \u201cesque\u00e7am\u201d?<\/p>\n

A primeira quest\u00e3o \u00e9 de ordem jur\u00eddica.<\/p>\n

A razoabilidade depende do equil\u00edbrio entre o interesse coletivo e os direitos individuais. \u00c9 natural que informa\u00e7\u00f5es pessoais sobre pessoas p\u00fablicas circulem com maior liberdade, especialmente quando se relacionam a fatos not\u00f3rios ou a assuntos de interesse geral. Nesse sentido, n\u00e3o parece desproporcional que modelos de IA utilizem esse tipo de dado para aprender, contextualizar e responder a perguntas. O uso de declara\u00e7\u00f5es p\u00fablicas, entrevistas ou biografias n\u00e3o viola, por si s\u00f3, a privacidade \u2013 ao contr\u00e1rio, serve \u00e0 fun\u00e7\u00e3o social de preserva\u00e7\u00e3o da mem\u00f3ria e informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Mas nem todo uso \u00e9 neutro. A proporcionalidade imp\u00f5e limites: a IA n\u00e3o deve usar dados p\u00fablicos para produzir infer\u00eancias que extrapolem a finalidade original da exposi\u00e7\u00e3o. Se um modelo come\u00e7a a associar discursos a diagn\u00f3sticos psicol\u00f3gicos, prefer\u00eancias \u00edntimas ou cren\u00e7as religiosas, o tratamento deixa de ser informativo e passa a ser especulativo. O direito n\u00e3o deve impedir a exist\u00eancia desses sistemas, mas deve exigir finalidade leg\u00edtima, transpar\u00eancia e mitiga\u00e7\u00e3o de riscos, especialmente quando a fronteira entre o p\u00fablico e o privado se torna porosa e cinzenta.<\/p>\n

A segunda quest\u00e3o \u00e9 t\u00e9cnica \u2013 e mais complexa.<\/p>\n

Mesmo quando se reconhece a necessidade de limitar o uso de certos dados, a execu\u00e7\u00e3o enfrenta barreiras pr\u00e1ticas. A remo\u00e7\u00e3o seletiva de informa\u00e7\u00f5es de treinamento (o chamado \u201cmachine unlearning<\/em>\u201d) ainda \u00e9 um campo experimental. Autoridades como a CNIL[2]<\/a>, o EDPB[3]<\/a> e a ANPD[4]<\/a> t\u00eam reconhecido que eliminar completamente vest\u00edgios pessoais de um modelo \u00e9, hoje, tecnicamente dif\u00edcil e, em muitos casos, invi\u00e1vel. Por essa raz\u00e3o, em vez de exigir o apagamento absoluto, reguladores t\u00eam defendido medidas de controle e mitiga\u00e7\u00e3o, como filtros de sa\u00edda, bloqueio de consultas sens\u00edveis ou ajustes contratuais que impe\u00e7am reuso indevido.<\/p>\n

Em outras palavras, o desafio n\u00e3o \u00e9 fazer com que as m\u00e1quinas \u201cesque\u00e7am\u201d, mas garantir que lembrem de forma respons\u00e1vel. A governan\u00e7a de sistemas de IA precisa lidar com a persist\u00eancia da informa\u00e7\u00e3o de modo proporcional, transparente e documentado, de forma que a exposi\u00e7\u00e3o p\u00fablica de uma pessoa n\u00e3o se converta em disponibilidade ilimitada de seus dados.<\/p>\n

Se n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel (nem desej\u00e1vel) que a IA esque\u00e7a tudo o que aprendeu, o caminho \u00e9 pensar como ela deve se lembrar. O desafio, portanto, n\u00e3o est\u00e1 apenas em conter eventuais excessos, mas desenhar mecanismos de governan\u00e7a que tornem o uso de dados p\u00fablicos previs\u00edvel, proporcional e audit\u00e1vel.<\/p>\n

Um primeiro passo \u00e9 reconhecer que o tratamento de dados publicamente acess\u00edveis exige transpar\u00eancia refor\u00e7ada.[5]<\/a> Portanto, mesmo quando a coleta \u00e9 indireta, isto \u00e9, a partir de sites abertos ou redes sociais, o respons\u00e1vel deve informar, ainda que de forma geral, as fontes e categorias de dados usadas. No contexto de figuras p\u00fablicas, essa transpar\u00eancia n\u00e3o serve para \u201cpedir uma autoriza\u00e7\u00e3o\u201d, mas para permitir rastreabilidade e presta\u00e7\u00e3o de contas: saber de onde vem a informa\u00e7\u00e3o e como ela foi processada.<\/p>\n

Outro elemento fundamental \u00e9 a avalia\u00e7\u00e3o de impacto cont\u00ednua. A ideia de um relat\u00f3rio est\u00e1tico, elaborado antes do treinamento do modelo, j\u00e1 n\u00e3o basta. O uso de dados p\u00fablicos deve ser acompanhado de mecanismos de revis\u00e3o peri\u00f3dica que considerem riscos emergentes, desde a possibilidade de infer\u00eancias indesejadas at\u00e9 distor\u00e7\u00f5es reputacionais. Portanto, o controle de riscos deve ser um processo vivo, e n\u00e3o apenas um checklist inicial.<\/p>\n

Por fim, h\u00e1 o desafio da proporcionalidade operacional. Em muitos casos, as medidas de corre\u00e7\u00e3o n\u00e3o estar\u00e3o no apagamento do dado, mas na forma de limitar o resultado que o modelo \u00e9 capaz de gerar. Isso inclui o uso de filtros para suprimir infer\u00eancias pessoais, bloqueio de consultas sobre atributos sens\u00edveis e protocolos de revis\u00e3o humana quando o sistema trata de indiv\u00edduos identific\u00e1veis. S\u00e3o solu\u00e7\u00f5es imperfeitas, mas compat\u00edveis com a ideia de mem\u00f3ria controlada: uma IA que lembra o que \u00e9 p\u00fablico e necess\u00e1rio para fins leg\u00edtimos, mas \u201cesquece\u201d de ampliar, inferir ou reinterpretar al\u00e9m do contexto original.<\/p>\n

A bem da verdade, a linha que separa o p\u00fablico do privado nunca foi fixa \u2013 e, com a IA, ela se move mais r\u00e1pido do que a nossa capacidade de defini-la. A vida p\u00fablica sempre implicou exposi\u00e7\u00e3o; a diferen\u00e7a \u00e9 que, agora, essa exposi\u00e7\u00e3o \u00e9 process\u00e1vel, recombin\u00e1vel e permanente. O que antes se dilu\u00eda no tempo, a IA transforma em dado dispon\u00edvel, pronto para ser reinterpretado a qualquer momento e em velocidade antes inimagin\u00e1vel.<\/p>\n

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O direito \u00e0 prote\u00e7\u00e3o de dados surgiu justamente para romper com essa vis\u00e3o bin\u00e1ria entre o p\u00fablico e o privado. Ele n\u00e3o protege segredos, mas rela\u00e7\u00f5es: busca garantir que cada pessoa (p\u00fablica ou n\u00e3o) mantenha grau m\u00ednimo de controle sobre como suas informa\u00e7\u00f5es (p\u00fablicas ou n\u00e3o) circulam, s\u00e3o associadas e reinterpretadas. Assim, a autodetermina\u00e7\u00e3o informativa desloca o eixo da privacidade do conte\u00fado para o uso, e \u00e9 esse deslocamento que se torna decisivo na era da IA.<\/p>\n

Isso n\u00e3o significa blindar a esfera p\u00fablica, at\u00e9 porque a visibilidade das figuras p\u00fablicas \u00e9 parte da vida democr\u00e1tica; o que muda \u00e9 a natureza dessa visibilidade. No fim das contas, talvez o verdadeiro desafio seja este: garantir que a mem\u00f3ria das \u201cm\u00e1quinas\u201d preserve o que \u00e9 de interesse coletivo, mas sem ignorar o direito humano ao controle sobre a pr\u00f3pria informa\u00e7\u00e3o. A privacidade das pessoas p\u00fablicas sempre foi menor, mas nunca nula. A IA apenas nos obriga a redescobrir, com urg\u00eancia, onde come\u00e7a essa diferen\u00e7a.<\/p>\n

[1]<\/a> Essa foi inclusive uma das discuss\u00f5es no julgamento da ADI 4815 pelo Supremo Tribunal Federal (STF) em 2015, que afastou a exig\u00eancia pr\u00e9via de autoriza\u00e7\u00e3o para publica\u00e7\u00e3o de biografias.<\/p>\n

https:\/\/portal.stf.jus.br\/noticias\/verNoticiaDetalhe.asp?idConteudo=293336&ori=1<\/a><\/p>\n

[2]<\/a> https:\/\/www.edps.europa.eu\/data-protection\/technology-monitoring\/techsonar\/machine-unlearning_en<\/a><\/p>\n

[3]<\/a> https:\/\/www.cnil.fr\/en\/respect-and-facilitate-exercise-data-subjects-rights<\/a><\/p>\n

[4]<\/a> https:\/\/www.gov.br\/anpd\/pt-br\/centrais-de-conteudo\/documentos-tecnicos-orientativos\/radar_tecnologico_ia_generativa_anpd.pdf<\/a><\/p>\n

[5]<\/a> MILANEZ, Giovanna. O tratamento de dados pessoais dispon\u00edveis publicamente e os limites impostos pela LGPD<\/em>. Editora Processo: Rio de Janeiro, 2021.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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