{"id":21715,"date":"2026-03-31T11:59:09","date_gmt":"2026-03-31T14:59:09","guid":{"rendered":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2026\/03\/31\/regulacao-da-ia-no-congresso-levanta-preocupacao-sobre-seguranca-juridica\/"},"modified":"2026-03-31T11:59:09","modified_gmt":"2026-03-31T14:59:09","slug":"regulacao-da-ia-no-congresso-levanta-preocupacao-sobre-seguranca-juridica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aprimora.site\/carvalhoalmeidaadvogados\/2026\/03\/31\/regulacao-da-ia-no-congresso-levanta-preocupacao-sobre-seguranca-juridica\/","title":{"rendered":"Regula\u00e7\u00e3o da IA no Congresso levanta preocupa\u00e7\u00e3o sobre seguran\u00e7a jur\u00eddica"},"content":{"rendered":"

O debate sobre a regula\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial<\/a> (IA) no Brasil tem desafiado o equil\u00edbrio entre estabelecer regras capazes de mitigar riscos sem comprometer a inova\u00e7\u00e3o e, ao mesmo tempo, n\u00e3o prejudicar a seguran\u00e7a jur\u00eddica<\/a> para empresas, desenvolvedores e usu\u00e1rios. Por enquanto, o tema est\u00e1 longe do consenso: h\u00e1 perguntas que precisam ser sanadas, principalmente quanto ao seu grau de clareza e capacidade de acompanhar a evolu\u00e7\u00e3o da tecnologia, apontam especialistas ouvidos pelo <\/span>Est\u00fadio JOTA<\/span>.<\/span><\/p>\n

Este \u00e9 o primeiro de uma s\u00e9rie de conte\u00fados publicados pelo JOTA<\/span> com patroc\u00ednio da OpenAI para discutir a regulamenta\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial sob diferentes \u00e2ngulos.<\/span><\/p>\n

O debate gira em torno, principalmente, do Projeto de Lei 2.338\/2023<\/a>, j\u00e1 aprovado pelo Senado e que agora \u00e9 debatido pela C\u00e2mara dos Deputados. O texto cria um marco regulat\u00f3rio para o uso de IA no pa\u00eds e foi inspirado em modelos internacionais, como o europeu. Ele adota uma abordagem baseada em risco, classificando sistemas de IA de acordo com seu potencial de impacto sobre direitos fundamentais, e a proposta inicial foi resultado do trabalho de uma comiss\u00e3o de juristas.<\/span><\/p>\n

Na proposta, um dos principais pontos de aten\u00e7\u00e3o est\u00e1 na defini\u00e7\u00e3o de categorias como \u201calto risco\u201d e \u201crisco excessivo\u201d para uma aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial. Para Juliano Maranh\u00e3o, professor da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP) e diretor da Lawgorithm, os \u201ccrit\u00e9rios d\u00e3o par\u00e2metros, mas envolvem subjetividade na avalia\u00e7\u00e3o\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n

Aplica\u00e7\u00f5es que envolvem dados sens\u00edveis ou que possam produzir efeitos relevantes sobre o acesso a direitos tendem a ser enquadradas como de maior risco. Para esses casos, o projeto prev\u00ea medidas mais rigorosas, como avalia\u00e7\u00f5es de impacto, auditorias peri\u00f3dicas e neutraliza\u00e7\u00e3o de vieses e discrimina\u00e7\u00e3o. O descumprimento pode levar a san\u00e7\u00f5es, sob um regime de responsabiliza\u00e7\u00e3o ao longo de toda a cadeia \u2013 de desenvolvedores a fornecedores e usu\u00e1rios de sistemas de IA.<\/span><\/p>\n

Segundo o modelo do projeto, a avalia\u00e7\u00e3o de risco e a tomada de medidas de governan\u00e7as dever\u00e3o ser feita pelos pr\u00f3prios agentes sujeitos \u00e0 regula\u00e7\u00e3o, como desenvolvedores, fornecedores e operadores dos sistemas.\u00a0<\/span><\/p>\n

A proposta d\u00e1 exemplos de aplica\u00e7\u00f5es consideradas de alto risco, especialmente em \u00e1reas sens\u00edveis como cr\u00e9dito, sa\u00fade, educa\u00e7\u00e3o e seguran\u00e7a p\u00fablica. A lista, no entanto, n\u00e3o \u00e9 necessariamente taxativa e convive com conceitos abertos, o que amplia a margem de interpreta\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Para Maranh\u00e3o, esse desenho pode gerar distor\u00e7\u00f5es. \u201cIsso pode trazer uma amplitude maior do que a desejada\u201d, afirma. Segundo ele, ao combinar crit\u00e9rios gerais com a indica\u00e7\u00e3o de casos, a proposta pode enquadrar como alto risco situa\u00e7\u00f5es que, na pr\u00e1tica, n\u00e3o apresentam consequ\u00eancias relevantes sobre direitos fundamentais, a depender do contexto.<\/span><\/p>\n

Entre os exemplos mais evidentes est\u00e3o sistemas utilizados em concess\u00e3o de cr\u00e9dito, sele\u00e7\u00e3o de candidatos em processos de emprego, diagn\u00f3sticos na \u00e1rea da sa\u00fade e aplica\u00e7\u00f5es em educa\u00e7\u00e3o ou seguran\u00e7a p\u00fablica, especialmente quando envolvem avalia\u00e7\u00e3o de comportamento ou tomada de decis\u00e3o automatizada.<\/span><\/p>\n

Assim, podem ser classificados como de alto risco sistemas de identifica\u00e7\u00e3o biom\u00e9trica, usados em pol\u00edticas p\u00fablicas para acesso a benef\u00edcios e direitos. Dependendo da interpreta\u00e7\u00e3o, ferramentas como sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o que influenciam decis\u00f5es relevantes tamb\u00e9m podem cair na mesma classifica\u00e7\u00e3o. Na seguran\u00e7a p\u00fablica, mesmo que a IA seja explorada para fins estat\u00edsticos ou de apoio, ela j\u00e1 pode ser considerada de alto risco.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tamb\u00e9m se abre margem para situa\u00e7\u00f5es menos \u00f3bvias: um algoritmo que organize filas do SUS, por exemplo, poderia ser classificado como de alto risco por afetar o acesso \u00e0 sa\u00fade.\u00a0<\/span><\/p>\n

O problema de uma abrang\u00eancia t\u00e3o ampla para as aplica\u00e7\u00f5es de \u201calto risco\u201d \u00e9 que isso freie a ado\u00e7\u00e3o da tecnologia, com impactos sobre ganhos de produtividade e inova\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Por isso, Juliano Maranh\u00e3o defende que a defini\u00e7\u00e3o mais detalhada dos riscos e das obriga\u00e7\u00f5es fique a cargo de reguladores especializados, o que permitiria ajustes conforme o setor e a evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica. Segundo ele, isso pode trazer a flexibilidade necess\u00e1ria ao modelo brasileiro.<\/span><\/p>\n

\u201cN\u00e3o d\u00e1 para fazer isso de forma adequada de modo transversal para todos os setores\u201d, afirma Maranh\u00e3o. \u201cA especifica\u00e7\u00e3o deve vir pela regula\u00e7\u00e3o setorial e pela autorregula\u00e7\u00e3o\u201d, adiciona.\u00a0<\/span><\/p>\n

Zonas cinzentas<\/h2>\n

Por outro lado, h\u00e1 ressalvas quanto a deixar esses pontos em aberto no marco regulat\u00f3rio. Ricardo Limongi, professor de marketing e intelig\u00eancia artificial da Universidade Federal de Goi\u00e1s (UFG), v\u00ea na delega\u00e7\u00e3o excessiva \u00e0 regulamenta\u00e7\u00e3o posterior uma fonte relevante de incerteza jur\u00eddica. \u201cIsso cria uma zona de indetermina\u00e7\u00e3o que, do ponto de vista da seguran\u00e7a jur\u00eddica, \u00e9 problem\u00e1tica\u201d, diz.\u00a0<\/span><\/p>\n

Se agentes que operam sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o, cr\u00e9dito, sa\u00fade ou recursos humanos, por exemplo, n\u00e3o t\u00eam clareza sobre o enquadramento de seus produtos quanto aos crit\u00e9rios de risco, isso pode estimular tanto a ina\u00e7\u00e3o regulat\u00f3ria quanto o chamado lit\u00edgio preventivo. \u201cA previsibilidade n\u00e3o decorre da aus\u00eancia de regras, mas da clareza e da consist\u00eancia delas\u201d, diz.<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, a falta de clareza e lacunas em aberto podem ampliar a judicializa\u00e7\u00e3o, caso n\u00e3o sejam resolvidas na regulamenta\u00e7\u00e3o. Entre os principais vetores est\u00e3o a imprecis\u00e3o de conceitos centrais: al\u00e9m de \u201calto risco\u201d, as interpreta\u00e7\u00f5es sobre \u201cdano significativo\u201d e \u201camea\u00e7a a direitos fundamentais\u201d tamb\u00e9m podem variar.<\/span><\/p>\n

Conhe\u00e7a o Est\u00fadio JOTA<\/span> e as solu\u00e7\u00f5es para fortalecer a presen\u00e7a de marcas nos debates p\u00fablicos<\/a><\/p>\n

Outro ponto \u00e9 a aus\u00eancia de mecanismos administrativos claros para contesta\u00e7\u00e3o de decis\u00f5es regulat\u00f3rias. O projeto n\u00e3o detalha, por exemplo, como uma empresa pode recorrer de uma classifica\u00e7\u00e3o de risco<\/a>, quais seriam os prazos ou inst\u00e2ncias respons\u00e1veis pela revis\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, o modelo institucional distribui compet\u00eancias entre a Autoridade Nacional de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (ANPD<\/a>), respons\u00e1vel por normas gerais, e reguladores setoriais, como Banco Central ou Ag\u00eancia Nacional de Sa\u00fade Suplementar (ANS), o que pode gerar d\u00favidas sobre quem decide em casos concretos e abrir espa\u00e7o para conflitos de compet\u00eancia.<\/span><\/p>\n

Direito autoral no centro do debate<\/h2>\n

Outro ponto sens\u00edvel diz respeito \u00e0 forma como o projeto trata o uso de dados e conte\u00fados protegidos por direitos autorais no treinamento de sistemas de IA, tema que est\u00e1 no centro do debate global.\u00a0<\/span><\/p>\n

Para Allan Rocha de Souza, professor de Direito da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e presidente do Instituto Brasileiro de Direitos Autorais (IBDAutoral), o texto atual n\u00e3o equilibra adequadamente a prote\u00e7\u00e3o de direitos e o est\u00edmulo \u00e0 inova\u00e7\u00e3o. \u201cEle n\u00e3o protege autores, mas titulares empresariais de bases de dados\u201d, afirma Souza.<\/span><\/p>\n

Na avalia\u00e7\u00e3o do professor, a proposta corre o risco de favorecer grandes detentores de bases e organiza\u00e7\u00f5es de gest\u00e3o coletiva, sem necessariamente garantir prote\u00e7\u00e3o efetiva aos criadores individuais. E, ao contr\u00e1rio do que parte do debate sugere, o texto n\u00e3o apresenta, necessariamente, uma prote\u00e7\u00e3o direta a artistas e autores.\u00a0<\/span><\/p>\n

O projeto prev\u00ea que o uso de obras protegidas no treinamento de sistemas de IA esteja sujeito \u00e0 identifica\u00e7\u00e3o desses conte\u00fados, \u00e0 gest\u00e3o de consentimento e \u00e0 remunera\u00e7\u00e3o dos titulares ainda na fase de desenvolvimento, antes mesmo de sua explora\u00e7\u00e3o econ\u00f4mica.\u00a0 \u201c\u00c9 custoso identificar as obras, gerir consentimento e remunerar j\u00e1 na fase de treinamento\u201d, alerta o professor Juliano Maranh\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ainda, o texto aprovado pelo Senado estabelece obriga\u00e7\u00e3o de transpar\u00eancia sobre os dados utilizados no treinamento. Est\u00e3o em debate no Legislativo a inclus\u00e3o de mecanismos como <\/span>opt-out<\/span> pelos titulares de direitos autorais, em que o uso de dados \u00e9 presumido at\u00e9 que o titular manifeste sua recusa, pedindo para ser exclu\u00eddo; e a possibilidade de negocia\u00e7\u00e3o coletiva para licenciamento de conte\u00fados.\u00a0<\/span><\/p>\n

As medidas buscam estruturar um modelo de remunera\u00e7\u00e3o, mas ainda geram d\u00favidas sobre sua viabilidade operacional e seus impactos sobre o desenvolvimento de sistemas no Brasil.<\/span><\/p>\n

Ao redor da proposta brasileira, o dissenso est\u00e1 tanto no lado dos autores quanto dos desenvolvedores de tecnologias. Nesse cen\u00e1rio, um caminho comum ainda precisa ser constru\u00eddo, o que exige mais tempo para compor di\u00e1logos e amadurecer propostas antes da consolida\u00e7\u00e3o do marco regulat\u00f3rio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Um risco \u00e9 que a aprova\u00e7\u00e3o sem que todas as arestas sejam aparadas impacte negativamente a competitividade do Brasil no desenvolvimento de intelig\u00eancia artificial. Regras demasiadamente r\u00edgidas podem incentivar a migra\u00e7\u00e3o do desenvolvimento tecnol\u00f3gico para outros pa\u00edses, mantendo no Brasil apenas o consumo dos produtos, por exemplo. Com isso, a concentra\u00e7\u00e3o dos ganhos econ\u00f4micos permanece fora do pa\u00eds.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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