Por Ana Laura Finati Alves*
Introdução
A interseção entre a inteligência artificial (IA) e o direito de propriedade intelectual representa um dos mais complexos desafios jurídicos contemporâneos. Com o avanço acelerado das tecnologias de machine learning, surge a necessidade urgente de compreender quais conteúdos podem ser legitimamente utilizados para treinar sistemas de IA sem violar direitos autorais preexistentes.
Este artigo examina o panorama legal brasileiro, com foco específico na Lei de Direitos Autorais (LDA) e na Lei de Propriedade Industrial (LPI), buscando esclarecer as fronteiras entre o uso legítimo de informações para o desenvolvimento tecnológico e a proteção dos direitos dos criadores originais.
O Escopo de Proteção Legal para Obras Intelectuais no Brasil
A Lei de Direitos Autorais (Lei nº 9.610/98) estabelece em seu artigo 7º um rol exemplificativo de obras protegidas, que inclui: textos literários, artísticos e científicos, conferências, composições musicais, obras audiovisuais, fotografias, desenhos, pinturas, programas de computador, entre outros. A proteção incide sobre a forma de expressão, não sobre as ideias, sistemas ou métodos em si.
Por outro lado, o artigo 8º da mesma lei delimita claramente o que não está sujeito à proteção de direitos autorais, especificando que determinados elementos estão fora do alcance da legislação. Dentre esses, incluem-se as ideias, os métodos e os sistemas em si, bem como os esquemas e regras para realizar atividades mentais ou negócios. Também não são protegidos os formulários em branco, textos de atos oficiais como leis e decretos, informações de uso comum como calendários e agendas, e nomes ou títulos isolados. Vejamos o dispositivo legal acima mencionado em sua redação original:
I – as ideias, procedimentos normativos, sistemas, métodos, projetos ou conceitos matemáticos como tais;
II – os esquemas, planos ou regras para realizar atos mentais, jogos ou negócios;
III – os formulários em branco para serem preenchidos por qualquer tipo de informação, científica ou não, e suas instruções;
IV – os textos de tratados ou convenções, leis, decretos, regulamentos, decisões judiciais e demais atos oficiais;
V – as informações de uso comum tais como calendários, agendas, cadastros ou legendas;
VI – os nomes e títulos isolados;
VII – o aproveitamento industrial ou comercial das ideias contidas nas obras.
Esta delimitação é fundamental não só para entender o que não está apto a ser protegido pelo ordenamento, mas é também vital para compreender o que pode ser utilizado livremente em sistemas de Machine Learning a ser implementados nas IA’s.
Portando, um ponto crucial para o desenvolvimento de sistemas de IA está na compreensão de que metodologias, teorias e correntes de pensamento não são, por essência, registráveis como propriedade exclusiva de seus criadores, pois a própria natureza do conhecimento científico, especialmente nas áreas humanas, fundamenta-se na construção colaborativa e incremental.
Nesse sentido, o art. 10 da Lei de Propriedade Industrial (Lei nº 9.279/96) reforça esta perspectiva ao estabelecer o que não é patenteável, incluindo teorias científicas, métodos matemáticos, concepções puramente abstratas, entre outros.
Art. 10. Não se considera invenção nem modelo de utilidade:
I – descobertas, teorias científicas e métodos matemáticos;
II – concepções puramente abstratas;
III – esquemas, planos, princípios ou métodos comerciais, contábeis, financeiros, educativos, publicitários, de sorteio e de fiscalização;
IV – as obras literárias, arquitetônicas, artísticas e científicas ou qualquer criação estética;
V – programas de computador em si;
VI – apresentação de informações;
VII – regras de jogo;
VIII – técnicas e métodos operatórios ou cirúrgicos, bem como métodos terapêuticos ou de diagnóstico, para aplicação no corpo humano ou animal; e
IX – o todo ou parte de seres vivos naturais e materiais biológicos encontrados na natureza, ou ainda que dela isolados, inclusive o genoma ou germoplasma de qualquer ser vivo natural e os processos biológicos naturais.
Obra Intelectual Derivada e Limitações ao Direito Autoral
Para compreender em que seara do direito de autor às obras geradas por inteligências artificiais se inserem, é necessário considerar os conceitos relacionados à obra intelectual derivada e suas hipóteses de utilização lícita.
Conforme ensina Ascensão (2007), “o Direito de Autor tutela necessariamente criações do espírito”. Por criações de espírito, entende-se que são obras intelectuais, criadas por seres humanos. Bittar (2019), diferenciando obras de cunho estético e obras de cunho utilitário, define que as primeiras são protegidas pelo direito de autor e, as segundas, pelo direito de propriedade industrial.
O art. 5º da LDA realiza a distinção entre obras originárias e obras derivadas, sendo a obra originária a criação primígena (art 5º, VIII, “f”), enquanto a obra derivada é a que, constituindo criação intelectual nova, resulta da transformação de obra originária (art 5º, VIII, “g”).
Obras derivadas seriam, portanto, obras que, por diferentes processos de elaboração intelectual, retomam outra preexistente, seja por transformação, incorporação, complementação ou outras formas de modificação da obra originária.
No entanto, para que possa haver obra derivada ou transformação, é obrigatório que haja autorização, licença ou cessão dos direitos patrimoniais, bem como uma delimitação das condições de uso, a qual deverá respeitar o licenciado ou cessionário, segundo o ordenamento pátrio, sob pena do autor da obra derivada cometer uma lesão aos direitos autorais do criador originário.
2.1. Limitações ao Direito Autoral
O art. 46 da LDA traz diversas ocasiões em que a utilização da obra não constitui ofensa a direitos autorais. Dentre seus incisos, encontra-se a figura das citações, de qualquer obra, quando utilizadas para fins de “estudo, crítica ou polêmica” (art. 46, III), além da hipótese de “reprodução, em um só exemplar de pequenos trechos, para uso privado do copista, desde que feita por este, sem intuito de lucro” (art. 46, II).
Essa é a maneira pela qual a legislação brasileira incorporou a chamada “regra dos três passos”, disposta no art. 9, parágrafo segundo da Convenção de Berna, que determina que:
“Às legislações dos países da União reserva-se a faculdade de permitir a reprodução das referidas obras em certos casos especiais, contanto que tal reprodução não afete a exploração normal da obra nem cause prejuízo injustificado aos interesses legítimos do autor.”
Os arts. 47 e 48 da LDA completam as limitações aos direitos autorais, prevendo a liberdade de paráfrases e paródias (desde que não sejam verdadeiras reproduções da obra originária nem lhe impliquem descrédito) e a liberdade de representação de obras em logradouros públicos, respectivamente.
Outrora, um ponto que merece aprofundamento é a complexidade de classificação jurídica das obras geradas por sistemas de inteligência artificial. Conforme analisa Abreu (2023), existe uma dificuldade em enquadrar tais criações no conceito tradicional de obra derivada.
A obra derivada, como visto anteriormente, pressupõe a transformação de uma obra originária preexistente. No entanto, os sistemas de IA que utilizam algoritmos de deep learning, como ocorre com diversas aplicações contemporâneas, não estão meramente transformando obras originárias. Conforme explica Abreu:
“O que ocorre é um processo de reconhecimento de padrões das obras intelectuais da base de dados, o que é aplicado na geração de uma imagem, não havendo uma referência à obra em si.”
Esta constatação cria um desafio jurídico significativo, pois demonstra a insuficiência dos conceitos tradicionais do direito autoral para abarcar as novas realidades tecnológicas. Diante da inexistência de um enquadramento específico na legislação, alguns estudiosos têm defendido que a obra gerada por inteligência artificial seja equiparada às obras de domínio público – posição que suscita amplos debates.
2.2. Fair Use e sua Aplicabilidade aos Sistemas de IA
Conforme aponta Abreu (2023), um possível caminho para a análise destas questões no direito estadunidense tem sido o instituto do fair use (uso justo). Este instituto, sem correspondente direto no sistema romanístico do direito de autor, representa uma abordagem mais flexível e adaptável aos desafios tecnológicos emergentes.
O fair use, definido na Seção 107 do United States Copyright Act, estabelece critérios para avaliação do uso legítimo de obras protegidas, incluindo: (i) O propósito e o caráter do uso (comercial ou educacional); (ii) A natureza da obra protegida; (iii) quantidade e substancialidade da parte utilizada; e (iv) O efeito do uso sobre o mercado potencial ou valor da obra protegida.
Ascensão (2007), considera que o sistema do fair use apresenta superioridade frente às limitações taxativas do direito autoral romanístico, justamente por sua capacidade de adaptação. A aplicação destes critérios a sistemas de IA, no entanto, produz resultados variados dependendo do contexto específico.
2.3. O Desafio Conceitual da “Utilização” de Obras Protegidas
A questão mais fundamental, que subjaz a todas as outras, refere-se à definição precisa do que constitui “utilização” de obras protegidas por sistemas de IA. Como aponta Abreu (2023), a controvérsia pode ser analisada por perspectivas distintas, vejamos em um trecho de sua obra:
“Há a utilização da obra como um todo, tendo em vista a identificação de padrões do artista por meio da obra como um todo, ou não há utilização efetiva da obra, tendo em vista que este apenas identifica padrões nas obras da base de dados, aprendendo por meio destes.”
Esta distinção conceitual é determinante, pois caso se entenda que não há uso efetivo das obras intelectuais na base de dados, as criações finais geradas pelas inteligências artificiais não teriam qualquer dever em relação aos direitos morais de autor.
Por outro lado, a própria alimentação de bases de dados com obras protegidas poderia suscitar questões jurídicas independentes da utilização posterior.
Obra em Domínio Público e sua Relevância para a IA
Para a adequada compreensão das possibilidades de utilização de obras intelectuais por sistemas de IA, é fundamental entender o conceito de domínio público. Tendo em vista a concepção do duplo feixe que compõe o direito autoral (os direitos morais e direitos patrimoniais), pode-se dizer que o domínio público representa o fim dos direitos patrimoniais de autor.
A utilização das obras intelectuais, decorrido o prazo de proteção, são de livre utilização do público geral, sendo desnecessária autorização ou licença dos autores, seja para uso comercial ou não. A LDA, embora não estabeleça uma definição legal de domínio público, dispõe em seu art. 45 que as obras em domínio público são:
i) Aquelas em que decorreu o prazo de proteção aos direitos patrimoniais
ii) As de autores falecidos que não tenham deixado sucessores
iii)As de autor desconhecido, ressalvada a proteção legal aos conhecimentos étnicos e tradicionais
Portanto, além dos casos específicos de autores falecidos sem sucessores e autores desconhecidos, o domínio público está relacionado, principalmente, aos prazos legais de proteção determinados pela LDA, quais sejam:
a) 70 (setenta) anos contados a partir de 1° de janeiro do ano subsequente ao falecimento do autor, para obras literárias, artísticas e científicas (art. 41 da LDA);
b) 70 (setenta) anos contados a partir de 1° de janeiro do ano subsequente da divulgação de obras audiovisuais e fotográficas (art. 44 da LDA); e
c) 70 (setenta) anos contados de 1° de janeiro do ano imediatamente posterior ao da primeira publicação, em relação aos direitos patrimoniais sobre as obras anônimas ou pseudônimas (art. 43 da LDA).
O instituto do domínio público está amplamente relacionado a uma função social. Souza (2023) expõe uma problemática do direito autoral atual partindo de uma perspectiva histórica, expondo que a tutela ao direito autoral visava à criação de “um equilíbrio entre interesses de natureza privada e pública“, sendo os interesses privados os dos autores e titulares de direitos autorais, enquanto o interesse público seria o de promoção de tais criações, com vistas ao enriquecimento cultural.
Há, portanto, uma grande vertente que defende que a ampla difusão de obras em domínio público propicia maior acesso à cultura e à informação, contribui para o desenvolvimento educacional e cultural da população, gera crescimento econômico pela maior circulação das obras e oferece segurança jurídica relacionada ao uso de obras de terceiros (Branco Júnior, 2023).
Cabe destacar que o domínio público põe fim apenas aos direitos patrimoniais, continuando a vigorar os direitos morais do autor. Portanto, na criação derivada com base em obra em domínio público, deve-se, por exemplo, atentar à indicação do autor original, entre os demais deveres relacionados aos direitos morais.
Machine Learning e Uso da Propriedade Intelectual
O projeto “The Next Rembrandt” ilustra bem a questão aqui suscitada, considerando que se tratava de uma máquina dotada de IA que aprendeu técnicas específicas do pintor Rembrandt, quase 400 anos após sua morte, e o resultado foi uma pintura produzida em impressora 3D, imitando até mesmo a espessura e a textura das camadas de uma autêntica obra de Rembrandt. Imediatamente após esse projeto, surgiu o questionamento a respeito da titularidade da nova obra criada pela máquina (Barroso et al., 2023).
A possibilidade de não humanos figurarem como autores de obras é ainda objeto de muitas discussões administrativas, jurídicas e acadêmicas, contudo, não é o que o presente artigo deseja desvendar.
Para além da questão sobre a autoria de obras geradas a partir de IA, a própria utilização de obras autorais no processo de Machine Learning traz questionamentos. Afinal, todos os textos, sons e imagens que alimentam os sistemas são possivelmente protegidos por direitos autorais.
Essa questão nos transporta exatamente ao papel de tecnologias GPT (“Generative Pre-Trained Transformers“) na produção textual e a dificuldade no entendimento sobre o que constituiria uma violação de direito autoral quando a obra é produzida a partir de uma ferramenta de IA. (Barroso et al., 2023)
Os sistemas de IA se utilizam muitas vezes de textos protegidos por direitos autorais para seu treinamento e posterior geração de conteúdo, o que torna o entendimento sobre o assunto essencial, não apenas para os devs e empresas de tecnologia, mas para os próprios criadores de obras que desejam proteger suas criações.
Esses sistemas de Machine Learning, normalmente, necessitam de grandes volumes de dados para seu treinamento. A questão central é: quais conteúdos podem ser incorporados a estes sistemas sem violar direitos autorais?
Baseando-se nos artigos 7º e 8º da LDA, podemos estabelecer algumas diretrizes:
Aqueles conteúdos utilizáveis sem autorização específica, a exemplo de ideias, conceitos, teorias, métodos científicos, procedimentos, fatos históricos, notícias factuais, dados brutos, e obras em domínio público.
Aqueles conteúdos que exigem autorização ou licenciamento, a exemplo de obras literárias completas, músicas, filmes, fotografias, software proprietário, e outras expressões artísticas protegidas por direitos autorais que não se enquadrem nas exceções legais ou nas limitações previstas no art. 46 da LDA.
É importante notar que a atribuição adequada de autoria, pode mitigar significativamente riscos jurídicos, então, aqueles sistemas de IA que reconhecem e citam adequadamente os autores originais das teorias e metodologias que utilizam demonstram a boa-fé e o respeito aos direitos morais que estão em jogo, mesmo quando os conceitos em si não sejam objeto de proteção.
O desenvolvimento de tecnologias de IA exige um delicado equilíbrio entre a proteção dos direitos dos criadores e a necessidade de inovação. A exclusividade excessiva pode representar um entrave ao progresso tecnológico, enquanto a ausência de proteção pode desestimular a criação original.
O princípio da liberdade de iniciativa e de pensamento, é fundamental neste contexto, uma vez que a exclusividade não pode ser tomada como algo mundano ou banalizado, sob pena de comprometer o próprio avanço científico e tecnológico aqui mencionado.
Neste sentido, é válido o argumento de que metodologias são desenvolvidas precisamente para serem utilizadas e expandidas por outros profissionais, não apenas para permanecerem confinadas ao uso exclusivo de seus criadores originais.
Dessa forma, ainda que haja uma significativa lacuna legislativa, há recomendações que podem ser consideradas para a mitigação de riscos, quais sejam:
a) Implementar sistemas de atribuição: desenvolvedores de IA podem incorporar mecanismos para reconhecer e citar adequadamente as fontes utilizadas no treinamento de seus sistemas;
b) Adotar práticas de due diligence: realizar análises prévias dos conteúdos utilizados para treinamento de IA, identificando potenciais violações de direitos autorais; e
c) Considerar licenciamentos específicos: explorar modelos de licenciamento adaptados à realidade da IA, que permitam o uso de conteúdos protegidos para treinamento sem violação de direitos.
Conclusão
O avanço da inteligência artificial apresenta desafios significativos para o direito de propriedade intelectual, exigindo uma interpretação atualizada e equilibrada da legislação existente. Nesse sentido, é fundamental reconhecer que teorias, metodologias e conceitos científicos não são protegidos em si mesmos, mas apenas em sua forma de expressão específica, abrindo um espaço significativo para o desenvolvimento legítimo de sistemas de IA, desde que respeitados os direitos morais dos autores através de adequada atribuição.
O panorama legal brasileiro, fundamentado principalmente na Lei de Direitos Autorais (LDA) e na Lei de Propriedade Industrial (LPI), encontra-se em evidente descompasso com as novas realidades trazidas pelas tecnologias de Machine Learning.
Ainda, há de se considerar sempre o uso de obras em domínio público, pois representam um importante repositório de conhecimento que pode ser livremente utilizado para o treinamento de sistemas de IA, contribuindo para o desenvolvimento tecnológico sem grandes criar conflitos jurídicos, desde que observado os parâmetros mínimos especificados.
O equilíbrio entre proteção e inovação permanece como o grande desafio a ser enfrentado não somente pelo setor da tecnologia, mas pelo ordenamento jurídico mundial. A linha tênue para o desenvolvimento de IA’s deve ser observada, sob risco de não somente ter o software “barrado”, mas também sofrer sanções pecuniárias e judiciais.
Por fim, caso tenha interesse em receber maiores informações relacionadas a esse tipo de conteúdo, fique conectado no site e nas redes sociais da Caputo Duarte Advogados.
*Ana Laura Finati Alves – Advogada no Escritório Caputo Duarte Advogados. Bacharel em Direito pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel); Pós-graduanda em Advocacia Trabalhista na Escola Brasileira de Direito (EBRADI); Atuação em projetos de escrita científica com foco em direito trabalhista e empresarial; Estágio em setores de Recurso Humanos e Trabalhista em escritório de Contabilidade; Estágio em escritório de advocacia nos setores Trabalhista e Empresarial; Atuação no Caputo Duarte Advogados, assessoria empresarial especializada em startups e empresas de base tecnológica.
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