DIREITO AUTORAL E APRENDIZAGEM DE IA GENERATIVA: ANÁLISE COMPARADA BRASIL E ESTADOS UNIDOS NO USO DE OBRAS PROTEGIDAS PARA TREINAMENTO DE IA

Resumo

O artigo analisa os desafios jurídicos decorrentes do uso de obras protegidas por direito autoral no treinamento de sistemas de Inteligência Artificial Generativa (IAG). Examinando como o avanço de modelos como ChatGPT, Gemini e DALL-E, dependentes de grandes volumes de dados obtidos por web scraping, tensiona os limites tradicionais da legislação autoral. O estudo adota abordagem jurídico-comparada entre os sistemas dos Estados Unidos e do Brasil, destacando que, enquanto o ordenamento norte-americano admite a aplicação da doutrina do fair use - cuja análise se baseia nos fatores de propósito, natureza, quantidade e impacto de mercado -, o direito brasileiro, de matriz personalista, não comporta tal exceção, exigindo autorização prévia e expressa para qualquer uso de obras protegidas. O caso Folha de S. Paulo v. OpenAI é apontado como primeiro grande teste da LDA frente à IAG, evidenciando as lacunas regulatórias nacionais. O trabalho também discute a impossibilidade técnica de mensuração de royalties, em razão da natureza probabilística dos modelos, e a necessidade de harmonização normativa por meio de transparência e compensação coletiva, conforme proposto no Projeto de Lei nº 2.338/2023. Conclui-se que a conciliação entre inovação tecnológica e tutela autoral demanda um arcabouço jurídico multidisciplinar que assegure equilíbrio entre desenvolvimento e proteção da criação humana.