Introdução
A questão dos direitos autorais no treinamento de modelos de inteligência artificial está se tornando um dos debates jurídicos mais complexos e relevantes da era digital. Enquanto empresas como OpenAI, Anthropic e Google treinam seus modelos em vastos conjuntos de dados que incluem milhões de obras protegidas, autores e editoras questionam a legalidade dessa prática. Para executivos e profissionais brasileiros que trabalham com IA, entender esse cenário é fundamental, pois as decisões tomadas nos tribunais americanos hoje podem influenciar diretamente as regulamentações e práticas no Brasil amanhã.
O caso Anthropic e o precedente de US$ 1,5 bilhão
Em uma das primeiras decisões significativas sobre o tema, o juiz William Alsup ordenou que a Anthropic pagasse uma multa de US$ 1,5 bilhão a um grupo de escritores cujas obras foram usadas para treinar os modelos de IA da empresa. À primeira vista, essa decisão parece uma vitória para os autores, mas a realidade é mais nuançada. O juiz não condenou a Anthropic pelo ato de treinar seus modelos com obras protegidas – ele a penalizou por obter esses livros através de bibliotecas digitais ilegais, conhecidas como shadow libraries.
A analogia usada pelo juiz Alsup é reveladora: ele comparou o processo de treinamento de um modelo de linguagem ao de um escritor estudando literatura. ‘Como qualquer leitor aspirante a escritor, os LLMs da Anthropic treinaram em obras não para replicá-las ou substituí-las – mas para virar uma esquina e criar algo diferente’, escreveu o magistrado. Essa interpretação sugere que o treinamento de IA pode ser visto mais como ‘leitura’ do que como ‘cópia’ no sentido tradicional do direito autoral.
Fair use: o conceito central do debate
No centro dessa discussão está o princípio do fair use (uso justo), uma exceção prevista na lei de direitos autorais americana que permite o uso de obras protegidas sem permissão explícita em determinadas circunstâncias. O fair use protege atividades como crítica, paródia, educação e pesquisa, considerando fatores como o propósito do uso, a natureza da obra, a quantidade utilizada e o impacto no mercado.
Para empresas de IA, a questão crucial é se o treinamento de modelos constitui um uso ‘transformativo’ o suficiente para ser protegido pelo fair use. Cathy Gellis, advogada especializada em propriedade intelectual e tecnologia, explica que a lei de direitos autorais se baseia no conceito de cópia, não no de uso ou consumo de uma obra. ‘Copyright não impede você de ler um livro, apenas de copiá-lo’, observa ela.
O dilema da competição direta
Jason Henderson, advogado sênior e fundador da prática de PI e Mídia da JWL International, identifica um padrão emergente nas decisões judiciais: quando o uso de conteúdo protegido visa criar um produto que compete diretamente com o original, os tribunais tendem a ser mais restritivos. O caso Thomson Reuters vs. Ross Intelligence ilustra esse ponto – a Ross foi condenada por usar conteúdo da Reuters para criar uma plataforma jurídica concorrente baseada em IA.
‘Se o que você está fazendo é treinar com a propriedade de alguém porque seu propósito é competir diretamente, então os tribunais vão desaprovar’, explica Henderson. ‘Se o que você está fazendo não vai competir, então os tribunais estão tendendo a encontrar maneiras de considerar aceitável.’ Essa distinção é fundamental para entender como os tribunais estão navegando nesse território inexplorado.
A defasagem da legislação de direitos autorais
Um dos maiores desafios enfrentados pelos tribunais é que a lei de direitos autorais dos Estados Unidos não é atualizada desde 1976 – quase 50 anos atrás. Os juízes precisam interpretar diretrizes criadas em uma era pré-digital para resolver questões que podem moldar o futuro de uma indústria de trilhões de dólares. Essa defasagem cria incerteza jurídica significativa para todas as partes envolvidas.
A complexidade aumenta quando consideramos que diferentes aspectos da IA e direitos autorais requerem análises distintas. Por exemplo, o caso Thaler v. Perlmutter estabeleceu que obras 100% geradas por IA não são protegidas por direitos autorais, levantando novas questões: como determinar se uma obra foi criada com assistência de IA? Qual percentual de contribuição humana é necessário para garantir proteção?
Implicações para o mercado brasileiro
Para empresas e profissionais brasileiros trabalhando com IA, essas decisões americanas são mais do que curiosidades jurídicas distantes. O Brasil, como muitos países, tende a observar e adaptar precedentes internacionais em questões de tecnologia. Empresas que desenvolvem ou utilizam modelos de IA precisam estar atentas a essas tendências por várias razões.
Primeiro, muitas empresas brasileiras utilizam modelos treinados por empresas americanas, que podem enfrentar restrições ou mudanças em suas práticas devido a decisões judiciais. Segundo, à medida que o Brasil desenvolve sua própria regulamentação de IA, é provável que considere os precedentes estabelecidos em outras jurisdições. Terceiro, empresas brasileiras que pretendem expandir internacionalmente precisarão navegar por essas questões legais complexas.
A questão também levanta considerações práticas sobre compliance e gestão de risco. Empresas que estão implementando soluções de IA precisam considerar não apenas a funcionalidade técnica, mas também a origem e legalidade dos dados usados no treinamento dos modelos. Isso pode significar maior diligência na escolha de fornecedores de IA, documentação mais rigorosa sobre fontes de dados e potencialmente a necessidade de auditorias específicas para questões de propriedade intelectual.
O futuro incerto da IA e direitos autorais
Com a maioria dos casos ainda em andamento nos tribunais, o cenário permanece fluido. As decisões iniciais estão moldando o comportamento da indústria, mas podem ser revertidas ou refinadas em instâncias superiores. Como observa Gellis, ‘seria tolice para as empresas de IA ignorar essas decisões’, mesmo que o panorama jurídico completo ainda esteja em formação.
Para o mercado, essa incerteza cria tanto riscos quanto oportunidades. Empresas que desenvolvem práticas robustas de compliance e encontram maneiras inovadoras de trabalhar dentro dos limites legais emergentes podem ganhar vantagem competitiva. Por outro lado, aquelas que ignoram essas questões podem enfrentar litígios custosos ou precisar reformular significativamente seus produtos.
Conclusão
A questão de treinar modelos de IA em conteúdo protegido por direitos autorais permanece genuinamente ‘complicada’, como sugere o título original. Não há respostas simples ou universais – cada caso depende de fatores específicos como a fonte dos dados, o propósito do uso e o impacto no mercado original. Para profissionais brasileiros, o momento exige atenção cuidadosa aos desenvolvimentos legais, práticas de compliance robustas e, talvez mais importante, flexibilidade para adaptar-se a um cenário regulatório em evolução. À medida que a IA continua a transformar indústrias inteiras, a interseção entre inovação tecnológica e proteção de direitos autorais permanecerá um campo de batalha crucial que definirá os limites e possibilidades dessa tecnologia transformadora.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria “Is it legal to train AI models on copyrighted books? It’s complicated” publicada em TechCrunch, disponível em https://techcrunch.com/2026/08/23/is-it-legal-to-train-ai-models-on-copyrighted-books-its-complicated/.
