Como a Responsabilidade por Violação de Direitos Autorais se Aplica aos Sistemas de IA Generativa?

Nos sistemas tradicionais de violação de direitos autorais, o processo de cópia direta é geralmente realizado por um único réu: o infrator que obtém acesso à obra original e a incorpora em sua própria criação. No entanto, nos sistemas de IA generativa, esse processo é dividido entre duas partes, que podem não ter qualquer relação entre si: o provedor do sistema e o usuário. O provedor, que inicialmente teve acesso à obra original, é responsável por criar as condições para que o sistema gere saídas semelhantes. Por outro lado, o usuário, que interage com o sistema, pode ser o responsável por gerar a saída desejada a partir de um simples comando. Esse modelo complica a determinação de responsabilidade direta, uma vez que a cópia em si, muitas vezes, não é realizada de forma direta, mas sim em um processo mediado pela IA.

É importante destacar que, mesmo em sistemas onde o treinamento é feito com dados protegidos, a responsabilidade pela criação de uma obra infratora pode recair sobre o usuário que, ao fornecer um comando para a IA, estabelece o objetivo da criação. No entanto, se o usuário não especificar diretamente que deseja uma obra idêntica a uma protegida, a responsabilidade pela violação ainda estaria, em grande parte, nas mãos do provedor que alimenta o sistema com dados potencialmente infratores. Caso o usuário faça uma solicitação explícita de reprodução de uma obra protegida, ele poderá ser responsabilizado tanto pelo ato de copiar quanto pela intenção de criar uma obra substancialmente semelhante.

Quanto à defesa da utilização justa (fair use), a utilização do material gerado por IA pode ser considerada justa dependendo do contexto. Por exemplo, a criação de imagens a partir de uma fotografia de retrato para ilustrar um artigo em uma revista provavelmente não seria considerada uso justo, enquanto a criação de letras humorísticas para uma música conhecida poderia ser facilmente defendida sob essa doutrina. Portanto, a avaliação do uso depende fortemente de como a saída gerada será utilizada.

No que tange à responsabilidade indireta dos provedores de IA, três formas de responsabilidade podem ser aplicáveis: responsabilidade vicária, onde o provedor tem o direito e a capacidade de controlar a atividade infratora e se beneficia diretamente dela; responsabilidade contributiva, onde o provedor contribui materialmente para a atividade infratora; e indução, onde o provedor incita ou incentiva a violação. Para que a responsabilidade vicária se aplique, o provedor deve ter controle sobre as ações do usuário e um interesse financeiro direto na violação. No entanto, é improvável que as teorias de responsabilidade indireta sejam amplamente aplicáveis a provedores de IA, uma vez que a maioria das ações infratoras ocorre devido à interação direta do usuário com o sistema.

Em resumo, a responsabilidade por violações de direitos autorais em sistemas de IA generativa não pode ser facilmente atribuída de maneira direta. A divisão entre provedor e usuário, juntamente com a natureza do treinamento do sistema e as formas como a IA gera novos conteúdos, torna o cenário jurídico complicado. As questões de responsabilidade dependerão de uma análise detalhada de como o sistema é operado, das intenções de cada parte envolvida e do uso final dos produtos gerados pela IA.

O Papel dos Modelos Proprietários e de Código Aberto no Desenvolvimento da IA Generativa

Um aspecto fascinante do desenvolvimento dos Modelos de Fundamento (FM) é o equilíbrio entre modelos proprietários e de código aberto. Historicamente, o código aberto tem sido um motor importante para a inovação no setor, mas nos últimos tempos, tem ocorrido uma mudança em direção aos modelos proprietários. Atualmente, ambos competem em vários parâmetros, incluindo requisitos de tarefas, especificações de linguagem e tamanho do modelo. Os desenvolvedores podem contar com uma vasta gama de conjuntos de dados públicos e proprietários, que são adaptados e podem ser baseados em tarefas específicas, idiomas e domínios.

O custo para desenvolver e executar esses modelos é elevado, principalmente devido ao poder de computação necessário. Isso resulta em pressões econômicas para criar modelos fechados, onde o acesso exclusivo ou o uso limitado é esperado em troca de um retorno de investimento. Como resultado, a competição é muitas vezes restrita, com preços por unidade muito mais altos do que os custos marginais fixos. No entanto, muita da inovação e produção nesse campo ocorre em um ambiente compartilhado e colaborativo, e é provável que continue dessa forma.

Há quem sugira que os formuladores de políticas considerem a introdução de isenções legais específicas para o código aberto, incluindo uma carga regulatória mais leve. A ideia é focar na regulamentação dos modelos fechados, permitindo exceções para os modelos de código aberto, o que pode melhorar a transparência, a concorrência e a inovação. Para isso, medidas econômicas, como incentivos fiscais, podem ser implementadas para apoiar o código aberto. Schrepel e Potts argumentam ainda que as autoridades de concorrência deveriam focar nos modelos fechados, permitindo exceções para os modelos de código aberto, pois estes são mais transparentes, podem ser livremente copiados (ou "forked") e adaptados, criando uma maior diversidade e competição através da inovação. Além disso, as empresas que oferecem modelos de código aberto não possuem o mesmo poder de alavancar posições de mercado, uma vez que são acessíveis sem barreiras de entrada e, frequentemente, mais interoperáveis e compatíveis.

Ao redor do mundo, surgiram preocupações sobre o uso indevido de dados protegidos por direitos autorais, com algumas ações judiciais em andamento, como a do New York Times contra OpenAI e Microsoft nos Estados Unidos. Há também uma incerteza sobre as implicações de direitos autorais para a IA, tanto em relação aos casos legais contra desenvolvedores de IA quanto ao status legal das produções geradas por IA. A resolução dessas questões jurídicas pode afetar a capacidade das empresas de acessar os dados necessários para treinar grandes modelos de FM, o que, por sua vez, pode aumentar a importância de conjuntos de dados proprietários ou licenciados exclusivamente.

Os FM também se beneficiam de ciclos de feedback positivo, pois quanto mais usuários atraem, melhores se tornam os dados de treinamento, o que melhora a qualidade do FM. No entanto, essa curva de aprendizado eventualmente se estabiliza. A maior base de usuários gera maior receita, permitindo o pagamento por acesso a bancos de dados exclusivos, o que limita a vantagem competitiva dos FMs menores. Os métodos de implantação influenciam a evolução do mercado, com diferentes abordagens, como serviços de assinatura, licenciamento e ofertas de consultoria. A forma como os FM são implantados varia conforme o objetivo, seja para serviços de chat ou assistentes de trabalho. Os FM de código fechado podem ser integrados a produtos existentes, criar novos serviços ou oferecer IA como serviço. Por outro lado, os FM de código aberto promovem o desenvolvimento através de laboratórios de IA, hubs de modelos e liberações não comerciais, estimulando a inovação e o crescimento do ecossistema.

A forma como um FM é acessado, seja por API ou outros métodos, também tem implicações significativas para o modelo de negócios e o futuro da competitividade no campo da IA gerativa.

Como a Inteligência Artificial Generativa Desafia a Epistemologia Jurídica e a Representação da Realidade

Do ponto de vista epistemológico, a IA generativa opera de maneira fundamentalmente diferente dos seres humanos. Enquanto os seres humanos podem usar sua habilidade semântica para compreender e atribuir significado aos dados e eventos, a IA, por sua vez, não possui uma "ascensão semântica" — isto é, a habilidade de transcender o nível linguístico para qualificar ou validar as declarações que gera. Isso significa que, embora a IA possa produzir informações que sejam verificáveis em termos de precisão, ela não possui uma capacidade intrínseca de avaliar ou justificar o conteúdo de suas produções. O conhecimento gerado pela IA, portanto, carece do tipo de base teórica que é comum ao conhecimento humano, que é fundamentado em modelos explicativos e previsões verificáveis.

Outro ponto crucial está relacionado à questão da causalidade e da previsibilidade. O direito, enquanto sistema normativo, exige uma explicação causal e uma capacidade de prever as consequências legais dos fatos. A IA generativa, por sua vez, não consegue fornecer uma explicação causal ou preditiva do conhecimento que gera. Como o direito poderia regular eventos, considerando a dificuldade de entender a origem e as consequências do conhecimento produzido pela IA? A ausência de uma narrativa causal nos outputs da IA torna a regulação jurídica dessa tecnologia particularmente complexa.

Além disso, a variabilidade nos resultados gerados pela IA, como exemplificado pelos diferentes tipos de respostas oferecidas pelo ChatGPT, revela outra grande preocupação: a reproducibilidade e o controle dos dados gerados. A IA generativa, com sua capacidade de fornecer respostas contraditórias ou variáveis, precisa de mecanismos robustos de controle que assegurem a responsabilidade de seus outputs. Se, por um lado, a IA pode ser eficiente na produção de dados, por outro, ela carece de mecanismos internos para garantir a coerência ou validade de suas respostas, o que gera preocupações em termos de confiabilidade e de tomada de decisões baseadas nessas informações.

Essas questões trazem à tona uma série de desafios filosóficos mais amplos sobre como a IA representa a realidade e como os seres humanos devem interagir com essas representações. O papel da IA na tomada de decisões, por exemplo, é uma questão de grande relevância. Como confiar em um sistema que não possui uma base semântica ou um processo de validação confiável para as suas respostas? Como podemos assegurar que a IA generativa, ao produzir resultados, esteja alinhada com a ética e com os princípios que governam a sociedade? O papel da epistemologia jurídica, portanto, deve ser repensado diante dessas novas realidades, exigindo uma abordagem multifacetada que leve em conta tanto os limites da IA quanto as possibilidades de sua regulação e controle.

Como a Inteligência Artificial Desafia os Limites da Primeira Emenda nos EUA?

A questão de se a fala gerada por Inteligência Artificial (IA) deve ou não ser protegida pela Primeira Emenda da Constituição dos Estados Unidos, que garante a liberdade de expressão, é uma discussão jurídica em crescimento. Para muitos, o conceito tradicional de “discurso” está sendo transformado pela presença de IA, especialmente quando consideramos que essas tecnologias produzem conteúdo sem um entendimento pleno ou controle humano sobre o que é gerado. O debate central gira em torno de se as entidades que desenvolvem, implementam ou usam modelos de IA, como empresas de tecnologia, podem ser consideradas como exercendo direitos de liberdade de expressão, uma vez que o conteúdo gerado por esses sistemas pode ser imprevisível e fora do controle direto do usuário.

Ainda assim, alguns teóricos, como Eugene Volokh, Mark Lemley e outros, sugerem que há nuances a considerar. Eles indicam que uma análise da Primeira Emenda deve reconhecer que, embora o controle humano sobre o discurso gerado por IA seja limitado, os desenvolvedores e usuários dessas tecnologias ainda têm influência sobre os resultados gerados, o que pode justificar uma forma de proteção para as empresas que criam ou implantam esses modelos de IA. Contudo, mesmo considerando esse grau de controle, o nível de previsibilidade e controle exercido sobre as saídas da IA não é suficiente para garantir uma plena extensão dos direitos constitucionais de liberdade de expressão.

O uso da IA para moderação de conteúdo é apenas um exemplo de como o papel da IA na sociedade está sendo reavaliado sob a ótica da Constituição. Empresas que buscam proteção de seus direitos constitucionais podem precisar adotar métodos que permitam um controle mais explícito e previsível sobre os resultados gerados pelos seus sistemas de IA. Porém, aqueles que buscam responsabilizar essas empresas terão que demonstrar que a IA não exerce de fato uma forma de discurso expressivo, mas sim que as empresas envolvidas não têm controle suficiente sobre as decisões tomadas pelos algoritmos.

À medida que a IA continua a se integrar de maneira mais profunda nas atividades humanas e sociais, o debate sobre seus direitos e responsabilidades legais será cada vez mais relevante. O futuro do direito à liberdade de expressão pode ser amplamente influenciado por como as tecnologias de IA interagem com os princípios jurídicos estabelecidos, especialmente em um cenário onde as decisões da Suprema Corte e as ações de órgãos reguladores, como a Comissão Federal de Comércio (FTC), podem redefinir os limites da autoridade e da responsabilidade no uso dessas tecnologias.

A necessidade de regulação das tecnologias emergentes, como a IA, é uma resposta aos riscos associados ao seu uso sem controle adequado, que podem incluir, entre outros, a disseminação de desinformação, a violação de direitos autorais e a criação de um ambiente digital cada vez mais desumanizado. O papel dos reguladores está se tornando cada vez mais crucial, mas isso também levanta questões sobre até que ponto o poder do governo pode ou deve se estender sobre tecnologias privadas e sobre a liberdade de expressão dos cidadãos no mundo digital.