A legislação sobre segredos comerciais nos Estados Unidos evoluiu ao longo do tempo, mas sua função central sempre foi promover a competitividade no mercado. Inicialmente, os segredos comerciais surgiram como uma resposta à dificuldade de replicar informações com facilidade e baixo custo. Nesse contexto, a proteção das informações tornou-se essencial para garantir que os atores do mercado tivessem incentivos suficientes para investir na criação e desenvolvimento dessas informações. A legislação de segredos comerciais, portanto, passou a ser um mecanismo de prevenção contra o chamado "free riding", fenômeno que se assemelha aos efeitos da lei de patentes.

Ajustada ao longo do tempo, a legislação de segredos comerciais se centrava em uma justificativa utilitarista, focada em otimizar a produção e circulação de informações dentro do mercado. Esse movimento, porém, não foi sem controvérsias. Alguns estudiosos, como Graves e Katyal, destacam que, apesar de sua adoção generalizada, a abordagem de mercado da legislação de segredos comerciais entra em contradição com suas raízes históricas, o que, em sua opinião, resulta na falta de uma teoria normativa unificada para a área. Não obstante, a lei de segredos comerciais nos Estados Unidos convergiu para um modelo que, em última análise, visa fortalecer a concorrência e o dinamismo no mercado.

De forma mais ampla, todas as quatro vertentes principais da propriedade intelectual — patentes, direitos autorais, segredos comerciais e marcas registradas — compartilham hoje de uma base utilitarista. Essa base tem como objetivo primordial promover o bem-estar social, incentivando a inovação e aumentando a eficiência do mercado. Em todos os casos, embora as legislações protejam os direitos dos produtores e criadores, essa proteção serve como um meio de alcançar benefícios maiores para a sociedade como um todo.

Apesar de a propriedade intelectual ser, em sua essência, uma ferramenta para o bem social, nos Estados Unidos, ela tem resistido à aplicação de justificativas morais. Embora, ocasionalmente, a lei de patentes tenha negado aplicações por razões morais, como no caso de dispositivos de jogo e artigos fraudulentos, a tendência geral tem sido de uma remoção gradual desses elementos morais das decisões jurídicas. O Escritório de Patentes e Marcas dos Estados Unidos (USPTO) foi, ao longo do tempo, afastando-se da aplicação de critérios morais, reconhecendo que as questões morais caem fora de sua jurisdição. O mesmo se aplica às marcas registradas: embora o Congresso tenha tentado estabelecer normas morais em 1946, estas foram derrubadas pela Suprema Corte em 2011.

Esse distanciamento da moralidade na aplicação das leis de propriedade intelectual reflete uma mudança de foco para objetivos mais pragmáticos e utilitaristas. O sistema de propriedade intelectual nos Estados Unidos, como um todo, tem se afastado da ideia de direitos do produtor ou de um quadro abrangente de direitos de propriedade, priorizando a maximização do progresso social. Essa visão pragmática tem se mostrado eficaz, mas, à medida que novas tecnologias, como a inteligência artificial, surgem, novas questões começam a desafiar as normas tradicionais, particularmente no campo dos segredos comerciais.

A rápida expansão da IA, especialmente no que diz respeito à geração de conteúdo por meio de modelos de aprendizado de máquina, levanta importantes questões sobre a forma como as informações protegidas por segredos comerciais são gerenciadas e utilizadas. Esses modelos, ao processarem grandes volumes de dados, podem extrair e reproduzir padrões de informações protegidas, levantando dúvidas sobre a viabilidade da proteção de segredos comerciais neste novo cenário. Mais importante ainda, a IA pode alterar a maneira como definimos a criação de informações e, por conseguinte, pode forçar a revisão das leis que protegem essas criações.

Seja na criação de textos, imagens ou outros tipos de conteúdos, os modelos de IA, como os modelos de linguagem, têm a capacidade de gerar obras que podem ser confundidas com criações originais, desafiando os limites da proteção de segredos comerciais e direitos autorais. A questão central, portanto, não é apenas sobre a proteção das informações sensíveis, mas também sobre a responsabilidade em relação ao uso e à reprodução dessas informações no contexto das novas tecnologias.

No campo da propriedade intelectual, o sistema não está preparado para lidar com as complexas questões éticas e morais levantadas pela inteligência artificial. Isso se deve à natureza utilitarista da legislação, que não consegue fornecer um quadro adequado para examinar as implicações éticas da IA. A falta de um enfoque moral robusto na legislação de propriedade intelectual deixa a responsabilidade de tratar essas questões a outras áreas do direito ou da sociedade.

O desenvolvimento de IA e suas implicações para a propriedade intelectual exigem uma revisão profunda das normas vigentes. As discussões sobre patentes, direitos autorais, segredos comerciais e marcas registradas precisam ser atualizadas para lidar com os desafios impostos pelas tecnologias emergentes. A IA está não só pressionando as fronteiras do que entendemos como criatividade e originalidade, mas também levantando questões sobre a titularidade de informações e o respeito à privacidade e à propriedade de dados.

Com o crescimento da IA e o surgimento de novas formas de criação e disseminação de informações, é fundamental que os sistemas de propriedade intelectual evoluam. Não basta apenas proteger as criações de maneira utilitária, é necessário também repensar os fundamentos que sustentam essas proteções, especialmente à medida que as tecnologias de IA continuam a desafiar as definições tradicionais de autoria e de valor da informação.

A Inteligência Artificial e os Limites do Uso Justo: O Caso dos Modelos de Treinamento e os Direitos Autorais

A questão dos direitos autorais, especialmente no contexto da inteligência artificial gerativa, se encontra em um ponto crucial de debate jurídico e tecnológico. A lei de direitos autorais, consagrada na Constituição dos Estados Unidos, tem o objetivo de promover a inovação e o progresso nas artes e ciências, garantindo ao criador o direito de prevenir que outros façam cópias não autorizadas de seu material protegido. Contudo, essa proteção não é absoluta e deve ser analisada à luz da doutrina do "uso justo", que limita os direitos do titular do direito autoral em certas circunstâncias, quando o uso de sua obra pode ser considerado socialmente benéfico.

O conceito de "uso justo" foi codificado pelo Congresso em 1976, mas tem raízes profundas na jurisprudência. Esse princípio defende que, em algumas situações, a cópia de material protegido por direitos autorais pode ser justificada, caso atenda a objetivos como a crítica, a educação ou a pesquisa. A aplicação do "uso justo" envolve uma análise detalhada de quatro fatores específicos previstos na lei, sendo que os tribunais consideram todos esses fatores em conjunto, o que torna o resultado imprevisível e dependente do contexto.

O primeiro fator da análise do uso justo examina o propósito e a natureza do uso, especialmente se ele tem caráter comercial. Por exemplo, o uso de trechos de uma obra com o intuito de comentar sobre ela é frequentemente considerado um uso justo, enquanto a venda de cópias ilegais de um filme, sem qualquer transformação no conteúdo, dificilmente se enquadraria nesse critério. A legislação também menciona que, caso o uso tenha fins comerciais, isso pode ser um obstáculo para o reconhecimento do uso como justo, exceto se for de caráter transformador, isto é, se o novo trabalho modificar a obra original de forma significativa, agregando uma nova expressão, significado ou mensagem.

A jurisprudência tem evoluído para reconhecer que mesmo atividades comerciais podem se enquadrar no conceito de uso justo, caso atendam a esses critérios de transformação. Um exemplo famoso é o caso da paródia da música "Oh, Pretty Woman", criada pelo grupo 2 Live Crew. Embora o trabalho tenha natureza comercial, a Suprema Corte dos EUA entendeu que a paródia foi um uso transformador, o que a tornou um uso justo.

O segundo fator do uso justo considera a natureza da obra protegida. Obras criativas como literatura e arte recebem uma proteção mais robusta do que obras mais técnicas, como códigos de programas de computador. O terceiro fator analisa a quantidade de material copiado, e a quantidade considerada excessiva pode depender do uso pretendido, sendo que uma paródia, por exemplo, pode justificar o uso de porções substanciais de uma obra, enquanto um concorrente comercial não teria permissão para copiar nem mesmo uma pequena parte essencial da obra original.

Finalmente, o quarto fator avalia o impacto do uso sobre o mercado potencial da obra original. Este fator é especialmente importante quando a obra derivada tem o poder de substituir a original no mercado. Se o uso de uma obra protegida por direitos autorais prejudicar significativamente o mercado da obra original, é mais provável que o tribunal considere esse uso como uma infração.

Uma questão particularmente relevante no contexto da inteligência artificial generativa é o conceito de "cópia intermediária", ou "intermediate copying". Esse conceito se refere à cópia de uma obra não para uso próprio, mas para facilitar ou auxiliar a criação de algo novo, como no caso do treinamento de modelos de IA. Por exemplo, ao analisar o código de um concorrente para tornar um jogo compatível com outro, a cópia não é feita para replicar a obra original, mas para gerar um novo produto. O mesmo raciocínio se aplica ao treinamento de modelos de IA generativa, onde grandes volumes de dados, como textos e imagens, são coletados e usados para "ensinar" a IA a gerar respostas ou criações semelhantes.

Embora a cópia intermediária possa, em alguns casos, ser considerada um uso justo, as decisões judiciais nesse sentido ainda variam, especialmente no campo dos jogos e na aplicação de tecnologias emergentes. No caso da IA generativa, o treinamento de modelos usando grandes quantidades de dados coletados de fontes públicas apresenta um dilema: será que isso constitui uma cópia intermediária ou uma violação dos direitos autorais?

É importante lembrar que a lei de direitos autorais, especialmente nos Estados Unidos, tem como objetivo principal promover a inovação. A IA generativa, ao continuar a se desenvolver e ser utilizada em diversos setores, potencialmente promove a inovação de maneiras que não seriam possíveis sem seu uso. No entanto, o acesso irrestrito a dados protegidos por direitos autorais, mesmo que para fins de treinamento de IA, levanta preocupações sobre a proteção dos direitos dos criadores e a preservação de incentivos para a criação original.

Ademais, a ideia de que o uso de dados para treinar IA pode ser benéfico para a sociedade não deve ofuscar as questões jurídicas e éticas que envolvem essa prática. Se a IA continuar a evoluir sem restrições, ela poderá reduzir as barreiras para a criação, mas também poderá diminuir a qualidade das obras produzidas, uma vez que a dependência da IA gerará um ciclo vicioso de dados gerados por IA sendo usados para treinar mais IA.

Outro ponto crucial é que, se os modelos de IA forem treinados exclusivamente com dados do domínio público ou com dados licenciados, o custo e a viabilidade de treinamento podem se tornar um obstáculo significativo. Isso pode resultar em uma diminuição da eficácia dos modelos, uma vez que a quantidade de dados disponíveis seria drasticamente reduzida. O treinamento de IA não seria mais viável em larga escala, como acontece hoje com o uso de grandes bancos de dados públicos da web, como o Common Crawl.

Por fim, o desafio central está em equilibrar a promoção da inovação por meio da IA generativa com a proteção dos direitos autorais, assegurando que a criatividade humana continue a ser incentivada e recompensada de maneira justa.

Como a Inteligência Artificial Está Transformando as Leis de Segredos Comerciais e Propriedade Intelectual

A crescente presença da inteligência artificial (IA) em diversos setores e a forma como ela interage com os segredos comerciais geram uma série de desafios para as empresas e as leis de proteção de propriedade intelectual. Uma questão central que surge com o uso de IA é a possibilidade de vazamento acidental de informações valiosas e confidenciais. Com a integração da IA em processos corporativos, a linha entre o uso legítimo de dados e a exposição não autorizada desses dados torna-se cada vez mais tênue.

Por exemplo, imagine um executivo que insere informações estratégicas de uma empresa em um sistema de IA generativo, solicitando a criação de slides com base nesses dados, ou um analista júnior que insere dados financeiros pedindo à IA para organizar essas informações em uma planilha. Esses dados, uma vez processados pela IA, têm o potencial de ser usados como dados de treinamento, e assim, podem acabar fora do domínio privado da empresa. Em um futuro próximo, concorrentes podem acessar informações confidenciais simplesmente perguntando ao modelo de IA sobre os planos estratégicos de uma empresa.

Esse fenômeno não se limita apenas à exposição acidental de informações confidenciais. A IA também pode representar um risco mais fundamental: a capacidade de criar soluções ou conjuntos de informações que uma empresa protege como segredo comercial, sem que nenhum dado tenha sido vazado ou compartilhado. Se uma IA for capaz de gerar uma solução para um problema específico sem qualquer influência de informações confidenciais, a proteção legal do segredo comercial pode ser contestada. Por exemplo, uma empresa pode alegar que tem uma solução secreta para reduzir o ruído de um soprador de folhas, mas uma IA suficientemente avançada pode, eventualmente, desenvolver essa mesma solução de forma independente, sem acesso aos dados da empresa. Se isso ocorrer, um concorrente pode desafiar a validade do segredo comercial, argumentando que a solução não é exclusiva e foi derivada de maneira independente.

Outro exemplo envolve agências de recrutamento que mantêm listas de candidatos altamente qualificados para posições específicas, baseadas em anos de relacionamentos e investimentos em conhecimento de mercado. No entanto, a IA poderia, de maneira semelhante, acessar e analisar dados públicos, como postagens em redes sociais e comunicações não protegidas, para criar uma lista similar, questionando a originalidade do segredo comercial. Nesse caso, se a IA conseguir derivar as mesmas informações de fontes públicas, o segredo pode ser considerado "facilmente acessível", o que comprometeria sua proteção legal.

Um ponto importante a ser considerado é que, segundo as leis de segredos comerciais, um segredo não é mais protegido se for considerado "facilmente acessível" ou "geralmente conhecido". Assim, se a IA for capaz de derivar um segredo comercial a partir de dados que não são exclusivos da empresa, a proteção legal desse segredo pode ser contestada. Isso levanta questões sobre o que realmente constitui um segredo comercial no futuro, quando a IA se torna capaz de gerar, de maneira independente, soluções inovadoras baseadas em dados amplamente disponíveis.

A questão da "acessibilidade" de informações também traz à tona uma outra camada de complexidade: a habilidade do usuário da IA. A legislação de segredos comerciais tradicionalmente avalia se a informação está facilmente acessível a um "homem comum da indústria", não a um gênio ou especialista. Porém, à medida que a IA se desenvolve, a habilidade necessária para utilizar essas ferramentas de forma eficaz está diminuindo, o que significa que uma gama maior de usuários pode, potencialmente, gerar os mesmos resultados. Isso implica que a proteção de segredos comerciais estará cada vez mais ameaçada, à medida que a IA reduz as barreiras de entrada para gerar informações que antes eram protegidas.

Portanto, um aspecto crucial que deve ser entendido é que a evolução da IA pode redefinir o que constitui um segredo comercial digno de proteção. Se a IA for capaz de gerar uma solução independentemente, o segredo poderá ser considerado como "geralmente conhecido" ou "fácil de acessar", o que comprometeria sua proteção. No futuro, as empresas terão que repensar suas abordagens sobre como proteger suas informações mais valiosas e como adaptar suas estratégias de segurança à evolução tecnológica.

Como a Inteligência Artificial Desafia a Análise de Obviedade nas Patentes

O impacto da inteligência artificial (IA) sobre a análise de obviedade no contexto das patentes tornou-se uma área crucial de debate nos últimos anos. A questão fundamental gira em torno da crescente capacidade das IAs em gerar invenções de maneira autônoma e como isso pode alterar o conceito tradicional de quem é considerado uma "pessoa com habilidade ordinária na técnica" (PHOSITA, na sigla em inglês), um critério essencial na análise de patentes.

Historicamente, o PHOSITA era visto como um ser humano com habilidade comum na área técnica relacionada à invenção, alguém que segue a sabedoria convencional para resolver problemas. No entanto, com a ascensão da IA, surgem questionamentos sobre o papel dessa tecnologia no processo de invenção. A IA tem sido cada vez mais capaz de realizar análises complexas e propor soluções inovadoras, o que levanta a preocupação de que a linha entre o que é "óbvio" e o que é "não óbvio" possa se tornar indistinta.

A transformação do PHOSITA, ou seja, a pessoa com habilidade ordinária na técnica, está no centro dessa discussão. Os tribunais têm reconhecido que, ao contrário da figura tradicional de um trabalhador técnico limitado pela sabedoria convencional, o PHOSITA moderno deve ser capaz de incorporar algum nível de criatividade. O caso KSR International Co. v. Teleflex Inc., por exemplo, alterou a visão sobre o PHOSITA, que passou a ser considerado não apenas como um técnico habilidoso, mas também como alguém com uma criatividade ordinária. Isso abriu a porta para interpretações mais flexíveis sobre o que é considerado óbvio no campo da invenção.

Em uma análise crítica, alguns estudiosos, como Rätz e Block, argumentam que a introdução da IA no campo das patentes coloca em xeque a ideia de que um PHOSITA humano é a única referência para a análise de obviedade. A IA, por sua capacidade de combinar grandes volumes de dados e explorar soluções inovadoras, poderia ser vista como uma ferramenta capaz de alterar ou até mesmo ultrapassar os limites do que é considerado óbvio. Isso traz à tona uma questão importante: se a IA pode gerar invenções de maneira autônoma, o que distingue uma invenção humana de uma criação gerada por um sistema artificial?

Porém, há uma visão contrária que sugere que, se a IA pudesse realmente inovar sem qualquer limitação, as patentes perderiam sua relevância, pois a invenção se tornaria uma atividade desprovida de risco, e portanto, sem a necessidade de recompensas ou incentivos por meio da proteção de patentes. Neste sentido, a patente seria desnecessária, pois a inovação se tornaria uma constante automática, um processo contínuo e previsível.

Por outro lado, questões ainda mais profundas surgem quando tentamos definir o papel da IA como "uma pessoa com habilidade ordinária". A IA, por sua própria natureza, não possui a limitação humana de um campo de especialização restrito. Ela pode analisar e integrar informações de áreas técnicas variadas, o que pode ser visto como um avanço, mas também como uma distorção do conceito tradicional de PHOSITA. A distinção entre uma IA sendo apenas uma ferramenta ou se tornando um "indivíduo" com habilidades comparáveis a de um técnico humano é um dilema jurídico que precisa ser resolvido.

Por exemplo, a noção de uma IA criativa, capaz de gerar invenções de forma independente, é mencionada por Yanisky-Ravid e Jin, que propõem que a IA poderia se qualificar como inventora no futuro. Embora essa abordagem levante várias questões sobre a definição de inventores em um cenário com IA, ela também aponta para a necessidade de adaptar as leis de patentes para refletir essa nova realidade.

O aumento da capacidade da IA em gerar invenções e a necessidade de rever as normas de patentes não significa necessariamente que a IA substituirá os inventores humanos. O que está em jogo, porém, é o entendimento das fronteiras entre o que é inovador e o que é meramente uma combinação óbvia de ideias existentes. Como sugerem alguns especialistas, a abordagem atual de avaliar a obviedade pode precisar ser ajustada para considerar a contribuição da IA e a complexidade de seu papel no processo criativo.

Ademais, com o avanço da IA, surge a questão sobre a necessidade de repensar as estruturas de incentivos. A ideia de que as patentes são a única forma de proteger inovações tecnológicas pode estar se tornando obsoleta. Se a IA for capaz de inovar de forma constante, talvez a proteção de patentes não seja mais o principal motivador de inovação, e outros mecanismos legais ou institucionais possam ser mais apropriados para garantir a criação e o compartilhamento de ideias.

Em última análise, a adaptação do direito das patentes ao cenário em que a IA desempenha um papel crucial na criação de invenções é inevitável. As leis atuais de patentes precisam ser repensadas, seja para permitir que a IA seja reconhecida como uma "pessoa com habilidade ordinária" ou para criar novos modelos jurídicos que integrem de forma mais eficiente as inovações tecnológicas criadas por máquinas.

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