Inteligência artificial: autoria e violações à luz do direito autoral alemão e europeu

Abstract

O presente trabalho analisa a autoria dos outputs e as potenciais violações dos inputs e outputs no contexto das produções geradas através de sistemas de inteligência artificial generativa (GenAI). Para isso, o estudo é dividido em duas partes. A primeira examina a autoria dos outputs, avaliando a possibilidade de proteção autoral para essas produções, os tipos de criação elegíveis para essa proteção, os possíveis titulares dos direitos autorais e as proteções aplicáveis a produções sem autor. A segunda parte investiga as possíveis violações associadas aos inputs e outputs, incluindo o uso de dados protegidos no treinamento da IA e a reprodução de elementos protegidos nos resultados. São analisadas as violações e limitações aplicáveis, o funcionamento dos modelos de IA e as soluções propostas para essas questões. O estudo adota o método de direito comparado, com foco nos ordenamentos jurídicos alemão e europeu. A partir dessa análise, verificou-se que: (i) a autoria exige decisões criativas e livres, características exclusivamente humanas, de modo que produções geradas exclusivamente por meio da IA, sem contribuição humana suficiente, não são consideradas obras autorais; (ii) o autor é aquele que exerce direção criativa e controle suficientes sobre o processo criativo, podendo o ser humano assumir esse papel nas fases de concepção e redação. Além disso, ele pode fazer com que as forças externas se curvem a sua vontade, transformando as ‘máquinas criativas’ em simples ferramentas; (iii) a limitação europeia para mineração de dados (Text and Data Mining – TDM), prevista na Diretiva de 2019, aplica-se ao treinamento de IAs, mas enfrenta desafios práticos e de proporcionalidade, especialmente em relação à compensação dos titulares de direitos e ao mecanismo de reserva (opt-out). O Regulamento de IA da UE é um passo importante para o mecanismo de reserva e para a transparência; e (iv) os modelos de GenAI geralmente não reproduzem diretamente as obras utilizadas em seu treinamento nos outputs, sendo necessária uma análise caso a caso. Quando há reprodução de elementos reconhecíveis, não existem limitações aplicáveis às IAs sozinhas. Em contrapartida, o pastiche, previsto no direito europeu, poderia ser considerado para produções com contribuição humana, enquanto, no Brasil, a limitação da obra nova poderia ser aplicada. Além disso, políticas de monitoramento, como filtros de conteúdo, podem auxiliar na prevenção de violações.

The present work analyzes the authorship of outputs and the potential violations of inputs and outputs in the context of productions generated through generative artificial intelligence (GenAI) systems. The study is divided into two parts. The first examines the authorship of outputs, assessing the possibility of copyright protection for these productions, the types of creation eligible for this protection, the potential holders of copyright, and the applicable protections for authorless productions. The second part investigates the potential violations associated with inputs and outputs, including the use of protected data in AI training and the reproduction of protected elements in the results. Violations and limitations applicable to these issues, the functioning of AI models, and the solutions proposed are analyzed. The study adopts a comparative law method, focusing on the German and European legal systems. Based on this analysis, it was found that: (i) authorship requires creative and free decisions, characteristics that are exclusively human, meaning that productions generated solely by AI, without sufficient human contribution, are not considered copyrighted works; (ii) the author is the one who exercises sufficient creative direction and control over the creative process, with the human being able to assume this role in the conception and redaction phases. Moreover, the human can make external forces conform to their will, transforming 'creative machines' into mere tools; (iii) the European limitation for data mining (Text and Data Mining – TDM), provided in the 2019 Directive, applies to AI training but faces practical and proportionality challenges, especially regarding the compensation of rights holders and the opt-out mechanism. The EU AI Regulation is an important step for the opt-out mechanism and transparency; and (iv) GenAI models generally do not directly reproduce the works used in their training in the outputs, requiring a case-by-case analysis. When recognizable elements are reproduced, there are no limitations applicable solely to AIs. On the other hand, the pastiche, as provided under European law, could be considered for productions with human contribution, while in Brazil, the limitation for new works could be applied. Additionally, monitoring policies, such as content filters, can assist in preventing violations.