Lei de Direitos Autorais Destinada a Governar a IA Sob a Ordem Executiva
O cenário jurídico para a inteligência artificial está entrando em um período de rápida consolidação. Com a ordem executiva estabelecida em dezembro de 2025, um novo quadro nacional para IA está se formando, enquanto as regras conflitantes em nível estadual podem estar chegando ao fim.
Riscos Legais e Direitos Autorais
Essa mudança não significa uma redução nos riscos legais relacionados à IA. Em vez disso, marca o início de um novo tipo de escrutínio, centrado na poderosa ferramenta legal disponível para os tribunais federais: a lei de direitos autorais.
O aprendizado recente de litígios relacionados à IA, como o caso Bartz v. Anthropic PBC, mostra que a maior responsabilidade para os desenvolvedores de IA não vem do que seus modelos geram, mas sim de como esses modelos foram treinados e da origem do conteúdo utilizado nesse treinamento.
A Importância dos Dados de Treinamento
Até agora, nenhum tribunal dos EUA decidiu que as saídas de um modelo de IA se tornam obras derivadas infratoras apenas porque foram treinadas com conteúdo protegido por direitos autorais. No entanto, usar um programa de IA para copiar e incorporar elementos protegidos por direitos autorais é uma questão diferente e constituiria infração.
Os tribunais se concentraram em duas proposições estabelecidas. Primeiro, o treinamento em materiais adquiridos legalmente pode qualificar-se como uso justo. Casos como Bartz e Kadrey v. Meta Platforms, Inc. determinaram que o uso de livros legalmente obtidos em treinamento em grande escala é “excessivamente transformador”, um fator importante que os tribunais consideram ao determinar se um uso é “uso justo” ou simplesmente infração.
Importante notar que os modelos não reproduzem ou apropriam-se da expressão protegida, mas aprendem relações estatísticas entre palavras. Quando nenhuma expressão protegida é utilizada, não há infração, e a questão do uso justo nunca surge.
Por outro lado, o uso justo colapsa quando o material subjacente foi obtido ilegalmente. Essa distinção é agora o centro doutrinário. Quando os dados de treinamento incluem livros pirateados ou conteúdos copiados fora de um quadro de licenciamento, a defesa de uso justo evapora.
Cenário do Caso Bartz
A decisão do juiz que dividiu o caso Bartz com precisão: o treinamento em obras compradas ou licenciadas legalmente qualificou-se como uso justo, enquanto o treinamento em cópias pirateadas de bibliotecas sombreadas não. O tribunal encontrou o uso de livros adquiridos pela Anthropic “excessivamente transformador”, apoiando o uso justo. No entanto, o download e a retenção de mais de sete milhões de livros pirateados pesaram contra o uso justo, levando a um julgamento de danos.
Implicações da Ordem Executiva
A ordem executiva estabelece um padrão federal unificado, o que significa que os tribunais federais dominarão agora a aplicação da IA. A criação de uma força-tarefa de litígios de IA pelo Departamento de Justiça e a identificação de leis estaduais conflitantes garantirão que futuras disputas de IA migrem exclusivamente para fóruns federais.
A lei de direitos autorais já está totalmente desenvolvida e utilizada nos tribunais federais. A Lei de Direitos Autorais prevê responsabilidade estrita, danos estatutários sem necessidade de prova de dano, mecanismos de ações coletivas e uma doutrina de uso justo que se aplica apenas onde houve aquisição legal da obra protegida.
Licenciamento como Defesa
O uso justo não é uma desculpa para aquisição de dados opaca ou oportunista. Ele protege apenas aqueles que começam com cópias adquiridas legalmente. O licenciamento, por outro lado, é uma defesa completa ao direito de reprodução, que é o mais implicado no treinamento de IA.
Um modelo treinado com dados licenciados elimina a exposição a danos estatutários ligados à aquisição ilegal, preserva argumentos de uso justo para treinamento transformador, e atende aos requisitos de origem que provavelmente surgirão sob os padrões federais.
Conclusão
A ordem executiva pode limitar o caos regulatório criado por mandatos estaduais competidores, mas não eliminará o risco da IA. A estabilidade da indústria dependerá da capacidade das empresas de demonstrar que a base de seus modelos repousa em dados obtidos e licenciados legalmente.
