Inteligência Artificial e Direitos Autorais no Brasil: o Guia Jurídico Completo

A legislação brasileira de direitos autorais (Lei nº 9.610/1998) adota um critério subjetivo rigoroso: a proteção legal recai exclusivamente sobre as criações do espírito expressas por qualquer meio, e define expressamente no art. 11 que 'autor é a pessoa física que criou a obra'. Disso decorre que outputs obtidos de forma puramente autônoma a partir de prompts simples em plataformas como ChatGPT, Midjourney ou Claude não gozam de proteção de direitos autorais no Brasil.

Se uma empresa gera uma arte publicitária, uma identidade visual ou um texto institucional sem intervenção criativa humana subsequente relevante, esse material cai sob domínio público. Qualquer concorrente pode copiar e utilizar o output sem que a empresa original possa alegar infração de direitos de propriedade intelectual, pois o elemento de autoria humana de direito civil está ausente.

O cenário muda quando o software de inteligência artificial funciona apenas como uma ferramenta assistiva sob a direção ativa de um profissional humano (coautoria humana-algorítmica). Se o profissional utiliza o output gerado pela IA como ponto de partida e realiza modificações criativas substanciais, edições de layout e adições autorais originais, a obra resultante dessas alterações passará a ser protegida na medida exata da contribuição humana agregada, permitindo a defesa do ativo digital de forma semelhante à de propriedade intelectual em infoprodutos e cursos online.

Outro gargalo jurídico relevante reside na fase de alimentação dos modelos de IA. Para aprender a raciocinar, escrever ou programar, os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são treinados com bilhões de parâmetros de dados extraídos de sites públicos na internet, incluindo artigos científicos, livros protegidos, códigos de repositórios e reportagens jornalísticas.

Nos Estados Unidos, as empresas desenvolvedoras de modelos de IA defendem-se das acusações de plágio sob a doutrina do *Fair Use* (uso justo), que avalia a natureza transformativa da tecnologia. Contudo, o Brasil não adota o conceito aberto de *Fair Use*. O ordenamento brasileiro adota um sistema de 'exceções rígidas' (Artigo 46 da LDA), que elenca de forma taxativa as hipóteses em que obras protegidas podem ser utilizadas sem autorização do autor.

Atualmente, não há na legislação brasileira uma exceção clara para a mineração de textos e dados (Text and Data Mining - TDM) voltada para fins puramente comerciais. Dessa forma, as startups que decidem criar e treinar seus próprios modelos de IA utilizando bases de dados contendo materiais de terceiros no Brasil correm risco considerável de sofrer ações judiciais por infração em massa de direitos autorais.

Ao utilizar comercialmente ferramentas de terceiros (como as APIs de OpenAI, Claude ou Midjourney), as empresas digitais devem analisar rigorosamente as cláusulas contratuais de transferência de direitos de output e as obrigações de indenidade contidas nos Termos de Serviço (Terms of Service - ToS) de cada plataforma.

A maioria das Big Techs insere cláusulas em que outorga ao usuário todos os direitos sobre os outputs gerados pelo uso da ferramenta. Contudo, esses mesmos termos costumam prever que a responsabilidade por qualquer infração de propriedade intelectual de terceiros gerada no output é exclusiva do usuário que redigiu o prompt. Se o seu time de design gera uma imagem comercial que infringe de forma manifesta a patente de design ou o direito de imagem de terceiros, a sua empresa arcará com a indenização no Brasil.

Para mitigar esse risco em operações de tecnologia B2B enterprise, o jurídico do SaaS deve integrar cláusulas de indenidade nos seus contratos, garantindo que o prestador se responsabilize caso a ferramenta de IA integrada de forma nativa ao produto gere outputs infratores para o cliente final, conforme as diretrizes operacionais explicadas no guia de governança jurídica para SaaS.

O cenário de lacuna jurídica no Brasil está em vias de transição com a tramitação do Projeto de Lei nº 2338/2023, que propõe o Marco Regulatório da Inteligência Artificial. O projeto visa classificar os sistemas de IA de acordo com o nível de risco (risco excessivo, alto risco e baixo risco) e estabelecer regras estritas de governança para os desenvolvedores e implementadores.

No campo dos direitos autorais, o projeto propõe criar uma exceção de direitos autorais para a mineração de dados destinada à pesquisa e ao desenvolvimento, desde que o acesso à obra original tenha sido lícito e que os titulares dos direitos possam optar por restringir o uso dos seus materiais (mecanismo de opt-out).

A aprovação do Marco Regulatório trará maior previsibilidade, mas também exigirá das empresas de tecnologia a criação de comitês internos de ética em IA, relatórios de impacto de proteção de dados algorítmicos e maior transparência sobre as fontes de dados de treinamento. Preparar a empresa para essa conformidade prévia é uma jogada estratégica para blindar o valor de mercado das startups nacionais.

Ao utilizar ferramentas de IA generativa para criar logotipos, designs industriais, slogans ou layouts de embalagens, as empresas digitais enfrentam o risco de criar algo excessivamente similar a um ativo já registrado por terceiros no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI).

A IA funciona processando dados históricos de imagens e textos, o que aumenta a probabilidade de que os resultados carreguem padrões visuais de marcas consolidadas no mercado. Se a empresa adota esse design e inicia a comercialização sem uma busca prévia de anterioridade marcaria no INPI, ela poderá ser acionada judicialmente por concorrência desleal ou contrafação marcaria, mesmo sem intenção de copiar.

O contrato com o prestador de design que utiliza IA generativa deve conter regras estritas. O prestador deve assumir a obrigação de realizar buscas básicas de anterioridade e certificar que o resultado final é original o suficiente para permitir o registro de marca perante o INPI, mitigando prejuízos de rebranding e multas na operação comercial.

Muitos colaboradores e prestadores de serviço utilizam ferramentas de IA no dia a dia para otimizar o atendimento ao cliente, redigir e-mails de cobrança, analisar planilhas financeiras ou resumir relatórios operacionais. O risco de privacidade surge quando esses profissionais copiam e colam dados pessoais de clientes controladores nos campos de prompt de ferramentas de IA de uso público e gratuito.

As versões públicas e gratuitas de modelos como o ChatGPT ou o Claude possuem termos de uso que autorizam a plataforma a armazenar e reutilizar os dados inseridos nos prompts para treinar seus próximos algoritmos. Esse compartilhamento de dados sem base legal válida na LGPD e sem transparência configura um vazamento de dados provocado pela empresa, que atua como controladora e responde perante a ANPD e os titulares.

Para mitigar esse risco de privacidade, as empresas devem instituir uma política interna de conformidade algorítmica. Essa política deve proibir a inserção de dados pessoais identificáveis (como CPF, nome completo, prontuários de saúde ou dados financeiros) em prompts públicos, exigindo a anonimização prévia das informações ou a contratação de APIs empresariais (Enterprise APIs) cujos contratos veda o compartilhamento e o armazenamento de inputs para fins de treinamento algorítmico da plataforma.