A pergunta parece simples: se os modelos por trás de ChatGPT, Gemini e Claude foram treinados em bases com centenas de milhões de livros, artigos e trabalhos acadêmicos, sem que os autores soubessem ou consentissem, isso não seria ilegal? A resposta dada pelos tribunais americanos até agora é bem menos direta do que a indignação sugere.
O caso mais citado ilustra a confusão. No ano passado, o juiz William Alsup impôs à Anthropic um acordo de 1,5 bilhão de dólares com um grupo de escritores cujas obras foram usadas em treino. Parecia vitória dos autores. Só que Alsup decidiu que o treino em si era lícito: o que ele puniu foi a Anthropic ter pirateado os livros em bibliotecas-sombra ilegais.
Como qualquer leitor que aspira a ser escritor, os modelos da Anthropic treinaram sobre as obras não para correr à frente e replicá-las ou suplantá-las, mas para virar uma esquina difícil e criar algo diferente.
A distinção que decide tudo: copiar ou ler
Para a advogada Cathy Gellis, especialista em propriedade intelectual e tecnologia ouvida pelo TechCrunch, a decisão favorece mais as empresas de IA do que os escritores. O raciocínio do juiz tratou o que o modelo faz como análogo a ler uma obra protegida, não a copiá-la. E, como ela resume, o direito autoral se apoia na cópia, não no ato de usar, experimentar, consumir ou ler a obra.
A base legal ajuda a entender a bagunça: a lei de direito autoral dos Estados Unidos não é atualizada desde 1976. Juízes precisam aplicar diretrizes de cinquenta anos atrás a perguntas que vão desenhar o futuro de uma indústria inteira. Jason Henderson, advogado sênior e fundador da prática de propriedade intelectual e mídia da JWL International, descreve o clima entre os clientes como preocupação generalizada, porque a lei está por todo lado e não alcançou a pergunta.
O critério que está vencendo é a concorrência
A disputa costuma girar em torno do fair use, a exceção do direito americano que permite usar obra protegida sem autorização quando o uso é suficientemente transformativo. Os juízes pesam fatores como a finalidade e a natureza do uso, a quantidade utilizada e o impacto no mercado. Na leitura de Henderson, o que vem prevalecendo é o teste da concorrência: se você treina sobre a propriedade de alguém para competir diretamente com essa pessoa, o tribunal reprova; se não vai competir, os tribunais tendem a achar um caminho para aprovar.
O precedente citado é o da Thomson Reuters contra a Ross Intelligence, que copiou conteúdo para montar uma plataforma jurídica concorrente baseada em IA. O juiz Stephanos Bibas escreveu que o uso da Ross não era transformativo porque não tinha finalidade ou caráter distintos dos da Thomson Reuters. Autores poderiam argumentar que chatbots competem com eles ao gerar livros sintéticos a partir de suas obras, mas esse argumento ainda não venceu em tribunal.
Há ainda a ponta oposta do problema, que é quem detém direito sobre o que a IA produz. No caso Thaler contra Perlmutter, ficou decidido que obra 100% gerada por IA não é protegida por direito autoral, o que abre a pergunta prática de como provar quanto de um texto foi feito com auxílio de máquina. Gellis usa uma analogia útil: ninguém acha que o Word é dono do romance porque o autor rodou o corretor ortográfico.
Duas ressalvas para o leitor brasileiro. A primeira é que fair use é figura do direito dos Estados Unidos e não se transplanta: a discussão daqui sobre uso de obra protegida em treino corre em outro arcabouço, com outras exceções. A segunda é que quase todas as empresas de IA seguem com processos em andamento, e as decisões conhecidas são as primeiras trocas de golpe, não a palavra final. Quem estiver escrevendo contrato hoje, dos dois lados do balcão, está apostando em jurisprudência que ainda não existe.
