Implicações de Direitos Autorais em Motores de Busca por IA e IA Generativa

Entendendo a Violação de Direitos Autorais no Treinamento de IA

As implicações de direitos autorais na busca por IA representam um dos desafios jurídicos mais significativos enfrentados pela indústria de inteligência artificial atualmente. Quando motores de busca por IA e sistemas de IA generativa são desenvolvidos, eles exigem enormes quantidades de dados de treinamento para aprender padrões, estruturas e relações dentro de textos, imagens e outros conteúdos. A questão crítica é que a maior parte desses dados de treinamento é obtida sem autorização dos detentores dos direitos autorais. O Escritório de Direitos Autorais dos Estados Unidos assumiu uma posição clara de que o uso de obras protegidas para treinar modelos de IA pode constituir infração prima facie dos direitos de reprodução e de obras derivadas concedidos aos titulares sob a Lei de Direitos Autorais.

O desenvolvimento e implantação de sistemas de IA generativa implicam vários direitos exclusivos dos titulares de direitos autorais. Essa infração pode ocorrer em diversas etapas do pipeline de IA, incluindo quando os desenvolvedores inicialmente baixam e armazenam obras para fins de treinamento e quando criam cópias intermediárias durante o próprio processo de treinamento. A questão mais controversa envolve se os pesos internos do modelo—os parâmetros matemáticos que permitem ao modelo gerar saídas—constituem cópias infratoras dos dados de treinamento subjacentes. Quando as saídas geradas pela IA são substancialmente semelhantes aos dados de entrada do treinamento, há um forte argumento de que os próprios pesos do modelo infringem os direitos de reprodução e de obras derivadas das obras originais.

Defesa de Uso Justo e Suas Limitações

Um dos desenvolvimentos mais importantes na lei de direitos autorais para IA veio do relatório do Escritório de Direitos Autorais de maio de 2025, que abordou se o uso não autorizado de materiais protegidos para treinamento de IA pode ser defendido como uso justo. As conclusões do relatório limitam significativamente as proteções de uso justo disponíveis para desenvolvedores de IA. O conceito de transformatividade—se um uso serve a um propósito diferente da obra original—é central na análise do uso justo, mas o Escritório de Direitos Autorais concluiu que a transformatividade “é uma questão de grau” quando aplicada ao treinamento de IA.

O relatório identificou dois extremos em um espectro em relação ao uso transformativo. Em um extremo, treinar um modelo fundacional de IA generativa em grandes e diversos conjuntos de dados para gerar saídas em situações variadas é provavelmente transformativo. No outro extremo, treinar um modelo de IA para gerar saídas substancialmente semelhantes a obras protegidas presentes no conjunto de dados de treinamento dificilmente será considerado transformativo. A maioria dos sistemas de IA do mundo real se encontra em algum ponto intermediário, e quando um modelo é treinado para produzir conteúdo que “compartilha o propósito de atrair um público específico”, o uso é “na melhor das hipóteses, modestamente transformativo.” Isso significa que muitos motores de busca comerciais por IA e produtos de IA generativa não podem contar com proteções robustas de uso justo.

O Escritório de Direitos Autorais rejeitou explicitamente dois argumentos comuns de desenvolvedores de IA. Primeiro, o argumento de que o treinamento de IA é inerentemente transformativo por não ser para fins expressivos é “equivocado.” Modelos de IA absorvem “a essência da expressão linguística”—como as palavras são selecionadas e organizadas em frases, parágrafos e documentos. Segundo, a analogia de que o treinamento de IA é como o aprendizado humano não justifica a violação de direitos autorais. Enquanto humanos retêm apenas impressões imperfeitas das obras que experimentam, filtradas por suas próprias perspectivas únicas, a IA generativa cria cópias perfeitas com a capacidade de analisar obras quase instantaneamente. Essa diferença fundamental enfraquece a analogia do aprendizado humano e sugere que o equilíbrio da Lei de Direitos Autorais entre incentivar criatividade e inovação pode não funcionar como pretendido no contexto da IA.

Processos Recentes de Destaque Contra Empresas de IA

As implicações de direitos autorais na busca por IA tornaram-se cada vez mais concretas através de inúmeros processos movidos contra grandes empresas de IA. O New York Times entrou com um processo histórico contra a Perplexity AI em dezembro de 2025, acusando a empresa de copiar ilegalmente milhões de artigos e distribuir o trabalho de jornalistas sem permissão. O Times alegou que o modelo de negócios da Perplexity depende fundamentalmente de extração e cópia de conteúdo, incluindo material protegido por paywall, para alimentar seus produtos de IA generativa. Além disso, o Times afirmou que a Perplexity violou suas marcas registradas sob a Lei Lanham ao criar conteúdo fabricado ou “alucinações” e atribuí-los falsamente ao jornal ao exibi-los junto às suas marcas registradas.

A Perplexity AI tornou-se um alvo particular de ações de fiscalização de direitos autorais, enfrentando processos de grandes editoras e criadores de conteúdo. A Dow Jones, do grupo Murdoch, e o New York Post moveram processos semelhantes contra a Perplexity pelo uso de conteúdo protegido. Encyclopedia Britannica e Merriam-Webster Dictionary também processaram a Perplexity, alegando extração sistemática de conteúdo em violação dos direitos fundamentais de copyright. O Chicago Tribune, Forbes e Wired acusaram a Perplexity de plagiar seus conteúdos, sendo que a Wired relatou que a Perplexity copiou um artigo sobre problemas de plágio da própria Perplexity. O Reddit processou a Perplexity e outras três empresas em outubro de 2025, acusando-as de extração ilegal de seus dados para treinar motores de busca baseados em IA.

Esses processos revelam um padrão de extração agressiva de conteúdo e uso não autorizado que vai além dos limites tradicionais do uso justo. O relatório do Escritório de Direitos Autorais observou especificamente que “fazer uso comercial de vastos acervos de obras protegidas para produzir conteúdo expressivo que compete com as obras originais em mercados existentes, especialmente quando o acesso foi conseguido de forma ilegal, ultrapassa os limites estabelecidos para o uso justo.” Essa linguagem descreve diretamente as práticas alegadas nesses processos e sugere que os tribunais podem considerar tais casos como infração de direitos autorais.

Prejuízo de Mercado e Implicações de Licenciamento

A análise do Escritório de Direitos Autorais sobre prejuízo de mercado representa uma expansão significativa de como a lei avalia o impacto do uso não autorizado. Tradicionalmente, os tribunais focavam principalmente em vendas perdidas e substituição direta—quando obras infratoras substituem diretamente as originais e causam perda de receita. No entanto, o Escritório de Direitos Autorais identificou três formas distintas de prejuízo de mercado relevantes para o treinamento de IA. Além da substituição direta, o relatório inclui diluição de mercado e competição na mesma classe de obras, onde saídas geradas por IA competem no mesmo mercado das obras originais, mesmo que não sejam cópias idênticas. Isso é particularmente preocupante porque sistemas de IA podem gerar conteúdo no mesmo estilo, gênero ou categoria das obras originais, e podem fazê-lo em velocidade e escala sem precedentes.

A terceira forma de prejuízo de mercado envolve oportunidades de licenciamento perdidas. Com o desenvolvimento de um mercado nascente para licenciamento de conteúdo para treinamento de IA, o Escritório de Direitos Autorais concluiu que, onde opções de licenciamento existem ou são viáveis, tal consideração desfavorece a constatação de uso justo. Isso é significativo porque significa que desenvolvedores de IA não podem simplesmente alegar uso justo quando existem arranjos de licenciamento disponíveis. O relatório reconheceu que, embora alguns acordos pontuais de licenciamento de dados de treinamento para IA tenham sido negociados, uma solução escalável pode exigir acordos coletivos. No entanto, o Escritório de Direitos Autorais recomendou permitir que o mercado de licenciamento continue se desenvolvendo sem intervenção governamental, sugerindo que o licenciamento se tornará um fator cada vez mais importante em disputas de direitos autorais.

Barreiras e Estratégias de Mitigação

Uma constatação positiva para desenvolvedores de IA no relatório do Escritório de Direitos Autorais envolve o uso de barreiras para prevenir ou minimizar a criação de saídas infratoras. O relatório concluiu que a implementação de barreiras pesa a favor de um argumento de uso justo. Essas barreiras incluem bloquear prompts que provavelmente reproduziriam conteúdo protegido, protocolos de treinamento desenhados para tornar saídas infratoras menos prováveis e prompts internos que instruem os modelos a não gerar nomes de personagens protegidos ou criar imagens no estilo de artistas vivos. Essa constatação sugere que desenvolvedores de IA que implementam salvaguardas robustas para evitar a reprodução de conteúdo protegido podem fortalecer sua defesa de uso justo.

No entanto, a eficácia das barreiras como defesa de uso justo permanece limitada. O relatório reconheceu discordâncias entre os participantes sobre a frequência de replicação material de obras originais nas saídas de IA e sobre a dificuldade de implementar barreiras abrangentes. O fato de que as barreiras só podem pesar a favor do uso justo—em vez de fornecer uma defesa completa—significa que mesmo sistemas de IA com medidas protetivas ainda podem enfrentar responsabilidade por infração. Além disso, o relatório observou que o uso consciente de obras pirateadas ou acessadas ilegalmente como dados de treinamento pesa contra o uso justo, sem ser determinante, sugerindo que os tribunais examinarão as fontes dos dados de treinamento e poderão penalizar desenvolvedores que utilizam conteúdo obtido ilegalmente.

Implicações para Motores de Busca por IA e Criadores de Conteúdo

As implicações de direitos autorais na busca por IA criam um cenário complexo tanto para empresas de IA quanto para criadores de conteúdo. Para operadores de motores de busca por IA, o ambiente legal tornou-se cada vez mais hostil à prática de extração e uso de conteúdo protegido sem autorização. A combinação de orientações desfavoráveis sobre uso justo do Escritório de Direitos Autorais, múltiplos processos de alto perfil e decisões judiciais indicando que o treinamento de IA pode não se qualificar para proteção de uso justo faz com que empresas que operam motores de busca por IA enfrentem riscos legais e financeiros significativos. A escala da potencial responsabilidade é enorme, dado que esses sistemas são treinados em bilhões de obras protegidas.

Para criadores de conteúdo e editoras, as implicações de direitos autorais na busca por IA apresentam tanto desafios quanto oportunidades. O desafio é que suas obras estão sendo usadas para treinar sistemas de IA que podem competir com seus próprios produtos e serviços, potencialmente reduzindo o valor do conteúdo e a capacidade de monetizá-lo. A oportunidade está no mercado de licenciamento em desenvolvimento, onde editoras podem negociar compensação pelo uso de seu conteúdo no treinamento de IA. No entanto, isso exige que as editoras monitorem ativamente como seu conteúdo está sendo usado e defendam seus direitos autorais por meio de negociações de licenciamento ou litígios. É aqui que ferramentas de monitoramento tornam-se essenciais—entender como sua marca, domínio e URLs aparecem em respostas geradas por IA ajuda a identificar uso não autorizado e negociar a partir de uma posição de força.