Na última terça-feira (28), o Conselho Digital publicou um total de quatro notas técnicas que são relacionadas diretamente à inteligência artificial. Em um cenário de avanço do PL 2.338/2023, referente a regulação da IA no Brasil, as notas fornecem uma importância clara a questões como a proteção de direitos, segurança jurídica e a inovação.
As quatro notas técnicas dizem respeito a análises sobre: autoria de outputs de aplicações de IA; treinamento de máquinas e direito autoral; autenticação de conteúdo gerado por aplicações de IA; regulação baseada em risco e ciclo de vida. A informações são do Conselho Digital.
Autoria de outputs de aplicações de IA
Nesta nota, é destacado o movimento da proteção para o prompt, junto aos termos de uso incluídos para garantir a segurança jurídica, os riscos de infração a partir de conteúdos semelhantes e a importância dos contratos.
Além disso, a nota evidencia que, no Brasil, são consideradas autoras apenas as pessoas físicas, reforçando os limites relacionados a proteção autoral da IA. Os outputs criados de forma autônoma, por sua vez, são considerados de domínio público, estando fora da proteção jurídica.
Treinamento de máquinas e direito autoral
Mais centralizada na maneira como funciona o treinamento dos sistemas da IA, essa nota explica o seu processo no geral. Afastando a ideia de reprodução do tradicional âmbito jurídico, afirma que esse processo não funciona através do armazenamento ou cópia de obras autorais, mas sim da extração de um grande volume de dados a partir dos padrões estatísticos.
O opt-out, opt-in e o fair use foram modelos regulatórios analisados pelo texto. Quando implementado de uma forma legível pelo sistema, contribuindo com a negociação, preservação dos conteúdos e a escala, o op-out é colocado como a solução mais eficiente nesses casos.
Autenticação de conteúdo gerado por aplicações de IA
A publicação em evidência traz à tona uma análise sobre as diferentes maneiras de autenticação dos conteúdos que são produzidos por IA. Alguns exemplos disso são os metadados, as marcas d’água visíveis e invisíveis, a autenticação humana e a esteganografia.
Completando esses dados, ainda é feito um apontamento das limitações de cada uma. Ou seja, listando os custos de operação, a possível remoção e até os riscos de manipulação presentes. Através desse estudo, foi possível afirmar que a junção dos métodos é uma maneira muito mais efetiva do que o uso de uma única solução, deixando claro ainda que a autenticação realizada não é o mesmo processo realizado na verificação da veracidade de um conteúdo.
Regulação baseada em risco e ciclo de vida
Através desse documento, é possível notar detalhes em relação ao ciclo de vida da IA e em como a regulação se distribui nele, desde seu desenvolvimento até o uso, mostrando as obrigações feitas para seus desenvolvedores e usuários, através de uma responsabilidade de acordo com o risco e o seu controle.
Além desse ponto, também analisa a forma como brasileiros, europeus e outros modelos estruturam a regulação da IA a partir do seu risco. Inclusive, segundo o documento, esse risco deve ser calculado tendo em mente a sua aplicação na tecnologia, como o seu provável dano e a sua finalidade.