Luca Schirru, advogado e consultor em direitos autorais, explicou, em entrevista ao Deu Tilt, o podcast do UOL para os humanos por trás das máquinas, que a regulação do uso de dados para o treinamento da IA depende de como, por quem e para quê eles estão sendo minerados. Há uma diferença entre a utilização de dados para pesquisas ou por instituições públicas e sem fins lucrativos e por grandes empresas de mercado, que geram lucro a partir desses dados ou oferecem obras que podem substituir o trabalho humano. Segundo ele, é possível combinar diferentes caminhos de remuneração pelo uso de dados e conteúdos criativos por grandes empresas, como autorizar certas formas de treinamento e, ao mesmo tempo, cobrar o pagamento apenas das big techs que lucram com a IA generativa. Startups, modelos abertos e projetos de pesquisa poderiam se beneficiar de modelos mais flexíveis. Schirru ressalta que ferramentas como a ProRata.AI já apontam para a possibilidade de identificar quais obras entraram no treinamento, criando uma base para modelos de remuneração mais transparentes. Para equilibrar os interesses, ele sugere mecanismos que vão além do licenciamento tradicional: taxas sobre receita, fundos para autores e veículos de imprensa, ou investimentos em capacitação. O objetivo é garantir sustentabilidade para quem cria, sem travar a inovação.














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