O legislativo da Califórnia volta a debater o projeto de lei A.B. 412, que obrigaria desenvolvedores de inteligência artificial a identificar e divulgar todas as obras protegidas por direitos autorais utilizadas no treinamento de sistemas de IA generativa. Para a Electronic Frontier Foundation (EFF), a proposta é simplesmente inexequível.
O problema, segundo a EFF, é o mesmo de anos anteriores: o projeto exige informações que frequentemente não existem e que não podem ser obtidas de forma realista. A entidade enviou uma carta de oposição ao Comitê de Privacidade do Senado da Califórnia detalhando por que considera a lei inviável na prática.
Uma obrigação impossível de cumprir
À primeira vista, o A.B. 412 parece razoável: bastaria que os desenvolvedores criassem e mantivessem uma lista de todas as obras registradas com direitos autorais usadas no treinamento de seus modelos. Na prática, porém, isso esbarra em obstáculos estruturais.
Não existe uma lista legível por máquina de obras protegidas no Escritório de Direitos Autorais dos Estados Unidos. Além disso, muitos titulares de direitos autorais podem registrar suas obras sem depositar uma cópia publicamente acessível — empresas de software, por exemplo, podem registrar código proprietário sem revelá-lo ao público.
Na internet aberta, o cenário é ainda mais complexo. As informações de direitos autorais costumam ser incompletas, indisponíveis ou impossíveis de verificar. Uma imagem pode estar registrada no órgão competente, enquanto a seguinte está licenciada sob uma licença Creative Commons gratuita e a próxima já é de domínio público. Usuários de fóruns podem publicar histórias, fotografias ou outros conteúdos originais sem qualquer indicação clara de seu status legal.
Risco de concentração de poder nas big techs
A EFF alerta que, na medida em que desenvolvedores tentarem cumprir a lei, o efeito prático será o de consolidar ainda mais o poder das maiores empresas do setor de IA. Apenas companhias com recursos massivos teriam condições de arcar com os custos de tentar rastrear e documentar os dados de treinamento na escala exigida pelo projeto.
Startups e desenvolvedores independentes, por outro lado, enfrentariam barreiras praticamente intransponíveis, o que tenderia a cimentar o domínio das grandes corporações tecnológicas no mercado de inteligência artificial — um resultado oposto ao que legislações de proteção costumam buscar.
A EFF reafirma sua oposição ao projeto e pede que o Comitê de Privacidade do Senado da Califórnia reconsidere a proposta antes de avançar com sua tramitação.
Este artigo foi originalmente publicado pela Electronic Frontier Foundation sob licença CC-BY (Creative Commons — atribuição exigida). O Jornal Atlas traduziu e adaptou o conteúdo para o público brasileiro.