{"id":58263,"date":"2023-10-05T15:30:25","date_gmt":"2023-10-05T06:30:25","guid":{"rendered":"https:\/\/monolith.law\/pt\/?p=58263"},"modified":"2024-06-12T16:42:08","modified_gmt":"2024-06-12T07:42:08","slug":"copyright-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning","title":{"rendered":"O rastreamento de imagens na internet viola a lei de direitos autorais? Explica\u00e7\u00e3o dos problemas legais da aprendizagem autom\u00e1tica"},"content":{"rendered":"\n<p>Nos \u00faltimos anos, o progresso da tecnologia AI (Intelig\u00eancia Artificial) tem sido not\u00e1vel, com v\u00e1rias IA como a &#8220;Stable Diffusion&#8221; e &#8220;Midjourney&#8221;, que geram imagens, e a &#8220;ChatGPT&#8221;, que gera textos, a atrair aten\u00e7\u00e3o. Ao fazer a varredura de dados na internet para ensinar \u00e0 IA, torna-se poss\u00edvel fazer v\u00e1rias coisas usando IA, e enquanto a precis\u00e3o do aprendizado de m\u00e1quina est\u00e1 a melhorar, o risco de viola\u00e7\u00e3o dos direitos de autor est\u00e1 a ser apontado.<\/p>\n\n\n\n<p>Coletar e processar sem permiss\u00e3o v\u00e1rios dados, como imagens e ilustra\u00e7\u00f5es publicadas na internet, para uso no aprendizado de m\u00e1quina da IA, ser\u00e1 que isso n\u00e3o infringe os direitos de autor?<\/p>\n\n\n\n<p>Neste artigo, explicaremos os problemas legais de usar imagens e ilustra\u00e7\u00f5es publicadas na internet para aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_53 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#O_que_e_Aprendizagem_Automatica\" title=\"O que \u00e9 Aprendizagem Autom\u00e1tica\">O que \u00e9 Aprendizagem Autom\u00e1tica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#Problemas_na_lei_de_direitos_autorais_no_aprendizado_de_maquina\" title=\"Problemas na lei de direitos autorais no aprendizado de m\u00e1quina\">Problemas na lei de direitos autorais no aprendizado de m\u00e1quina<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3'><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#Contexto_da_revisao_da_Lei_de_Direitos_Autorais_em_2018_Ano_30_da_era_Heisei\" title=\"Contexto da revis\u00e3o da Lei de Direitos Autorais em 2018 (Ano 30 da era Heisei)\">Contexto da revis\u00e3o da Lei de Direitos Autorais em 2018 (Ano 30 da era Heisei)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#O_que_e_permitido_pelo_Artigo_30-4_da_Lei_de_Direitos_Autorais\" title=\"O que \u00e9 permitido pelo Artigo 30-4 da Lei de Direitos Autorais\">O que \u00e9 permitido pelo Artigo 30-4 da Lei de Direitos Autorais<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#Casos_em_que_o_uso_de_obras_protegidas_por_direitos_autorais_na_aprendizagem_de_maquina_pode_violar_a_lei_de_direitos_autorais\" title=\"Casos em que o uso de obras protegidas por direitos autorais na aprendizagem de m\u00e1quina pode violar a lei de direitos autorais\">Casos em que o uso de obras protegidas por direitos autorais na aprendizagem de m\u00e1quina pode violar a lei de direitos autorais<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3'><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#Quando_prejudica_injustamente_os_interesses_do_titular_dos_direitos_autorais\" title=\"Quando prejudica injustamente os interesses do titular dos direitos autorais\">Quando prejudica injustamente os interesses do titular dos direitos autorais<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#Quando_um_acordo_diferente_das_disposicoes_da_lei_de_direitos_autorais_e_feito\" title=\"Quando um acordo diferente das disposi\u00e7\u00f5es da lei de direitos autorais \u00e9 feito\">Quando um acordo diferente das disposi\u00e7\u00f5es da lei de direitos autorais \u00e9 feito<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#As_imagens_sintetizadas_por_aprendizagem_automatica_violam_a_lei_de_direitos_autorais\" title=\"As imagens sintetizadas por aprendizagem autom\u00e1tica violam a lei de direitos autorais?\">As imagens sintetizadas por aprendizagem autom\u00e1tica violam a lei de direitos autorais?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3'><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#Como_funciona_a_geracao_de_imagens_por_aprendizagem_automatica\" title=\"Como funciona a gera\u00e7\u00e3o de imagens por aprendizagem autom\u00e1tica\">Como funciona a gera\u00e7\u00e3o de imagens por aprendizagem autom\u00e1tica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#A_AI_pode_infringir_os_direitos_autorais_das_imagens_originais_a_partir_das_quais_aprendeu\" title=\"A AI pode infringir os direitos autorais das imagens originais a partir das quais aprendeu?\">A AI pode infringir os direitos autorais das imagens originais a partir das quais aprendeu?<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#Resumo_Consulte_um_advogado_sobre_questoes_de_direitos_autorais_e_aprendizado_de_maquina_de_IA\" title=\"Resumo: Consulte um advogado sobre quest\u00f5es de direitos autorais e aprendizado de m\u00e1quina de IA\">Resumo: Consulte um advogado sobre quest\u00f5es de direitos autorais e aprendizado de m\u00e1quina de IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/monolith.law\/pt\/it\/copyright-machine-learning\/#Apresentacao_das_medidas_propostas_pelo_nosso_escritorio\" title=\"Apresenta\u00e7\u00e3o das medidas propostas pelo nosso escrit\u00f3rio\">Apresenta\u00e7\u00e3o das medidas propostas pelo nosso escrit\u00f3rio<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"O_que_e_Aprendizagem_Automatica\"><\/span>O que \u00e9 Aprendizagem Autom\u00e1tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/monolith.law\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/shutterstock_2189855463.png\" alt=\"O que \u00e9 Aprendizagem Autom\u00e1tica\" class=\"wp-image-50091\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Aprendizagem Autom\u00e1tica (ML: Machine Learning) \u00e9 o processo pelo qual as m\u00e1quinas aprendem a partir de dados, de forma semelhante \u00e0 maneira como os humanos aprendem com a experi\u00eancia. No processo de aprendizagem autom\u00e1tica, \u00e9 necess\u00e1rio coletar dados, selecionar e processar esses dados para criar um conjunto de dados para aprendizagem.<\/p>\n\n\n\n<p>O crawling \u00e9 um processo em que um programa chamado crawler percorre sites, copiando e armazenando informa\u00e7\u00f5es como texto e imagens encontradas nas p\u00e1ginas da web.<\/p>\n\n\n\n<p>Artigo relacionado: <a href=\"https:\/\/monolith.law\/corporate\/scraping-datacollection-law\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">O que \u00e9 scraping? Explica\u00e7\u00e3o dos desafios legais de um m\u00e9todo conveniente de coleta de dados que est\u00e1 atraindo aten\u00e7\u00e3o[ja]<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Problemas_na_lei_de_direitos_autorais_no_aprendizado_de_maquina\"><\/span>Problemas na lei de direitos autorais no aprendizado de m\u00e1quina<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>&#8220;Direitos autorais&#8221;, de forma simples, refere-se ao direito de proteger legalmente as obras. E as &#8220;obras&#8221; protegidas s\u00e3o definidas no Artigo 2, Par\u00e1grafo 1 da Lei de Direitos Autorais Japonesa (Lei Japonesa de Direitos Autorais) da seguinte maneira:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p>(Defini\u00e7\u00e3o)<\/p>\n\n\n\n<p>Artigo 2 Nesta lei, o significado dos termos listados nos seguintes itens ser\u00e1 conforme estabelecido em cada item.<\/p>\n\n\n\n<p>1. Obra: Refere-se a algo que expressa criativamente pensamentos ou sentimentos e pertence ao campo da literatura, ci\u00eancia, arte ou m\u00fasica.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Contexto_da_revisao_da_Lei_de_Direitos_Autorais_em_2018_Ano_30_da_era_Heisei\"><\/span>Contexto da revis\u00e3o da Lei de Direitos Autorais em 2018 (Ano 30 da era Heisei)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Em 2018 (Ano 30 da era Heisei), a Lei de Direitos Autorais foi revisada e entrou em vigor em 1\u00ba de janeiro de 2019 (Ano 31 da era Heisei).<\/p>\n\n\n\n<p>Para aproveitar tecnologias como IoT, Big Data e IA (Intelig\u00eancia Artificial), \u00e9 necess\u00e1rio permitir o ac\u00famulo, combina\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de grandes quantidades de informa\u00e7\u00f5es, incluindo obras. Portanto, nesta revis\u00e3o, foi estabelecida uma disposi\u00e7\u00e3o que permite o uso de obras em certos casos, como quando n\u00e3o s\u00e3o usadas para fins de aprecia\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"O_que_e_permitido_pelo_Artigo_30-4_da_Lei_de_Direitos_Autorais\"><\/span>O que \u00e9 permitido pelo Artigo 30-4 da Lei de Direitos Autorais<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Na revis\u00e3o de 2018 do Artigo 30-4 da Lei de Direitos Autorais, foi permitido o uso de obras &#8220;sem o objetivo de desfrutar dos pensamentos ou sentimentos expressos na obra&#8221;, na medida necess\u00e1ria, independentemente do m\u00e9todo.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p>(Uso sem o objetivo de desfrutar dos pensamentos ou sentimentos expressos na obra)<\/p>\n\n\n\n<p>Artigo 30-4 As obras podem ser usadas, na medida considerada necess\u00e1ria, de qualquer maneira, nos casos listados abaixo e em outros casos em que o objetivo n\u00e3o seja desfrutar dos pensamentos ou sentimentos expressos na obra por si mesmo ou permitir que outros o fa\u00e7am. No entanto, isso n\u00e3o se aplica se, considerando o tipo e o uso da obra e a maneira como \u00e9 usada, prejudicar injustamente os interesses do titular dos direitos autorais.<\/p>\n\n\n\n<p>1. Quando usado para testes para o desenvolvimento ou a pr\u00e1tica de tecnologia relacionada \u00e0 grava\u00e7\u00e3o, filmagem ou outro uso de obras<\/p>\n\n\n\n<p>2. Quando usado para an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es (refere-se \u00e0 extra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es relacionadas a elementos de linguagem, som, imagem, etc. que comp\u00f5em as informa\u00e7\u00f5es de um grande n\u00famero de obras e outras grandes quantidades de informa\u00e7\u00f5es, e \u00e0 realiza\u00e7\u00e3o de compara\u00e7\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o e outras an\u00e1lises. O mesmo se aplica no item 2 do par\u00e1grafo 1 do artigo 47-5.)<\/p>\n\n\n\n<p>3. Al\u00e9m dos casos listados nos dois itens anteriores, quando a obra \u00e9 usada no processo de processamento de informa\u00e7\u00f5es por computador ou outro uso (excluindo a execu\u00e7\u00e3o da obra do programa em um computador no caso de obras de programa) sem o reconhecimento humano da express\u00e3o da obra<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Em termos concretos, o uso de obras \u00e9 permitido nos seguintes casos:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p>\u30fbAto de reproduzir obras de arte de forma experimental para desenvolver c\u00e2meras ou impressoras adequadas para a reprodu\u00e7\u00e3o de obras de arte<\/p>\n\n\n\n<p>\u30fbAto de coletar e usar obras como dados de treinamento para o desenvolvimento de IA, ou fornecer (transferir ou transmitir publicamente, etc.) os dados de treinamento coletados a terceiros sob o objetivo de desenvolvimento de IA<\/p>\n\n\n\n<p>\u30fbAto de copiar obras no back-end do processamento de informa\u00e7\u00f5es do computador e usar esses dados sem qualquer percep\u00e7\u00e3o humana<\/p>\n\n\n\n<p>\u30fbAto de usar obras de programas para fins de pesquisa e an\u00e1lise de programas (o chamado &#8220;engenharia reversa&#8221;)<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh5.googleusercontent.com\/KZodeDIs8mE9TgnCIQ_kmaAQs9T6cDzqrEvXYWmyCk4STZHBgd3cfemyAuAtuAic91hh69qnnd2O7v71dQShzTi1WVZWlABpounSjfBGtq0mdPAbF7HEtRCBQY8NHIgHVi9lUS2lQXsVeS6Prw\" alt=\"\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Fonte: <a href=\"https:\/\/www.bunka.go.jp\/seisaku\/chosakuken\/hokaisei\/h30_hokaisei\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ag\u00eancia de Assuntos Culturais | Sobre a Lei que revisa parte da Lei de Direitos Autorais (Lei n\u00ba 30 de 2018)[ja]<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Casos_em_que_o_uso_de_obras_protegidas_por_direitos_autorais_na_aprendizagem_de_maquina_pode_violar_a_lei_de_direitos_autorais\"><\/span>Casos em que o uso de obras protegidas por direitos autorais na aprendizagem de m\u00e1quina pode violar a lei de direitos autorais<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/monolith.law\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/shutterstock_1920918290.png\" alt=\"Casos em que o uso de obras protegidas por direitos autorais na aprendizagem de m\u00e1quina pode violar a lei de direitos autorais\" class=\"wp-image-50094\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Assim, coletar, processar e usar imagens (obras protegidas por direitos autorais) para aprendizagem de m\u00e1quina, bem como fornecer (vender, transferir, etc.) os dados de aprendizagem coletados a terceiros, \u00e9 permitido sob o Artigo 30-4, Par\u00e1grafo 2, da Lei Japonesa de Direitos Autorais. No entanto, o uso de tais obras protegidas por direitos autorais pode levar a problemas legais.<\/p>\n\n\n\n<p>Vamos considerar os problemas legais que podem surgir ao coletar imagens dispon\u00edveis na internet para uso na aprendizagem de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n<p>Artigo relacionado: <a href=\"https:\/\/monolith.law\/corporate\/internet-information-available-copyright\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">At\u00e9 que ponto as informa\u00e7\u00f5es na internet podem ser usadas? Explica\u00e7\u00e3o sobre direitos autorais na internet[ja]<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quando_prejudica_injustamente_os_interesses_do_titular_dos_direitos_autorais\"><\/span>Quando prejudica injustamente os interesses do titular dos direitos autorais<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>O Artigo 30-4 da Lei Japonesa de Direitos Autorais permite o &#8220;uso que n\u00e3o tem como objetivo o gozo de pensamentos ou sentimentos expressos na obra&#8221;, mas n\u00e3o permite o uso da obra se prejudicar injustamente os interesses do titular dos direitos autorais.<\/p>\n\n\n\n<p>Que tipo de casos concretos podemos considerar? De acordo com o Q&amp;A da Ag\u00eancia de Assuntos Culturais, os seguintes casos s\u00e3o considerados &#8220;casos que prejudicam injustamente os interesses do titular dos direitos autorais&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p>A decis\u00e3o concreta \u00e9 finalmente tomada em tribunal, mas, por exemplo, se uma obra de banco de dados que organiza uma grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es de forma a ser facilmente utilizada para an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es estiver \u00e0 venda, a a\u00e7\u00e3o de copiar essa base de dados para fins de an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es pode ser considerada como &#8220;prejudicando injustamente os interesses do titular dos direitos autorais&#8221;, pois entra em conflito com o mercado de venda da base de dados.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Cita\u00e7\u00e3o: Ag\u00eancia de Assuntos Culturais, Divis\u00e3o de Direitos Autorais | <a href=\"https:\/\/www.bunka.go.jp\/seisaku\/chosakuken\/hokaisei\/h30_hokaisei\/pdf\/r1406693_17.pdf\">&#8220;Pensamento b\u00e1sico sobre a provis\u00e3o flex\u00edvel de limita\u00e7\u00f5es de direitos em resposta ao avan\u00e7o da digitaliza\u00e7\u00e3o e da rede&#8221;[ja]<\/a>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quando_um_acordo_diferente_das_disposicoes_da_lei_de_direitos_autorais_e_feito\"><\/span>Quando um acordo diferente das disposi\u00e7\u00f5es da lei de direitos autorais \u00e9 feito<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>A Lei Japonesa de Direitos Autorais permite o uso de obras protegidas por direitos autorais na aprendizagem de m\u00e1quina, mas tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel fazer um acordo diferente entre as partes. Se tal acordo for estabelecido, voc\u00ea pode ser responsabilizado por danos se violar o acordo.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, existem sites que pro\u00edbem explicitamente a coleta e extra\u00e7\u00e3o de dados para aprendizagem de m\u00e1quina e an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es em seus termos de uso e contratos de licen\u00e7a. Ao coletar dados, \u00e9 necess\u00e1rio verificar os termos de uso e os contratos de licen\u00e7a do site.<\/p>\n\n\n\n<p>Em geral, para &#8220;concordar&#8221; com os termos de uso de um site, \u00e9 necess\u00e1rio algum tipo de a\u00e7\u00e3o. Por exemplo, ao criar uma conta, voc\u00ea \u00e9 considerado como tendo concordado com os termos de uso e a pol\u00edtica de privacidade, e \u00e9 solicitado que voc\u00ea se registre ou clique no bot\u00e3o de concord\u00e2ncia. Ao clicar no bot\u00e3o de registro ou concord\u00e2ncia, o &#8220;acordo&#8221; \u00e9 estabelecido.<\/p>\n\n\n\n<p>Por outro lado, se os termos de uso que pro\u00edbem a coleta e extra\u00e7\u00e3o de dados forem postados em uma p\u00e1gina diferente da p\u00e1gina de download no site, e voc\u00ea puder baixar as imagens sem concordar com eles, o &#8220;acordo&#8221; n\u00e3o ser\u00e1 estabelecido. Neste caso, as disposi\u00e7\u00f5es da Lei Japonesa de Direitos Autorais se aplicam, e voc\u00ea pode usar a obra protegida por direitos autorais.<\/p>\n\n\n\n<p>No entanto, para prevenir problemas, \u00e9 melhor evitar coletar dados de sites que pro\u00edbem explicitamente a coleta e extra\u00e7\u00e3o de dados em seus termos de uso.<\/p>\n\n\n\n<p>Artigo relacionado: <a href=\"https:\/\/monolith.law\/corporate\/scraping-datacollection-law\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">O que \u00e9 scraping? Explica\u00e7\u00e3o dos problemas legais do m\u00e9todo conveniente de coleta de dados que est\u00e1 atraindo aten\u00e7\u00e3o[ja]<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"As_imagens_sintetizadas_por_aprendizagem_automatica_violam_a_lei_de_direitos_autorais\"><\/span>As imagens sintetizadas por aprendizagem autom\u00e1tica violam a lei de direitos autorais?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/monolith.law\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/shutterstock_457613128.png\" alt=\"As imagens sintetizadas por aprendizagem autom\u00e1tica violam a lei de direitos autorais?\" class=\"wp-image-50092\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>At\u00e9 agora, explicamos que o uso de obras protegidas por direitos autorais na aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 permitido pela lei de direitos autorais. Mas ser\u00e1 que a cria\u00e7\u00e3o de imagens sintetizadas por AI, ap\u00f3s a aprendizagem autom\u00e1tica, infringe os direitos autorais das imagens originais (fotografias, ilustra\u00e7\u00f5es, pinturas, etc.) que serviram de base para a aprendizagem?<\/p>\n\n\n\n<p>Aqui, vamos explicar usando como exemplo o caso em que a AI gera imagens atrav\u00e9s de GAN (Redes Advers\u00e1rias Generativas).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Como_funciona_a_geracao_de_imagens_por_aprendizagem_automatica\"><\/span>Como funciona a gera\u00e7\u00e3o de imagens por aprendizagem autom\u00e1tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>GAN (Redes Advers\u00e1rias Generativas) \u00e9 um tipo de modelo generativo que pode criar dados inexistentes ou transformar dados existentes de acordo com as suas caracter\u00edsticas, aprendendo a partir dos dados. Este mecanismo de gera\u00e7\u00e3o de imagens por GAN \u00e9 utilizado, por exemplo, em servi\u00e7os que sintetizam imagens como se os m\u00f3veis estivessem realmente colocados num quarto, de acordo com o or\u00e7amento e o tamanho do quarto, analisando fotografias ou desenhos de quartos reais.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_AI_pode_infringir_os_direitos_autorais_das_imagens_originais_a_partir_das_quais_aprendeu\"><\/span>A AI pode infringir os direitos autorais das imagens originais a partir das quais aprendeu?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>O GAN \u00e9 composto por duas redes neurais, o Gerador (Generator) e o Discriminador (Discriminator). O Gerador l\u00ea as caracter\u00edsticas da imagem original em forma num\u00e9rica e, ao inserir uma certa vari\u00e1vel, gera uma imagem sintetizada, produzindo um valor num\u00e9rico ajustado por essa vari\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<p>Portanto, a imagem sintetizada \u00e9 uma imagem completamente nova, gerada como resultado da inser\u00e7\u00e3o de uma vari\u00e1vel na fun\u00e7\u00e3o durante o processo de s\u00edntese, e pode ser considerada completamente diferente dos dados da imagem original (fotografias, ilustra\u00e7\u00f5es, pinturas, etc.). Mesmo que, como resultado da aprendizagem autom\u00e1tica, uma imagem semelhante \u00e0 original seja sintetizada, isso n\u00e3o \u00e9 considerado uma c\u00f3pia, adapta\u00e7\u00e3o ou modifica\u00e7\u00e3o dos dados de aprendizagem originais.<\/p>\n\n\n\n<p>Portanto, pode-se dizer que as imagens sintetizadas geradas pela AI atrav\u00e9s da aprendizagem autom\u00e1tica n\u00e3o infringem os direitos autorais das imagens originais a partir das quais a AI aprendeu.<\/p>\n\n\n\n<p>Artigo relacionado: <a href=\"https:\/\/monolith.law\/corporate\/ai-intellectual-property\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Como s\u00e3o protegidos os direitos de propriedade intelectual no desenvolvimento de AI? Organizando os pontos de discuss\u00e3o sobre direitos autorais e patentes[ja]<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Resumo_Consulte_um_advogado_sobre_questoes_de_direitos_autorais_e_aprendizado_de_maquina_de_IA\"><\/span>Resumo: Consulte um advogado sobre quest\u00f5es de direitos autorais e aprendizado de m\u00e1quina de IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Neste artigo, discutimos os problemas legais relacionados ao uso de imagens publicadas online para o aprendizado de m\u00e1quina de IA.<\/p>\n\n\n\n<p>O uso de obras protegidas por direitos autorais para aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 permitido pela lei de direitos autorais (Artigo 30, par\u00e1grafo 4, da Lei de Direitos Autorais Japonesa). No entanto, excepcionalmente, existem casos em que o uso de obras protegidas por direitos autorais n\u00e3o \u00e9 permitido se prejudicar injustamente os interesses do titular dos direitos autorais ou se houver um acordo entre as partes que difere das disposi\u00e7\u00f5es da lei de direitos autorais.<\/p>\n\n\n\n<p>Com a crescente aten\u00e7\u00e3o para a IA, como &#8220;Midjourney&#8221;, &#8220;Stable Diffusion&#8221; e &#8220;ChatGPT&#8221;, o n\u00famero de empresas que embarcam no desenvolvimento de IA est\u00e1 a aumentar rapidamente. Como o uso de obras protegidas por direitos autorais como dados de treinamento indispens\u00e1veis para o desenvolvimento de IA pode ser dif\u00edcil de determinar, recomendamos que consulte um advogado especializado em TI ao conduzir neg\u00f3cios que utilizem IA e aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Apresentacao_das_medidas_propostas_pelo_nosso_escritorio\"><\/span>Apresenta\u00e7\u00e3o das medidas propostas pelo nosso escrit\u00f3rio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>O Escrit\u00f3rio de Advocacia Monolith \u00e9 um escrit\u00f3rio de advocacia com vasta experi\u00eancia em IT, especialmente na intersec\u00e7\u00e3o entre a Internet e a lei.<\/p>\n\n\n\n<p>O neg\u00f3cio de IA envolve muitos riscos legais, e o apoio de advogados familiarizados com quest\u00f5es legais relacionadas \u00e0 IA \u00e9 essencial. A nossa equipa, composta por advogados especializados em IA e engenheiros, oferece suporte jur\u00eddico avan\u00e7ado para neg\u00f3cios de IA, incluindo ChatGPT, como a cria\u00e7\u00e3o de contratos, a avalia\u00e7\u00e3o da legalidade dos modelos de neg\u00f3cios, a prote\u00e7\u00e3o dos direitos de propriedade intelectual e a conformidade com a privacidade. Detalhes s\u00e3o fornecidos no artigo abaixo.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c1reas de atua\u00e7\u00e3o do Escrit\u00f3rio de Advocacia Monolith: <a href=\"https:\/\/monolith.law\/artificial-intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Assuntos jur\u00eddicos de IA (ChatGPT, etc.)[ja]<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nos \u00faltimos anos, o progresso da tecnologia AI (Intelig\u00eancia Artificial) tem sido not\u00e1vel, com v\u00e1rias IA como a &#8220;Stable Diffusion&#8221; e &#8220;Midjourney&#8221;, que geram imagens, e a &#038;#8220 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":32,"featured_media":69475,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[16],"tags":[70,19],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/58263"}],"collection":[{"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/32"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=58263"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/58263\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":69683,"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/58263\/revisions\/69683"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/69475"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=58263"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=58263"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/monolith.law\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=58263"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}