Questões de Concurso

Concurso: ARSESP

Concurso: ARSESP
Cargo: Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico
Ano: 2025

Ano:

2025

Banca:

VUNESP

Cargo:

Área de Conhecimento/Ênfases: Saneamento Básico

Disciplina: Direito Digital

FC952940

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Leia o texto a seguir para responder à questão:

O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa (IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de informações para que o modelo aprenda sobre linguagem, padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.

Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de IA para países mais permissivos; menor precisão diante da menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta e concentração de inovação em ambientes fechados.

O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.

Diferentemente de um livro digital ou de uma música arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala. Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar o treinamento desses modelos como se fosse equivalente ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou literária.

No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais, quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a exploração normal da obra; e não causar dano injustificado aos interesses do autor.

Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos, para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos que violem direitos autorais.

Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade, sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.

(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação. www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)

Com base nas informações presentes no texto sobre o treinamento e o uso da Inteligência Artificial Generativa (IAG), defende-se que

(a)

a opção por um modelo estatístico de treinamento da IAG garante a possibilidade de ligar o produto gerado por eles ao autor original.

(b)

a probabilidade de uma IAG reproduzir conteúdo idêntico ao usado para seu treinamento é tão remota que não se justifica criar uma legislação a respeito.

(c)

o uso de obras autorais para o treinamento da IAG deve garantir tanto a proteção autoral quanto o incentivo ao progresso digital.

(d)

o treinamento da IAG deve se dar de maneira regulada, o que gera equilíbrio entre empresas de diferentes portes.

(e)

a IAG pode beneficiar uma obra autoral, na medida em que, ao reproduzir seu conteúdo, explora-o, fazendo sua divulgação indireta.

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