Fair Use e Direito Autoral no Brasil: Um Caminho Para a Modernização Jurídica

Em um cenário marcado pela ascensão dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como GPT, Gemini e outros sistemas de IA generativa, o Direito Autoral brasileiro enfrenta um de seus maiores testes históricos. Treinados com volumes massivos de dados, muitos deles potencialmente protegidos por direitos autorais , esses modelos colocam em xeque os limites da Lei 9.610/98 e expõem a urgência de uma atualização normativa. Nesta obra instigante e tecnicamente fundamentada, Martha Leal conduz o leitor por uma análise profunda, comparativa e interdisciplinar sobre o impacto do treinamento de LLMs na proteção autoral. A autora examina: • O funcionamento técnico dos modelos de linguagem e suas implicações jurídicas; • A distinção entre fases de input (treinamento) e output (respostas geradas); • A técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e seus riscos; • As disputas judiciais internacionais envolvendo OpenAI, Meta, Getty Images e grandes veículos de imprensa; • O contraste entre o sistema norte-americano do fair use, as exceções de mineração de dados da União Europeia e a rigidez do modelo brasileiro.Com rigor acadêmico e visão estratégica, a autora sustenta

Sobre a Autora

Agradecimentos

Prefácio

Introdução



CAPÍTULO 1

MODELOS DE LINGUAGEM DE GRANDE ESCALA E O USO DE MATERIAL
PROTEGIDO POR DIREITOS AUTORAIS

1.1 Modelos de linguagem de grande escala: conceito e noções

1.2 Compreendendo a arquitetura de um modelo de IA-LLM

1.3 Os dados e a sua relevância para os LLMs

1.4 Da importância da compreensão do funcionamento de um LLM para
fins de identificação de violação ao direito à propriedade
intelectual

1.5 Uso de material protegido e impactos à propriedade intelectual

1.5.1 Da importância dos exemplos na fase de treinamento

1.6 Uso de material protegido por direitos autorais

1.7 Da análise das fases de treinamento e de saída dos LLMs e o
possível uso de material protegido por direitos autorais

1.7.1 Da não violação na fase de treinamento

1.7.2 Da violação na fase de treinamento

1.7.3 Do uso de material protegido por direitos à propriedade
intelectual na fase de saída, os “outputs”

1.8 Técnica de RAG, o que consiste e quais as Implicações no seu
funcionamento e possíveis violações aos direitos à propriedade
intelectual?

1.8.1 Entendendo como um RAG funciona na prática

1.8.2 O uso da técnica RAG e os desafios à proteção de direitos
autorais



CAPÍTULO 2

ANÁLISE COMPARATIVA DOS SISTEMAS JURÍDICOS

2.1 A Doutrina do “fair use” como Limitação à Violação dos
Direitos Autorais nos EUA

2.1.1 O teste para aplicação do “fair use”

2.1.2 A finalidade e o caráter do uso (uso transformador)

2.2    Análise sobre a terceira parte do Relatório em Direitos
Autorais e Inteligência Artificial do Copyright Office

2.3 Evolução da doutrina americana sobre o “fair use”

2.4  O desafio do uso do “fair use” nos modelos de linguagem de
larga escala – LLMs

2.5 Interpretações doutrinárias sobre o “fair use” em modelos de
treinamento de IA

2.6 Visão da União Europeia: exceções e limitações

2.7 Interpretações doutrinárias no Sistema Jurídico Europeu

2.8 Análise comparativa EUA e União Europeia



CAPÍTULO 3

O CENÁRIO BRASILEIRO E A LISTA TAXATIVA DE EXCEÇÕES NA LDA

3.1 Especificidades do cenário brasileiro e a sua lista taxativa
do Art. 46

3.2 Da ausência da cláusula geral de “fair use” na LDA e impactos
no treinamento de IA

3.3 Decisões na esfera administrativa envolvendo treinamento de IA

3.4 Da necessidade de alteração legislativa – Lei nº 9.610/98

3.5 A proposta de reforma legislativa: a inclusão do “fair use” no
Direito Autoral Brasileiro diante do avanço da IA



Considerações Finais

Referências