Em 2022, uma obra de arte gerada por IA venceu o concurso de arte da Colorado State Fair. O artista, Jason Allen, usou Midjourney – um sistema generativo de IA treinado em arte extraída da internet – para criar a peça. O processo estava longe de ser totalmente automatizado: Allen passou por cerca de 900 iterações ao longo de 80 horas para criar e refinar seu envio.
No entanto, o uso da IA para vencer o concurso de arte desencadeou uma reação acalorada online, com um usuário do Twitter afirmando : “Estamos assistindo a morte da arte se desenrolar bem diante de nossos olhos”.
À medida que ferramentas de arte generativas de IA, como Midjourney e Stable Diffusion, foram colocadas no centro das atenções, também surgiram questões sobre propriedade e autoria.
A capacidade generativa dessas ferramentas é o resultado de treiná-las com dezenas de obras de arte anteriores, a partir das quais a IA aprende como criar resultados artísticos.
Os artistas cuja arte foi raspada para treinar os modelos deveriam ser compensados? Quem é o dono das imagens que os sistemas de IA produzem? O processo de ajuste fino dos prompts para IA generativa é uma forma de expressão criativa autêntica ?
Por um lado, os tecnófilos elogiam trabalhos como o de Allen. Mas, por outro lado, muitos artistas em atividade consideram que o uso de sua arte para treinar IA é explorador .
Fazemos parte de uma equipe de 14 especialistas em diversas disciplinas que acaba de publicar um artigo sobre IA generativa na revista Science. Nele, exploramos como os avanços na IA afetarão o trabalho criativo, a estética e a mídia . Uma das principais questões que surgiram tem a ver com as leis de direitos autorais dos EUA e se elas podem lidar adequadamente com os desafios únicos da IA generativa.
As leis de direitos autorais foram criadas para promover as artes e o pensamento criativo. Mas a ascensão da IA generativa complicou as noções existentes de autoria.
A fotografia serve como uma lente útil
A IA generativa pode parecer sem precedentes, mas a história pode servir de guia.
Vejamos o surgimento da fotografia no século XIX . Antes da sua invenção, os artistas só podiam tentar retratar o mundo através do desenho, da pintura ou da escultura. De repente, a realidade poderia ser capturada num flash usando uma câmera e produtos químicos.
Tal como acontece com a IA generativa, muitos argumentaram que a fotografia carecia de mérito artístico. Em 1884, a Suprema Corte dos EUA opinou sobre a questão e concluiu que as câmeras serviam como ferramentas que um artista poderia usar para dar forma visível a uma ideia; os “cérebros” por trás das câmeras, decidiu o tribunal, deveriam possuir as fotografias que criam.
A partir de então, a fotografia evoluiu para uma forma de arte própria e até gerou novos movimentos artísticos abstratos .
IA não pode possuir resultados
Ao contrário das câmeras inanimadas, a IA possui capacidades – como a capacidade de converter instruções básicas em trabalhos artísticos impressionantes – que a tornam propensa à antropomorfização . Até o termo “inteligência artificial” encoraja as pessoas a pensar que estes sistemas têm intenções semelhantes às humanas ou mesmo autoconsciência.
Isso levou algumas pessoas a se perguntarem se os sistemas de IA podem ser “proprietários”. Mas o Gabinete de Direitos de Autor dos EUA declarou inequivocamente que apenas os seres humanos podem deter direitos de autor .
Então, quem pode reivindicar a propriedade das imagens produzidas pela IA? Foram os artistas cujas imagens foram usadas para treinar os sistemas? Os usuários que digitam instruções para criar imagens? Ou as pessoas que constroem os sistemas de IA?
Violação ou uso justo?
Embora os artistas se baseiem indiretamente em trabalhos anteriores que os educaram e inspiraram para criar, a IA generativa depende de dados de treinamento para produzir resultados.
Esses dados de treinamento consistem em obras de arte anteriores, muitas das quais são protegidas pela lei de direitos autorais e que foram coletadas sem o conhecimento ou consentimento dos artistas. Usar arte desta forma pode violar a lei de direitos autorais mesmo antes de a IA gerar uma nova obra.
Para Jason Allen criar sua arte premiada, Midjourney foi treinado em 100 milhões de trabalhos anteriores.
Isso foi uma forma de infração? Ou foi uma nova forma de “ uso justo ”, uma doutrina jurídica que permite o uso não licenciado de obras protegidas se estas forem suficientemente transformadas em algo novo?
Embora os sistemas de IA não contenham cópias literais dos dados de formação, por vezes conseguem recriar trabalhos a partir dos dados de formação, complicando esta análise jurídica.
A lei contemporânea de direitos autorais favorecerá os usuários finais e as empresas em detrimento dos artistas cujo conteúdo está nos dados de treinamento?
Para mitigar esta preocupação, alguns estudiosos propõem novos regulamentos para proteger e compensar os artistas cujo trabalho é utilizado para formação. Estas propostas incluem o direito dos artistas de optarem por não permitir que os seus dados sejam utilizados para IA generativa ou uma forma de compensar automaticamente os artistas quando o seu trabalho é utilizado para treinar uma IA.
Propriedade confusa
Os dados de treinamento, entretanto, são apenas parte do processo. Freqüentemente, os artistas que usam ferramentas generativas de IA passam por muitas rodadas de revisão para refinar suas sugestões, o que sugere um certo grau de originalidade.
Responder à questão de quem deve ser o proprietário dos resultados exige analisar as contribuições de todos os envolvidos na cadeia de abastecimento de IA generativa.
A análise jurídica é mais fácil quando um resultado é diferente do que funciona nos dados de treinamento. Neste caso, quem quer que tenha solicitado a IA a produzir a saída parece ser o proprietário padrão.
No entanto, a lei de direitos autorais exige uma contribuição criativa significativa – um padrão satisfeito ao clicar no botão do obturador de uma câmera. Ainda não está claro como os tribunais decidirão o que isso significa para o uso de IA generativa. Compor e refinar um prompt é suficiente?
As coisas ficam mais complicadas quando os resultados se assemelham aos trabalhos nos dados de treinamento. Se a semelhança for baseada apenas no estilo ou conteúdo geral, é improvável que viole os direitos autorais, porque o estilo não é passível de direitos autorais.
A ilustradora Hollie Mengert encontrou esse problema em primeira mão quando seu estilo único foi imitado por mecanismos generativos de IA de uma forma que não capturava o que, aos seus olhos, tornava seu trabalho único . Enquanto isso, a cantora Grimes abraçou a tecnologia, “abrindo o código” de sua voz e incentivando os fãs a criar músicas em seu estilo usando IA generativa .
Se uma saída contiver elementos importantes de um trabalho nos dados de treinamento, poderá infringir os direitos autorais desse trabalho. Recentemente, a Suprema Corte decidiu que o desenho de uma fotografia por Andy Warhol não era permitido pelo uso justo . Isso significa que usar a IA apenas para mudar o estilo de uma obra – digamos, de uma foto para uma ilustração – não é suficiente para reivindicar a propriedade sobre o resultado modificado.
Embora a lei dos direitos de autor tenda a favorecer uma abordagem do tipo tudo ou nada, académicos da Faculdade de Direito de Harvard propuseram novos modelos de propriedade conjunta que permitem aos artistas obter alguns direitos sobre produtos que se assemelham às suas obras.
Em muitos aspectos, a IA generativa é mais uma ferramenta criativa que permite a um novo grupo de pessoas o acesso à criação de imagens, tal como as câmaras, os pincéis ou o Adobe Photoshop. Mas uma diferença fundamental é que este novo conjunto de ferramentas depende explicitamente de dados de formação e, portanto, as contribuições criativas não podem ser facilmente atribuídas a um único artista.
As formas como as leis existentes são interpretadas ou reformadas — e se a IA generativa é tratada adequadamente como a ferramenta que é — terão consequências reais para o futuro da expressão criativa.
Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Você pode encontrar o artigo original aqui.
Robert Mahari é JD-Ph.D. estudante do MIT Media Lab e da Harvard Law School. Ele estuda como a tecnologia pode e deve afetar a prática do direito, com foco no aumento do acesso à justiça e na eficácia judicial.
