AUTORIA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: UM ESTUDO BIBLIOMÉTRICO

Carlos de Paula Soares Filho

1 INTRODUÇÃO

A ideia de Sociedade da Informação é uma metáfora que reflete a cultura de um mundo altamente conectado, globalizado e caracterizado pelo uso compartilhado de recursos, pela velocidade informativa em tempo real e pelo uso de Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) (CASTTELS, 1999).

Nesta nova sociedade é favorecida a democratização da comunicação e a circulação da informação gerando benefícios para uma nova ideia de economia criativa, poder e sustentabilidade, informatizando os sistemas públicos e privados, e promovendo um novo modelo de indústria.

Carboni (2015, p.3) descreve que em nosso atual estágio de produção capitalista pós-industrial ou informacional, há a substituição do trabalho simples para o complexo. A principal força produtiva se torna o conhecimento, que é imaterial, e a principal ferramenta se torna o computador apoiado pelo uso de tecnologias da informação, entre elas a Inteligência Artificial (I.A).

O uso dessas tecnologias vêm promovendo a intersubjetividade e a criação colaborativa dos indivíduos por meio da interconexão em rede, tornando-se necessária a reflexão a respeito das formas de titularidade de direitos autorais em face das novas possibilidades de criação intelectual, pois os atuais diplomas normativos apresentam lacunas na proteção dessas novas relações colaborativas (CARBONI, G., 2015, p.3).

Dentre as tecnologias da informação utilizadas, ganha destaque para esta pesquisa a I.A, pois a sua utilização para a criação de obras artísticas e literárias vêm se tornando cada vez mais comum e para os mais variados fins, não sendo raros os exemplos de seu uso para a criação de obras literárias e artísticas. Schirru (2018) utiliza dois sistemas de I.A para exemplificar a problemática: Benjamin e o projeto The Next Rembrandt, que possuem diferentes níveis de interferência humana, mas ambos capazes de criar obras literárias e artísticas.

O sistema de I.A utilizado em Benjamin, possibilitou o estudo de dezenas de roteiros Sci-Fi e a consulta a uma biblioteca de trinta mil músicas pop, que resultou em um curta-metragem produzido em até 48 horas. Enquanto o projeto The Next Rembrandt foi capaz de criar obras inéditas baseadas no estilo do pintor Rembrandt van Rijn. Para a execução a I.A do projeto foi programada com uma série de algoritmos, entre eles fórmulas de reconhecimento facial, identificação de padrões de textura em telas e deep learning (SCHIRRU, L., 2018, p.4).

Com essas novas possibilidades de criação surgindo, a tutela de trabalhos criativos realizados por I.A a luz do direito autoral se torna um problema de difícil resposta, pois a legislação vigente, pelo menos a nível nacional, não é apta para resolver esta demanda social (WACHOWICZ, M; GONCALVES, L. R., 2019, p. 85).

Concluem Gonçalves, e Lana, que ainda que existam doutrinadores que defendam a possibilidade de aplicações de IA serem consideradas autores, no sistema jurídico brasileiro e português não existem fundamentos suficientes para tanto. Esse entendimento dá origem a duas teses, uma na qual a titularidade dos direitos autorais das obras seriam destinadas ao programador/ usuário e a outra na qual pertenceriam ao domínio público (2019, p.28).

Dessa maneira a doutrina majoritária reconhece não ser possível aplicar o direito autoral para obras criadas por IA. E é exatamente a partir da síntese e do panorama apresentado que se originou a pergunta da pesquisa: Qual o estado da arte de estudos envolvendo autoria e I.A indexados na base de dados Scopus, durante o período de 2017 a 2021?

Importante ressaltar que o estudo realizado não possui como objetivo geral esgotar o tema proposto, mas sim analisar os artigos científicos sobre autoria e I.A indexados na Scopus em uma perspectiva bibliométrica, com a intenção de se obter uma visão atual do estado da arte com insights para futuras pesquisas.

2 Metodologia

A pesquisa realizada possui natureza qualitativa e quantitativa, e se caracteriza como descritiva, exploratória e bibliográfica pois analisa estudos envolvendo autoria e inteligência artificial na base de dados Scopus. A escolha pela Scopus é justificada pela base oferecer um panorama abrangente da produção de pesquisas do mundo em diversas áreas da ciência, além de disponibilizar ferramentas bibliométricas que possibilitam monitorar, analisar e visualizar pesquisas (ELSEVIER, 2022).

É utilizada como metodologia a bibliometria, pois o principal objetivo desta pesquisa é uma maior compreensão sobre o tema, a fim de se obter uma visão atual do estado da arte com insights para futuras pesquisas.

A bibliometria é um subcampo dos Estudos Métricos da Informação (EMI), os quais possuem como objetivo identificar, avaliar, verificar a influência e impacto da informação, e pode ser definida como a aplicação de análises estatísticas que quantificam, estudam e acompanham produções bibliográficas (CURTY, R., DELBIANCO, N.R., 2020, p.09).

A utilização da bibliometria permite a exploração e o conhecimento da produção científica de um determinado domínio, contribuindo para a sua visualização (ARAÚJO, P. C., FÜHR, F., 2020, p.806). Logo o emprego da bibliometria é benéfico para etapas iniciais de pesquisa, pois é fundamental para o aprofundamento conhecer os temas que estão sendo trabalhados no domínio escolhido.

A busca dos artigos científicos sobre autoria e inteligência artificial foi realizada nos campos títulos, resumo e palavras-chave, em janeiro de 2022, e utilizou-se a expressão (“authorship AND “artificial intelligence””), com a aplicação dos filtros “open acess”, “artigo” e marco temporal de 2017 a 2021. A inclusão do ano de 2021 se fez pertinente à pesquisa em razão do expressivo número de publicações sobre o tema. Assim, foram identificados como elegíveis para a análise o total de 21 artigos.

Salienta-se que durante a realização da busca não foi delimitado um campo específico para o estudo, pois foi levado em consideração a possibilidade de contribuições de outras áreas da ciência

O resultado foi exportado para o formato CSV e importado para o software VosViewer, que possibilitou a análise e apresentação dos resultados a seguir.

3 Análise da amostra sobre AUTORIA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Conforme esclarecido acima será realizado um estudo bibliométrico com foco no tema autoria e inteligência artificial. O Gráfico 1 apresenta as publicações de artigos indexados na base, que estão compreendidos de 2017 à 2021.

GRÁFICO 1 – ARTIGOS POR ANO DE PUBLICAÇÃO

 

Fonte: O autor (2022).

O gráfico demonstra um aumento assimétrico de publicações envolvendo o tema pesquisado entre 2017 a 2021. Nota-se que houve uma crescente nas publicações até 2021, demonstrando que o tema pode estar ganhando mais relevância em pesquisas científicas nos últimos 5 anos.

A seguir, a Tabela 1 apresenta o número de artigos indexados às bases por ano.

TABELA 1 – QUANTIDADE DE ARTIGOS POR ANO

Ano

Documentos

2021

9

2020

8

2019

2

2018

1

2017

1

Fonte: O autor (2022).

Observada a tendência de crescimento no interesse da autoria e I.A, verifica-se que os anos de 2020 e 2021 apresentam os maiores picos de indexação de artigos, estes números refletem um campo aparentemente fértil e favorável para a exploração do tema em futuras pesquisas.

Na Tabela 2 é analisada o tipo de autoria dos artigos recuperados, a intenção é verificar se o tema é trabalhado de forma cooperada ou não pela comunidade científica. A divisão é estruturada em autoria única e autoria compartilhada, conforme se verifica abaixo.

TABELA 2 – TIPOS DE AUTORIA DOS ARTIGOS DO CORPUS DA PESQUISA

Tipo de Autoria

Autores

Artigos

Autoria Única

1

4

Autoria Compartilhada

2

9

3

3

4

2

5 ou mais autores

3

Total:

21

FONTE: O autor (2022).

A tabela acima comprova que a maioria das publicações indexadas foram realizadas em autoria compartilhada, totalizando 17 artigos, enquanto 4 foram redigidos com autoria única. Salienta-se que a amostra selecionada não apresentou mais de uma produção por autor, e tal fato impossibilitou a análise dos autores mais produtivos.

Posteriormente para a verificação dos periódicos mais produtivos foi aplicada a Lei de Dispersão Bibliográfica. A lei foi criada em 1934, por Bradford, que consiste na ordenação decrescente dos periódicos que compõem a amostra selecionada. Após a ordenação divide-se o total dos periódicos em três principais zonas, cada uma contendo 1/3 do total de artigos (21). A Zona 1 é conhecida como a mais produtiva, a Zona 2 intermediaria e a Zona 3 menos produtiva, conforme se observa abaixo:

TABELA 3 – APLICAÇÃO DA LEI DE BRADFORD AOS PERIÓDICOS DO CORPUS DA PESQUISA

Zonas

Artigos

Periódicos

1

7

4

2

7

6

3

7

6

Total

21

18

FONTE: O autor (2022).

Com a aplicação da Lei de Bradford foi possível verificar os dois periódicos mais produtivos. Os outros periódicos não foram analisados neste momento, pois apresentaram apenas a indexação de 1 artigo.

TABELA 4 – PERIÓDICOS MAIS PRODUTIVOS

Periódicos

ISSN

Área

País

Artigos

Scientometrics

0138-9130

Ciências Sociais, Ciências da Informação e Ciência da Computação

Hungria

3

Artnodes

1695-5951

Arte, Ciência e Tecnologia.

Espanha

2

FONTE: O autor (2022).

O primeiro, com três artigos, é o Scientometrics (ISNN 0138-9130), que é um periódico online que concentra estudos interdisciplinares sobre a Cientometria, preocupando-se com pesquisas quantitativas em investigações e mecanismos estudados por métodos matemáticos e estatísticos. O periódico é híbrido, sendo classificado como um Transformative Jornal (TJ), possibilitando aos autores, no momento da submissão, a escolha do conteúdo em acesso aberto ou por assinatura. O sistema de revisão por pares utilizado é o simples-cego (WOLFGANG, G., 2022).

Ao analisar os artigos indexados na base Scientometrics que integram o corpus da pesquisa verificou-se que estes não possuíam pertinência temática com o problema de pesquisa proposto neste artigo.

Em segundo lugar temos a revista eletrônica Artnodes (ISNN 1695-5951) com a indexação de dois artigos. A Artnodes é promovida pela Universitat Oberta de Catalunya (Universidade Aberta da Catalunha, UOC) e concentra estudos interdisciplinares com o objetivo de analisar intersecções entre arte, ciência e tecnologias. A revista é semestral, pois aceita publicações nos meses de janeiro e julho, e possui a politica de acesso aberto com sistema cego de revisão por pares (ARTNODES, 2022).

A revista apresentou dois artigos relevantes para o problema exposto neste artigo, conforme pode se visualizar na tabela 5.

TABELA 5 – ARTIGOS INDEXADOS NOS PERIÓDICOS MAIS PRODUTIVOS

Autor

Trabalho

Periódico

Citações recebidas pelo portfólio selecionado

Koopmann, T., Stubbemann, M., Kapa, M., (…), Jäschke, R., Stumme, G.

Proximity dimensions and the emergence of collaboration: a HypTrails study on German AI research (2021)

Scientometrics

126(12), pp. 9847-9868

0

Kastrin, A., Hristovski, D.

Scientometric analysis and knowledge mapping of literature-based discovery (1986–2020) (2021)

Scientometrics

126(2), pp. 1415-1451

2

Wittek, P., Darányi, S., Nelhans, G.

Ruling out static latent homophily in citation networks (2017)

Scientometrics

110(2), pp. 765-777

1

Vianna, B.C.

Generative art: Between the nodes of neuron networks | [Arte generativo: Entre los nodos de las redes neuronales] (2020)

Artnodes, 26, pp.1-8”

0

West, R., Burbano, A.

Ai, arts & design: Questioning learning machines | [Ia, arte y diseño: Cuestionando el aprendizaje automático] (2020)

Artnodes, 26, pp.1-9”

1

FONTE: O autor (2022).

Vianna, B.C. (2020) discute a arte criada por I.A e detalha o desenvolvimento da rede neural de aprendizado profundo, utilizada nestes programas. Demonstra o processo de criação destas redes, identificando elementos de criatividade e técnica. O autor ainda define as obras no contexto da arte generativa, reconhecendo o grande avanço da rede neural em relação ao uso de imagens e sua capacidade de representá-las. Por fim, realiza reflexões sobre a autoria das obras criadas, entendendo que as redes neurais são ferramentas para artistas em vez de um criador de arte autônomo.

Por outro lado West, R., Burbano, A. (2020), exploram a relação entre IA, Arte e Design. Os autores realizam questionamentos e respondem suas próprias perguntas sobre autoria, ética, autonomia, automação e contribuição do uso de I.A e Machine Learning para a arte. Os autores partem da seguinte pergunta de pesquisa: a criatividade generativa e de máquina nas artes e no design representa uma evolução da “inteligência artística”, ou é uma metamorfose da prática criativa produzindo formas e modos fundamentalmente distintos de autores?. Com um levantamento de trabalhos sobre I.A, o principal objetivo do estudo foi fornecer visões multifacetadas das atuais e futuras dimensões da I.A criativa.

TABELA 6 – IDIOMAS MAIS REPRODUZIDOS NOS ARTIGOS

Idioma

Artigos

Inglês

20

Português

1

Total

21

FONTE: O autor (2022).

Notou-se ao analisar os idiomas reproduzidos na redação dos artigos que o idioma inglês foi majoritariamente utilizado, enquanto o idioma português aparece em segundo lugar. Outros idiomas não integraram a amostra.

A predominância do idioma Inglês pode possuir relação direta com a Scopus ser uma base de dados internacional e que cobre, em sua maioria, publicações em inglês. Outra possível explicação pode ser relacionada com o idioma das palavras chaves utilizadas durante a busca.

Na Figura 1, apresentada a seguir, foi criada com a utilização do software VOSviewer, a análise da rede de frequência de coocorrência de 14 termos, que foram utilizados como palavras-chave pelo menos 2 vezes nos resultados recuperados. A técnica utilizada possibilita verificar como os temas pesquisados se relacionam, bem como a criação de novas estratégias de busca.

Os termos formaram ao todo 4 clusters. “Artificial intelligence” foi o vocábulo que mais se destacou, sendo recorrente em 17 ocorrências e 42 conexões. O segundo termo mais utilizado foi “Human”, com 9 ocorrências e 47 conexões, e pertence a um cluster diferente que o termo mais utilizado.

O VOSviewer separou os termos recuperados em 4 clusters que se relacionam diretamente com o termo “Artificial intelligence”. O primeiro cluster, em vermelho, relaciona os vocábulos “coautores”, “atribuição”, “robôs” e “ética”, e retrata as questões éticas em trabalhos realizados em coautoria com I.A. No segundo cluster, identificado pela cor verde, predominam as temáticas relacionadas a área do direito como os termos “moral right” e “copyright”. O terceiro cluster, em azul, remete a questão da aplicação do copyright em obras criadas por I.A ou machine learning. O quarto e último cluster, representado em amarelo, apresenta a questão da interferência humana na escrita e nas narrativas adotadas durante a programação da I.A. A coocorrência de termos realizada demonstra uma adequada utilização do termo de busca aplicado à base Scopus.

FIGURA 1 -COOCORRÊNCIA DE TERMOS COLETADAS NOS ARTIGOS

FONTE: O autor (2022).

Salienta-se para fins de interpretação que quanto maior o círculo representado mais relevância o termo possui, mais vezes foi citado e maior sua força de conexão. Para fins de visualização a Figura 1 foi exportada para a Tabela 7, onde pode ser verificado os termos, frequência e suas respectivas conexões.

TABELA 7– FREQUÊNCIA E CONEXÃO ENTRES TERMOS

Termos

Frequência

Conexões

Artificial intelligence

17

42

Attribution

2

9

Authorship

3

16

Co-authorships

2

4

Copyright

2

2

Copyright law

2

8

Copyrights

2

8

Ethics

2

11

Human

9

47

Machine learning

4

9

Moral right

2

8

Narrative

2

11

Robotics

2

11

Writing

4

21

FONTE: O autor (2022).

4 Considerações Finais

A pesquisa apresentou o levantamento bibliométrico de 21 publicações científicas, disponibilizadas em acesso aberto, sobre autoria e inteligência artificial, na base de dados Scopus no período de 2017 a 2021. O objetivo geral da pesquisa foi analisar o estado atual da arte e obter insights para futuras pesquisas.

Observou-se nos resultados apresentados que as pesquisas atreladas à autoria e I.A vem crescendo nos últimos cinco anos, tal fato reflete uma preocupação da comunidade científica com o tema.

Sobre a autoria dos resultados recuperados, se verificou que a maioria dos artigos publicados possuem autoria compartilhada, o que demonstra que o tema exigiu uma cooperação entre autores durante a pesquisa.

Ao ser aplicada a lei de Bradford, foi possível identificar na amostra os dois periódicos mais produtivos: Scientometrics (ISNN 0138-9130), e Artnodes (ISNN 1695-5951). Em relação ao periódico Scientometrics, verificou-se que os artigos publicados não possuíam relação direta com a temática proposta neste trabalho. No entanto, a revista eletrônica Artnodes apresentou artigos envolvendo o tema proposto, em um viés interdisciplinar e fornecendo informações relevantes para a elaboração de novas perguntas de pesquisa.

Com o auxílio do software VOSviewer foi analisada a coocorrência de termos, possibilitando identificar como os temas pesquisados se relacionaram. O software separou os termos recuperados em 4 clusters. O primeiro cluster, retratou questões éticas em trabalhos realizados em coautoria com I.A. No segundo cluster, predominaram temáticas relacionadas a área do direito como os termos “moral right” e “copyright”. O terceiro cluster, remeteu a questão da aplicação do copyright em obras criadas por I.A ou machine learning. O quarto e último cluster, apresentou a questão da interferência humana na escrita e nas narrativas adotadas durante a programação da I.A. A coocorrência de termos realizada demonstrou uma adequada utilização do termo de busca aplicado à base Scopus.

Ainda que a pesquisa tenha atingido seus objetivos, o artigo apresentou limitações em relação ao recorte temporal escolhido e a utilização de apenas uma base de dados para busca. Dessa forma, recomenda-se a análise de um recorte temporal maior e ampliação da busca em outras bases de dados.

REFERÊNCIAS

ARAÚJO, Paula Carina. FÜHR, Fabiane. A Produção científica sobre plágio indexada na biblioteca digital Scielo. Anais do XIC CODAIP: Congresso de Direito de Autor e Interesse Público, p.789-816. Curitiba, 2021.

ARTNODES (Espanha). About the Journal. 2022. Disponível em: https://raco.cat/index.php/Artnodes/about. Acesso em: 19 jan. 2022.

CARBONI, G. Direitos Autorais e Novas Formas de Autoria: Processos Interativos, Meta-Autoria e Criação Colaborativa. Revista de Mídia e Entretenimento, v. I, n. 1, p. 26, 2015.

CASTELLS, Manuel. A sociedade em rede. São Paulo: Paz & Terra, 1999.

CURTY, Renata Gonçalves; DELBIANCO, Natalia Rodrigues. As diferentes metrias dos estudos métricos da informação: evolução epistemológica, inter-relações e representações. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, v. 25, p. 01–21, 20 out. 2020. DOI 10.5007/1518-2924.2020.e74593. Acesso em: 17 jul. 2021.

ELSEVIER. Scopus. Amsterdam: Elsevier, 2021. Disponível em:https://www.elsevier.com/pt-br/solutions/scopus. Acesso em: 12 jan. 2022.

SCHIRRU, L. Inteligência Artificial e o Direito Autoral: o domínio público em perspectiva. Rio de Janeiro: Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio, 2018. Disponível em: https://itsrio.org/wp-content/uploads/2019/04/Luca-Schirru-rev2-1.pdf . Acesso em: 11 de jan. 2022.

WACHOWICZ, M; GONCALVES, L. R. . Inteligência Artificial e Criatividade: Novos conceitos na Propriedade Intelectual. 1. ed. Curitiba: GEDAI UFPR, 2019. v. 1. 1p .

WACHOWICZ, M. (Org.) ; PEREIRA, A. L. D. (Org.) ; LANA, P. P. (Org.) . Novos direitos intelectuais: estudos luso-brasileiros sobre propriedade intelectual, inovação e tecnologia. 1. ed. Curitiba: GEDAI, 2019. v. 1. 202p.

WOLFGANG GLÄNZEL (Hungria) (ed.). Scientometrics: an international journal for all quantitative aspects of the science of science, communication in science and science policy. An International Journal for all Quantitative Aspects of the Science of Science, Communication in Science and Science Policy. 2022. Disponível em: https://www.springer.com/journal/11192/. Acesso em: 19 jan. 2022.

RESUMO

O presente artigo apresenta a lacuna existente na regulamentação da titularidade de direitos autorais em face das novas possibilidades de criação intelectual, realizadas exclusivamente por Inteligência Artificial (IA). Analisa artigos científicos sobre o tema, por meio de um estudo bibliométrico, busca verificar o estado da arte de estudos envolvendo o direito autoral e a utilização de inteligência artificial. Os artigos analisados como amostra foram recuperados da base Scopus, utilizando-se os filtros de acesso aberto e recorte temporal entre 2017 a 2021. Os resultados apresentados são decorrentes da análise de 21 artigos indexados na base mencionada. Para a análise, organização e apresentação dos dados utilizou-se os softwares VosViewer e LibreOffice que possibilitaram a criação de mapas, tabelas e listas bibliométricas. Conclui que houve: o crescimento de pesquisas sobre o tema; a recorrente redação em co-autoria e reprodução no idioma inglês. Finalmente conclui que o tema mostra-se como uma oportunidade para estudos interdisciplinares.

Palavras-chave: Direito Autoral. Inteligência Artificial. Scopus. Bibilometria.

ABSTRACT

This article presents the existing gap in the regulation of copyright ownership in view of the new possibilities of intellectual creation, carried out exclusively by Artificial Intelligence (AI). It analyzes scientific articles on the subject, through a bibliometric study, seeks to verify the state of the art of studies involving copyright and the use of artificial intelligence. The articles analyzed as a sample were retrieved from the Scopus database, using open access filters and a time frame between 2017 and 2021. The results presented are the result of the analysis of 21 articles indexed in the aforementioned database. For the analysis, organization and presentation of the data, the software VosViewer and LibreOffice were used, which enabled the creation of maps, tables and bibliometric lists. It concludes that there was: the growth of research on the subject; the recurring writing in co-authorship and reproduction in the English language. Finally, it concludes that the theme presents itself as an opportunity for interdisciplinary studies.

Keywords: Copyright. Artificial intelligence. Scopus. Bibliometrics.

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