Regular pela prova: as Opiniões do Supremo Tribunal Popular da China sobre inteligência artificial e o que elas dizem ao direito autoral brasileiro

Inteligência Artificial e Direitos Autorais: o que o Brasil pode aprender com as novas orientações do Supremo Tribunal Popular da China?

Autoria: Marcos Wachowicz. Professor Titular da Faculdade de Direito da Universidade Federal do Paraná (UFPR) e docente do Programa de Pós-Graduação em Direito (PPGD/UFPR). Doutor em Direito pela UFPR. Mestre em Direito pela Universidade Clássica de Lisboa, Portugal. Coordenador líder do Grupo de Estudos de Direito Autoral e Industrial (GEDAI/UFPR), vinculado ao CNPq. Coordenador da Rede Ibero-Americana de Propriedade Intelectual (RIAPI). Professor da Cátedra de Propriedade Intelectual no Institute for Information, Telecommunication and Media Law (ITM) da Universidade de Münster, Alemanha (2018/2019). Possui diversos artigos científicos publicados no Brasil e no exterior.

Resumo. Em 7 de setembro de 2026, o Supremo Tribunal Popular da China publicou as Opiniões sobre o Julgamento de Controvérsias Envolvendo Inteligência Artificial (Fa Fa [2026] nº 10), primeiro documento de regras de julgamento sobre IA editado por uma corte suprema. O artigo analisa sua natureza jurídica e os itens relevantes para a propriedade intelectual, a partir de tradução integral feita pelo IODA. Sustenta que o tribunal deixou deliberadamente em aberto a licitude do treinamento e a protegibilidade do conteúdo gerado, e preferiu regular pela prova: o desenvolvedor deve exibir a origem dos dados ao alegar não infração, o conteúdo gerado usado como prova é avaliado pelo prompt e pela consistência de testes repetidos, e a contribuição humana substancial passa a ser condição da patente. Em perspectiva comparada com a União Europeia, os Estados Unidos e o Brasil, conclui que o Judiciário brasileiro já pode exigir transparência com os instrumentos do CPC, mas que o rol fechado do art. 46 da Lei nº 9.610/1998 impede reproduzir o silêncio chinês sobre o treinamento, que depende de decisão do legislador.

Palavras-chave: inteligência artificial; direito autoral; China; prova; treinamento de modelos; PL nº 2.338/2023.

Abstract. On 7 September 2026, the Supreme People’s Court of China issued its Opinions on Adjudicating Disputes Involving Artificial Intelligence (Fa Fa [2026] No. 10), the first set of AI adjudication rules issued by a supreme court. This article examines their legal nature and the provisions relevant to intellectual property, based on IODA’s full Portuguese translation. It argues that the Court deliberately left open the legality of training and the protectability of AI-generated output, choosing instead to regulate through evidence: developers must disclose the provenance of training data when denying infringement, AI output offered as evidence is assessed by the prompt used and the consistency of repeated tests, and substantial human contribution becomes a condition for patentability. Comparing China with the European Union, the United States and Brazil, it concludes that Brazilian courts can already require transparency under the Code of Civil Procedure, but that the closed list of exceptions in Article 46 of Law No. 9,610/1998 rules out the Chinese silence on training, which calls for a legislative decision.

Keywords: artificial intelligence; copyright; China; evidence; model training; Bill No. 2,338/2023.

1. Introdução

Em 7 de setembro de 2026, o Supremo Tribunal Popular da China (STP) publicou as Opiniões sobre o Julgamento, conforme a Lei, de Controvérsias Envolvendo Inteligência Artificial (最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见, Fa Fa [2026] nº 10).¹ São 24 itens distribuídos em cinco partes: princípios, responsabilidade civil, propriedade intelectual, processo e organização judiciária. O tribunal apresenta o texto como o primeiro documento de regras de julgamento sobre IA editado pela mais alta instância judicial de um país (首部由国家最高审判机构发布的涉人工智能司法裁判规则文件).²

Para o direito autoral, o dado mais revelador está no que o documento não diz. Na coletiva que acompanhou a publicação, os responsáveis do STP informaram que duas questões ficaram de fora: a protegibilidade do conteúdo gerado por IA e a qualificação jurídica do uso de obras alheias, sem autorização, para treinar grandes modelos. Sobre a segunda, reconheceram que “as divergências são grandes” (意见分歧很大) e que a compreensão do tema “ainda precisa amadurecer”. Por isso, as Opiniões “por ora não a regulam” (暂不作规定).³ A apresentação oficial chama essa escolha de “deixar em branco” (留白处理), até que a experiência permita uma definição.²

O silêncio não é omissão. A tese deste artigo é que o STP preferiu regular pela prova. Sem decidir se treinar é lícito, o item 12 manda que o desenvolvedor que alega não infração apresente a origem dos dados de treinamento, os registros do processo de treinamento e o modo de funcionamento do modelo. Sem decidir se o output é obra, os itens 18 e 19 dizem como um tribunal deve avaliar um conteúdo gerado por IA apresentado como prova: o desenho do prompt, a semelhança com a obra, a consistência de testes repetidos, a integridade das marcações de conteúdo sintético. A isso se somam a responsabilidade do provedor condicionada à notificação (item 7) e a exigência de contribuição humana substancial para a patente (item 14). O resultado combina ambiguidade no plano material com regras que forçam a revelação de informação no plano processual.

O interesse do caso chinês para o Brasil está justamente aí. O capítulo de direitos de autor do PL nº 2.338/2023, que aguarda parecer na Comissão Especial da Câmara dos Deputados, busca obter por lei a transparência sobre as obras usadas no treinamento. Parte desse resultado pode ser alcançada desde já, pela via processual, com os instrumentos que o Código de Processo Civil já oferece. Mas o modelo chinês não é transponível sem filtro. No direito brasileiro, as limitações do art. 46 da Lei nº 9.610/1998 formam um rol fechado, lido à luz da regra dos três passos, e o silêncio do legislador sobre o treinamento não equivale a permissão.

O artigo segue a linha que o IODA vem desenvolvendo no guia sobre Direito Autoral e Inteligência Artificial e dá continuidade à análise de fontes asiáticas a partir de tradução própria, iniciada com o estudo sobre o Decreto nº 287/2026 do Vietnã. O IODA disponibiliza a tradução integral das Opiniões para o português. As citações deste texto seguem essa tradução, conferida com o original chinês.

A seção 2 examina a natureza jurídica do documento. As seções 3 a 9 analisam os itens que interessam à propriedade intelectual, com destaque para o direito autoral (seção 4) e a prova (seção 8). A seção 10 situa a China no debate internacional sobre o treinamento de modelos, e a seção 11 propõe uma agenda para o Brasil.

2. O que é um “意见” e quanto ele vale

O leitor ocidental tende a tratar qualquer texto do STP como uma “decisão” ou como uma “interpretação judicial”. As Opiniões não são nem uma coisa nem outra, e a diferença importa para medir o seu alcance.

2.1. Interpretação judicial e documento judicial normativo

O STP tem competência para editar interpretações judiciais (司法解释) sobre a aplicação da lei. Desde a reforma de 2021 das Disposições sobre o Trabalho de Interpretação Judicial, essas interpretações assumem uma de cinco formas: “interpretação” (解释), “disposições” (规定), “regras” (规则), “respostas” (批复) e “decisões” (决定).⁴ Elas recebem a numeração “Fa Shi” (法释) e têm eficácia jurídica (法律效力) vinculante para os tribunais.

As Opiniões levam outra numeração, “Fa Fa” (法发), e outra forma, “opiniões” (意见), que não está entre as cinco. Pertencem à categoria dos documentos judiciais normativos, às vezes chamados de documentos de orientação judicial. A consequência formal está na norma do STP sobre citação de atos normativos em sentenças (Fa Shi [2009] nº 14). Uma sentença cível deve fundamentar-se em leis, interpretações legislativas e interpretações judiciais (art. 4º). Os demais documentos normativos, se considerados lícitos e vigentes, “podem servir de fundamento para a motivação” (可以作为裁判说理的依据, art. 6º), mas não de fundamento da decisão.⁵

Na prática, essa força formal limitada convive com uma força prática alta. O sistema judiciário chinês é fortemente hierárquico, e as próprias Opiniões reforçam os meios de controle. O item 22 manda que casos de interesse relevante, de tipo novo ou com “significado para a fixação de regras” sejam julgados pela instância superior, e que se use a base de casos dos tribunais populares para uniformizar a aplicação da lei. Um tribunal inferior que se afaste das Opiniões tende a ver sua decisão revista. Para o comparatista, o paralelo mais próximo no Brasil não é a súmula vinculante, mas um enunciado de orientação de tribunal superior, que não obriga formalmente e, ainda assim, orienta quase toda a jurisprudência.

2.2. Um mosaico normativo sem lei geral de IA

A China não tem uma lei geral de inteligência artificial, e a apresentação oficial reconhece isso expressamente.² As Opiniões se apoiam em leis gerais, como o Código Civil, a Lei de Direito Autoral, a Lei de Proteção de Informações Pessoais e a Lei de Processo Civil, e se encaixam num conjunto de normas setoriais já em vigor:

Norma	Órgão	Vigência	O que interessa aqui
Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços de IA Generativa	Administração do Ciberespaço (CAC) e outros órgãos	15/8/2023	Deveres dos provedores; base do dever de cuidado no caso Ultraman de Guangzhou
Diretrizes para pedidos de patente relacionados a IA	Administração Nacional de Propriedade Intelectual (CNIPA)	31/12/2024 (versão experimental)	Inventor é a pessoa física com contribuição criativa
Medidas de Rotulagem de Conteúdo Gerado ou Sintetizado por IA	CAC e outros três órgãos	1º/9/2025	O art. 10 proíbe remover, adulterar, falsificar ou ocultar a marcação
Lei contra a Concorrência Desleal (revisada)	Comitê Permanente da APN	15/10/2025	O art. 13 proíbe obter ou usar dados de terceiros por meios indevidos

Fontes: notas 6 a 9.

Completam o quadro as decisões dos tribunais da internet, que anteciparam boa parte do que as Opiniões consolidam e são examinadas na seção 4. No plano político, a apresentação oficial cita o 15º Plano Quinquenal, que manda “explorar a criação de regras sobre a titularidade dos produtos da IA e sobre os direitos e responsabilidades de desenvolvedores, operadores e usuários”.²

2.3. Como ler o documento

Duas consequências de leitura decorrem daí. A primeira: as Opiniões consolidam a experiência dos tribunais, como o próprio STP afirma, e devem ser lidas junto com os casos que as precederam. Não são um ponto de partida abstrato. A segunda: os temas deixados em branco são, eles mesmos, uma orientação.

Ao não fixar regra sobre o treinamento, o STP mantém o caminho aberto para que os tribunais inferiores sigam decidindo caso a caso, como fizeram nos casos Ultraman, com rigor menor para a fase de treinamento e maior para a fase de geração. É nesse espaço, entre o que foi regulado e o que foi deixado em aberto, que se situa a análise das seções seguintes.

3. Arquitetura e princípios

A Parte I fixa três princípios: centralidade da pessoa humana (以人为本), apoio ao desenvolvimento inovador e consolidação da linha de base da segurança (item 2). Lidos isoladamente, são fórmulas conhecidas. O que os torna operativos é um critério que aparece dentro do terceiro princípio: o tribunal deve distinguir os grandes modelos “de uso geral e de uso específico, abertos e fechados” segundo seus “princípios técnicos, transbordamento de risco e capacidade de controle”. Com base nisso, deve repartir a responsabilidade entre desenvolvedores, provedores e usuários.

O critério antecipa o que as Opiniões fazem depois. A responsabilidade não é atribuída a “quem fez a IA” em bloco, mas a cada elo da cadeia, na medida do que ele podia prever e controlar. Por isso o item 3 afasta, como regra, a responsabilidade objetiva. Fora dos casos em que a lei impõe responsabilidade sem culpa ou culpa presumida, aplica-se a responsabilidade por culpa do art. 1.165 do Código Civil chinês.

A culpa é aferida pelo cenário de aplicação, pelo grau de autonomia do sistema, pela transparência técnica e pelas medidas de prevenção tecnicamente possíveis. Do lado do usuário, conta sua capacidade de prever e controlar o dano.

A escolha dialoga com a trajetória do PL nº 2.338/2023. A versão original do projeto previa responsabilidade objetiva para sistemas de alto risco. No Senado, o parecer da Comissão Temporária acolheu emendas para evitar que essa regra se tornasse geral. O texto enviado à Câmara remete aos regimes do Código de Defesa do Consumidor (art. 35) e do Código Civil (art. 36). Manda definir o regime concreto conforme o nível de autonomia e o grau de risco do sistema (art. 36, parágrafo único). E determina a inversão do ônus da prova quando a vítima for hipossuficiente ou quando “as características de funcionamento do sistema de IA tornarem excessivamente oneroso para a vítima provar os requisitos da responsabilidade civil” (art. 37).¹⁰

A convergência com o item 3 é maior do que parece: os dois sistemas rejeitam uma regra objetiva uniforme e mandam o juiz calibrar a responsabilidade pela autonomia e pelo risco do sistema. A diferença está na prova. O projeto brasileiro facilita a prova da vítima, enquanto o chinês cobra do agente as medidas de prevenção tecnicamente possíveis.

A Parte II aplica esse critério a cenários concretos, que aqui só se resumem:

• Personalidade (itens 4 e 5). Gerar, sem consentimento, uma figura digital que identifique uma pessoa viola o nome e a imagem. Treinar com a voz de alguém para imitar timbre e entonação viola os “direitos e interesses sobre a voz”. A “ressurreição” digital de falecidos dá legitimidade aos parentes próximos. O uso de IA para cruzar dados públicos e expor a vida privada (“网络开盒”) viola a privacidade.

• Injúnção (item 8). O juiz pode ordenar ao agente, ao provedor de rede ou ao provedor de IA generativa que cesse o serviço, sem exceder o necessário.

• Produto (item 9). Aplica-se a responsabilidade pelo fato do produto apenas a produtos de IA com suporte físico. A análise do defeito considera a aprendizagem autônoma, as atualizações e o dever de advertir sobre limitações inerentes.

• Consumo (item 10). A discriminação algorítmica de preços (“大数据杀熟”) gera responsabilidade. A venda com imitação de celebridades por IA, quando for fraude, dá direito a indenização punitiva.

• Veículos (item 11). Defeito do veículo e culpa do condutor podem concorrer. A publicidade enganosa sobre o nível de automação é ilícita. O juiz pode exigir os registros de condução.

O item 4 tem paralelo direto na jurisprudência brasileira. Em julgado comentado pelo IODA, o Tribunal de Justiça de São Paulo reconheceu que o uso de IA generativa pode violar direitos da personalidade de um locutor e impôs ao usuário da ferramenta um dever de cuidado.¹¹ A diferença está no fundamento.

O Código Civil chinês protege expressamente a voz, por remissão às regras sobre a imagem (art. 1.023). No Brasil, a proteção da voz decorre do art. 5º, X e XXVIII, a, da Constituição e do art. 20 do Código Civil, por construção jurisprudencial.

4. Direito autoral: regular sem decidir

O item 12 é o centro das Opiniões para o direito autoral. Ele tem quatro comandos: um critério de repartição de responsabilidade, uma regra de prova para o desenvolvedor, uma regra sobre o usuário e uma cláusula sobre concorrência desleal. Nenhum deles responde se treinar com obras protegidas é lícito ou se o conteúdo gerado é obra. Essas duas ausências são deliberadas e serão examinadas no fim da seção.

4.1. A repartição de responsabilidade e os casos Ultraman

Quando conteúdo gerado por IA viola direito autoral, o tribunal deve repartir a responsabilidade entre desenvolvedor, provedor e usuário. Para isso, considera o tipo de serviço, as características do setor, a origem dos dados de treinamento, o grau de participação de cada parte, as medidas adotadas e os lucros obtidos.

Na coletiva, o STP resumiu o ponto de partida: não se pode afastar a responsabilidade dos envolvidos “sob o argumento de que o conteúdo foi gerado por inteligência artificial” (不能以被诉侵权内容系人工智能生成为由免除相关主体责任).³

O critério consolida dois julgados que circularam amplamente fora da China, ambos sobre a personagem Ultraman.

No primeiro, o Tribunal da Internet de Guangzhou ((2024)粤0192民初113号, fev. 2024) condenou o operador de um site de geração de imagens que produzia figuras substancialmente semelhantes ao personagem. O tribunal reconheceu violação dos direitos de reprodução e de adaptação e rejeitou o argumento de que a geração era feita por modelo de terceiro, acessado por API. Fundou a culpa no dever de cuidado das Medidas Provisórias para Serviços de IA Generativa e ordenou filtros técnicos, como bloqueio por palavras-chave. Fixou a indenização em RMB 10 mil. Recusou o pedido de retirar o material da base de treinamento, porque o réu não havia treinado o modelo.¹²

No segundo, julgado em primeira instância pelo Tribunal da Internet de Hangzhou e confirmado pelo Tribunal Intermediário de Hangzhou ((2024)浙0192民初1587号 e (2024)浙01民终10332号), a plataforma permitia que usuários treinassem modelos LoRA com imagens do personagem e gerassem novas imagens.

A plataforma foi condenada por infração contributória do direito de comunicação por redes de informação, com indenização de RMB 30 mil. O ponto doutrinário mais relevante é a graduação: o tribunal aplicou um padrão brando às fases de entrada de dados e treinamento e um padrão mais rígido à fase de geração e uso. Não exigiu revisão prévia das entradas nem dos resultados, e fez a responsabilidade depender de culpa em relação a atos específicos.¹³

O item 12 incorpora essa lógica. A responsabilidade se concentra no momento em que o serviço põe em circulação um resultado semelhante à obra, e se mede pelo controle que cada agente tinha.

O contraste com a Alemanha é nítido. No caso GEMA v. OpenAI, comentado pelo IODA, o Tribunal Regional de Munique tratou a memorização de obras pelo modelo como reprodução e atribuiu a responsabilidade ao operador que desenvolve e disponibiliza o sistema. A análise alemã começa no modelo. A chinesa, até aqui, começa no serviço.

4.2. O dever de exibir os dados de treinamento

A regra mais original do item 12 está na sua segunda frase: quando o desenvolvedor alegar não infração, o tribunal “deve determinar que apresente, como comprovação, a origem dos dados de treinamento, os registros do processo de treinamento, o modo de funcionamento do modelo e a fundamentação teórico-científica correspondente”.

A coletiva esclareceu a sequência. Primeiro, o titular comprova que o conteúdo foi gerado por aquele sistema e é substancialmente semelhante à obra. Só então o desenvolvedor que se defende deve provar os fatos relativos a dados, treinamento e funcionamento.³

Não se trata, portanto, de inversão do ônus da prova da infração. O titular continua obrigado a provar o seu fato constitutivo. A própria frase seguinte do item 12 reforça isso: quem alega que o provedor violou direitos “por meio de técnicas algorítmicas” deve apresentar as provas pertinentes. O que se impõe ao desenvolvedor é um ônus de substanciar a defesa com informação que só ele detém.

O efeito prático vem do item 17. Se a parte que controla documentos ou dados eletrônicos se recusa a apresentá-los sem justo motivo, o tribunal pode considerar verdadeira a alegação contrária sobre o seu conteúdo.

A regra tem um fundamento administrativo claro. As Medidas Provisórias de 2023 já obrigam o provedor a usar “dados e modelos de base de origem lícita” e a não violar direitos de propriedade intelectual no treinamento (art. 7º, I e II).¹⁴ Quem tem esse dever administrativo deve ter registros para cumpri-lo, e o item 12 leva esses registros ao processo. A importância da origem dos dados ficou evidente no caso Anthropic, comentado pelo IODA.

Nos Estados Unidos, a aquisição de livros em bibliotecas piratas foi o que tornou a disputa insustentável para a empresa e levou a um acordo de US$ 1,5 bilhão, homologado em julho de 2026.¹⁵

Há, porém, uma tensão interna nas Opiniões. O item 16 protege como segredo comercial os conjuntos de dados que preencham os requisitos legais. O mesmo conjunto que o item 12 manda exibir pode ser o ativo que o item 16 manda proteger. O documento não resolve o conflito. A saída natural está nas técnicas de exibição protegida: sigilo processual, acesso restrito aos advogados e perito, exibição por amostragem ou por metadados.

O direito brasileiro já tem as peças para uma regra equivalente, sem lei nova. O art. 373, § 1º, do CPC permite atribuir o ônus de modo diverso quando houver impossibilidade ou excessiva dificuldade de cumprir o encargo, ou maior facilidade de obter a prova do fato contrário. Os arts. 396 a 404 disciplinam a exibição de documento ou coisa, e o art. 400 admite como verdadeiros os fatos que se pretendia provar quando a exibição é recusada sem justificativa.

O art. 206 da Lei nº 9.279/1996 manda o juiz decretar segredo de justiça quando informações confidenciais forem reveladas em juízo. O que falta é um critério jurisprudencial que diga quando, e sobre o quê, o desenvolvedor de IA deve exibir informações sobre o treinamento. A seção 11 volta a esse ponto.

4.3. O usuário que conhece a obra anterior

O item 12 responsabiliza o usuário que “sabia ou deveria saber” da existência de obra anterior e usou a IA para gerar obra substancialmente semelhante, sem justificativa razoável. Na coletiva, o STP explicou que a justificativa razoável inclui as hipóteses de uso livre previstas na lei, como o “uso razoável” (合理使用) do direito chinês.³

O elemento subjetivo tem uma função específica. Um modelo pode produzir, por coincidência estatística, um resultado parecido com uma obra que o usuário nunca viu. Exigir conhecimento, efetivo ou presumido, aproxima a regra do requisito de acesso na prova da cópia e evita responsabilizar quem não tinha como saber. O item 7 completa o quadro para os direitos da personalidade: responde o usuário que induz maliciosamente o sistema com prompts ilícitos.

No Brasil, a violação de direito autoral não depende de culpa para a cessação do ilícito. O elemento subjetivo aparece em outros pontos da Lei nº 9.610/1998, como na responsabilidade de quem vende ou expõe obra fraudulenta (art. 104).

A regra chinesa sugere uma pergunta útil para o juiz brasileiro: o usuário que pede ao sistema “uma música no estilo de” e recebe um resultado substancialmente semelhante a uma obra concreta estava em condições de perceber a semelhança?

4.4. Os dois silêncios

O treinamento. A Lei de Direito Autoral chinesa, revista em 2020, enumera as hipóteses de uso livre no art. 24 e as submete a uma cláusula inspirada na regra dos três passos: o uso não pode prejudicar a exploração normal da obra nem causar prejuízo injustificado aos interesses do titular. O rol termina com uma cláusula de abertura limitada a “outras hipóteses previstas em lei ou regulamento administrativo”.

Assim, não há exceção para mineração de textos e dados. Com esse quadro, o STP poderia ter declarado o treinamento ilícito ou, ao contrário, ter criado por via interpretativa uma hipótese de uso razoável. Não fez nem uma coisa nem outra, e disse por quê: as divergências são grandes e o entendimento ainda precisa amadurecer.³

Na prática, o silêncio preserva o padrão do caso Ultraman de Hangzhou, que é brando na fase de treinamento e rigoroso na de geração. A tolerância de fato ao treinamento convive com a exigência de que o desenvolvedor documente de onde vieram os dados.

O resultado. Em 2023, o Tribunal da Internet de Pequim reconheceu como obra de arte uma imagem gerada por um modelo de IA de código aberto, no caso conhecido como Li v. Liu ((2023)京0491民初11279号).¹⁶ O autor havia escolhido o modelo, escrito e reescrito os prompts e ajustado parâmetros até obter o resultado.

O tribunal entendeu que essas escolhas refletiam aporte intelectual e juízo estético próprios, que a IA era instrumento e que o usuário era o autor. A decisão, que não foi objeto de recurso, foi mencionada no relatório de trabalho do STP apresentado à Assembleia Popular Nacional em março de 2025. Ainda assim, o STP não a converteu em regra: a protegibilidade do conteúdo gerado foi expressamente deixada em aberto.³

A cautela tem razões comparadas fortes. A tendência internacional vai no sentido oposto ao de Li v. Liu. Nos Estados Unidos, a Suprema Corte recusou, em março de 2026, rever Thaler v. Perlmutter, mantendo a exigência de autoria humana.¹⁷ No México, a Suprema Corte negou proteção a avatares gerados exclusivamente por IA e a prompts, como o IODA registrou.

No Brasil, o art. 11 da Lei nº 9.610/1998 define o autor como “a pessoa física criadora”, e a questão passa a ser o grau de intervenção humana que basta para haver criação. O tema tem sido trabalhado pela doutrina que dialoga com o IODA, como a obra de Luca Schirru sobre autoria e titularidade nos produtos da IA, resenhada na RRDDIS, e o livro de Luiz Gonzaga Silva Adolfo sobre os direitos morais diante da IA.

O silêncio do STP não anula Li v. Liu, mas tira dele o selo de orientação nacional. Para o comparatista, isso significa que não há uma “posição chinesa” favorável à proteção do output. Há uma decisão de primeira instância que a corte suprema preferiu não generalizar.

4.5. Síntese

O item 12 regula sem decidir. Ao titular, dá um caminho processual para obter informação sobre o treinamento sem precisar de uma regra material sobre sua licitude. Ao desenvolvedor, impõe o custo de documentar a cadeia de dados, o que, por si só, cria incentivo para usar fontes lícitas.

Ao usuário, impõe responsabilidade ligada ao conhecimento. Economicamente, o resultado se aproxima das obrigações de transparência que o AI Act impõe aos modelos de uso geral (art. 53, § 1º, c e d): política de respeito ao direito autoral e resumo do conteúdo de treinamento. A diferença é que, na China, a transparência não é um dever geral e prévio. Ela é acionada caso a caso, dentro do processo.

5. Código aberto: um porto seguro condicionado

O item 13 trata especificamente da responsabilidade de quem disponibiliza código aberto para IA, tema que poucas normas enfrentam diretamente. Ele tem duas partes. A primeira manda o juiz considerar o tipo de licença, o conteúdo concreto das limitações de direitos, as medidas de segurança e conformidade e o grau de divulgação de informações, para conceder ao desenvolvedor “isenção de responsabilidade adequada” (适当的责任豁免). A segunda cria uma hipótese específica de não responsabilização.

Para essa hipótese, o texto exige três condições cumulativas:

1. o desenvolvedor ou provedor disponibiliza os módulos gratuitamente, em regime de código aberto;

2. trata-se de parte dos módulos de código necessários à pesquisa e ao desenvolvimento de software de IA;

3. ele divulga publicamente as funções e os riscos de segurança desses módulos.

Presentes as condições, o tribunal “poderá reconhecer” que ele não responde pela infração que terceiros cometerem com o uso do código. O verbo é facultativo: não há imunidade automática, e o rótulo “open source” não basta.

Duas questões de interpretação ficam em aberto. A primeira é o alcance da expressão “módulos de código”. O texto fala em parte dos módulos necessários ao desenvolvimento, o que se ajusta bem a bibliotecas e componentes. Não está claro se abrange a disponibilização de um modelo completo com seus pesos, que é a forma predominante de “abertura” dos grandes modelos atuais, inclusive dos desenvolvidos na China.

A segunda é a relação com o item 2, que manda distinguir modelos abertos e fechados conforme sua “capacidade de controle”. A lógica é coerente: quem libera o código perde o controle sobre o uso posterior e, por isso, não deve responder como quem opera um serviço fechado. Em contrapartida, deve informar os riscos que conhece.

A comparação com o AI Act mostra uma diferença de foco. O regulamento europeu exclui do seu âmbito os sistemas de IA disponibilizados sob licença livre e aberta, salvo os de alto risco, as práticas proibidas e as obrigações de transparência do art. 50 (art. 2º, § 12). Para os modelos de uso geral abertos, dispensa parte da documentação técnica (art. 53, § 2º), mas mantém a obrigação de adotar uma política de respeito ao direito autoral e de publicar o resumo do conteúdo de treinamento.

Os modelos com risco sistêmico não se beneficiam da dispensa.¹⁸ Na Europa, portanto, a abertura alivia deveres regulatórios, mas não os deveres ligados ao direito autoral. Na China, a abertura alivia a responsabilidade civil por atos de terceiros, mas não afasta o item 12: quem treinou o modelo continua sujeito ao dever de exibir a origem dos dados.

No Brasil, o texto enviado à Câmara manda o Sistema Nacional de Regulação e Governança de IA regulamentar regimes simplificados de obrigações para “padrões e formatos abertos e livres”, exceto os de alto risco ou os enquadrados na Seção V do Capítulo IV do projeto (art. 73, I).¹⁰ O projeto não trata da responsabilidade civil do desenvolvedor de código aberto por usos de terceiros.

Hoje, essa responsabilidade se resolveria pelas regras gerais dos arts. 186 e 927 do Código Civil, sem critério específico. O item 13 oferece um modelo a considerar, com condições objetivas (gratuidade, divulgação de funções e riscos) e espaço para a avaliação judicial do caso concreto.

6. Patentes: a contribuição humana como condição da patente

O item 14 trata de três questões: matéria patenteável, atividade inventiva e suficiência descritiva. Nas duas últimas, alinha a China ao consenso internacional. Na primeira, vai um passo além.

6.1. O que o item 14 diz

Matéria patenteável. A invenção relacionada à IA é protegida quando emprega meios técnicos que obedecem às leis naturais, resolve um problema técnico e alcança um efeito técnico. Ficam de fora as que violam a lei ou a moral, as que prejudicam o interesse público e aquelas em que “não houver contribuição substancial de pessoa natural” (自然人没有实质贡献).

Atividade inventiva. Quando uma pessoa natural usa IA para inventar, ela é inventora se tiver dado contribuição criativa para as características substanciais da invenção.

Suficiência descritiva. O relatório é suficiente quando permite que um técnico no assunto realize a invenção.

O item consolida, no plano judicial, as Diretrizes da CNIPA de dezembro de 2024. Elas classificam as invenções relacionadas à IA em quatro categorias e excluem a quarta, a das soluções geradas autonomamente pela IA sem contribuição humana. Também orientam o que descrever conforme o ponto em que está a contribuição: o processo de treinamento, quando a inovação está no treinamento; a arquitetura do modelo, quando está na sua construção; a adaptação ao cenário, quando está na aplicação.⁷

6.2. O passo além: a exclusão da matéria patenteável

A regra da atividade inventiva não é nova. O que chama a atenção é que o item 14 transforma a contribuição humana substancial em condição da própria patenteabilidade, e não apenas da designação do inventor.

Na maior parte dos sistemas, o problema da invenção feita pela IA aparece como um problema formal: quem pode ser indicado no pedido. Na China, aparece como um problema de objeto: a solução gerada sem contribuição humana substancial não é invenção patenteável.

A diferença tem consequências práticas. Se a falta de contribuição humana for apenas um vício da atividade inventiva o requerente pode tentar contorná-la indicando como inventor quem operou o sistema. Se for um impedimento de objeto, a patente concedida pode ser anulada quando se provar que a contribuição humana não existiu ou não foi substancial.

Isso torna central a documentação do processo inventivo: registros de definição do problema, escolha de parâmetros, seleção e validação dos resultados. Por outra via, chega-se ao mesmo ponto da seção 4: quem documenta o processo tem a prova.

6.3. Convergência internacional

Na atividade inventiva, o quadro comparado é hoje praticamente unânime. O IODA registrou em 2021 a decisão do Court of Appeal no caso DABUS. Desde então, a disputa avançou:

Jurisdição	Decisão ou norma	Data	Conteúdo
Reino Unido	UK Supreme Court, Thaler v. Comptroller-General, [2023] UKSC 49	20/12/2023	A IA não pode ser inventora; o pedido sem inventor humano é considerado retirado
Alemanha	Bundesgerichtshof, X ZB 5/22	11/6/2024	Inventor só pode ser pessoa natural, que deve ser indicada mesmo quando a IA encontrou a solução
China	Diretrizes da CNIPA; Opiniões do STP, item 14	31/12/2024; 7/9/2026	Inventor é a pessoa natural com contribuição criativa; sem contribuição humana substancial, não há patente
Estados Unidos	USPTO, orientação revista sobre atividade inventiva em invenções assistidas por IA	26/11/2025	Revoga a orientação de fev. 2024; a IA é ferramenta, “análoga a equipamento de laboratório”; vale o teste usual de concepção
Brasil	Parecer nº 00024/2022/CGPI/PFE-INPI/PGF/AGU	RPI 2696, 6/9/2022	DABUS não pode ser indicado como inventor (art. 6º da LPI); pedido retirado da fase nacional
Brasil	INPI, Consulta Pública nº 03/2025 (minuta de diretrizes)	18/8/2025	Só humano é inventor; invenção concebida de forma totalmente autônoma pela IA não é protegida

Fontes: notas 7 e 19 a 23.

A orientação norte-americana de novembro de 2025 merece nota. Ao revogar a orientação de 2024, o USPTO deixou de aplicar ao inventor humano assistido por IA os fatores do caso Pannu, pensados para a coautoria entre pessoas. Tratar a IA como instrumento simplifica o exame, mas desloca a pergunta para o teste de concepção: o humano tinha uma ideia definida e completa da solução?²¹

O critério chinês da “contribuição substancial” e o norte-americano da concepção não são idênticos, mas ambos exigem que o humano tenha feito mais do que acionar o sistema.

6.4. O Brasil

A Lei nº 9.279/1996 assegura ao autor da invenção o direito de obter a patente (art. 6º) e exige que o relatório descreva a invenção de modo a possibilitar sua realização por técnico no assunto (art. 24). A minuta submetida à Consulta Pública nº 03/2025 do INPI segue a mesma linha do item 14.

Considera a IA ferramenta de apoio e presume a intervenção humana em etapas como definir o problema técnico, configurar o sistema, interpretar e selecionar resultados e validar a solução. Define o técnico no assunto como alguém que combina conhecimento da área com métodos de IA.

Quanto à suficiência, não exige revelar o funcionamento interno do modelo quando esse conhecimento for comum ao técnico, desde que a solução possa ser implementada.²³ A consulta foi encerrada em 19 de outubro de 2025. Até a data deste texto, o INPI não havia publicado a versão final das diretrizes.

A lição chinesa para o Brasil está na distinção da seção 6.2. A LPI não tem uma exclusão expressa como a do item 14. Se a contribuição humana for tratada só como questão da atividade inventiva, a falta dela tende a ser discutida como vício na indicação do inventor. Se for tratada como requisito da própria invenção, ganha força como fundamento de nulidade. As diretrizes do INPI podem esclarecer esse ponto, e o ideal é que o façam expressamente.

7. Dados e bases de dados: proteção em camadas

O item 16 é o mais “proprietário” das Opiniões. Enquanto os itens 12 e 13 cuidam de limitar ou repartir responsabilidades, o item 16 protege o ativo do desenvolvedor: os dados que ele obteve licitamente “por meio de coleta e geração, criação derivada, cessão, licença ou autorização” e sobre os quais titulariza “direitos e interesses correspondentes” (数据权益).

7.1. Quatro camadas

O item organiza a proteção em camadas sucessivas:

1. Direito autoral. Os dados e conjuntos de dados que forem obra compilada, ou que preencham os requisitos de outra obra, são protegidos pela Lei de Direito Autoral.

2. Segredo comercial. Os que constituírem segredo comercial são protegidos pela Lei contra a Concorrência Desleal.

3. Concorrência desleal sem segredo. Mesmo os conjuntos que não são segredo comercial ficam protegidos contra condutas que violem o art. 13 dessa lei. Na versão revista em 2025, esse artigo proíbe obter ou usar dados de outro agente econômico por meios indevidos, como fraude, coação ou a evasão ou destruição de medidas técnicas de proteção (art. 13, § 3º).⁹

4. Segurança do modelo. Responde quem compromete a segurança do funcionamento da IA com “dados de interferência fabricados, rotulagem maliciosa de dados ou ataques com exemplos adversariais”: é o que a literatura técnica chama de data poisoning.

O item completa o quadro com a responsabilidade por acordos monopolistas e abuso de posição dominante praticados com dados e algoritmos.

A terceira camada é a decisiva. Ela protege conjuntos de dados que não são obra nem segredo, pela via da concorrência desleal, e cobre exatamente a zona cinzenta em que estão muitas bases de treinamento: grandes volumes de dados com valor econômico, mas sem originalidade na seleção e sem sigilo. O item 16 se insere na política chinesa de dados desde as “Opiniões sobre a Construção de um Sistema Básico de Dados”, de dezembro de 2022. Esse documento separa três direitos: o de deter os recursos de dados, o de processá-los e usá-los e o de explorar produtos de dados (数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权).²⁴ O vocabulário de “direitos e interesses sobre dados” do item 16 vem daí.

7.2. Assimetria interna

Lido ao lado do item 12, o item 16 revela uma assimetria. O desenvolvedor que treina com obras alheias encontra um ambiente de tolerância na fase de treinamento, como mostrou a seção 4. O mesmo desenvolvedor, quando seus próprios conjuntos de dados são copiados, encontra proteção em quatro camadas. Não é necessariamente uma incoerência, já que os interesses protegidos são distintos e a proteção pela concorrência desleal depende de conduta indevida. Mas é um dado político relevante: as Opiniões protegem com mais clareza o investimento em dados do que o investimento em obras.

7.3. O Brasil

No direito brasileiro, as bases de dados são obras protegidas quando, “por sua seleção, organização ou disposição de seu conteúdo, constituam uma criação intelectual” (art. 7º, XIII, da Lei nº 9.610/1998). A proteção não abrange os dados em si (art. 7º, § 2º), e o art. 87 confere ao titular direitos exclusivos sobre a forma de expressão da estrutura da base. O STJ aplicou esse regime no REsp nº 2.143.010/SP, analisado pelo IODA. Reconheceu proteção à base com organização criativa e, ao mesmo tempo, admitiu o uso jornalístico com base na regra dos três passos.²⁵

O Brasil não tem o direito sui generis europeu do fabricante de bases de dados (Diretiva 96/9/CE), que protege o investimento substancial na obtenção, verificação ou apresentação do conteúdo, independentemente de originalidade. Como já se discutiu no IODA a partir do trabalho de Manuel David Masseno, a questão dos direitos patrimoniais sobre dados não originais permanece aberta.

O que o Brasil tem é o regime de concorrência desleal da Lei nº 9.279/1996. O art. 195, XI, pune a divulgação ou utilização, sem autorização, de “conhecimentos, informações ou dados confidenciais” obtidos por relação contratual ou empregatícia. O art. 209 assegura indenização por atos de concorrência desleal não previstos na lei que prejudiquem a reputação ou os negócios alheios. O resultado é que as três primeiras camadas do item 16 têm equivalentes no Brasil: obra compilada, segredo e cláusula geral de concorrência desleal. Falta um equivalente claro à regra chinesa que protege dados não sigilosos contra a obtenção por meios indevidos, e falta uma tipificação específica do envenenamento de dados. A cláusula geral do art. 209 pode cobrir parte desse espaço, mas sem a previsibilidade de uma regra própria.

8. Prova e processo: onde a regulação acontece

Se a tese deste artigo está correta, a Parte IV é onde as Opiniões mais inovam. Os itens 17 a 19 respondem a três perguntas: como o juiz obtém a informação técnica, como avalia a prova produzida por ou sobre sistemas de IA e o que acontece com quem manipula essa prova.

8.1. Obter a informação (item 17)

O item 17 parte do reconhecimento de que os casos de IA têm “caráter fortemente técnico e especializado” e reúne cinco instrumentos:

• orientação e esclarecimento às partes sobre o que provar;

• colheita de prova pelo tribunal, a pedido ou de ofício;

• exame rápido dos pedidos de preservação de prova “para fixar tecnologia essencial”;

• inferência adversa contra quem controla documentos ou dados eletrônicos e se recusa a apresentá-los;

• apoio técnico de juízes leigos, peritos, assistentes técnicos e dos “investigadores técnicos” (技术调查官), servidores especializados que assessoram o juiz nos tribunais de propriedade intelectual chineses.

O processo civil brasileiro tem equivalentes para quase todos. O juiz pode determinar provas de ofício (art. 370 do CPC). A produção antecipada de prova serve para preservar elementos técnicos (arts. 381 a 383). A recusa injustificada de exibir documento autoriza presumir verdadeiros os fatos alegados (art. 400). A perícia tem regime detalhado (arts. 464 a 480). O que não existe é a figura do investigador técnico do juízo, um especialista permanente que assessora o juiz sem ser perito de uma das partes nem do caso. Em litígios sobre modelos de IA, essa ausência pesa, e a seção 11 volta a ela.

8.2. Avaliar a prova (item 18)

O item 18 manda o juiz considerar “a complexidade da tecnologia de IA, a opacidade do funcionamento dos sistemas e a especificidade da colheita de provas”. Em seguida, diferencia o exame conforme a tecnologia que produziu a prova:

Tipo de prova	O que o juiz deve examinar com especial atenção
Dados eletrônicos em geral	Autenticidade e integridade da geração, coleta, armazenamento e transmissão
Relatório de análise de big data	Origem dos dados brutos, regras de limpeza e caráter científico do método
Registro em blockchain	Autenticidade dos dados antes do registro e confiabilidade da plataforma
Conteúdo gerado por IA usado como prova de infração	Desenho do prompt e sua influência no resultado; semelhança com a obra; consistência em testes repetidos; treinamento do modelo, desenho do algoritmo e filtros de conteúdo

A regra sobre blockchain e a regra sobre conteúdo gerado são independentes. A primeira lembra que a cadeia de blocos prova que um dado não mudou depois do registro, mas nada diz sobre a veracidade do dado registrado. A segunda trata de outro problema: o titular que quer provar que um modelo reproduz sua obra costuma fazê-lo pedindo ao próprio modelo que gere o conteúdo.

Essa segunda hipótese é a mais relevante para o direito autoral. Um prompt dirigido, que descreve a obra em detalhe ou cita trechos dela, aumenta a chance de um resultado semelhante. O item 18 não torna esse teste ilegítimo, mas exige que o juiz considere o quanto o prompt induziu o resultado. Como os modelos são probabilísticos, o item também valoriza a consistência em testes repetidos: um resultado obtido uma vez em cem tentativas prova pouco sobre o funcionamento normal do serviço. Na prática, quem apresenta esse tipo de prova deve documentar todos os prompts, os parâmetros, o número de tentativas e os resultados descartados.

O Superior Tribunal de Justiça enfrentou um problema vizinho no HC nº 1.059.475/SP, julgado em 7 de abril de 2026. Considerou sem “confiabilidade epistêmica mínima” um relatório produzido por investigador policial com ferramentas de IA generativa, que pretendia substituir conclusões periciais.²⁶ A comparação com o item 18 exige uma distinção. No caso do STJ, a IA foi usada como instrumento de prova de um fato externo, e sua resposta não tem, por si, valor de perícia. No item 18, o conteúdo gerado é o próprio fato controvertido: a imagem ou o texto que o serviço produz é a alegada reprodução. No primeiro caso, a pergunta é se a IA diz a verdade. No segundo, é se o resultado mostra como o serviço funciona. São problemas distintos, e o direito brasileiro precisará de critérios para ambos.

A marcação técnica de conteúdo sintético não resolve a questão. Como o IODA mostrou ao analisar o código europeu de rotulagem e as técnicas de marca d’água e metadados de proveniência, esses sinais são tecnicamente robustos, mas não prova definitiva de autoria, e perdem eficácia com a manipulação posterior do conteúdo.

8.3. Coibir a manipulação (item 19)

O item 19 tem duas partes. A primeira trata da prova falsa obtida com IA. Responde quem, aproveitando a aprendizagem e a decisão autônomas dos sistemas, obtém provas falsas por intervenção ou indução a erro. O texto dá quatro exemplos: remover ou adulterar as marcas de identificação de conteúdo sintético, inserir comandos específicos, apresentar resultados de forma seletiva ou provocar interferência adversarial. As consequências vão da rejeição dos pedidos à multa, à detenção e à responsabilidade penal. A referência às marcas de identificação se conecta ao art. 10 das Medidas de Rotulagem, que proíbe remover, adulterar, falsificar ou ocultar a marcação.⁸ A “apresentação seletiva de resultados” é o reverso do que exige o item 18: quem esconde as tentativas que não deram certo manipula a prova.

A segunda parte impõe dois deveres a quem apresenta peças processuais ou relatórios de pesquisa de jurisprudência gerados com IA. Antes de apresentá-los, deve verificar a autenticidade e a exatidão das leis, interpretações judiciais e precedentes citados. Ao apresentá-los, deve informar ao tribunal o uso de auxílio de IA. Em ambos os casos, responde pela exatidão do conteúdo.

O dever de verificação tem paralelos em vários países. O IODA comentou a decisão da Corte Suprema da Colômbia que sancionou advogado por citar jurisprudência inexistente gerada por IA e a Instrução 2/2026 do Conselho Geral do Poder Judiciário da Espanha, que limita o uso de IA pelos juízes. No Brasil, a Resolução CNJ nº 615/2025 disciplina o uso de IA pelos tribunais, e o Conselho Federal da OAB aprovou, em 11 de novembro de 2024, recomendações sobre o uso de IA generativa na advocacia. O relator ressalvou que não seria possível criar sanções por essa via, por se tratar de matéria sujeita à reserva legal.²⁷ Os deveres gerais de boa-fé processual já alcançam a citação de precedente inexistente: o dever de expor os fatos conforme a verdade (art. 77, I, do CPC) e a litigância de má-fé por alterar a verdade dos fatos (art. 80, II). Em casos graves, pode haver fraude processual (art. 347 do Código Penal).

O dever de informar o uso de IA é o ponto em que a China vai além. No Brasil, não há regra geral que obrigue a parte a declarar ao juízo que usou IA na peça. O ambiente acadêmico já caminha nesse sentido, como mostram as regras da RRDDIS para artigos científicos. A regra chinesa sugere que a transparência sobre o uso de IA pode ser tratada como dever processual, e não apenas como boa prática.

9. Dados pessoais e notificação: dois regimes de baixa intensidade

Os itens 6 e 7 não tratam de propriedade intelectual, mas completam o quadro do treinamento e do output. O item 6 diz quando o uso de dados pessoais para treinar é lícito. O item 7 diz quando o provedor responde pelo que o modelo gera. Os dois adotam regimes de baixa intensidade, que preservam a atividade e reservam a intervenção para o titular que reage.

9.1. Dados pessoais públicos no treinamento (item 6)

O item 6 considera lícito, em regra, tratar “dentro de limites razoáveis” e para treinar modelos as informações pessoais que o próprio titular tornou públicas ou que foram licitamente divulgadas, desde que o titular não tenha se oposto expressamente. Se houver impacto significativo sobre os direitos do titular, exige-se consentimento. Os limites razoáveis são aferidos pela necessidade e adequação entre a finalidade e a função do modelo, pela sensibilidade dos dados e pelo contexto e uso esperado no momento da divulgação.

A regra não é nova. Aplica ao treinamento o art. 27 da Lei de Proteção de Informações Pessoais da China, que já permitia tratar informações divulgadas “dentro de limites razoáveis”, ressalvada a recusa expressa do titular, e exigia consentimento em caso de impacto significativo.²⁸ O que as Opiniões acrescentam são os critérios para aferir os limites razoáveis no contexto da IA. O desenho é, na prática, um regime de oposição (opt-out): o tratamento é permitido até que o titular diga não.

A LGPD chega a um ponto próximo por outro caminho. O tratamento de dados de acesso público deve considerar “a finalidade, a boa-fé e o interesse público que justificaram sua disponibilização” (art. 7º, § 3º). É dispensado o consentimento para os dados “tornados manifestamente públicos pelo titular”, sem prejuízo dos demais direitos e princípios (art. 7º, § 4º). O tratamento posterior para novas finalidades exige propósitos legítimos e específicos (art. 7º, § 7º). Dados de acesso público e dados manifestamente públicos não são a mesma categoria. O caso da Meta mostrou como a ANPD lê esse quadro. Depois de suspender preventivamente, em 2 de julho de 2024, o uso de dados de usuários brasileiros para treinar IA, a Autoridade aprovou em 30 de agosto de 2024 um plano de conformidade. O plano exigia aviso prévio aos titulares, com 30 dias de antecedência, e um formulário de oposição simplificado, inclusive para não usuários, sob monitoramento da fiscalização.²⁹

O resultado prático é semelhante nos dois países: uso permitido com informação e possibilidade de oposição. A diferença está em quem decide. Na China, a regra foi fixada em lei e agora concretizada pelo Judiciário. No Brasil, está sendo construída pela autoridade administrativa, caso a caso.

Um limite precisa ser dito com clareza. A flexibilidade quanto a dados pessoais nada diz sobre obras protegidas. Um texto publicado numa rede social pode conter dados pessoais e ser, ao mesmo tempo, obra. A licitude do tratamento dos dados pela LGPD não afasta a análise pela Lei nº 9.610/1998, e vice-versa. As próprias Opiniões mantêm essa separação: o item 6 não se aplica ao item 12.

9.2. Notificação e retirada para quem gera conteúdo (item 7)

O item 7 trata do conteúdo gerado automaticamente que viola direitos da personalidade, como reputação e privacidade. O provedor de IA generativa responde se, notificado pelo titular, não adotar a tempo as medidas necessárias, como interromper a geração do conteúdo ilícito. A notificação deve conter prova inicial e a identificação verdadeira do titular. Quando um usuário induz o sistema maliciosamente, com prompts ilícitos, o usuário responde. O provedor também responde, com base no art. 1.195 do Código Civil chinês, se não agir após a notificação, inclusive bloqueando os comandos de geração. Na coletiva, o STP chamou o mecanismo de “regra do porto seguro” (避风港规则).³

O ponto conceitual é que o art. 1.195 foi pensado para provedores que hospedam conteúdo de terceiros. O item 7 o estende a quem produz o conteúdo com seu próprio sistema. Seria possível argumentar o contrário: o provedor de IA generativa é autor do resultado, e não mero intermediário, e deveria responder como tal. O STP optou pelo regime mais brando para a personalidade, coerente com o item 3. Sem notificação, não há como exigir que o provedor saiba que o modelo produziu uma afirmação falsa sobre uma pessoa específica. O fenômeno das “alucinações”, citado na apresentação oficial, está no centro dessa escolha.²

No Brasil, o regime de notificação passou por mudança profunda. Em junho de 2025, o STF declarou a inconstitucionalidade parcial do art. 19 do Marco Civil da Internet (Temas 987 e 533) e ampliou as hipóteses de responsabilização das plataformas após notificação extrajudicial, além de criar deveres de cuidado, como o IODA analisou na tese e em casos práticos.³⁰ Mas o regime do Marco Civil foi construído para o “conteúdo gerado por terceiros”. O resultado de um sistema de IA generativa não é, a rigor, conteúdo de terceiro: é produzido pelo serviço, a partir de um comando do usuário. A aplicação direta da tese do STF é, por isso, discutível. Na falta de regra específica, a questão tende a ser resolvida pelo Código Civil e, nas relações de consumo, pelo regime objetivo do CDC. O resultado pode ser mais rigoroso para o provedor do que o modelo chinês. O item 7 sugere que a questão merece uma regra própria, que diga se o provedor de IA generativa é tratado como autor do conteúdo, como intermediário ou como uma terceira figura.

10. O treinamento de modelos no mundo: onde fica a China

O silêncio do STP sobre o treinamento ganha sentido quando comparado às respostas de outros sistemas. Em outubro de 2026, há três grandes modelos de resposta. A China não se encaixa em nenhum deles.

10.1. Três modelos

Exceção legal, com ou sem oposição. A União Europeia permite a mineração de textos e dados para pesquisa (art. 3º da Diretiva 2019/790) e, para qualquer finalidade, desde que o titular não tenha reservado seus direitos de forma legível por máquina (art. 4º). O AI Act soma a isso deveres de transparência para os modelos de uso geral (art. 53, § 1º, c e d). A Itália criou o art. 70-septies em sua lei de direito autoral, analisado pelo IODA. O Japão adotou, em 2018, uma exceção mais ampla (art. 30-4), para usos que não visam fruir a expressão da obra, salvo prejuízo injustificado ao titular. O modelo da exceção dá previsibilidade, mas desloca o conflito para o seu alcance. Foi o que aconteceu na Alemanha. No caso GEMA v. OpenAI (11 nov. 2025), o Tribunal Regional de Munique I decidiu que a exceção de mineração não cobre a memorização de obras nos parâmetros do modelo. No caso GEMA v. Suno (31 jul. 2026), o mesmo tribunal enfrentou a IA musical.³¹

Cláusula aberta, decidida caso a caso. Nos Estados Unidos, a questão é resolvida pelo fair use, e os resultados divergem. Em junho de 2025, dois juízes da Califórnia admitiram o fair use no treinamento, com ressalvas importantes: em Bartz v. Anthropic, apenas para livros adquiridos licitamente; em Kadrey v. Meta, pela falta de prova de dano ao mercado. Em 29 de setembro de 2026, o Terceiro Circuito negou o fair use em Thomson Reuters v. ROSS, no primeiro acórdão de um tribunal federal de apelações sobre o tema, que o IODA analisou à luz da regra dos três passos. Em 2 de setembro de 2026, o Departamento de Justiça apresentou manifestação em favor da OpenAI no processo movido pelo New York Times, cuja decisão sobre o fair use ainda está pendente.³² A leitura que o IODA fez em 2025 da decisão Alsup e a de 2026 sobre ROSS registram, assim, dois momentos de uma jurisprudência ainda em formação.

Indefinição deliberada. O Reino Unido, que em 2024 propusera uma exceção comercial com oposição, recuou em março de 2026. O relatório do governo afirmou que essa não é mais a opção preferida, sem indicar outra.³³

10.2. O lugar da China

A China não tem exceção legal para mineração, não tem cláusula aberta de fair use, e sua corte suprema declarou que não vai decidir por ora. À primeira vista, isso a aproxima do Reino Unido. Mas há uma diferença de fundo. O silêncio chinês convive com uma jurisprudência que, na prática, tolera o treinamento: o caso Ultraman de Hangzhou aplicou padrão brando a essa fase. Convive também com regras de prova que obrigam o desenvolvedor a revelar a origem dos dados (item 12). A China não legitima o treinamento por uma exceção, mas o administra pela responsabilidade e pela prova.

Essa tolerância sem base legal é frágil. Como o art. 24 da lei chinesa enumera as hipóteses de uso livre, nada impede que um tribunal, num caso de reprodução evidente, conclua pela ilicitude. O STP manteve essa porta aberta.

10.3. Quadro comparativo

Jurisdição	Base legal para o treinamento	Transparência sobre os dados	Situação em out. 2026
China	Sem exceção; rol do art. 24 da Lei de Direito Autoral	Processual: o desenvolvedor exibe origem e registros ao alegar não infração (item 12); dever administrativo de usar fontes lícitas	STP deixou a questão “em branco”; jurisprudência branda na fase de treinamento
União Europeia	Exceções de mineração: pesquisa (art. 3º) e geral com oposição (art. 4º) da Diretiva 2019/790	Regulatória e prévia: resumo do conteúdo de treinamento e política de direito autoral (AI Act, art. 53)	Alcance da exceção em disputa (GEMA v. OpenAI e GEMA v. Suno)
Estados Unidos	Fair use (cláusula aberta)	Sem dever geral; a informação vem do discovery	Decisões divergentes; ROSS (3º Circuito) contra; NYT v. OpenAI pendente
Japão	Exceção ampla (art. 30-4)	Sem dever específico	Exceção em vigor desde 2019
Reino Unido	Apenas mineração não comercial para pesquisa	Em estudo	Governo abandonou a opção preferida em mar. 2026, sem nova proposta
Brasil	Sem exceção; rol do art. 46 da LDA e regra dos três passos	Prevista no PL nº 2.338/2023: sumário público das obras usadas (art. 62), exceção para pesquisa sem fins comerciais (art. 63), proibição pelo titular (art. 64) e remuneração (art. 65)	PL aguarda parecer na Câmara

Fontes: notas 18 e 31 a 34.

10.4. O Brasil diante dos três modelos

O Brasil está formalmente mais perto da China do que dos Estados Unidos: tem um rol de limitações, e não uma cláusula aberta. A diferença é que o legislador brasileiro decidiu enfrentar a questão. O capítulo de direitos de autor do texto aprovado pelo Senado, que o IODA examinou ao comparar o PL com o AI Act, combina quatro peças: sumário público das obras usadas, “observados os segredos comercial e industrial” (art. 62); exceção de mineração para pesquisa sem fins comerciais, com acesso lícito (art. 63); direito de o titular proibir os demais usos (art. 64); e remuneração pelo uso no desenvolvimento dos sistemas (art. 65).³⁴ Esse desenho é alvo de críticas do setor de tecnologia e de defesa das entidades culturais. Enquanto o PL não é votado, vale o rol do art. 46, lido à luz da regra dos três passos, e nele não há hipótese que acolha o treinamento comercial em larga escala. A lição chinesa é que, mesmo sem resolver a questão material, o juiz pode exigir transparência desde já.

11. Uma agenda para o Brasil

As Opiniões não são um modelo a copiar. Foram escritas para um sistema com outra estrutura constitucional, outra relação entre tribunais e Executivo e outro rol de limitações ao direito de autor. Servem, porém, como lente para identificar o que o Brasil pode fazer desde já e o que depende do legislador. A agenda abaixo se organiza por destinatário.

11.1. O que o Judiciário pode fazer sem lei nova

A principal lição do item 12 é processual, e o CPC já a comporta. Em ações de violação de direito autoral contra desenvolvedores de IA, o juiz pode adotar a sequência que o STP descreveu. Primeiro, o titular demonstra, ao menos de forma inicial, que o conteúdo foi gerado por aquele sistema e é substancialmente semelhante à obra. Depois, se o desenvolvedor contesta a infração, o juiz distribui a ele o ônus de esclarecer a origem dos dados e o processo de treinamento (art. 373, § 1º), com exibição de documentos (arts. 396 a 404). O segredo de justiça protege as informações confidenciais (art. 206 da LPI). A recusa injustificada autoriza a presunção do art. 400.

Quando a prova da infração é o próprio conteúdo gerado, os critérios do item 18 são boas práticas: registro integral dos prompts, dos parâmetros, do número de tentativas e dos resultados descartados, e avaliação da consistência em testes repetidos. E é preciso distinguir, como se viu na seção 8, a IA usada como instrumento de prova da IA cujo resultado é o fato controvertido.

11.2. O que depende do legislador

O PL nº 2.338/2023 é a sede natural de quatro definições que as Opiniões tornam visíveis:

1. Regra processual de transparência. Além do sumário público do art. 62, o PL pode prever, como o item 12, o dever de o desenvolvedor exibir em juízo a origem dos dados de treinamento quando contestar a infração, com garantia de sigilo.

2. Status do provedor de IA generativa. É preciso dizer se ele responde pelo conteúdo gerado como autor, como intermediário sujeito a notificação, como no item 7, ou por um regime próprio. A tese do STF sobre o art. 19 do Marco Civil não resolve a questão.

3. Porto seguro para código aberto. O regime simplificado para “padrões e formatos abertos e livres” pode ser complementado por uma regra de responsabilidade civil inspirada no item 13, com condições objetivas: gratuidade e divulgação de funções e riscos.

4. Separação entre dados pessoais e obras. O texto deve deixar expresso que a licitude do tratamento de dados públicos pela LGPD não implica autorização para usar obras protegidas.

Há também uma decisão de fundo que as Opiniões adiaram e que o Brasil já enfrenta: o regime do treinamento. O rol fechado do art. 46 da LDA não permite reproduzir no Brasil a tolerância de fato que existe na China. Ou o legislador cria uma regra, seja a do PL (transparência, oposição e remuneração) ou outra, ou o tema será decidido caso a caso, à luz da regra dos três passos.

11.3. O que cabe aos órgãos técnicos

INPI. As diretrizes que resultarem da Consulta Pública nº 03/2025 devem dizer se a falta de contribuição humana substancial é apenas vício da atividade inventiva ou impede a própria patente, como no item 14. Também devem orientar os requerentes a documentar o processo inventivo.

CNJ. Pode estimular, nos tribunais com competência em propriedade intelectual, núcleos de apoio técnico permanente ao juiz, inspirados nos investigadores técnicos chineses. Pode ainda recomendar que as partes informem o uso de IA nas peças. Como o tema envolve deveres das partes, a regra com efeito sancionatório depende de lei.

OAB. Pode incorporar ao Código de Ética o dever de verificação das fontes geradas por IA, já presente em suas recomendações de 2024.

11.4. Quadro de recomendações

Destinatário	Recomendação	Inspiração nas Opiniões	Instrumento no Brasil
Judiciário	Distribuir ao desenvolvedor o ônus de esclarecer a origem dos dados, após prova inicial de semelhança	Item 12	CPC, arts. 373, § 1º, 396 a 404 e 400; LPI, art. 206
Judiciário	Exigir registro integral de prompts e testes na prova por conteúdo gerado	Item 18	CPC, arts. 369 e 370
Judiciário	Distinguir IA como instrumento de prova e IA como fato controvertido	Item 18	Jurisprudência (STJ, HC 1.059.475/SP)
Legislador	Regra processual de exibição dos dados de treinamento, com sigilo	Item 12	PL nº 2.338/2023
Legislador	Definir o regime de responsabilidade do provedor de IA generativa pelo conteúdo gerado	Item 7	PL nº 2.338/2023
Legislador	Porto seguro condicionado para código aberto	Item 13	PL nº 2.338/2023
Legislador	Separar expressamente a licitude pela LGPD e o uso de obras	Itens 6 e 12	PL nº 2.338/2023
INPI	Definir o efeito da falta de contribuição humana sobre a patente	Item 14	Diretrizes de exame (CP nº 03/2025)
CNJ	Núcleos técnicos de apoio ao juiz; recomendação sobre declaração de uso de IA	Itens 17 e 19	Resolução ou recomendação do CNJ
OAB	Dever ético de verificação de fontes geradas por IA	Item 19	Código de Ética e Disciplina

12. Considerações finais

As Opiniões do Supremo Tribunal Popular não respondem às duas perguntas que dominam o debate sobre direito autoral e IA. Não dizem se treinar modelos com obras protegidas é lícito nem se o conteúdo gerado é obra.

O tribunal disse isso expressamente e explicou por quê: as divergências são grandes e o entendimento precisa amadurecer.

O que o documento faz é regular pela prova. O desenvolvedor que nega a infração deve mostrar de onde vieram os dados e como o modelo foi treinado. O conteúdo gerado apresentado como prova é avaliado pelo prompt que o induziu e pela consistência em testes repetidos. Quem remove a marcação de conteúdo sintético ou seleciona resultados manipula a prova e responde por isso. Quem usa IA para redigir peças deve verificar as fontes e dizer ao tribunal que a usou. Na patente, a contribuição humana substancial passa a ser condição da proteção, o que obriga a documentar o processo inventivo. Em todos esses pontos, quem tem a informação é chamado a revelá-la.

Essa estratégia tem méritos e limites. O mérito é avançar na transparência antes do consenso material: o titular ganha um caminho para saber se sua obra foi usada, e o desenvolvedor ganha incentivo para usar fontes lícitas. O limite é que a tolerância de fato ao treinamento não tem base legal e pode ser revertida por qualquer tribunal diante de um caso de reprodução evidente. A transparência processual, além disso, só alcança quem litiga.

Para o Brasil, a conclusão tem duas faces. A primeira é que o Judiciário não precisa esperar o PL nº 2.338/2023 para exigir transparência nos processos que já chegam: o CPC e a LPI oferecem os instrumentos. A segunda é que o Brasil não pode adotar o silêncio chinês sobre o treinamento. Com um rol fechado de limitações e a regra dos três passos, a ausência de regra não produz tolerância, produz incerteza. O que a China deixou em branco, o Brasil precisa decidir.

O IODA seguirá acompanhando a aplicação das Opiniões pelos tribunais chineses e a tramitação do PL nº 2.338/2023 na Câmara dos Deputados, com atualizações no guia sobre Direito Autoral e Inteligência Artificial.

Notas

1. SUPREMO TRIBUNAL POPULAR DA CHINA. 最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见 (Fa Fa [2026] nº 10). Pequim, 7 set. 2026. Disponível em: https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511101.html. Tradução do IODA: https://ioda.org.br/wp-content/uploads/2026/10/Traducao_IODA_Opinioes_STP_IA_Fa-Fa-2026-10.pdf.

2. SUPREMO TRIBUNAL POPULAR DA CHINA. 最高法发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》 (apresentação oficial do documento). Pequim, 7 set. 2026. Mesmo endereço da nota 1.

3. SUPREMO TRIBUNAL POPULAR DA CHINA. 最高法相关部门负责人就《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》答记者问. Pequim, 7 set. 2026. Disponível em: https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511111.html. A transcrição oficial contém cinco perguntas e não trata do direito estrangeiro.

4. SUPREMO TRIBUNAL POPULAR DA CHINA. Disposições sobre o Trabalho de Interpretação Judicial (最高人民法院关于司法解释工作的规定), com a alteração em vigor desde 16 jun. 2021, que acrescentou a forma “regras” (规则). Cf. China Justice Observer. As interpretações judiciais recebem a numeração “Fa Shi” (法释).

5. SUPREMO TRIBUNAL POPULAR DA CHINA. Disposições sobre a Citação de Leis, Regulamentos e Outros Atos Normativos em Sentenças (Fa Shi [2009] nº 14), de 26 out. 2009, arts. 4º e 6º. Disponível em: https://www.court.gov.cn/fabu/xiangqing/73.html.

6. ADMINISTRAÇÃO DO CIBERESPAÇO DA CHINA et al. Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços de Inteligência Artificial Generativa (生成式人工智能服务管理暂行办法), em vigor desde 15 ago. 2023. Disponível em: https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm.

7. ADMINISTRAÇÃO NACIONAL DE PROPRIEDADE INTELECTUAL DA CHINA (CNIPA). Diretrizes para Pedidos de Patente de Invenções Relacionadas a IA (versão experimental), 31 dez. 2024. Cf. Spruson & Ferguson. Nota explicativa oficial da CNIPA reproduzida em JETRO.

8. ADMINISTRAÇÃO DO CIBERESPAÇO DA CHINA et al. Medidas de Rotulagem de Conteúdo Gerado ou Sintetizado por Inteligência Artificial (人工智能生成合成内容标识办法), em vigor desde 1º set. 2025, art. 10. Disponível em: https://www.cac.gov.cn/2025-03/14/c_1743654685896173.htm.

9. CHINA. Lei contra a Concorrência Desleal, revista em 27 jun. 2025, em vigor desde 15 out. 2025, art. 13. Cf. Zhong Lun. Texto integral, com o art. 13 e o art. 41 (vigência), em Xinhua, 27 jun. 2025.

10. BRASIL. Câmara dos Deputados. PL nº 2.338/2023, texto recebido do Senado e apresentado em 17 mar. 2025 (arts. 35 a 37, 62 a 66 e 73), disponível em https://www.camara.leg.br/proposicoesWeb/prop_mostrarintegra?codteor=2868197; situação: “Aguardando Parecer” na Comissão Especial (Dados Abertos da Câmara, último evento em 2 set. 2026). BRASIL. Senado Federal. Comissão Temporária Interna sobre Inteligência Artificial. Parecer e substitutivo ao PL nº 2.338/2023, dez. 2024 (texto aprovado no Senado em 10/12/2024, disponível no IODA: https://www.ioda.org.br/wp-content/uploads/2024/12/texto-aprovado-no-Senado-Federal-em-10-12-2024.pdf). Ver também WACHOWICZ, Marcos. Projeto de Lei nº 2.338/2023: desafios da regulamentação da IA. IODA, 15 dez. 2024; e INSTITUTO OBSERVATÓRIO DO DIREITO AUTORAL. Da Europa para o Brasil: o que o AI Act ensina sobre o futuro da regulação da inteligência artificial. 4 ago. 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/noticias/ai-act-europeu/.

11. WACHOWICZ, Marcos. Inteligência Artificial e o uso não autorizado de voz. IODA, 1º nov. 2024 (TJSP, Apelação Cível nº 1119021-41.2023.8.26.0100). Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/jurisprudencia-brasileira/inteligencia-artificial-e-o-uso-nao-autorizado-de-voz/.

12. CHINA. Tribunal da Internet de Guangzhou. Processo (2024)粤0192民初113号, fev. 2024. Cf. Bird & Bird e JunHe.

13. CHINA. Tribunal da Internet de Hangzhou, (2024)浙0192民初1587号; Tribunal Popular Intermediário de Hangzhou, (2024)浙01民终10332号. Cf. EU IP Helpdesk, 18 fev. 2025.

14. Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços de IA Generativa, art. 7º, I e II. Disponível em: https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm.

15. ESTADOS UNIDOS. U.S. District Court, Northern District of California. Bartz v. Anthropic PBC, nº 3:24-cv-05417-AMO; Order on Final Approval (Doc. 680), juíza Araceli Martínez-Olguín, 20 jul. 2026. Cf. The Next Web. Ordem disponível em Susman Godfrey.

16. CHINA. Tribunal da Internet de Pequim. Processo (2023)京0491民初11279号, 27 nov. 2023. Texto integral com tradução em: Internet Archive. Cf. CMS.

17. ESTADOS UNIDOS. Supreme Court. Thaler v. Perlmutter, certiorari negado em mar. 2026. Cf. Mayer Brown, 11 mar. 2026.

18. UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2024/1689 (AI Act), arts. 2º, § 12, e 53, §§ 1º e 2º. Disponível em: EUR-Lex. Ver também INSTITUTO OBSERVATÓRIO DO DIREITO AUTORAL. Regulamento (UE) 2024/1689, conhecido como AI Act Europeu, entra em vigor. 1º ago. 2026.

19. REINO UNIDO. Supreme Court. Thaler v. Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks [2023] UKSC 49, 20 dez. 2023. Disponível em: National Archives.

20. ALEMANHA. Bundesgerichtshof. X ZB 5/22, 11 jun. 2024. Cf. D Young & Co. Ver também LTO, 31 jul. 2024.

21. ESTADOS UNIDOS. USPTO. Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions, 26 nov. 2025 (FR Doc. 2025-21457). Cf. Jones Day. Ver também o anúncio oficial em uspto.gov.

22. BRASIL. AGU/PGF/PFE-INPI. Parecer nº 00024/2022/CGPI/PFE-INPI/PGF/AGU; Revista da Propriedade Industrial nº 2696, 6 set. 2022 (pedido BR 11 2021 008931-4). Cf. Mattos Filho.

23. BRASIL. INPI. Consulta Pública INPI/PR nº 03, de 15 ago. 2025 (DOU de 18 ago. 2025; RPI 2850): minuta das Diretrizes de Exame de Pedidos de Patente relacionados à Inteligência Artificial; período de 19 ago. a 19 out. 2025. Disponível em: gov.br/inpi. Cf. IDS e Daniel Law, 27 fev. 2026.

24. CHINA. Comitê Central do PCCh e Conselho de Estado. Opiniões sobre a Construção de um Sistema Básico de Dados para Melhor Aproveitar o Papel dos Dados como Fator de Produção (关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见), dez. 2022. Cf. a entrevista oficial da Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma, em gov.cn, 20 dez. 2022.

25. BRASIL. Superior Tribunal de Justiça. REsp nº 2.143.010/SP, 3ª Turma, rel. Min. Ricardo Villas Bôas Cueva, j. 11 jun. 2025, DJEN 23 jun. 2025. Comentário: WACHOWICZ, Marcos. IODA, 12 out. 2025.

26. BRASIL. Superior Tribunal de Justiça. HC nº 1.059.475/SP, 5ª Turma, rel. Min. Reynaldo Soares da Fonseca, j. 7 abr. 2026, Informativo nº 884. Cf. Damásio Jurisprudência. Turma e relator conforme Jornal do Brasil, 10 abr. 2026. [VERIFICAR a ementa no site do STJ.]

27. CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA. Resolução nº 615, de 11 mar. 2025. Disponível em: atos.cnj.jus.br. CONSELHO FEDERAL DA OAB. Proposição nº 49.0000.2024.007325-9, recomendações sobre o uso de IA generativa na prática jurídica, aprovada em 11 nov. 2024. Cf. IBET.

28. CHINA. Lei de Proteção de Informações Pessoais (个人信息保护法), 20 ago. 2021, arts. 13, VI, e 27. Disponível em: cac.gov.cn.

29. BRASIL. Autoridade Nacional de Proteção de Dados. Decisão do Conselho Diretor que aprovou o plano de conformidade da Meta e suspendeu a medida preventiva, DOU, 30 ago. 2024. Cf. Teletime. Medida preventiva de 2 jul. 2024, mantida em 10 jul. 2024, cf. Digital Policy Alert. Despachos Decisórios nº 20/2024/PR/ANPD (medida preventiva) e nº 33/2024/PR/ANPD (aprovação do plano), cf. OKAI.

30. BRASIL. Supremo Tribunal Federal. RE 1.037.396 (Tema 987) e RE 1.057.258 (Tema 533), julgamento concluído em 26 jun. 2025. Comentários do IODA: WACHOWICZ, Marcos, 29 jun. 2025 e 30 jun. 2025.

31. ALEMANHA. Landgericht München I. GEMA v. OpenAI, 42 O 14139/24, 11 nov. 2025. Cf. CMS. GEMA v. Suno, 42 O 763/25, 31 jul. 2026. Comentários do IODA: GEMA v. OpenAI e GEMA v. Suno.

32. ESTADOS UNIDOS. Thomson Reuters v. ROSS Intelligence, 3d Cir., nº 25-2153, 29 set. 2026, disponível em ca3.uscourts.gov; Kadrey v. Meta Platforms, N.D. Cal., nº 3:23-cv-03417, 25 jun. 2025; In re OpenAI Copyright Litigation, S.D.N.Y., nº 25-md-3143-SHS-OTW, pedidos de summary judgment de 4 set. 2026, manifestação do DOJ em 2 set. 2026, cf. Bloomberg Law e AI Lawsuit Tracker. Pedido dos autores (Doc. 1982) disponível em Authors Guild.

33. REINO UNIDO. Governo. Report on Copyright and Artificial Intelligence, mar. 2026. Cf. Osborne Clarke, 25 mar. 2026.

34. Texto aprovado pelo Senado (nota 10), capítulo sobre direitos de autor. Seção IV (“Dos Direitos de Autor e Conexos”), arts. 62 a 66, conferidos no texto da Câmara.

Referências

Fontes chinesas

CHINA. Administração do Ciberespaço da China et al. Medidas de Rotulagem de Conteúdo Gerado ou Sintetizado por Inteligência Artificial. Em vigor desde 1º set. 2025. Disponível em: https://www.cac.gov.cn/2025-03/14/c_1743654685896173.htm. Acesso em: 8 out. 2026.

CHINA. Administração do Ciberespaço da China et al. Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços de Inteligência Artificial Generativa. Ordem nº 15, de 10 jul. 2023. Em vigor desde 15 ago. 2023. Disponível em: https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm. Acesso em: 8 out. 2026.

CHINA. Lei de Proteção de Informações Pessoais, de 20 ago. 2021. Disponível em: https://www.cac.gov.cn/2021-08/20/c_1631050028355286.htm. Acesso em: 8 out. 2026.

CHINA. Lei contra a Concorrência Desleal. Revista em 27 jun. 2025. Em vigor desde 15 out. 2025. Disponível em: https://www.news.cn/legal/20250627/4b6ec78bc9be4ea9a2968a9d34abd724/c.html. Acesso em: 8 out. 2026.

CHINA. Administração Nacional de Propriedade Intelectual. Diretrizes para Pedidos de Patente de Invenções Relacionadas à Inteligência Artificial (versão experimental). 31 dez. 2024.

CHINA. Supremo Tribunal Popular. Opiniões sobre o Julgamento, conforme a Lei, de Controvérsias Envolvendo Inteligência Artificial (Fa Fa [2026] nº 10). 7 set. 2026. Disponível em: https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511101.html. Acesso em: 8 out. 2026. Tradução para o português: IODA, 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/wp-content/uploads/2026/10/Traducao_IODA_Opinioes_STP_IA_Fa-Fa-2026-10.pdf.

CHINA. Supremo Tribunal Popular. Respostas dos responsáveis do STP às perguntas da imprensa sobre as Opiniões. 7 set. 2026. Disponível em: https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511111.html. Acesso em: 8 out. 2026.

CHINA. Supremo Tribunal Popular. Disposições sobre a Citação de Leis, Regulamentos e Outros Atos Normativos em Sentenças (Fa Shi [2009] nº 14). 26 out. 2009. Disponível em: https://www.court.gov.cn/fabu/xiangqing/73.html. Acesso em: 8 out. 2026.

CHINA. Tribunal da Internet de Pequim. Processo (2023)京0491民初11279号. 27 nov. 2023.

CHINA. Tribunal da Internet de Guangzhou. Processo (2024)粤0192民初113号. Fev. 2024.

CHINA. Tribunal Popular Intermediário de Hangzhou. Processo (2024)浙01民终10332号 (primeira instância: (2024)浙0192民初1587号).

Decisões e normas estrangeiras

ALEMANHA. Bundesgerichtshof. X ZB 5/22. 11 jun. 2024.

ALEMANHA. Landgericht München I. 42 O 14139/24 (GEMA v. OpenAI). 11 nov. 2025.

ALEMANHA. Landgericht München I. 42 O 763/25 (GEMA v. Suno). 31 jul. 2026.

ESTADOS UNIDOS. Court of Appeals for the Third Circuit. Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. ROSS Intelligence Inc., nº 25-2153. 29 set. 2026. Disponível em: https://www2.ca3.uscourts.gov/opinarch/252153p.pdf. Acesso em: 8 out. 2026.

ESTADOS UNIDOS. United States Patent and Trademark Office. Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions. 28 nov. 2025.

REINO UNIDO. Supreme Court. Thaler v. Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks [2023] UKSC 49. 20 dez. 2023. Disponível em: https://caselaw.nationalarchives.gov.uk/uksc/2023/49. Acesso em: 8 out. 2026.

UNIÃO EUROPEIA. Diretiva (UE) 2019/790, de 17 abr. 2019, relativa aos direitos de autor e direitos conexos no mercado único digital.

UNIÃO EUROPEIA. Regulamento (UE) 2024/1689, de 13 jun. 2024 (Regulamento da Inteligência Artificial). Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/ALL/?uri=CELEX:32024R1689. Acesso em: 8 out. 2026.

Brasil

BRASIL. Lei nº 9.279, de 14 maio 1996. Regula direitos e obrigações relativos à propriedade industrial.

BRASIL. Lei nº 9.610, de 19 fev. 1998. Altera, atualiza e consolida a legislação sobre direitos autorais.

BRASIL. Lei nº 13.105, de 16 mar. 2015. Código de Processo Civil.

BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 ago. 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.

BRASIL. Senado Federal. Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. Texto aprovado em 10 dez. 2024. Disponível em: https://www.ioda.org.br/wp-content/uploads/2024/12/texto-aprovado-no-Senado-Federal-em-10-12-2024.pdf. Acesso em: 8 out. 2026.

BRASIL. Superior Tribunal de Justiça. REsp nº 2.143.010/SP. 3ª Turma. Rel. Min. Ricardo Villas Bôas Cueva. Julgado em 11 jun. 2025.

BRASIL. Superior Tribunal de Justiça. HC nº 1.059.475/SP. 5ª Turma. Rel. Min. Reynaldo Soares da Fonseca. Julgado em 7 abr. 2026.

CONSELHO NACIONAL DE JUSTIÇA. Resolução nº 615, de 11 mar. 2025.

Conteúdos do IODA

INSTITUTO OBSERVATÓRIO DO DIREITO AUTORAL. Da Europa para o Brasil: o que o AI Act ensina sobre o futuro da regulação da inteligência artificial. 4 ago. 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/noticias/ai-act-europeu/. Acesso em: 8 out. 2026.

INSTITUTO OBSERVATÓRIO DO DIREITO AUTORAL. Direito Autoral e Inteligência Artificial: guia completo. Out. 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/direito-autoral-e-inteligencia-artificial/. Acesso em: 8 out. 2026.

WACHOWICZ, Marcos. Caso GEMA v. OpenAI: tribunal alemão e a reprodução de obras no treinamento de IA. IODA, 6 mar. 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/jurisprudencia-internacional/gema-openai/. Acesso em: 8 out. 2026.

WACHOWICZ, Marcos. Da Alemanha para o Brasil: o que o caso GEMA vs. Suno revela sobre as lacunas da lei brasileira de direitos autorais. IODA, 5 ago. 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/jurisprudencia-internacional/alemanha-ia-gema/. Acesso em: 8 out. 2026.

WACHOWICZ, Marcos. Fair use x regra dos três passos: como o Brasil julgaria a primeira grande derrota de uma IA nos EUA. IODA, 8 out. 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/jurisprudencia-internacional/ia-headnotes-direito-autoral/. Acesso em: 8 out. 2026.

WACHOWICZ, Marcos. Espanha fixa limites ao uso de IA por juízes e cria referência para o debate no Brasil. IODA, 20 mar. 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/artigos/espanha-uso-ia-por-juizes/. Acesso em: 8 out. 2026.

WACHOWICZ, Marcos; DRUMMOND, Victor. Direitos Autorais e Soft Power: como o Vietnã quer transformar sua cultura em estratégia de projeção internacional. IODA, 29 jul. 2026. Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/normas-internacionais/direitos-autorais-soft-power-vietna/. Acesso em: 8 out. 2026.

WACHOWICZ, Marcos. STJ autoriza proteção autoral de banco de dados e valida uso jornalístico online. IODA, 12 out. 2025. Disponível em: https://ioda.org.br/publicacoes/jurisprudencia-brasileira/stj-banco-de-dados-regra-3-passos/. Acesso em: 8 out. 2026.

DOCUMENTO TRADUZIDO – Opinioes_STP_IA_2026_Edicao_Tecnica_Profissional

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