Direitos autorais e patentes: Desafios dos outputs algorítmicos de IA

1. Conjuntura contemporânea da IA

A expansão exponencial da inteligência artificial tem sido marcada pelo predomínio de técnicas estatísticas sofisticadas, notadamente aquelas baseadas em modelos multivariados. Redes neurais artificiais, regressões múltiplas, análise de componentes principais e algoritmos de clustering são exemplos paradigmáticos de métodos que, ao processarem massas colossais de dados, produzem outputs que, muitas vezes, transcendem a mera repetição de padrões preexistentes e se apresentam como resultados inéditos, úteis e economicamente exploráveis.

Assim, a ascensão desses sistemas recoloca, no plano jurídico, uma questão central: a quem pertencem os direitos patrimoniais derivados de tais outputs? Diferentemente da criação humana tradicional, em que a figura do autor é indissociável da obra, os resultados algorítmicos decorrem de processos estatísticos autônomos, cuja intervenção humana é difusa - seja na elaboração do código, na alimentação da base de dados ou na parametrização do modelo. Nesse contexto, emerge a indagação: há espaço, no ordenamento jurídico brasileiro e internacional, para reconhecer proteção patrimonial a outputs produzidos por sistemas de estatística multivariada?

O debate não é meramente teórico. O mercado global já atribui valor significativo a produtos oriundos de inteligência artificial estatística: relatórios financeiros gerados por algoritmos, diagnósticos médicos assistidos por redes neurais ou composições musicais estruturadas por análise fatorial de padrões sonoros, para citar apenas alguns exemplos. Todos esses outputs podem gerar proveito econômico considerável, mas carecem de disciplina normativa clara quanto à titularidade dos respectivos direitos patrimoniais.

Historicamente construído sobre a noção de criatividade humana, o Direito da Propriedade Intelectual mostra-se tensionado diante dessa nova realidade. De um lado, a lei de direitos autorais brasileira (lei 9.610/1998) exige a presença de originalidade e autoria, conceitos que pressupõem o espírito humano criador. De outro, a lei de propriedade industrial (lei 9.279/1996) estrutura a patenteabilidade sobre a invenção humana, ainda que mediada por ferramentas tecnológicas. No plano internacional, a Convenção de Berna e o Acordo TRIPS também preservam a centralidade da figura do autor/inventor.

Essa problemática se intensifica com a tramitação do PL 2.338/23, que institui o marco legal da inteligência artificial no Brasil, mas não enfrenta, de modo direto, a questão dos outputs algorítmicos como potenciais bens intelectuais. Paralelamente, decisões administrativas recentes de órgãos estrangeiros relevantes, como as do U.S. Copyright Office e as do UK Intellectual Property Office, vêm negando o registro de criações exclusivamente algorítmicas, reforçando a tese de que apenas obras humanas são passíveis de proteção.

2. Estatística multivariada e inteligência artificial

A estatística multivariada constitui um dos pilares metodológicos da inteligência artificial contemporânea. Trata-se de um conjunto de técnicas voltadas à análise simultânea de múltiplas variáveis interdependentes, capaz de captar estruturas latentes e padrões complexos em bases de dados de alta dimensionalidade. Diferentemente de abordagens univariadas ou bivariadas, que examinam relações isoladas, esse campo permite apreender a realidade em sua tessitura sistêmica, o que se mostra indispensável no tratamento de grandes volumes de informação.

Regressões múltiplas, análises de componentes principais, modelos fatoriais, algoritmos de agrupamento e redes neurais são expressões dessa lógica. No ambiente computacional, essas ferramentas deixam de ser meros instrumentos de cálculo para se converterem em engrenagens de aprendizado, aptas a gerar outputs com elevado grau de sofisticação. Relatórios preditivos, diagnósticos médicos, peças musicais estruturadas por padrões estatísticos ou projeções financeiras produzidas por redes neurais exemplificam como resultados algorítmicos já ocupam o espaço que antes se atribuía exclusivamente ao engenho humano.

Esse fenômeno coloca em evidência a distinção entre resultado estatístico e criação intelectual. Enquanto o primeiro corresponde à derivação matemática objetiva de um conjunto de dados, o segundo supõe intencionalidade e originalidade decorrentes do espírito humano criador. Na prática, entretanto, a fronteira entre ambos se dissolve. Outputs algorítmicos apresentam o que parte da doutrina estrangeira denomina “originalidade emergente”: produtos que não foram previamente determinados pelo programador, não podem ser integralmente explicados pelos dados de entrada e, apesar disso, exibem novidade, utilidade e valor econômico.

O conceito de originalidade emergente desafia diretamente a tradição da propriedade intelectual, assentada no vínculo pessoal entre a obra e o autor. Nos outputs derivados da estatística multivariada, a criatividade não se manifesta como expressão linear da subjetividade, mas como resultado da interação complexa entre dados, modelos e parâmetros. Configura-se, assim, uma “quase-criação”, cuja natureza jurídica ainda não encontra solução definitiva nos marcos regulatórios nacionais e internacionais.

3. Direitos autorais e outputs algorítmicos

O regime jurídico dos direitos autorais no Brasil ancora-se na lei 9.610/1998, que, à semelhança da Convenção de Berna, consagra a noção de autoria como pressuposto da proteção. A originalidade, nesse contexto, não se reduz à novidade objetiva, mas exige a intervenção criadora da subjetividade humana, isto é, a exteriorização de uma escolha estética ou intelectual que exprima o espírito do autor. Nesse ponto, a doutrina é uniforme em afirmar que a obra é inseparável da pessoa natural que a concebeu.

A inserção dos outputs algorítmicos produzidos por estatística multivariada nessa moldura gera tensão evidente. Se a lei pressupõe autoria humana, como enquadrar relatórios financeiros, diagnósticos médicos ou composições sonoras gerados por redes neurais ou algoritmos de clustering? A intuição imediata seria negar-lhes qualquer proteção, por ausência do elemento criador humano. Essa foi, inclusive, a posição adotada por diferentes autoridades estrangeiras. O U.S. Copyright Office, por exemplo, tem reiteradamente recusado pedidos de registro de obras produzidas por sistemas de inteligência artificial sem intervenção humana substancial. No caso Thaler v. Copyright Office, em que se pleiteava o reconhecimento de autoria a uma obra visual denominada A Recent Entrance to Paradise, gerada pelo sistema Creativity Machine, o Poder Judiciário norte-americano manteve a negativa administrativa, reafirmando que apenas pessoas naturais podem ser autores de obras intelectuais.

Na mesma linha, o UK Intellectual Property Office também tem entendido que não há autoria quando o processo criativo decorre exclusivamente de máquinas. Ainda que a legislação britânica contenha previsão singular para obras geradas por computador, atribuindo os direitos a quem realizou os arranjos necessários à criação, a interpretação dominante restringe esse dispositivo a situações de intervenção humana minimamente significativa, não a outputs autônomos.

Essas decisões revelam uma diretriz clara: os direitos autorais, tal como concebidos historicamente, não alcançam resultados cuja gênese não possa ser reconduzida a uma vontade humana identificável. O critério de autoria continua sendo a fronteira protetiva. No entanto, essa solução, embora juridicamente ortodoxa, não responde ao problema econômico que emerge da exploração desses outputs. Empresas que investem vultuosamente em modelos de estatística multivariada geram produtos de alto valor agregado, mas não podem extrair deles a exclusividade jurídica típica da propriedade intelectual. Abre-se, assim, um vácuo normativo em que a riqueza informacional pode ser livremente apropriada por terceiros, salvo se for enquadrada como segredo de negócio ou protegida contratualmente.

Alguns doutrinadores apontam que tal cenário pode produzir desincentivo à inovação. Sem expectativa de apropriação exclusiva, dizem, os agentes econômicos tenderiam a reduzir investimentos em sistemas capazes de gerar outputs sofisticados. Por outro lado, eles próprios reconhecem que conferir direitos autorais sobre esses resultados significaria distorcer a própria essência da legislação, atribuindo autoria a entes incapazes de intencionalidade ou criatividade humana. Enfim, é essa tensão o que alimenta a busca por soluções híbridas: mecanismos que confiram proteção patrimonial sem romper com a lógica fundamental do direito autoral.

4. Patentes e outputs algorítmicos

Se no campo do Direito Autoral a ausência de autoria humana já parece um obstáculo intransponível, no regime das patentes a dificuldade se mostra ainda mais aguda. A lei 9.279/1996, que regula a propriedade industrial no Brasil, estabelece como requisitos para a concessão de uma patente a novidade, a atividade inventiva e a aplicação industrial. Esses critérios foram pensados para invenções humanas, nas quais se pode identificar um inventor responsável por conceber uma solução técnica inédita para um problema concreto.

Quando se trata de outputs algorítmicos de estatística multivariada, não há como falar em inventor humano nos termos tradicionais. O modelo matemático, alimentado por grandes volumes de dados, gera resultados que não decorrem da ação criativa de uma pessoa física, mas do funcionamento autônomo do sistema. O debate internacional sobre o chamado caso DABUS ilustra com clareza esse dilema. Stephen Thaler requereu junto ao EPO - Escritório Europeu de Patentes e ao USPTO - Escritório de Patentes e Marcas dos Estados Unidos o reconhecimento de DABUS, um sistema de inteligência artificial, como inventor de determinadas criações técnicas. Tanto o EPO quanto o USPTO recusaram os pedidos, afirmando que apenas pessoas naturais podem figurar como inventores, posição que foi confirmada pelo Judiciário britânico e norte-americano em diferentes instâncias.

Esse entendimento, ainda que restritivo, é coerente com a lógica do sistema patentário: a invenção é, em última instância, manifestação de engenho humano. Sem essa vinculação, o próprio conceito de atividade inventiva se dilui, porque o algoritmo não inventa no sentido jurídico, mas apenas processa dados segundo regras estatísticas predefinidas. Reconhecer a patenteabilidade de outputs algorítmicos implicaria não apenas um deslocamento conceitual, mas também uma alteração significativa no equilíbrio do sistema de patentes, com riscos de monopólios informacionais baseados em criações sem qualquer autoria humana.

No Brasil, aparentemente, ainda não há precedentes relevantes sobre a matéria, mas a posição internacional tende a influenciar fortemente o debate interno. O INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial, alinhado às práticas da OMPI - Organização Mundial da Propriedade Intelectual, adota como pressuposto que o inventor deve ser uma pessoa física, o que inviabiliza, ao menos por ora, a proteção de outputs algorítmicos pela via patentária. A consequência prática é semelhante àquela verificada no Direito Autoral: produtos de alto valor econômico não encontram guarida na proteção clássica da propriedade intelectual, restando relegados a outros mecanismos, como o segredo industrial ou contratos de exclusividade.

Esse cenário revela o descompasso entre a sofisticação tecnológica da estatística multivariada aplicada à inteligência artificial e a moldura normativa vigente. O Direito de Propriedade Intelectual foi concebido para proteger criações dotadas de originalidade humana, não para estender exclusividade a produtos resultantes de operações matemáticas autônomas. Atribuir direitos patrimoniais a outputs algorítmicos significaria desnaturar a própria essência da invenção como categoria jurídica, abrindo espaço para monopólios artificiais sobre resultados destituídos de criatividade. Longe de estimular o progresso, tal movimento poderia sufocar a livre circulação do conhecimento, que é precisamente o insumo essencial ao avanço da ciência e da tecnologia. Nesse contexto, em vez de regimes alternativos de proteção, a resposta mais coerente parece residir no fortalecimento das estruturas já existentes de incentivo econômico - como contratos e segredos de negócio - sem distorcer o núcleo conceitual do sistema de patentes e do direito autoral.

5. Trade secrets e outputs algorítmicos

Se o direito autoral e o sistema de patentes não se mostram aptos a conferir tutela aos outputs algorítmicos de estatística multivariada, uma via alternativa tem sido a proteção pelo segredo de negócio ou segredo industrial. A lei de propriedade industrial, em seu art. 195, inciso XI, considera concorrência desleal a utilização, sem autorização, de informações confidenciais a que se teve acesso em razão de relação contratual ou empregatícia. Esse dispositivo, aliado à disciplina geral de responsabilidade civil e às práticas de governança corporativa, funciona como mecanismo de resguardo patrimonial quando não há outro título formal de exclusividade.

No caso de outputs algorítmicos, a proteção não se dirige propriamente ao resultado estatístico produzido, mas ao processo que lhe dá origem. O modelo treinado, a base de dados utilizada, a arquitetura do algoritmo e as parametrizações específicas constituem ativos intangíveis cuja confidencialidade pode ser juridicamente resguardada. Empresas que investem em inteligência artificial estatística, cientes das características do sistema de propriedade intelectual tradicional, têm recorrido a acordos de confidencialidade (NDAs), cláusulas contratuais restritivas e barreiras tecnológicas como forma de manter controle sobre a exploração econômica de seus produtos.

Para alguns, entretanto, esse caminho, embora pragmático, teria fragilidades. O segredo de negócio, dizem os seus críticos, não oferece exclusividade erga omnes, mas apenas proteção contra a apropriação indevida. Uma vez que o conhecimento se torna público ou pode ser legitimamente obtido por engenharia reversa, cessa a possibilidade de tutela. Assim, haveria um risco elevado de outputs algorítmicos, como relatórios, projeções ou composições musicais, quando colocados em circulação, perderem a condição de segredo e passarem a ser passíveis de reprodução ilimitada, salvo se protegidos por outros instrumentos contratuais.

Parte da literatura estrangeira questiona o regime de trade secrets, alegando que ele pode cumprir uma função supletiva, mas não substituiria adequadamente a lógica dos direitos patrimoniais clássicos. Esses críticos dizem que a ausência de título formal de exclusividade geraria insegurança jurídica e poderia comprometer o equilíbrio concorrencial, sobretudo em mercados altamente dependentes de dados. Nesse ponto, apontam o surgimento de um dilema regulatório: ou se criam novas categorias de proteção específicas para outputs algorítmicos, ou se aceita a sua circulação livre, mitigada apenas por contratos e barreiras técnicas.

Segundo essa corrente doutrinária defensora da propriedade intelectual, essa tensão colocaria o legislador diante de uma escolha complexa: eles afirmam que o Direito Autoral e as patentes foram historicamente construídos para premiar a criatividade humana, reconhecem que os outputs algorítmicos já possuem relevância econômica inegável e influenciam setores importantes, e questionam o segredo de negócio como mecanismo jurídico suficiente para equilibrar os incentivos, embora reconheçam que, no estado atual das coisas, ele é o instrumento mais realista de proteção disponível.

6. Perspectiva econômica e regulatória

A ausência de enquadramento claro dos outputs algorítmicos nos regimes clássicos de propriedade intelectual gera consequências econômicas significativas, uma vez que o mercado, no mundo todo, já está acostumado a buscar proteção legal para criações/invenções, por meio da obtenção de monopólios intelectuais concedidos pelo Estado.

Não se trata apenas de um debate teórico, mas de uma questão prática que afeta diretamente a dinâmica de investimentos em setores de ponta. Empresas que desenvolvem modelos baseados em estatística multivariada investem montantes elevados em aquisição de dados, treinamento de algoritmos e infraestrutura computacional. O resultado é a geração de produtos dotados de valor econômico intrínseco, que elas esperam aproveitar de forma legítima, nos termos do arcabouço legal vigente.

Observando-se esse cenário, desenvolvem-se duas correntes de pensamento: a primeira, com a qual concordamos, defende que a ausência de concessão de monopólio legal favorece a livre circulação de ideias, conhecimento e informações, estimulando a concorrência e ampliando o acesso a inovações; a segunda, com a qual não concordamos, alega que essa mesma ausência de concessão de monopólios legais mina a previsibilidade necessária para que agentes econômicos arrisquem capital em pesquisas de alto custo, sustentando que o retorno poderia ser facilmente apropriado por terceiros.

O Brasil ainda não enfrentou esse problema de modo sistemático. O PL 2.338/23, em tramitação no Senado Federal, propõe um marco legal da inteligência artificial, mas seu enfoque recai sobre princípios de transparência, governança e responsabilidade civil, sem abordar a titularidade patrimonial dos outputs algorítmicos. Trata-se de uma opção legislativa compreensível, dado o estágio inicial do debate, mas que deixa em aberto uma das questões mais sensíveis para o futuro da economia digital.

No cenário internacional, a União Europeia desponta com o AI Act, aprovado em 2024, que institui um regime abrangente de classificação de riscos e obrigações de conformidade para sistemas de inteligência artificial. Embora não trate diretamente de direitos autorais ou patentes sobre outputs algorítmicos, a normativa cria um ecossistema regulatório no qual a responsabilização pelo uso da IA é central, deslocando o foco da exclusividade patrimonial para a segurança, a ética e a transparência.

Já nos Estados Unidos, a ausência de legislação federal específica é compensada por diretrizes administrativas, como as emanadas da Casa Branca em 2023, que destacam a necessidade de equilíbrio entre inovação e proteção contra abusos, mas igualmente não oferecem soluções para a titularidade econômica de criações algorítmicas.

Esse contraste revela um ponto em comum: tanto na Europa quanto nos Estados Unidos, evita-se reconhecer a IA como autora ou inventora, mas cresce a consciência de que seus produtos impactam diretamente a ordem econômica. A consequência é a abertura de um espaço para soluções alternativas, como (i) o fortalecimento de contratos privados e segredos de negócio, ou (ii) a eventual criação de direitos sui generis, à semelhança do que já ocorreu com a proteção de bases de dados na União Europeia.

A discussão brasileira, nesse contexto, não pode prescindir de um diálogo com a experiência comparada. O desafio regulatório está em construir um modelo que reconheça a relevância econômica dos outputs algorítmicos de estatística multivariada, sem exacerbação da proteção dos direitos de propriedade intelectual para abrangê-los. No nosso entender, a melhor opção é a primeira mencionada no parágrafo anterior - o fortalecimento de contratos privados e segredos de negócio -, que o mercado já está adotando com êxito.

Destaque-se que defender a não concessão de monopólios intelectuais para criações/invenções desenvolvidas por IA não se trata de negar qualquer forma de tutela a essas obras - que podem, como dito, ter proteção por meio de trade secrets e outros instrumentos jurídicos contratuais -, mas de não construir ficções jurídicas incompatíveis com a história do próprio sistema tradicional de direitos autorais e patentes, o qual, na nossa opinião, já precisa há tempos de uma reflexão até mesmo para as criações e invenções feitas por seres humanos, e não de uma interpretação ampliativa para abarcar criações e invenções feitas por máquinas.

7. Para um regime contratual de proteção patrimonial

O reconhecimento de que a autoria e a inventividade são atributos inseparáveis da pessoa natural torna inviável, no estado atual do direito, estender automaticamente a proteção autoral ou patentária aos outputs algorítmicos. Essa inviabilidade, todavia, não elimina a possibilidade de que esses outputs algorítmicos sejam protegidos, com o necessário grau de segurança jurídica aos agentes que investem em sistemas de inteligência artificial baseados em estatística multivariada, por outros meios.

Uma possibilidade, defendida por alguns, seria a adoção de um modelo inspirado nos direitos conexos, em que se reconhece proteção patrimonial não ao criador intelectual, mas a sujeitos cuja atividade é essencial para a difusão ou fixação de uma obra. Defende-se que, tal qual ocorre com artistas intérpretes, produtores fonográficos e empresas de radiodifusão, poder-se-ia imaginar um direito patrimonial atribuído ao programador ou ao operador responsável pela parametrização do algoritmo, garantindo-lhe exclusividade temporária sobre o aproveitamento econômico do output.

Outra alternativa defendida por alguns seria a criação de um direito sui generis, à semelhança da Diretiva Europeia 96/9/CE sobre bases de dados, que protege o investimento substancial na obtenção, verificação e apresentação de conteúdos, ainda que estes não atendam ao requisito de originalidade. Essa lógica, segundo os seus defensores, poderia ser adaptada para outputs algorítmicos, reconhecendo a relevância econômica do investimento na coleta de dados e no treinamento do modelo, independentemente da ausência de autoria humana stricto sensu.

O risco, evidentemente, é que essas alternativas produzam efeitos monopolísticos indesejados, gerando barreiras de entrada e concentração de mercado em torno de poucos atores detentores de datasets massivos e infraestrutura computacional avançada. A contrapartida, defendida por muitos, de que esses regimes híbridos venham acompanhados de salvaguardas concorrenciais, garantindo que a proteção patrimonial não inviabilize a inovação aberta e a circulação de conhecimento, não nos convence. É só mais uma solução que se baseia em intervenção estatal para corrigir efeitos nocivos de outra intervenção estatal, colocando-nos numa espiral perigosa que sempre provoca as famosas consequências não intencionais - e nefastas.

Resta-nos, então, uma terceira via, que é a ênfase na contratualização privada, com reforço legislativo para garantir a eficácia jurídica de pactos como os trade secrets e outros instrumentos jurídicos correlatos ou semelhantes. Essa solução não desnatura o sistema tradicional de direitos de propriedade intelectual, não força a criação de um novo - e juridicamente frágil - direito de exclusividade (até porque não precisamos de mais monopólios intelectuais, e sim de menos) e fortalece a previsibilidade negocial e a redução de litígios.

Essa terceira via, por nós defendida, não apenas respeita e preserva os fundamentos tradicionais da propriedade intelectual, mas reconhece que os outputs de estatística multivariada, embora não sejam criações humanas, já se converteram em ativos econômicos dotados de relevância social. A experiência histórica mostra que o Direito Contratual é suficiente para enfrentar fenômenos que desafiam os moldes tradicionais do arcabouço jurídico. Nesse sentido, deixar a solução da questão enfrentada neste texto para o próprio mercado nos parece a melhor solução. Ela não representaria ruptura, mas continuidade evolutiva do sistema, adaptando-o às novas formas de geração de valor na economia digital.

8. Considerações finais

A análise empreendida ao longo deste estudo permitiu evidenciar, em primeiro lugar, que os outputs algorítmicos de estatística multivariada colocam em xeque a arquitetura tradicional da propriedade intelectual. O edifício jurídico construído a partir da noção de autoria humana e inventividade pessoal não se adapta, de forma automática, a resultados produzidos por processos estatísticos complexos que, embora não revelem intencionalidade subjetiva, apresentam utilidade econômica e, muitas vezes, originalidade aparente.

Convém recordar que o Direito Autoral brasileiro, plasmado na lei 9.610/1998 e fortemente influenciado pela Convenção de Berna, jamais cogitou a hipótese de autoria não humana. A obra sempre foi entendida como projeção da personalidade, como expressão criadora que exterioriza a subjetividade. Quando se tenta enquadrar diagnósticos médicos gerados por algoritmos, relatórios de previsão financeira elaborados por redes neurais ou composições musicais extraídas de padrões sonoros estatisticamente processados, a conclusão inevitável é a ausência de autoria nos moldes clássicos. O precedente norte-americano que envolveu Stephen Thaler e o U.S. Copyright Office não é mero episódio isolado, mas sintoma de um consenso internacional: sem espírito humano criador, não há direito autoral a reconhecer.

No campo das patentes, a lógica mostra-se ainda mais restritiva. O sistema patentário não protege ideias em abstrato, mas invenções técnicas atribuíveis a um inventor. O caso DABUS, levado simultaneamente ao Escritório Europeu de Patentes e ao USPTO, simbolizou essa tensão. Ao se postular o reconhecimento de um sistema de inteligência artificial como inventor, as autoridades reafirmaram, com contundência, que a invenção pressupõe engenho humano. Tal posição, confirmada judicialmente no Reino Unido, reitera a impossibilidade de ampliar o conceito de inventividade a outputs algorítmicos. No Brasil, o INPI mantém idêntica compreensão, alinhada às diretrizes da OMPI.

É inadmissível que essa tradição do Direito Autoral e Direito Patentário seja revista para atender os interesses de corporações e laboratórios de pesquisa, sob o velho e falacioso argumento utilitarista em defesa dos “direitos de propriedade” (na verdade, monopólios) intelectuais.

Nesse cenário, a verdade é que o segredo de negócio e a contratualização privada - que já são bem conhecidos pelas empresas que atuam na área de pesquisa e desenvolvimento - surgem como refúgios práticos e eficientes. Cláusulas de confidencialidade, barreiras tecnológicas e acordos de exploração exclusiva funcionam como instrumentos para assegurar certa previsibilidade. E, nos casos em que esses mecanismos não se mostrarem suficientes (afinal, os contratos não se impõem a terceiros alheios à relação obrigacional), isto é, quando o objeto do segredo empresarial se tornar público, deve-se simplesmente aceitar a concorrência e deixar que ela produza seus efeitos benéficos, dentre os quais se destaca justamente o incremento da inovação.

No plano regulatório, o panorama exige cautela. O Brasil, com o PL 2.338/23, preferiu tratar de princípios de governança, transparência e responsabilidade, evitando enfrentar a espinhosa questão da titularidade patrimonial, o que nos parece uma decisão acertada. A União Europeia, com o AI Act, centrou sua atenção em classificação de riscos e conformidade regulatória, sem modificar o regime da propriedade intelectual, o que também vemos com bons olhos. Os Estados Unidos, por sua vez, caminham por meio de guidelines administrativas, igualmente refratárias a reconhecer direitos a outputs não humanos, o que também nos parece um caminho correto. Observa-se, assim, um movimento global de contratualização dos direitos relativos à exploração econômica de criações e invenções desenvolvidas por sistemas de IA, exatamente o entendimento que defendemos.

As outras soluções não nos parecem boas. Com efeito, não parece adequado simplesmente estender aos outputs algorítmicos a disciplina das obras autorais passíveis de proteção ou das invenções patenteáveis, porque tal solução corromperia a essência desses institutos. Também não nos convence a construção de um sistema híbrido, pelo risco de se criar um regime excessivamente protetivo, favorecendo a geração de monopólios informacionais, com limitação da circulação de conhecimento, em contrariedade ao interesse público.

O que se depreende, portanto, é que os outputs algorítmicos de estatística multivariada configuram um novo tipo de ativo intangível, que não se ajusta aos paradigmas clássicos, mas comporta proteção jurídica suficiente com instrumentos negociais que já são conhecidos há tempos pelo mercado.