Estudo da Consultoria Ecoa estima que a proposta atual de remuneração pelo uso de obras protegidas no PL 2.338/2023 pode gerar um impacto econômico negativo de R$ 21,8 bilhões ao longo de dez anos, dada a obrigação de remunerar os titulares de obras autorais utilizadas em processos de mineração, treinamento e desenvolvimento de sistemas de IA, contida no artigo 65 do PL.
O estudo, intitulado Impactos do PL 2338/2023 — Mensuração da redução de ganhos de produtividade decorrente da remuneração de direitos autorais proposta sobre o uso de IA, aponta que a medida limitaria severamente o acesso a dados essenciais para o treinamento de modelos de IA generativa, reduzindo a qualidade, a precisão e a aplicabilidade das ferramentas em português.
Principais impacto econômico da remuneração de direitos autorais
A Ecoa calculou que, sem as restrições propostas, o uso de IA poderia elevar a produtividade do trabalho no Brasil em até 3,2% do PIB nos próximos dez anos, com crescimento médio adicional de 0,3% ao ano. Com a exigência de remuneração ampla por direitos autorais, porém, os ganhos cairiam para cerca de 3,0% do PIB, resultando em uma perda líquida estimada em R$ 21,8 bilhões no período.
Barreiras técnicas e custos de implementação
O estudo também ressalta que a arquitetura dos modelos de IA generativa não armazena cópias das obras utilizadas, mas sim representações matemáticas (vetores) que abstraem padrões a partir dos dados. Por isso, é tecnicamente impossível rastrear a contribuição individual de cada obra para um resultado gerado — o que inviabiliza sistemas de remuneração baseados na mensuração do uso individual, como prevê a lógica tradicional do direito autoral.
Além disso, o relatório identifica três grandes barreiras e custos de transação associados à proposta:
- Identificação e localização de titulares:
A internet abriga bilhões de obras criadas por milhões de autores, muitos deles pessoas físicas. Identificar, localizar e negociar individualmente licenças seria logisticamente inviável e economicamente desproporcional ao valor de uso de cada obra. - Negociação com múltiplos detentores:
Diversas obras envolvem múltiplos autores, editores e fotógrafos. Obter autorização de todos para cada uso multiplicaria exponencialmente a complexidade e o custo das transações. - Barreiras à entrada e concentração de mercado:
Os altos custos fixos de conformidade e licenciamento prejudicariam startups e pequenos desenvolvedores brasileiros, favorecendo grandes empresas com mais recursos jurídicos e financeiros.
Exclusão de conteúdo brasileiro e perda de competitividade
Diante dessas dificuldades, a Ecoa conclui que poderia ser economicamente racional para empresas e desenvolvedores excluir conteúdos brasileiros protegidos por direitos autorais de seus conjuntos de treinamento — uma consequência que poderia deixar o português em desvantagem tecnológica em relação a outras línguas.
Essa exclusão afetaria diretamente a capacidade dos modelos de IA de compreender o contexto nacional, gerando ferramentas menos precisas e menos úteis para profissionais e empresas locais. Na prática, o dispositivo do PL, ao tentar proteger autores, poderia reduzir a participação do Brasil na economia global de IA e impedir que os próprios detentores de direitos se beneficiem de novas oportunidades de receita.
Conclusões do estudo
Segundo a Ecoa, o PL 2338/2023, em vez de promover equilíbrio, acaba por reduzir a eficiência das ferramentas, desestimular a inovação e limitar o próprio retorno econômico dos criadores de conteúdo, dado o impacto econômico da remuneração de direitos autorais.
Continuaremos acompanhando as discussões sobre o tema e, pricipalmente, como será definida a metodologia de pagamento pelo uso de material com copyright no treinamento de IAs, no Brasil e no mundo.
Para entender melhor o contexto, acesse nosso artigo completo: Direitos Autorais no Treinamento da IA: Entendendo o Problema
