O Department for Promotion of Industry and Internal Trade (DPIIT) da Índia publicou recentemente o working paper intitulado “One Nation, One License, One Payment – Balancing AI Innovation and Copyright”, no qual propõe um novo modelo de pagamento por direitos autorais aplicável ao treinamento de sistemas de inteligência artificial.
A proposta tem o objetivo de equilibrar os interesses dos criadores de conteúdo e dos desenvolvedores de IA, evitando tanto a apropriação irrestrita de obras protegidas quanto entraves excessivos à inovação tecnológica.
Rejeição do modelo de “licença a preço zero”
O working paper rejeita explicitamente o chamado “zero-price license model”, frequentemente defendido por grandes empresas de IA, no qual o uso de conteúdos protegidos para treinamento seria permitido sem qualquer forma de compensação financeira aos titulares de direitos.
Em vez disso, o documento propõe um sistema no qual o uso é permitido de forma ampla, mas a remuneração ocorre em momento posterior, quando há exploração econômica do sistema de IA.
Pilares do novo modelo de pagamento por direitos autorais
O novo modelo se apoia em três pilares principais:
- Licença ampla (blanket licence): Desenvolvedores de IA teriam uma licença geral para utilizar todo conteúdo legalmente acessado para fins de treinamento, sem a necessidade de negociações individuais com cada titular de direitos autorais.
- Pagamento condicionado à comercialização: As obrigações de pagamento de royalties só surgiriam no momento da comercialização das ferramentas de IA. As taxas seriam definidas por um comitê designado pelo governo, com possibilidade de revisão judicial, o que busca conferir previsibilidade e segurança jurídica ao sistema.
- Mecanismo centralizado de arrecadação e distribuição: Um sistema centralizado seria responsável por arrecadar e distribuir os royalties, reduzindo custos de transação, garantindo maior eficiência administrativa e permitindo acesso equitativo tanto para grandes quanto para pequenos desenvolvedores de IA.
Na prática, o modelo implica que os titulares de direitos autorais não teriam a opção de impedir (opt-out) o uso de suas obras no treinamento de sistemas de IA. Em contrapartida, seriam compensados financeiramente por meio de um sistema coletivo.
Um modelo “híbrido”
Os formuladores da proposta descrevem o modelo como híbrido, pois combina elementos de diferentes abordagens regulatórias já debatidas internacionalmente. Há autorização ampla para uso dos conteúdos — semelhante a exceções legais —, mas acompanhada de uma obrigação posterior de pagamento, o que o diferencia tanto do uso gratuito quanto do licenciamento estritamente voluntário.
Comparação com os principais modelos em debate
Para contextualizar, os principais modelos atualmente defendidos no debate global são:
- Modelo de exceção ampla de Text and Data Mining (TDM): Permite o treinamento irrestrito de IA com obras protegidas sem compensação financeira, geralmente defendido por empresas de IA.
- Modelo de licenciamento voluntário: O treinamento só ocorre após negociações contratuais individuais ou coletivas, modelo este amplamente defendido por produtores e titulares de conteúdo.
- Modelo de opt-out: Permite o uso em treinamento por padrão, mas concede aos titulares o direito de excluir suas obras do treinamento, se assim desejarem. Costuma ser apresentado como uma solução intermediária.
A proposta indiana surge, portanto, como uma quarta via, ao institucionalizar o acesso amplo ao conteúdo, mas vinculá-lo a um mecanismo obrigatório e centralizado de compensação econômica, com forte participação do Estado na definição das regras.
De certa forma, o modelo lembra o sistema atualmente discutido no PL 2.338/2023. A proposta indiana vai um pouco além, ao definir a governança de pagamento por meio de um sistema centralizado, mecanismo este ainda ausente nas últimas versões do PL brasileiro.
Para saber mais modelo de pagamento por direitos autorais em IA, acesse: Direitos Autorais no Treinamento da IA: Entendendo o Problema
