Apropriação do Conhecimento pela IA: Poder Corporativo vs. Acesso Democrático

Apropriação do Conhecimento pela IA: Uma Nova Frente na Batalha pelo Acesso Aberto

Mais de uma década após a morte do ativista Aaron Swartz, os Estados Unidos enfrentam uma contradição gritante na forma como tratam a apropriação em massa do conhecimento — uma disputa que opõe o poder corporativo aos valores democráticos. Swartz, que morreu por suicídio em 2013 após ser alvo de promotores federais por baixar artigos acadêmicos do JSTOR, acreditava que pesquisas financiadas com recursos públicos deveriam ser livremente acessíveis. Hoje, empresas de IA estão engajadas em uma forma muito mais ampla de extração de informações, levantando questões urgentes sobre direitos autorais, controle e o futuro do próprio conhecimento.

O Precedente Swartz e o Duplo Padrão da IA

A perseguição a Swartz decorreu de seu download de milhares de artigos acadêmicos do JSTOR, uma biblioteca digital de pesquisas acadêmicas. Na época, grande parte desse trabalho era financiada por contribuintes, conduzida em instituições públicas e destinada a promover o entendimento público — no entanto, permanecia trancada atrás de paywalls. As ações de Swartz desafiavam um sistema que ele via como deliberadamente restritivo, e o governo dos EUA respondeu com acusações criminais e a ameaça de décadas de prisão.

Avancemos para 2025, e o cenário mudou drasticamente. Empresas de IA como a Anthropic estão coletando vastos acervos de material protegido por direitos autorais — livros, jornalismo, artigos acadêmicos, arte e escritos pessoais — muitas vezes sem consentimento, compensação ou transparência. Esses conjuntos de dados são usados para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs), que são então monetizados e vendidos de volta ao público. No entanto, ao contrário de Swartz, as empresas de IA não enfrentam processos criminais. Em vez disso, negociam acordos (como o acordo de US$ 1,5 bilhão da Anthropic com editoras) e enquadram a violação de direitos autorais como um custo inevitável da "inovação".

A disparidade na aplicação da lei é evidente. Swartz foi tratado como criminoso por tentar libertar o conhecimento; as empresas de IA são tratadas como motores econômicos indispensáveis, mesmo lucrando com o mesmo princípio subjacente — a extração em massa de informações.

Implicações Técnicas e Legais dos Dados de Treinamento de IA

A dependência da IA de dados coletados apresenta vários desafios críticos para profissionais de segurança e do direito:

• Escala da Apropriação: LLMs como os desenvolvidos pela Anthropic, OpenAI e Google são treinados em conjuntos de dados contendo bilhões de documentos, incluindo obras protegidas por direitos autorais. Ao contrário de disputas tradicionais de direitos autorais, que envolvem instâncias discretas de infração, o treinamento de IA envolve a reprodução sistemática e em larga escala de material protegido.

• Falta de Transparência: A maioria das empresas de IA não divulga o escopo completo de seus conjuntos de dados de treinamento, dificultando a avaliação de conformidade com a lei de direitos autorais ou normas éticas. Essa opacidade se estende aos próprios modelos, que operam como "caixas-pretas" que não podem ser auditadas quanto a viés, precisão ou proveniência.

• Acordos como Modelo de Negócio: O acordo de US$ 1,5 bilhão da Anthropic — avaliado em cerca de US$ 3.000 por livro em um universo estimado de 500.000 obras — sugere que os custos de infração estão sendo incorporados aos modelos de negócios das empresas de IA. Especialistas jurídicos estimam que a empresa evitou mais de US$ 1 trilhão em potenciais passivos, destacando como os acordos podem servir como uma licença de facto para a apropriação em massa.

• Ambiguidade Judicial e Política: Tribunais e formuladores de políticas ainda não estabeleceram padrões claros para os dados de treinamento de IA. Alguns juízes decidiram que o treinamento com material protegido por direitos autorais constitui uso justo, enquanto outros demonstraram ceticismo. Enquanto isso, os formuladores de políticas equilibram o potencial econômico da IA com a necessidade de proteger os direitos dos criadores, muitas vezes optando pela cautela para evitar sufocar a inovação.

Impacto: Quem Controla a Infraestrutura do Conhecimento?

Os riscos vão muito além da lei de direitos autorais. À medida que os sistemas de IA medeiam cada vez mais o acesso à informação — por meio de busca, síntese e explicação —, eles também moldam quais conhecimentos são priorizados, quem é considerado uma autoridade e quais perguntas podem ser feitas. Essa consolidação de controle tem implicações profundas:

• Captura Corporativa do Conhecimento Público: Modelos de IA treinados com pesquisas financiadas publicamente (por exemplo, estudos financiados pelo NIH, relatórios governamentais) são frequentemente proprietários, o que significa que o público deve pagar novamente para acessar insights derivados de seus próprios impostos. Isso espelha o problema dos paywalls contra o qual Swartz lutou, mas em uma escala muito maior.

• Erosão de Normas Democráticas: Se o acesso à informação for governado por prioridades corporativas em vez de valores democráticos, o discurso público sofre. Por exemplo, um modelo de IA pode priorizar respostas que estejam alinhadas com os interesses financeiros de sua empresa controladora, em vez daquelas que são mais precisas ou equitativas.

• Responsabilização e Confiança: Ao contrário da mídia tradicional ou da publicação acadêmica, os sistemas de IA carecem de mecanismos para escrutínio público. Os usuários não podem verificar as fontes de uma resposta gerada por IA, auditar seus vieses ou contestar seus resultados. Isso mina a confiança em instituições que dependem de IA para tomada de decisões, desde a saúde até a aplicação da lei.

Recomendações: Equilibrando Inovação e Equidade

Para profissionais de segurança, formuladores de políticas e tecnólogos, o caminho a seguir requer abordar tanto as dimensões técnicas quanto éticas da apropriação de conhecimento pela IA:

1. Transparência e Auditoria: As empresas de IA devem ser obrigadas a divulgar seus conjuntos de dados de treinamento e permitir auditorias independentes de seus modelos. Isso permitiria que pesquisadores avaliassem a conformidade com a lei de direitos autorais, identificassem vieses e verificassem a proveniência dos dados de treinamento.

2. Arcabouços Legais Claros: Os formuladores de políticas devem estabelecer padrões inequívocos para os dados de treinamento de IA, incluindo diretrizes para uso justo, compensação para criadores e penalidades para o não cumprimento. O atual mosaico de processos judiciais e acordos é insustentável e favorece corporações bem capitalizadas.

3. Alternativas Públicas: Governos e instituições acadêmicas devem investir em modelos de IA de código aberto treinados com dados obtidos de forma ética. Essas alternativas poderiam servir como contrapeso aos sistemas controlados por corporações, garantindo que pesquisas financiadas publicamente permaneçam acessíveis ao público.

4. Fontes Éticas de Dados: As empresas de IA devem adotar modelos de opt-in para dados de treinamento, compensando os criadores de forma justa e fornecendo transparência sobre como seu trabalho é utilizado. Isso estaria alinhado com valores democráticos e reduziria o risco de desafios legais.

5. Advocacia Pública: Profissionais de segurança e tecnólogos devem se engajar no discurso público sobre as implicações éticas da IA. A luta de Swartz não era apenas sobre acesso — era sobre quem decide como o conhecimento é governado. Essa questão permanece tão urgente quanto nunca.

Um Teste para os Compromissos Democráticos

O tratamento do conhecimento — quem pode acessá-lo, quem pode lucrar com ele e quem é punido por compartilhá-lo — tornou-se um teste decisivo para os valores democráticos. O caso de Swartz expôs as contradições de um sistema que criminaliza indivíduos por desafiar paywalls, enquanto permite que corporações se apropriem do conhecimento em escala. Hoje, a extração em massa de dados pela IA levanta a mesma questão fundamental: o conhecimento será governado pela abertura e pelo interesse público, ou pelo poder corporativo?

A resposta moldará não apenas o futuro da IA, mas o futuro da própria democracia.