Noções de Informática · VUNESP · 2025 | Questão sqc-vu091072

Noções de InformáticaInteligência Artificial e Automação

Código: vu091072
Banca: VUNESP
Órgão: ARSESP
Ano: 2025
Nível: Superior

Cargo: Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria

Leia o texto a seguir para responder à questão:

O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa (IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de informações para que o modelo aprenda sobre linguagem, padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.

Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de IA para países mais permissivos; menor precisão diante da menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta e concentração de inovação em ambientes fechados.

O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.

Diferentemente de um livro digital ou de uma música arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala. Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar o treinamento desses modelos como se fosse equivalente ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou literária.

No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais, quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a exploração normal da obra; e não causar dano injustificado aos interesses do autor.

Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos, para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos que violem direitos autorais.

Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade, sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.

(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação. www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)

Com base nas informações presentes no texto sobre o treinamento e o uso da Inteligência Artificial Generativa (IAG), defende-se que

Aa IAG pode beneficiar uma obra autoral, na medida em que, ao reproduzir seu conteúdo, explora-o, fazendo sua divulgação indireta.
Ba probabilidade de uma IAG reproduzir conteúdo idêntico ao usado para seu treinamento é tão remota que não se justifica criar uma legislação a respeito.
Co treinamento da IAG deve se dar de maneira regulada, o que gera equilíbrio entre empresas de diferentes portes.
Do uso de obras autorais para o treinamento da IAG deve garantir tanto a proteção autoral quanto o incentivo ao progresso digital.
Ea opção por um modelo estatístico de treinamento da IAG garante a possibilidade de ligar o produto gerado por eles ao autor original.

GabaritoD — o uso de obras autorais para o treinamento da IAG deve garantir tanto a proteção autoral quanto o incentivo ao progresso digital.

Treinamento de IAG e Direitos Autorais

Gabarito: letra D. O texto defende que o uso de obras autorais no treinamento de IAG deve equilibrar a proteção autoral com o incentivo ao progresso digital, exigindo regulação cuidadosa ("A tensão entre garantir a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa...").

Alternativa A — ❌ Incorreta

O texto afirma que os modelos não reproduzem diretamente a obra original ("os modelos não armazenam os dados como um banco de referência consultável") e que a memorização é em pequena escala. Não há defesa de que a reprodução beneficia o autor por divulgação indireta.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Embora a memorização seja rara, o texto defende a necessidade de regulação ("exige abordagem regulatória cuidadosa"), não sua dispensa. A alternativa contraria a ênfase do texto na regulação.

Alternativa C — ❌ Incorreta

O texto aponta que regras rígidas podem aumentar a vantagem competitiva das grandes empresas ("custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes"), mas não afirma que a regulação gera equilíbrio. A regulação deve ser proporcional, mas o texto não garante equilíbrio.

Alternativa D — ✅ Correta ⟵ GABARITO

O texto conclui que é necessário conciliar proteção autoral e inovação: "A tensão entre garantir a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa". A alternativa reflete exatamente essa necessidade de garantir ambos os aspectos.

Alternativa E — ❌ Incorreta

O texto diz claramente: "não havendo como rastrear a contribuição unitária" de cada obra, ou seja, é impossível ligar o produto gerado ao autor original. A alternativa afirma o contrário.

Gabarito: letra D