Resumo:
Enquanto grandes fabricantes de modelos competem para gastar dinheiro em centenas de bilhões de infraestruturas de poder computacional, uma "mina de direitos autorais" mais secreta se aproxima. Em meados de agosto, surgiu a notícia de que a Apple planejava pagar centenas de milhões de dólares para comprar corpus de notícias, causando um rebuliço na indústria de conteúdo. Nos últimos dois anos, processos judiciais de direitos autorais em torno do corpus de treinamento em IA se espalharam pelo mundo. Na imprensa, o New York Times processou a OpenAI e a Microsoft, acusando as duas empresas de utilizarem milhões de artigos sem autorização para treinar grandes modelos como o ChatGPT.
A comunidade literária, incluindo John Carreiro, duas vezes vencedor do Prêmio Pulitzer, e seis outros escritores, levaram simultaneamente Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI e Perplexity a tribunal, acusando-os de "roubo deliberado".
Anteriormente, de acordo com relatos da mídia, a Anthropic foi acusada de abusar de seus trabalhos para treinar o chatbot de IA Claude. Após um acordo, a Anthropic ainda teve que pagar US$ 1,5 bilhão em indenização. É também o maior acordo conhecido em um caso de direitos autorais nos EUA. Internamente, em novembro do ano passado, o Tribunal Popular do Distrito de Jinshan de Xangai pronunciou o primeiro caso de violação de direitos autorais de Xangai em um grande modelo de inteligência artificial em primeira instância, envolvendo questões do direito de cópia e do direito de disseminar personagens da rede de informação na série de animações "Luta Contra a Esfera".
Como resolver a "disputa de direitos autorais" por trás da iteração de grandes modelos? Diante da polêmica, como definir legalmente a fronteira entre “uso justo” e “infração”? O repórter conversou com advogados relevantes, professores de propriedade intelectual, editores e outros profissionais de conteúdo sobre isso.
O pagamento conforme o uso é um acordo justo ou um jogo de poder de precificação?
A decisão da Apple atraiu a atenção não só porque planeia gastar centenas de milhões de dólares para comprar direitos de notícias, mas também porque propõe um mecanismo de remuneração flutuante de “pagamento conforme o uso”. Ou seja, o editor é pago quando o conteúdo do parceiro é efetivamente utilizado pela Siri.
Algumas pessoas acreditam que o modelo “pay-per-use” proposto pela Apple desta vez é um novo paradigma para licenciamento de conteúdo na era da IA.
Do ponto de vista legal da proteção de direitos autorais,
"O pagamento conforme o uso não é um novo paradigma. O Apple Pay ainda é um royalty dos EUA gerado pelo uso de obras protegidas por direitos autorais pela IA. Os tipos de obras envolvidas e o conteúdo autorizado são determinados de acordo com a atual Lei de Direitos Autorais dos EUA. O pagamento conforme o uso em si é um dos modelos comuns de preços de taxas de licenciamento na lei de direitos autorais."
Li Yanbing, diretor executivo do Centro de Pesquisa em Direito da Concorrência e Propriedade Intelectual da Universidade de Finanças e Economia de Xangai, disse aos repórteres. Ao mesmo tempo, ela também é uma pesquisadora distinta do Instituto Chinês de Modernização da Universidade de Finanças e Economia de Xangai. Suas principais áreas de pesquisa são propriedade intelectual e direito da concorrência, direito de dados e inteligência artificial.O sistema de "pagamento conforme o uso" pode evitar completamente o risco de infração?
Fu Gang, sócio sênior e advogado do Escritório de Advocacia Beijing Dacheng (Xangai), enfatizou particularmente: A lei de direitos autorais se concentra no uso real de obras pelas empresas e se esses comportamentos são licenciados, em vez de se a taxa é paga de uma só vez ou em parcelas.
“
Mesmo que o contrato estipule pay-per-view quando a Siri exibe notícias, se os direitos da fonte forem falhos ou o escopo da autorização não cobrir totalmente os cenários de uso, ainda pode haver riscos de violação ou quebra de contrato.
“Fu Gang disse.No entanto, Huang Yangyang, sócio e advogado da filial de Xangai do escritório de advocacia Zhonglun Wende de Pequim, destacou que, sob a estrutura do acordo, "a Apple basicamente evitou o risco de violação de direitos autorais, a menos que a notícia que ela cita viole os direitos autorais de terceiros, mas geralmente acordos semelhantes estipularão termos que isentam o usuário de responsabilidade".
Li Yanbing lembrou que o pagamento conforme o uso é apenas um método de precificação para taxas de licença e é uma cláusula contratual. Acorda apenas o número de vezes e o preço unitário, e apenas vincula as partes do contrato. Não envolve a questão qualitativa do uso de obras pela IA.
Mesmo que se torne um padrão da indústria, não pode resolver o problema de definição de replicação e dedução, e também traz novos problemas de medição e identificação. A julgar pelas informações públicas, os detalhes de tais calibres de medição geralmente não são divulgados.
"Por exemplo, uma consulta chama cinco notícias de três editores e gera um resumo. Isso é usado cinco vezes, três vezes ou uma vez? Se ocorrer uma falha técnica no meio e a chamada for feita novamente, mas apenas um resumo for gerado no final, como esse uso é calculado? "Uso", o comportamento de uso para diferentes links e finalidades, como rastreamento, treinamento, recuperação, citação, saída, etc., é classificado e calculado separadamente?" Mesmo que seja pré-pago, a definição atual ainda não é clara.
Isso também significa que a escolha do modelo técnico afetará diretamente a cobrança das taxas de licença.
No nível operacional real, para grandes empresas de modelos de IA e provedores de conteúdo, "De que lado está o poder de barganha?" é uma questão central que preocupa todos.
Li Yanbing acredita que, seja um sistema de taxa anual fixa ou um pagamento baseado no uso, não há mérito nos dois métodos de precificação.
O que realmente determina o resultado é o poder de barganha: "Quem controla os dados de medição tem o direito de interpretar os preços."
A diferença é que no modelo de licenciamento fixo (como taxa anual fixa), o risco de “se o conteúdo é usado” é suportado pela plataforma, enquanto o pagamento conforme o uso transfere esse risco para a mídia ou editores.De modo geral, "os dados de medição são controlados pela plataforma. Os editores de conteúdo não podem verificar quantas vezes seu conteúdo foi chamado, nem sabem como o valor total é distribuído. O poder de negociação coletiva está enfraquecido." Li Yanbing disse.
O advogado Huang Yangyang também acredita que as partes envolvidas no conteúdo estão em desvantagem para provar se o conteúdo é infrator. Atualmente, os direitos autorais de conteúdo chinês de alta qualidade estão espalhados nas mãos de um grande número de diferentes detentores de direitos. Os editores, os meios de comunicação social e outras instituições são, na sua maioria, independentes e dispersos. O poder de negociação colectiva dos detentores de direitos de autor é fraco. Para plataformas de IA, o processo de autorização é complicado e os custos de transação são elevados.
Um profissional de uma editora revelou: "Do ponto de vista do treinamento do corpus, muitas pessoas na editora não estão cientes deste problema. Elas não estão muito interessadas nesta questão e são relativamente passivas. Este é o estado real de reação da editora."
Ele disse aos repórteres que se alguém gostar dos seus direitos autorais e estiver disposto a pagar a taxa, todos compartilharão os benefícios e riscos, o que fará mais bem do que mal à editora. Mas “o que deveria ser” e “o que realmente é” são duas coisas diferentes e há uma divisão entre elas.
A compra de corpus de notícias pela Apple causou flutuações no mercado. Como analisar isso?
A notícia de que a Apple planeja investir até centenas de milhões de dólares para adquirir os direitos autorais de conteúdo noticioso causou um grande choque na indústria. No dia em que a notícia foi divulgada, o setor "AI corpus" de ações A subiu acentuadamente. A Duke Culture já atingiu seu limite diário de 20 cm, seguida pela CITIC Publishing, China Publishing, Haitian Ruisheng, etc.
西南证券传媒首席分析师苟宇睿认为，这类“海外映射”行情，具备情绪与主题资金轮动特征。
长期来看，AI正推动传媒内容产业，从“消费品"转向“数据+IP资产“双重定价。定价逻辑方面，国内正从“规模竞争“转向“价值和质量竞争“，政策在推动“以词元为基础的数据集价值体系”确权。
Fonte da imagem: conceito de “corpus de IA” da Oriental Fortune
O maior impacto na avaliação do setor de mídia de ações A é que "o mercado passou de 'observar canais e volume de emissão' para 'observar a qualidade dos ativos de dados'. A narrativa do corpus de IA fornece uma nova narrativa de avaliação orientada para o crescimento". Gou Yurui disse aos repórteres. No entanto, ele também lembrou que a implementação do sistema de valores Token será mais flexível tematicamente no curto prazo. Se pode ser liquidado num centro de avaliação a longo prazo, ainda é necessário observar se as transacções e políticas autorizadas subsequentes podem ser implementadas em termos reais.
Fonte da imagem: Relatório anual 10-K do ano fiscal de 2025 da Apple Comissão de Valores Mobiliários (SEC) dos EUA
Voltando à notícia da compra de direitos autorais de notícias pela Apple, essa postura de “conformidade ativa” também pode ser encontrada em seu relatório anual de 2025. Em seu relatório anual de 2025, a Apple listou a IA como um fator de risco. A Apple acredita que tecnologias complexas como a IA podem expor os utilizadores a conteúdos prejudiciais ou imprecisos, podem também envolver a obtenção e utilização de materiais protegidos por direitos de autor para formação e a reprodução de conteúdos protegidos por direitos de autor em resultados de modelos, resultando em modificações de produtos, custos de litígio, taxas de licenciamento e sanções regulamentares.
“Isso mostra que a Apple considerou os direitos autorais de IA, a segurança do conteúdo e a responsabilidade do produto como riscos operacionais front-end de médio e longo prazo.” O advogado Fu Gang acredita que a implicação mais direta para os grandes fabricantes de modelos nacionais é que a conformidade do corpus de IA deve cobrir o processo completo de aquisição de dados, limpeza, treinamento, ajuste fino, indexação, recuperação, produção e tratamento de reclamações.
Gastar centenas de milhões de dólares para comprar direitos de notícias será que a indústria de conteúdo será reavaliada no futuro?
"O que é realmente escasso no futuro pode não ser 'mais dados', mas recursos de dados de alta qualidade que podem ser usados de forma contínua, estável e compatível por grandes modelos. A competição de dados de grandes fabricantes de modelos mudará gradualmente da captura pública antecipada para o estabelecimento de cooperação autorizada de longo prazo com meios de comunicação, agências de publicação, bancos de dados profissionais e provedores de conteúdo da indústria vertical, e reduzindo os riscos de conformidade por meio de liberação de direitos, marcação de fonte, acordos de escopo de uso e auditorias de chamadas." O advogado Fu Gang disse a um repórter do Science and Technology Innovation Board Daily.
Gou Yurui também tem uma visão semelhante. Ele acredita que existem muitos textos populares, livros públicos e páginas web abertas e que a oferta é suficiente. O que é realmente escasso são dados verticais profissionais de alta qualidade, exclusivos, compatíveis e rastreáveis, como livros e casos médicos, casos jurídicos, revistas acadêmicas, relatórios detalhados do setor, notícias confiáveis e dados multimodais de interação física real. Conteúdo de alta qualidade e em tempo real está se tornando um dos recursos importantes para competições de IA.
Quais recursos de conteúdo serão beneficiados? O resumo de Gou Yurui é: “escassez + exclusividade + conformidade + rastreabilidade + tempo real”, que inclui principalmente cinco categorias: conhecimento vertical profissional (acadêmico/livro de referência/editora), livros antigos/livros de referência confiáveis (editora), notícias confiáveis em tempo real (mídia convencional), literatura online/filme e televisão IP (empresa de plataforma de literatura online) e empresa de serviços/processamento de dados.
Ao mesmo tempo, a estrutura de receitas e o sistema de avaliação dos fabricantes relacionados ao corpus também poderão enfrentar reconstrução no futuro. Por exemplo, para partes de conteúdo, o caminho ideal é adicionar a linha de receita incremental de “licenciamento de dados/compartilhamento de chamadas de API/serviços de processamento de dados”, além da receita tradicional de publicação/distribuição. Espera-se que a publicação tradicional passe de “apenas dividendos/avaliação de PE” para a lógica dupla de “dividendos + dados/reavaliação de direitos de autor”. No entanto, a receita direta do licenciamento de corpus ainda não foi realizada em grande escala.
“不过，兑现节奏或许并不会非常快，存在几个约束条件，首先权属复杂、二是工程壁垒：从版权库到"可用数据资产"，中间要经历数字化、清洗、标注、脱敏，成本不低，所以“重估”更可能发生在少数专业、独家、稀缺、可溯源的垂类内容持有方，而非全行业。”苟宇睿表示。
Os dados da IDC mostram que o mercado de serviços básicos de dados de inteligência artificial da China atingirá 6,262 bilhões de yuans em 2025, um aumento anual de 27,8%, e a taxa de crescimento excede as expectativas do mercado. Espera-se que o tamanho do mercado cresça ainda mais para 7,834 bilhões de yuans em 2026, com uma taxa composta de crescimento anual de 19,6% de 2025 a 2030.
De acordo com especialistas do setor, atualmente, os dados do corpus doméstico são principalmente "localização de dados + implantação privada", e as transações de autorização paga em grande escala ainda não foram divulgadas. Os três tipos de práticas a seguir estão em paralelo.
1. Modelos proprietários autoconstruídos/co-desenvolvidos: como a plataforma de publicação de inteligência digital “Kuafu AI” da CITIC Publishing, a promoção do “Grande Modelo de Livros Antigos Chineses” pela China Publishing, o grande modelo “Xiaoyao” autodesenvolvido on-line chinês, a cooperação da Zhongyuan Media e da Tencent no “Grande Modelo de Educação Yu”, etc.;
2. Construir em conjunto um corpus genuíno a nível nacional: O primeiro lote de 22 instituições construiu em conjunto um corpus de inteligência artificial de alta qualidade, aderindo à "autorização primeiro, uso depois", abrangendo publicação, mídia, direitos autorais, tecnologia e outros campos; O People's Daily Online assumiu a liderança no estabelecimento da "Mainstream Value Corpus Ecological Alliance";
3. Terceirização de serviços de dados profissionais.
Isso é "uso justo" ou violação? Controvérsias globais indecisas
Muitos advogados disseram aos repórteres que, ao usar um grande corpus de treinamento de modelos de inteligência artificial, o uso das obras do detentor dos direitos autorais é "uso justo" ou violação. A principal disputa legal é se o uso de treinamento de grandes modelos de inteligência artificial constitui uso justo no sentido da lei de direitos autorais.
Ambas as partes também discordam sobre se se trata de uma infração.
As empresas de IA acreditam que depois de aprenderem as regras da linguagem, as relações de conhecimento e os padrões de expressão, o modelo formou uma nova ferramenta técnica e método de expressão. Há uma forte conversão da saída do corpus para a saída do texto, e as duas não podem ser equiparadas.
O proprietário dos direitos autorais acredita que o treinamento do modelo geralmente é para fins comerciais e requer a reprodução completa e em grande escala do trabalho. Alguns dados também podem vir de sites piratas ou de conjuntos de dados não autorizados; o modelo pode não apenas reproduzir a obra original, mas também gerar uma grande quantidade de conteúdo alternativo, enfraquecendo os mercados originais de publicação, assinatura e licenciamento. Isso é “violação”.
“Para os grandes fabricantes de modelos, a ‘conversão’ da formação não pode ser utilizada como uma defesa natural; para os titulares de direitos, a violação não pode ser presumida simplesmente porque o trabalho é utilizado para formação.” Esta é a opinião do advogado Fu Gang.
Huang Yangyang também tem uma visão semelhante. Ela acredita que copiar o corpus sem autorização durante a fase de treinamento não significa que o conteúdo de saída deva ser infrator. Só porque o treinamento é legal, isso não significa que o resumo do resultado e o conteúdo parafraseado sejam precisos.
Em relação à definição de "uso justo" e violação, o advogado Fu Gang acredita que pelo menos as seguintes questões devem ser consideradas: como os dados foram obtidos, quais comportamentos de cópia foram implementados durante o processo de treinamento, se o modelo pode reproduzir de forma estável a expressão protegida, se o produto final compete com o trabalho original ou com o negócio do titular do direito, e se a empresa tomou medidas para filtrar, remover duplicações, impedir a reprodução e lidar com reclamações.
Quando se trata de realmente determinar se há infração, a situação é mais complicada.
"Mesmo no mesmo negócio de IA, links diferentes podem chegar a conclusões diferentes. Por exemplo, o tribunal pode acreditar que o próprio modelo de treinamento tem certa transformabilidade, mas, ao mesmo tempo, pode acreditar que a obtenção e preservação a longo prazo de obras de canais piratas não constitui uso justo; também pode acreditar que há falta de evidências de violação na fase de treinamento, mas a liberação do modelo, a exibição de conteúdo ou o resultado final constituem violação." Fu Gang explicou melhor.
Em 20 de julho deste ano, o "caso Butts v. Anthropic", que durou quase dois anos, terminou oficialmente com um acordo de US$ 1,5 bilhão. O juiz acreditava que o uso de livros protegidos por direitos autorais pela Anthropic para treinar o grande modelo de linguagem de Claude era um "uso transformador típico" por natureza e constituía uso justo. No entanto, a defesa de uso justo da Anthropic de usar livros piratas baixados da Shadow Library para treinamento foi rejeitada e considerada uma infração.
O advogado Fu Gang acredita que o caso Bartz v. Anthropic é de referência porque esclareceu que “o propósito do treinamento é transformador” e “a fonte de dados é legal” são duas questões independentes. Só porque o uso do back-end é inovador, não elimina automaticamente o risco de violação dos dados obtidos pelo front-end.
No entanto, o professor de direito Li Yanbing também lembrou que o caso Bartz v. Anthropic terminou com um acordo de US$ 1,5 bilhão, portanto não houve precedente vinculante na determinação do caso. O único caso actualmente em recurso, Thomson Reuters v. ROSS, ainda está pendente no Tribunal do Terceiro Circuito.
Ela ressaltou que,
Até agora, nenhum tribunal federal de apelações nos Estados Unidos fez um julgamento substantivo sobre se o treinamento em IA constitui uso justo. No que diz respeito à determinação da defesa do uso justo, os julgamentos existentes do Tribunal Distrital dos EUA também entram em conflito entre si. Também há disputas sobre se e que tipo de direito autoral é violado. Esta incerteza jurídica é difícil de eliminar a curto prazo.
Com proteção inadequada de direitos autorais, a IA “não sobrará arroz na panela”?
Se a proteção dos direitos autorais for inadequada, muitos entrevistados também expressaram preocupações aos repórteres sobre a "pesca fora do lago". Quanto mais inescrupulosamente a IA devora conteúdo protegido por direitos autorais, mais a oferta original diminui; quanto mais a oferta original diminui, mais a IA só pode confiar em “copiar-se e reciclar-se” para sobreviver.
Um estudo divulgado pelo Pew Research Center mostra que mais de um terço das páginas da web publicadas desde o advento do ChatGPT podem conter vestígios de geração de IA. As descobertas sugerem que um grande número de páginas da web pode estar criando um ciclo de bots lendo conteúdo gerado por bots.
O advogado Huang Yangyang lembra: "O conhecimento é solidificado nos pesos dos parâmetros do modelo, e as respostas são geradas com base em regras estatísticas aprendidas através do treinamento. O conhecimento não será atualizado automaticamente e é fácil produzir alucinações e gerar conteúdo errado."
Um profissional anônimo de publicação de conteúdo revelou uma crise mais oculta: "Muitos autores upstream usam um grande número de colaborações homem-máquina para criar, e os trabalhos que obtêm são muito parecidos com IA. A eficiência da produção está ficando maior e mais rápida, e seus problemas de originalidade podem causar maiores problemas em termos de direitos autorais."
Concentrando-se no campo das notícias, o advogado Huang Yangyang também acredita que o atual treinamento do modelo de IA em grande escala não presta muita atenção à questão da violação de direitos autorais do corpus de conteúdo de reportagens de notícias. Além disso, devido ao grande número de reportagens, à alta qualidade das expressões textuais e à sua ampla publicação na Internet, são relativamente fáceis de obter e tornaram-se a área mais afetada pelas disputas sobre violação de direitos autorais de corpus de conteúdo.
Huang Yangyang acredita que, exceto por uma pequena quantidade de descrições simples de eventos noticiosos, a grande maioria das reportagens são obras protegidas por direitos autorais. Os fatos dos acontecimentos noticiosos em si não são protegidos por direitos autorais, mas as expressões escritas, os arranjos narrativos e os resultados das entrevistas dos repórteres são obras protegidas. Ainda existe o risco de violação quando o treinamento de grandes modelos de IA usa corpus de conteúdo de reportagens.
Ela ressaltou ainda: "A conformidade com grandes modelos exige que os direitos autorais, a segurança do conteúdo e a responsabilidade do produto sejam avaliados em conjunto. Não podemos nos concentrar apenas no efeito do modelo e tratar os direitos autorais como uma questão posterior."
Qual é a situação real atual? "A maioria das grandes empresas de modelos não propôs proativamente a compra do detentor dos direitos autorais e ocultou a fonte dos dados do corpus de treinamento antes que os produtos dos grandes modelos fossem comercializados e realizou o processamento técnico nos resultados de saída dos grandes modelos para evitar que pistas e rastros fossem expostos." Liu Chunquan, sócio e advogado do Shanghai Duan & Duan Law Firm, disse aos repórteres. Isto também traz dificuldades de identificação para a atual proteção e prova de direitos autorais.
Em casos reais, alguns juízes interpretaram-no da perspectiva da "tolerância à inovação" como constituindo uso justo para encorajar o avanço de novas tecnologias.
O advogado Liu Chunquan acredita que as empresas de inteligência artificial que digitalizam e copiam obras e depois as aplicam em bases de dados para treinar grandes modelos é um comportamento comercial e deve ser considerado uma violação do direito de copiar as obras.
"O treinamento corpus de grandes modelos é um ato puramente comercial que é diferente de empreendimentos de bem-estar público, como a pesquisa científica. Embora o treinamento corpus de grandes modelos não seja como a publicação ou disseminação on-line para coletar diretamente benefícios comerciais das vendas do leitor, a saída de grandes modelos é baseada no treinamento corpus de chamar elementos de trabalho e combiná-los para a produção. Este processo usa trabalhos para obter benefícios comerciais por meio de tokens e outros métodos, e não os distribui ao proprietário dos direitos autorais. Se o tribunal determinar que o uso justo é equivalente à generosidade para outros (autores) para ajudar grandes empresas modelo a economizar custos, de modo que o uso justo carece de racionalidade."
Na perspectiva do equilíbrio de interesses, o advogado Liu Chunquan acredita que o desenvolvimento de novas tecnologias certamente requer a tolerância do sistema jurídico, mas o desenvolvimento da inteligência artificial também deve ser considerado. O uso de grandes modelos substituiu enormemente o trabalho criativo de escritores e outros escritores, reduzindo a demanda do mercado pelas obras existentes. Embora seja uma nova tecnologia e um novo negócio, ainda é necessário considerar a proteção da herança das obras humanas pelo sistema tradicional de direitos autorais.
Existe um conjunto de regras que podem ser implementadas para a negociação de corpus?
Do ponto de vista da atual Lei de Direitos Autorais do meu país, o uso justo é estipulado principalmente em situações específicas, como estudo pessoal, citações apropriadas, reportagens, ensino e pesquisa científica listadas no Artigo 24. Também exige que o uso normal da obra não seja afetado e que os direitos e interesses legítimos do titular do direito não sejam razoavelmente danificados.
Muitos advogados disseram aos repórteres que as leis atuais do meu país não estipulam claramente uma exceção para a mineração de textos e dados que é geralmente aplicável ao treinamento comercial de grandes modelos, mas eles não podem simplesmente copiar o conceito de "uso transformador" na lei americana e acreditar que, desde que o trabalho seja usado para treinamento de modelos, certamente constitui uso justo.
"Há uma grande probabilidade de que as regras de adjudicação relevantes no futuro continuem a ser gradualmente refinadas na direção de estágios, cenários e entidades responsáveis. O foco do julgamento mudou da discussão abstrata sobre "se a IA pode aprender o que funciona" para uma revisão completa do processo de fontes de dados, métodos de treinamento, resultados de produção e impacto no mercado. O judiciário ainda precisa fazer julgamentos específicos com base em fontes de dados, finalidade de uso, escala de replicação, necessidade técnica, resultados de produção e impacto no mercado."
Ao mesmo tempo, também foram introduzidas uma série de medidas de gestão interna e políticas de apoio.
O artigo 7º das “Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços Gerativos de Inteligência Artificial” exige a utilização de dados e modelos básicos de fontes legais; se estiverem envolvidos direitos de propriedade intelectual, os direitos de propriedade intelectual usufruídos por terceiros de acordo com a lei não devem ser infringidos.
Fonte da imagem: "Medidas Provisórias para Gestão de Serviços de Inteligência Artificial Generativa"
Em novembro de 2025, o padrão nacional "Requisitos básicos de segurança de tecnologia de segurança de rede para serviços de inteligência artificial generativa" foi oficialmente implementado. Este padrão nacional é o primeiro padrão nacional do meu país para a segurança de serviços generativos de inteligência artificial.
O Artigo 4.1.3 da norma estabelece que os corpora de código aberto devem ter um contrato de licença ou documento de autorização; Os corpora auto-coletados devem ter registros de coleta, e os corpora que outros declararam claramente que não podem ser coletados não devem ser coletados; Os corpora comerciais devem ter um contrato juridicamente vinculativo e exigir que o fornecedor emita compromissos e materiais de certificação.
Fonte da imagem: "Requisitos básicos de segurança de tecnologia de segurança de rede para serviços de inteligência artificial generativa"
Em maio deste ano, o "Corpus Nacional Genuíno de Alta Qualidade" lançado em Shenzhen por 22 instituições estabeleceu o princípio de "autorização primeiro, uso depois" e introduziu traços de blockchain. O corpus ainda está em fase inicial de coconstrução, e a escala do corpus, preço de licenciamento e plano de partilha não foram divulgados.
O professor de Direito Li Yanbing disse que as obrigações de conformidade foram implementadas, mas a infra-estrutura de mercado e os mercados negociáveis necessários para cumprir as obrigações ainda estão em construção e ainda existem lacunas institucionais reais. Especificamente, modelos de autorização padronizados para transações de corpus, mecanismos de preços abertos e transparentes, canais de autorização normalizados entre proprietários de direitos autorais e empresas de IA e plataformas de negociação de autorização que podem ser reutilizadas em grande escala estão todos nos estágios iniciais de exploração.
No entanto, Li Yanbing disse que à medida que a tecnologia amadurece e os casos aumentam, a adjudicação judicial alcançará gradualmente um consenso através de métodos de digitação e interpretação jurídica. "No que diz respeito à identificação do uso de obras pela IA, não há problemas estruturais legais causados pela IA. A lei moderna de direitos autorais e os métodos de interpretação da doutrina jurídica são suficientes para lidar com isso. Este é um fenômeno normal quando surgem tecnologias disruptivas e requer processos e tempo normais de atualização e adaptação."
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