Um testamento à história como a conhecemos? Desafios éticos, teóricos e jurídicos de Clio na era da inteligência artificial

A Testament to History as We Know It? Ethical, Theoretical, and Legal Challenges to Clio in the Age of Artificial Intelligence

RESUMO

Este artigo busca mapear os desafios proporcionados à prática historiográfica a partir da popularização de certas inteligências artificiais (IAs), em particular os Large Language Models (LLMs), por uma ótica teórica, jurídica e ética. Ele ressalta o caráter logocêntrico do produto historiográfico como um ponto crítico nesse cenário de mudança tecnológica. O trabalho também aborda os benefícios e riscos envolvidos no emprego de tratamentos automatizados de fontes escritas, como nos casos recentes das IAs para leitura do cuneiforme, de hieróglifos e de papiros clássicos. O artigo estrutura-se em três discussões principais: (i) os aspectos jurídicos e éticos dos textos produzidos por meio do uso de inteligência artificial; (ii) os desafios proporcionados pela inteligência artificial, sobretudo no Brasil, mormente no que tange ao paradigma da “Ciência Aberta” (Open Science) e às licenças Creative Commons; e (iii) os riscos proporcionados pelo uso acrítico dessas ferramentas. O propósito do artigo é indicar diretrizes normativas futuras a serem seguidas por revistas acadêmicas, agências de fomento e universidades quanto à interface entre autoria, direitos de autor e inteligência artificial, conclamando a comunidade acadêmica e de historiadores a desenvolver uma maior consciência dos potenciais abusos na utilização dessas ferramentas.

PALAVRAS-CHAVE
teoria da história; inteligência artificial; arqueologia

ABSTRACT

This paper aims to map the challenges that the diffusion of certain artificial intelligence (AIs) models represents to historiographical writing from a theoretical, legal, and ethical perspective, considering, in particular, the emergence of Large Language Models (LLMs). It stresses the logocentric character of the historiographic work as a critical aspect in this technological shift. It also approaches the benefits and risks involved in the use of automatized processing of written sources, as in the recent cases of AIs used to read cuneiform script, hieroglyphic script, and Classical papyri. The article is divided into three main issues: (i) the legal and ethical aspects of generating texts by using AIs; (ii) the challenges represented by AIs, mainly in Brazil, mostly regarding Open Science practices and the Creative Commons’ licenses; and (iii) the risks represented by the unreflective use of these tools. The main goal of the article is to indicate future normative guidelines to be followed by scientific journals, funding agencies, and universities regarding the relationship between authorship, copyrights, and AIs, exhorting the scholarly and historian community to develop a greater awareness concerning the potential abuses in the employment of these tools.

KEYWORDS
historical theory; artificial intelligence; archaeology

No buts! The machines are robots, and they are running the world.

(Isaac Asimov, I, Robot, 1950, p. 197)

A história vê-se amiúde às voltas com diversas discussões filosóficas quanto à natureza da disciplina, seus objetos e fontes. Recentemente, por exemplo, graças às contribuições do dito “pós-humanismo”, há maior atenção à agência de entes não-humanos no tempo, em sua contínua relação com sujeitos humanos, ou para além destes. Isso envolve uma preocupação crescente com o meio ambiente e suas transformações antropogênicas (Chakrabarty, 2013; 2018), bem como os animais (Domanska, 2013) e as novas tecnologias (Haraway, 2009). De outro lado, em virtude da chamada “virada material” (material turn), principiada já nos anos 1980 (Hicks, 2010; Ranieri; Fattori, 2021; Rede, 2012), tem-se propugnado por uma visão menos logocêntrica do passado, o que envolveria a superação de leituras puramente semióticas ou discursivas do mundo em favor do exame das performances e agências da materialidade ao longo do tempo (Boivin, 2008; Hodder, 2012; Latour, 1995; Olsen, 2010).

Em consonância com as preocupações teóricas da materialidade e do pós-humanismo, que integram um mesmo horizonte crítico, nosso contexto recente tem imprimido concretude a cenários de historiografias “não-humanas”, com a emergência e célere difusão da inteligência artificial generativa (doravante, “IA” e “IA generativa”, respectivamente). Embora não haja consenso quanto à definição de IA na literatura especializada (Samoili et al., 2021; Ver: Machado; Souza, 2023, p. 5), podemos conceituar a IA generativa, para os fins da discussão desenvolvida neste artigo, como um modelo de aprendizado de máquina apto a modificar ou conceber, com graus de autonomia diversos, textos, imagens, áudios e vídeos¹ – como é o caso, por exemplo, dos Large Language Models (LLMs), isto é, processadores de linguagem natural (Natural Language Processing, ou NLP) baseados em redes neurais artificiais, e proporcionados por técnicas de aprendizado profundo (deep learning), Big Data e data mining. Em relação ao horizonte pós-humanista, é evidente que a IA generativa representa um inegável potencial de explorar produtos criativos cuja autoria não seria estritamente ou exclusivamente humana (Bonaldo, 2023, p. 23; Bonaldo; Pereira, 2023), além das diversas hibridizações entre humanos e não-humanos – conforme a alegoria já clássica do “ciborgue” (Haraway, 2009). Da mesma forma, no que tange à importância das abordagens não semiológicas do passado, o advento dos LLMs decerto contribuirá para fazer arrefecer a crença em uma hegemonia ou singularidade da discursividade humana, confluindo para a crítica ao antropocentrismo contida na teoria da materialidade (Alaimo; Hekman, 2008, p. 6; Barad, 2008).

Uma vez que a IA generativa é capaz de produzir artigos científicos, livros e teses historiográficas com um esforço limitado de agentes humanos, inclusive por meio de um simples prompt (instrução, comando ou dado de entrada), é inevitável que não apenas a História, mas qualquer outro domínio caracterizado por convenções de um gênero textual específico, sejam forçados à autorreflexão. Afinal, a historiografia, ao menos na forma como a conhecemos desde a sua institucionalização, caracteriza-se mormente por um produto escrito (Kansteiner, 2022, p. 125), uma narrativa sobre eventos passados, ainda que suas abordagens metodológicas e convenções sejam variáveis. Basta pensar, por exemplo, nas diversas formas de apresentação historiográfica (a ciência da Topik, ou “tópica”), propostas, desde a época do historicismo clássico, por Johann Gustav Droysen, em sua Historik (1858),² além dos contínuos debates sobre a natureza “literária” ou “científica” das narrativas históricas, dos Annales à pós-modernidade (Jablonka, 2020). Ademais, ainda que alguns teóricos advoguem por histórias inovadoras, sem o predomínio de fontes escritas, defendendo, em alguns casos, abordagens totalmente não-semióticas de interpretação da cultura material, entre outras práticas, a verdade é que o produto de seu trabalho, no âmbito acadêmico, será sempre uma espécie de discurso. Afinal, “historiadores escrevem textos” (Kansteiner, 2022, p. 119).

Não menos importante é o fato de que diferentes instrumentos de IA têm sido produzidos a fim de atuar especificamente no tratamento de fontes históricas, de forma potencialmente autônoma num futuro não tão distante (Rede, 2024). O caso dos textos cuneiformes da Antiga Mesopotâmia é ilustrativo: em Israel, pesquisadores da Universidade de Tel Aviv e da Ariel University desenvolveram um modelo de IA intitulado Akkademia para traduzir textos acadianos a partir de transliterações ou uniformizações do cuneiforme por Unicode (Gordin et al., 2020).³ Eles também criaram um segundo modelo, chamado Atrahasis, voltado à restauração de textos neobabilônicos fragmentários a partir do amplo corpus de textos transliterados pelo professor Francis Joannès e sua equipe do projeto Achemenet (CNRS, Nanterre) (Fetaya et al., 2020; Gutherz et al., 2023).⁴ Além disso, pesquisadores do Electronic Babylonian Library Project, da Ludwig-Maximilians-Universität München, liderados por Enrique Jiménez, ora treinam a NLP Fragmentarium para ler e reunir fragmentos de tabletes cuneiformes diretamente a partir de fotografias de alta resolução desses artefatos (Simonjetz et al., 2024).⁵

Ferramentas similares são empregadas para leitura paleográfica de textos de jornais, cartas e outras fontes históricas de diversos períodos. Notoriamente, a decifração de trechos de papiros de Herculano,⁶ em 2024, deu-se em virtude do emprego de IAs capazes de “desdobrar” virtualmente os documentos antigos e de detectar vestígios de tinta no material de época romana, carbonizado em razão da erupção do Vesúvio em 79 d.C. (Bukreeva et al., 2017; Brusuelas, 2021, p. 49). Trechos desses documentos, decifrados por pesquisadores da Universidade de Pisa, sob a coordenação de Graziano Ranocchia, foram identificados como parte de um tratado de Filodemo de Gádara sobre a história da Academia. O tratado alegadamente detalhava os últimos dias da vida de Platão, o que gerou grande repercussão midiática, trazendo à luz o Projeto GreekSchools (ERC Advanced Grant 885222).⁷ Por fim, um outro exemplo do uso desse tipo de tecnologia consta de uma conferência recente do pesquisador Shaghayegh Rahmani, que descreve o desenvolvimento de um modelo de NLP similar ao Fragmentarium para identificação da escrita cuneiforme persa antiga e sua tradução automatizada para o inglês (Rahmani, 2024). Não à toa, todas essas inovações têm sido consideradas um novo “Renascimento”, em particular devido à incrível proporção de novas fontes antigas que poderão ser disponibilizadas para o estudo historiográfico no futuro.⁸

Nesse cenário, e admitindo-se que tradutores, editores e autores sejam cada vez mais dependentes de ferramentas para as quais sua contribuição individual torna-se potencialmente mínima, é imprescindível que, enquanto historiadores, coloquemo-nos questões de fundo ético, legal e teórico quanto ao nosso ofício. Essa reflexão torna-se ainda mais premente quando consideramos que a colocação da inteligência artificial no mercado está frequentemente subordinada a interesses corporativos e internacionais que geram assimetrias entre os que detêm a propriedade intelectual e material das máquinas, de um lado, e aqueles que não as detêm, de outro. A problemática dessa assimetria também envolve a esfera puramente consumerista, uma vez que o acesso às ferramentas generativas também está sujeito à capacidade financeira de seus usuários, privilegiando aqueles que podem pagar por assinaturas periódicas de ferramentas especializadas. Assim, até mesmo políticas públicas de reivindicação das tecnologias (softwares e hardwares) e de sua disponibilização ampla em instituições de pesquisa e laboratórios, com licenças gratuitas e códigos abertos, tornam-se relevantes para o debate sobre os impactos da IA na academia.⁹

Ante este momento de mudanças aceleradas – entendido como uma “4ª Revolução Industrial” (Lim; Morgan, 2024, p. 2) ou um “Sattelzeit das máquinas” (Bonaldo, 2023, p. 13) –, gostaria de abordar, a seguir, algumas questões teóricas fundamentais relativas ao papel da IA na historiografia – desde as mais tradicionais sobre autoria, até algumas menos comuns sobre potenciais conflitos entre o regime das IAs e as práticas de “Ciência Aberta”. Considerarei, além disso, as respostas que a legislação vigente (de iure condito) e a atualmente em debate (de iure condendo), particularmente no caso brasileiro, poderão fornecer para esses problemas.

As perguntas fundamentais que proponho poderiam ser formuladas da seguinte forma: como lidar de forma consequente com o tratamento de fontes históricas por IAs? Quem é o “autor” da historiografia produzida por IAs generativas e quais são as consequências éticas de sua utilização? Quais publicações prévias alimentaram a IA generativa, e em que medida isso prejudica aqueles que, de boa-fé, disponibilizaram e disponibilizam suas ideias e produções historiográficas conforme parâmetros de “Ciência Aberta”? Quais medidas devem ser tomadas por instituições acadêmicas, agências de fomento e revistas científicas a fim de mitigar os riscos proporcionados por essas transformações? E, por fim, o que o enquadramento regulatório brasileiro e internacional tem a dizer sobre tais questões?

IA E AUTORIA, DIREITO E ÉTICA

Uma vez que nosso sistema jurídico, assim como nossa historiografia, foi concebido a partir de uma matriz antropocêntrica, a legislação e as convenções sobre direitos autorais no mundo, como a Convenção de Berna, não admitem, explícita ou implicitamente, que uma máquina possa ser considerada “autor” (Moerland, 2024, p. 376-377).¹⁰ Esse debate não é novo, sendo que a autoria de entes não-humanos já foi debatida pelos tribunais em outras ocasiões – por exemplo, no célebre leading case que envolvia a tentativa de reconhecimento do “direito de autor” de uma macaca, de alcunha “Naruto”, sobre sua própria selfie (Figura 1) (Pereira, 2023, p. 74). Tal direito, como se sabe, foi recusado pelo United States Copyright Office¹¹ e, mais tarde, por um tribunal norte-americano, em 28 de janeiro de 2016.¹²

Figura 1
: Autorretrato de fêmea “Macaca nigra”.

No geral, conforme entendimento atual do United States Copyright Office, aplicável também ao caso das imagens geradas pela IA generativa Midjourney (Figura 2), apenas seres humanos são qualificados para serem autores, enquanto produtos gerados por não-humanos não fazem jus a proteção jurídica ou registro de copyright.¹³ Da mesma forma, o Intellectual Property Office do Reino Unido, em 2019, recusou que uma IA pudesse ser classificada como “inventora” de uma patente (BL O/741/19),¹⁴ enquanto o Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), no Brasil, segue a mesma regra, na esfera da propriedade industrial, em seu Parecer Jurídico nº 24/2022 (Chinellato, 2023, p. 40-41; Souza et al., 2024, p. 12).¹⁵

Figura 2
: “Tabletes cuneiformes sumérios” imaginados, de forma não realista e nem verossímil, pela IA generativa Midjourney

No Brasil e na União Europeia, o conceito legal de autor é remetido a uma pessoa física (e.g., art. 11 da Lei 9.610/1998; ver também Moerland, 2024, p. 376) ou, excepcionalmente, a uma pessoa jurídica (por exemplo, editoras; ver art. 11, parágrafo único, da Lei 9.610/1998) (Bittar, 2022, p. 59; Souza et al., 2024, p. 7-8). Pode ser, é claro, que isso venha a se modificar no futuro, e não são poucos os juristas que discutem a possibilidade de uma “personalidade jurídica” das IAs (Banteka, 2024, p. 619-620; Souza et al., 2024, p. 16-17) ou as implicações do advento de um “direito pós-humano” nesta seara (Bittar, 2019). De toda forma, existem boas razões práticas para que, ao menos por ora, essa limitação se imponha. A ideia de criação autoral remete geralmente a um produto da originalidade humana (“criações do espírito”), algo que as máquinas, ainda que por uma tautologia, são incapazes de realizar. Mais importante do que isso, a responsabilidade jurídica (administrativa, cível ou criminal) pela produção cultural não poderia, a princípio, recair sobre uma máquina, que, ademais, não teria o condão de tomar a decisão final, volitiva e consciente, pela publicação ou apresentação de um certo material ao público – ao menos até que o advento de uma IA totalmente autônoma mude esse cenário (Ver: Chinellato, 2023, p. 51-52; Pereira, 2023, p. 63-65; Souza et al., 2024, p. 20).

Se o ChatGPT, Midjourney e congêneres não podem ser considerados “autores” ou “coautores”, como equivocadamente quiseram registrar alguns pesquisadores em suas publicações científicas (Stokel-Walker, 2023), indaga-se qual seria o grau de autoria atribuível a uma obra historiográfica produzida por uma pessoa natural com o auxílio de LLMs – ou, no futuro, como lidar com obras integralmente produzidas por uma IA, isto é, obras geradas de maneira totalmente autônoma. Isso é importante por razões não apenas jurídicas, mas também éticas.

Como vimos, de um ponto de vista puramente jurídico, considerando as regras vigentes, se uma obra não provém de uma pessoa natural ou jurídica, ela não tem autor e, por conseguinte, não pode ser protegida pela lei, pertencendo, portanto, ao domínio público (Moerland, 2024, p. 370-371). A ideia de que a obra pertenceria ao desenvolvedor do modelo de IA (i.e., “a pessoa realizando os arranjos necessários para a criação da obra”; Pereira, 2023, p. 63-65; Moerland, 2024, p. 370; Souza et al., 2024, p. 9) foi aventada na jurisprudência estrangeira ou em propostas regulatórias e também é defendida, sob determinadas circunstâncias, por doutrinadores brasileiros, como Eduardo Bittar (Bittar, 2022, p. 195-201). No entanto, ela é considerada impraticável por potencialmente produzir um monopólio de obras produzidas por IA, ferindo o princípio de incentivo à inovação que orienta a legislação de propriedade intelectual (Pereira, 2023, p. 64; Moerland, 2024, p. 370-372; Souza et al., 2024, p. 9-10).

Por outro lado, na medida em que uma criação é resultado do “uso auxiliar” de IA,¹⁶ ela poderá ser objeto de proteção legal, a depender do grau de originalidade nela contido (Pereira, 2023, p. 63). Isso porque o ordenamento jurídico brasileiro, assim como os ordenamentos europeus e o norte-americano, considera que o direito de autor está relacionado a uma criação intelectual nova e humana, devendo observar quesitos mínimos de originalidade (e.g., art. 7º da Lei 9.610/1998). A determinação do grau de originalidade em uma certa produção cultural é, evidentemente, uma tarefa difícil e nada trivial. A criação humana poderia, por exemplo, se dar na fase de concepção do trabalho (as instruções ou input) ou na edição de um output (resultado) fornecido pela máquina, além de variar de acordo com o tipo de instrumento empregado (Machado; Souza, 2023). Apesar da dificuldade de sua determinação, resta claro que a condição de originalidade “certamente não será cumprida quando um usuário apenas aperta um botão para iniciar o processo criativo” (Moerland, 2024, p. 378).

Assim, um trabalho de história produzido por meio de uso de LLMs, sem que o agente humano que o apresenta para publicação tenha contribuído de forma substancialmente criativa para a sua consecução, não é obra autoral, mas, sim, obra “sem autor” (authorless), e, portanto, de domínio público, “sem prejuízo dos direitos conexos aplicáveis” (Pereira, 2023, p. 64-65).¹⁷ Da mesma forma, uma imagem gerada pelo uso do Midjourney, por exemplo, não será um produto autoral do usuário que instruiu a IA, nem da companhia que colocou a IA no mercado, a não ser em virtude de alterações substanciais do usuário no processo criativo que resultou no produto final, tais quais: instruções detalhadas em fases diferentes do processo criativo, edições sobre o resultado etc. Seguindo essa lógica (mas excluindo os inputs como quesito de originalidade!) encontra-se o entendimento do United States Copyright Office em relação à pretensão de registro de uma imagem produzida através da IA generativa Midjourney:

Na visão do conselho, as ações do Sr. Allen, conforme descritas, não o tornam o autor da imagem de Midjourney, porque sua única contribuição para a imagem de Midjourney foi fornecer o texto de prompt que a produziu. Embora o Sr. Allen descreva ‘[ter] inserido numerosas revisões de textos de prompt, pelo menos 624 vezes’ antes de produzir a imagem de Midjourney [...] os passos naquele processo foram, em última análise, dependentes de como o sistema Midjourney processava os prompts do Sr. Allen. De acordo com a documentação do Midjourney, prompts ‘influenciam’ o que o sistema gera e são ‘interpretados’ pelo Midjourney e ‘comparados aos dados de seu treinamento.’ [...] Como a Autoridade descreveu na sua orientação de março, ‘quando uma tecnologia recebe apenas um prompt de um humano e produz obras escritas, visuais ou musicais complexas em resposta, os ‘elementos tradicionais de autoria’ são determinados e executados pela tecnologia – não pelo usuário humano.’ [trad. livre do autor] (US Copyright Office, SR#1-11743923581, 5 de setembro de 2023, grifo nosso).

Por óbvio, o caso de um historiador que simplesmente digita algumas palavras na máquina, colhe seu resultado e o apresenta como trabalho historiográfico inédito para publicação, sob sua autoria e sem qualquer transparência, configura também uma grave violação ética. De um lado, na medida em que é assistido pela ferramenta generativa, o historiador, mesmo quando tiver contribuído com certo grau de originalidade para o produto final, estará inevitavelmente sujeito a um dever de transparência¹⁸ que envolve (i) a explicitação dos instrumentos de IA usados, (ii) o grau de sua contribuição, (iii) a fase de seu uso no desenvolvimento da obra, (iv) os prompts enviados à máquina, entre outros aspectos técnicos. Tais informações devem ser publicizadas aos editores de revistas, editores, responsáveis acadêmicos e agências de fomento, além, é claro, de seus próprios pares, os demais historiadores que controlarão a fidedignidade da informação divulgada (Chetwynd, 2024, p. 214). De outro lado, o uso inadvertido de outputs produzidos por IAs pode levar o historiador a incorrer em uso de informações falsas (e.g., “alucinações” geradas pela máquina), plágio, linguagem inadequada, vieses e raciocínios equivocados, pelos quais, naturalmente, a pessoa física e/ou jurídica que levar o material para publicação será responsabilizada, ética e juridicamente (pensemos, por exemplo, no risco de propagação de teses negacionistas de caráter extremista). Igualmente, o historiador que se valer de ferramentas de IA para traduzir fontes antigas, como, por exemplo, o acadiano, persa ou o grego, conforme visto acima nos casos de IAs decifradoras de tabletes cuneiformes e papiros, deverá indicar claramente esse fato em sua publicação (amiúde na fase de envio aos editores ou nas notas finais), sob o risco de, confiando acriticamente em dados de tradução fornecidos por máquina, proliferar informações errôneas, inclusive alucinações.

Embora várias das recomendações acima já constem de diretivas acadêmicas internacionais (ICJME,¹⁹ COPE,²⁰ Sage),²¹ ou, alternativamente, sejam deduzíveis a partir das regras vigentes, ainda é raro encontrar, nas instituições acadêmicas brasileiras, e, em particular, aquelas voltadas à produção historiográfica, orientações éticas específicas quanto ao uso de inteligência artificial em publicações ou trabalhos acadêmicos, com a cominação das devidas consequências de seu mau uso. Apesar de a discussão estar em andamento nas universidades brasileiras, a verdade é que, passados dois anos da difusão do ChatGPT ao público, ainda encontramos poucas orientações normativas direcionadas aos historiadores, educadores de história e arqueólogos, e emanadas por departamentos universitários ou associações de historiadores, exceto por alguns casos excepcionais, como o da plataforma SciELO ²² ou o caso da Revista Varia Historia, da UFMG, que remete seu Código de Ética às orientações do COPE (Committee on Publication Ethics).²³ Essa situação se agrava quando verificamos o aumento exponencial no número de retratações de artigos científicos por más práticas em 2023, conforme noticiado pela Nature, sem contar diversos outros casos noticiados pela imprensa desde então, inclusive alguns envolvendo a utilização oculta e preocupante de IA generativa.²⁴

Destarte, apesar de ser evidente que muitos autores já recorrem ao uso desregrado de IAs para produção de artigos, trabalhos e teses, tal desenvolvimento, infelizmente, não parece ter sido acompanhado de regras, boas práticas e fiscalizações quanto ao uso desses recursos, permanecendo os pares acadêmicos na ignorância dos eventuais problemas que sua má utilização pode acarretar cada caso. Em outras palavras, os historiadores e pesquisadores não são capazes de analisar especificamente os trechos produzidos por IA para verificar a sua correição perante o “estado da arte”, ou em cotejo junto às fontes externas verificáveis, sendo amiúde confundidos por uma avalanche de publicações que, embora verossímeis, são falsas.

Outro desafio ético e jurídico que parece ser pouco considerado pelos reguladores (excetuado quando falam de normativas para revisores e editores) é o fato de que os programas de NLP atualmente colocados no mercado podem fazer uso dos textos neles inseridos para alimentarem sua própria produção contingente e futura de trabalhos acadêmicos.²⁵ É importante notar que os dados de entrada colocados no ChatGPT, por exemplo, não permitem a distinção imediata entre dados autorais e outros tipos de dados, como dados pessoais. Dessa maneira, todos esses “dados de entrada” (input) se submetem, inicialmente, ao regime de privacidade do ChatGPT, que envolve a coleta de “dados de usuários” (i.e., categoria ampla que inclui quaisquer dados de entrada) para treinamento da máquina e sua eventual disponibilização a terceiros, conforme os próprios termos da OpenAI.²⁶ Assim, quando um autor coloca seu trabalho acadêmico para “revisão” no ChatGPT, apesar de todas as proteções legais que lhe são garantidas pela legislação brasileira (Lei 9.610/1998 e Lei 13.709/2018) e europeia (Diretiva UE 2019/790 e Regulamento UE 2016/679), é plausível que aquele material e as ideias nele contidas sejam usados para alimentar a máquina em interações futuras com terceiros, inclusive mediante reconfigurações que tornem difícil rastrear a autoria original do trabalho (Machado; Souza, 2023, p. 4).²⁷ A empresa detentora do software poderá, ademais, disponibilizar o texto a outros serviços, ao menos conforme seus atuais termos de privacidade. Na medida em que não forem enfrentadas por entidades regulatórias, como a ANPD (Autoridade Nacional de Proteção de Dados, no Brasil) ou o CEPD (Comitê Europeu para a Proteção de Dados, na União Europeia, bem como os órgãos reguladores nacionais), nos termos da legislação em vigor, tais práticas serão de difícil rastreabilidade.

Dessa forma, a opção de submeter um texto a uma máquina cujas regras de sigilo e privacidade são altamente flexíveis – como é geralmente o caso dos serviços de LLM disponibilizados sem contrapartida financeira – pode violar o “ineditismo” e “originalidade” de uma obra historiográfica, o que é particularmente problemático quando uma revista científica ou instituição acadêmica exigem tal ineditismo como requisito para fins de submissão e avaliação. Por conseguinte, mesmo o uso de IAs para revisão de texto ou aprimoramento deverá sempre ser informado aos editores e responsáveis acadêmicos, para que tomem sua decisão quanto à admissibilidade ou não daquele material. Supondo que um mecanismo como o ChatGPT faça uso de partes de materiais autorais fornecidos diretamente pelo autor em interações com terceiros, aliás, deve-se ter em mente que o reconhecimento ulterior de um direito de autor e até mesmo a proteção de seus dados pessoais enfrentarão resistência jurídica das empresas estrangeiras, sobretudo as norte-americanas (como a OpenAI), que podem não reconhecer direitos consagrados pela legislação nacional. Para ser mais claro, tais companhias podem simplesmente não reconhecer que a legislação norte-americana se estenda aos nacionais de outros países, ou ignorar as normativas nacionais, gerando uma situação litigiosa.²⁸ Assim, mesmo no caso tão banal de revisão textual de trabalhos científicos, deve-se considerar os riscos envolvidos no compartilhamento de textos inéditos ou sensíveis com a IA.

IA, HISTÓRIA E OPEN SCIENCE

As práticas de Ciência Aberta (Open Science) são importantíssimas, louváveis e têm se tornado cada vez mais importantes no cenário nacional e internacional para a consecução de pesquisas em diversos ramos do saber, inclusive em história e arqueologia. Para citar um exemplo importante da área da História Antiga, pesquisas historiográficas com base na abordagem de SNA (Social Network Analysis) são frequentemente aplicadas a arquivos cuneiformes (Gonçalves, 2021), papiros ou ostraca egípcios (Tambs, 2022, p. 488-506), entre outros documentos históricos. Essa abordagem produz “dados brutos” que, além de poderem ser transformados em gráficos e tabelas pelos criadores originais do banco de dados, também costumam ser depositados, em formato específico de armazenamento (.csv, .txt, .gexf etc.), em repositórios confiáveis (geralmente o Zenodo), para que possam ser posteriormente reutilizados (“rodados”), corrigidos ou suplementados por outros historiadores, epigrafistas ou arqueólogos por meio de programas adequados, como o software Gephi. Por exemplo, os assiriólogos Heidi Jauhiainen e Tero Alstola reuniram recentemente, em SNA, os dados de cerca de 17.000 indivíduos da “Prosopografia do Império Neoassírio” (obra publicada em vários volumes pelas assiriólogas Heather Baker e Karen Radner). A fim de permitir o reuso e complementação dos dados, os autores os disponibilizaram no repositório Zenodo, com metadados adequados, sob o DOI 10.5281/zenodo.5862904 (Jauhiainen; Alstola, 2022). Da mesma forma, o uso de aprendizado profundo para desenrolar pergaminhos ou papiros e ler sua tinta carbonizada, como foi feito com o pergaminho de En-Gedi, exige que, para fins de controle do processo digital, os dados e metadados da pesquisa sejam acessíveis em repositórios confiáveis para que outros historiadores, arqueólogos e papirologistas possam “retraçar” a técnica, controlando sua precisão ou correição (Brusuelas, 2021, p. 47).

Conforme demonstram os exemplos acima, o objetivo das práticas de Ciência Aberta é o de maximizar a difusão do conhecimento de forma célere e acessível à sociedade e aos pares científicos, fomentando a colaboração acadêmica de forma democrática e eficiente. No Brasil, agências como a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), por exemplo, têm evidenciado uma grande preocupação em promover um ambiente de compartilhamento de dados e de colaboração científica para a geração de resultados positivos do ponto de vista social e econômico.²⁹ Isso envolve, entre outros aspectos, a cuidadosa descrição de dados de entrada e de dados de saída gerados numa pesquisa, sua gestão responsável, sua identificação por metadados eficientes (como identificadores únicos, i.e., o ORCID, para pesquisadores, e DOI, para artigos e outros conjuntos de dados), a deposição e armazenamento de dados “brutos” em repositórios confiáveis online (e.g., Nakala, Zenodo etc.), o compartilhamento de artigos preprint e artigos finais em repositórios online (e.g., HAL, SciELO Preprints etc.) e a opção por revistas científicas com licença de uso aberta (CC-BY 4.0).

Um instrumento de direitos autorais empregado nacional e internacionalmente para fomentar a Ciência Aberta são as licenças Creative Commons (CC), criadas pelo professor Lawrence Lessig (Branco, 2019, p. 656-657). É importante notar que as CCs foram concebidas no panorama de um sistema jurídico anglo-saxão de copyrights (sistema “monista” ou “objetivo”) e, portanto, nem sempre se coadunam com a tradição continental que predomina em países como a França ou o Brasil (sistema “dualista” ou “subjetivo” do droit d’auteur) (Paranaguá; Branco, 2009, p. 100; Bittar, 2022, p. 27-28). Em nosso caso, a distância em relação a esse sistema é aferível pelos dispositivos da Lei de Direitos Autorais (“LDA”, ou Lei 9.610/1998), que divide os direitos autorais entre “direitos morais”, inalienáveis e irrenunciáveis, e “direitos patrimoniais”, passíveis de transferência, sob certas circunstâncias. Por essa razão, a legislação brasileira tende a ser mais restritiva e por vezes até a chocar-se com os CC (Morato, 2022).

O modelo CC envolve uma licença de uso ampla e geral ao público, outorgada uma única vez, de acordo com poucas variedades e graus de proteção padronizados (Branco, 2019, p. 658-660). O “CC-BY” é obrigatório e envolve, no mínimo, a atribuição de autoria. Além disso, os autores podem: (i) optar por uma licença “NC” (não comercial); (ii) vedar derivações (“ND”); ou (iii) exigir que eventuais derivações de uma obra sejam compartilhadas sob a mesma licença da obra original (“SA”).³⁰ Um primeiro problema das CCs quanto a esse aspecto é que a noção de opção consentida, nas publicações de historiadores, é bastante relativa, uma vez que os pesquisadores geralmente precisam submeter suas publicações a revistas científicas e editoras cujo padrão de licenciamento é pré-estabelecido em contratos de adesão (como são os CC; Ver: Morato, 2022), muitas vezes conforme o nível de proteção CC-BY. Para citar alguns exemplos de nossa área, a Revista de História da USP, Qualis A1, emprega uma licença CC-BY-NC,³¹ enquanto a Revista Brasileira de História e a Revista de História Anos 90, ambas Qualis A1, empregam uma licença CC-BY, o que significa, a princípio, que as publicações realizadas nestas duas últimas poderiam ser reutilizadas para fins comerciais.

Como se sabe, os LLMs, como o ChatGPT, foram treinados com base em acervos de saberes disponíveis online, inclusive sites e artigos científicos de licença aberta, operando mineração (prospecção) de dados. Uma vez que diversas revistas científicas e entidades acadêmicas utilizam a licença CC-BY simples, os autores não poderiam, a princípio, opor-se ao uso econômico de seus artigos para os fins corporativos da OpenAI e congêneres, já que isso exigiria, no mínimo, uma licença CC-BY-NC (“não comercial”), além da vedação de derivações (ND).³² Evidentemente, tal fato gera uma situação delicada, na medida em que, anteriormente ao desenvolvimento das IAs generativas, como os LLMs, os autores não poderiam ter imaginado a utilização “desidentificada” da produção de seu saber para a sua recombinação em outros materiais, amiúde sem créditos, que seriam empregados por terceiros, usuários destas IAs, inclusive com riscos substanciais de plágio. Para mencionar um caso vindo de outra esfera jurídica, a dos direitos de personalidade, essa é a situação dos detentores de direitos de imagem que, uma vez falecidos, têm, por meio de seus sucessores, transferido o uso de seu rosto para criações totalmente novas geradas pela IA – como foi feito com a cantora Elis Regina, por exemplo, em comercial de veículos automotivos.³³ Essa prática me parece abusiva, uma vez que a pessoa falecida jamais poderia ter concebido, no momento em que consentiu com a captura de sua imagem, que tal fotografia seria utilizada para simular seu corpo em atos não necessariamente compatíveis com seus ideais e vontades – o que independe do desejo dos herdeiros e demonstra como nosso regime jurídico ainda não está preparado para lidar com os novos desafios proporcionados pela IA.

Além do problema representado pela natureza técnica particular das IAs, como dito acima, os pesquisadores naturalmente não possuíam, e não possuem, margem de negociação ou de autonomia para vedar uma utilização específica de seu trabalho acadêmico com base no sistema CC. Nesse sentido, na medida em que o modelo de Ciência Aberta continue se baseando em licenças amplas e sem royalties – o que, sem nenhuma dúvida, faz sentido por uma ótica de democratização de saber, como já dito –, será necessário refletir sobre as formas de se proteger os direitos dos pesquisadores frente às grandes corporações de IAs, a fim de que os historiadores possam, minimamente, exercer algum controle sobre o fruto de seu trabalho, inclusive evitando distorções e difusão de saberes falsos.

Felizmente, o sistema jurídico brasileiro é bastante protetivo em relação aos autores, e já fornece diversas limitações ao mau uso do resultado de pesquisas historiográficas pelas tecnologias de IAs generativas. Em primeiro lugar, tanto o CC-BY quanto a LDA obrigam à identificação da autoria de um trabalho, sendo que tal identificação constitui um direito moral irrenunciável e inalienável. Além disso, o art. 24 da LDA, que trata dos direitos morais de autor de forma geral, permite que pesquisadores modifiquem sua obra livremente e até suspendam qualquer autorização de utilização em alguns casos (Bittar, 2022, p. 71-72).³⁴ Ademais, os direitos morais de autor não são passíveis de transferência, conforme dispõe o art. 49 da LDA, podendo sempre ser alegados em juízo. Em relação ao uso econômico das obras autorais, entende-se que, como regra, depende, em qualquer caso, de autorização expressa (Bittar, 2022, p. 73).³⁵

Nenhuma dessas regras, é claro, parece ser observada pelos serviços de IA, o que significa que, potencialmente, já vivemos um ciclo abusivo de reuso de trabalhos historiográficos de diversos pesquisadores, sem qualquer indicação de autoria ou retribuição devida. Em parte, historiadores profissionais são impotentes perante os abusos envolvendo seus trabalhos porque, de um lado, eles são orientados a observar regras de divulgação que impõem contratos adesivos, como os CC, num regime permissivo que raramente exclui o uso comercial, e, de outro, porque não possuem os mecanismos para verificar quais dados de entrada foram usados para treinar as IAs generativas, de maneira a reivindicar seus direitos juridicamente.

O PL 2338/2023, aprovado em 2024 no Senado, prevê alguns mecanismos para tentar remediar esse problema.³⁶ Em seu art. 62, esse projeto de lei obriga o desenvolvedor de IA a “informar sobre os conteúdos protegidos utilizados nos processos de desenvolvimento dos sistemas de IA” (inclusive treinamento e mineração de dados), mediante a publicação de sumário eletrônico – pelo que, conforme depreendo, os titulares de conteúdo poderão identificar se algum de seus trabalhos protegidos foi usado nesse processo.³⁷ Nos casos de usos comerciais desses conteúdos, os pesquisadores poderão, ademais, proibir a utilização dos trabalhos de sua titularidade no desenvolvimento de sistemas de IA, nos termos do art. 64 desse projeto. Na prática, isso significa um direito de historiadores e outros profissionais a “opt out” (expressar sua recusa à mineração de dados) mais do que uma exigência de seu consentimento para o uso econômico de seus trabalhos pelas empresas de IA, o que faz com que o ônus da defesa dos direitos recaia sobre o autor e não sobre as grandes corporações (Pereira, 2023, p. 69). Assim, o projeto brasileiro reflete, em grande medida, diretrizes presentes no AI Act da União Europeia (Regulamento EU 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13 de junho de 2024, e vigente desde agosto de 2024),³⁸ em especial a regra dos seus “Considerandos 104-107” e art. 53, que (i) preservam os direitos de autor da legislação específica (i.e., a Diretiva UE 2019/790 do Parlamento Europeu),³⁹ (ii) obrigam os desenvolvedores a publicarem um resumo dos conteúdos utilizados no treino de seus modelos de IA, e (iii) proíbem a “prospecção de dados” (= mineração de dados) nos casos em que os autores expressamente indicaram a sua “reserva de direitos” (Diretiva UE 2019/790, art. 4º e Considerando 18; Regulamento UE 2024/1689, Considerandos 104-107) (Pereira, 2023, p. 76-80).

Essa proposta regulatória, apesar de seus problemas, mitiga alguns abusos. Ainda assim, é necessário que as entidades de classe, instituições científicas e associações de historiadores, educadores e arqueólogos se organizem ativamente para garantir que publicações profissionais sejam reconhecidas quando derem origem a resultados concebidos por IA generativa. Em outras palavras, o engajamento pelo reconhecimento da autoria de trabalhos científicos é um dever das entidades científicas e acadêmicas, em particular quando o que está em jogo é a credibilidade do conhecimento disponibilizado digitalmente e a preservação do reconhecimento e mérito dos historiadores por seus trabalhos.

IAS E HISTORIOGRAFIA

Nenhuma das ressalvas emitidas até aqui significa uma oposição à inovação, nem mesmo uma espécie de “neoludismo” conservador. É evidente que as IAs representam avanços técnicos importantes e que facilitarão a vida dos historiadores, como reafirmam diversos autores à exaustão. Acontece que é justamente pela trivialidade desses benefícios – sem os quais, afinal, seria absolutamente dispensável entrar nessa discussão – que precisamos, em contrapartida, enumerar os cuidados necessários para um uso ético e responsável das tecnologias generativas. E, do ponto de vista historiográfico, tais cuidados envolvem, em todos os casos, a necessária revisão humana dos dados fornecidos pela IA.

Fontes históricas tratadas ou traduzidas por IAs, por exemplo, não podem ser apresentadas para publicação em artigos sem que sejam, primeiramente, revisadas por especialistas que efetivamente dominem os idiomas e grafias envolvidos. Mesmo quando falamos de IAs especializadas, como o Fabricius, do Google, ora treinado para traduzir hieróglifos egípcios,⁴⁰ há um risco substancial de equívocos cometidos no processo de tradução,⁴¹ que, se reproduzidos acriticamente pelos historiadores, poderão gerar um ciclo vicioso de difusão de dados errados. Assim, historiadores que não dominam os idiomas e grafias envolvidos, ao usarem tais ferramentas para fins de normalização e tradução, deverão, naturalmente, responder pelos erros que trouxerem a público. É preciso ter clareza quanto ao cerne da questão: não queremos dizer, com isso, que humanos não possam cometer erros, mas, sim, que apenas especialistas humanos podem ser responsabilizáveis pelo conteúdo trazido a público.

Outro aspecto importante é a necessidade de publicar edições críticas de fontes – como, por exemplo, um volume crítico da Oxford Classical Texts ou da Teubner – que expliquem, além dos aspectos filológicos, o processo de leitura do documento pela IA, quando for o caso. Isso será evidentemente necessário, por exemplo, no caso da publicação de documentos que nunca foram “abertos” manualmente, ou, em outras palavras, documentos “nascidos digitalmente”, como, por exemplo, o pergaminho hebraico de En-Gedi e os papiros de Herculano, exclusivamente legíveis por meio de IAs (Brusuelas, 2021, p. 47).

Da mesma forma, equivalências cronológicas, referências bibliográficas e marcos históricos, se gerados pela IA, deverão ser meticulosamente revisados pelos historiadores, de forma a mitigar os riscos de veiculação de “alucinações” e outras informações errôneas. Por fim, os vieses da máquina devem ser controlados a fim de se evitar um tratamento discriminatório ou desrespeitoso relativamente a minorias étnicas e políticas nos textos produzidos pela IA (Limongi, 2024), além de sua reprodução no que poderia se tornar uma espécie de habitus nocivo (Bonaldo, 2023, p. 8).⁴²

Embora muitas dessas orientações já constem de diretivas nacionais e internacionais, acredito que será importante pensar em estratégias de sua aplicação efetiva no campo da historiografia. Uma solução seria criar, dentro das universidades, oficinas de treinamento periódico (workshops) para o uso ético e responsável de IAs na História, alertando graduandos e pós-graduandos quanto aos riscos do uso desta tecnologia. Por uma ótica dos “riscos”, portanto, a melhor abordagem parece ser pedagógica, de iniciativa de centros de educação e pesquisa, bem como de associações de historiadores e agências de fomento.

UM TESTAMENTO À HISTÓRIA COMO A CONHECEMOS HOJE?

Se obras historiográficas, para se diferenciarem dos produtos de LLMs, devem ser criativas e originais, a pergunta que se coloca é: “quão criativos os historiadores realmente são?” (Kansteiner, 2022, p. 126).

De fato, conforme discorre Wulf Kansteiner, o historiador “ideal” trabalha por meio da apreensão de conhecimento previamente estabelecido, reproduz enquadramentos teóricos mais ou menos compartilhados e utiliza dados (fontes) de um inventário comum, gerando variedades historiográficas dentro de determinadas regras profissionais, institucionais e estilísticas. O produto de seu trabalho é, por conseguinte, um texto regrado por essas convenções, à luz de uma tradição comum, um resultado variável dentro de um certo universo de possibilidades que não é ilimitado – exatamente como o output de um algoritmo. À exceção da iniciativa humana ou de seu controle humano de “autenticidade”, o historiador não difere substancialmente da IA em sua atividade especializada. Sem dúvida, é possível que IAs puramente historiográficas, combinando fontes e LLMs de estilo acadêmico, sejam desenvolvidas em breve, com o mesmo grau de originalidade e criatividade de um profissional mediano (Kansteiner, 2022). Talvez uma das consequências dessa abordagem, no longo prazo, seja o abandono da historiografia como uma prática centrada mormente em textos e narrativas, com um interesse ampliado por sua associação a outras mídias já exploradas pela História Pública, como filmes, curadorias, jogos e imagens.

Essa situação nos leva um passo além na crítica ao foco discursivo das análises da “virada linguística” ao desconstruir o caráter logocêntrico do próprio produto da História enquanto disciplina. Ao mesmo tempo, nos aproxima de um paradigma pós-humano da historiografia, na medida em que o uso de IAs, difundido em escalas globais, tornar-se-á como que uma extensão prostética dos historiadores, quase que natural ao seu funcionamento ordinário. Essa “prótese” é, interessantemente, também orgânica, enquanto, nessa nova condição social, decerto nos sentiremos deficientes ou incapazes na carência da tecnologia (Preciado, 2014, p. 165). A escrita da história, será, portanto, necessariamente ciborgue (Haraway, 2009).

CONCLUSÃO

A abordagem aqui trazida foca em problemas emanados da natureza inédita das tecnologias de IA e as formas de sua regulamentação ética e jurídica para fins de redução das assimetrias entre agentes humanos. Isso não significa negar os efeitos inexoráveis proporcionados pelos entes não-humanos no mundo material, e também não implica acreditar na possibilidade de um controle humano total sobre as vicissitudes da agência não-humana em sua interação com outras entidades humanas e não-humanas. É evidente que algumas consequências prejudiciais da difusão dos LLMs estarão fora do alcance de qualquer regulamentação ou código de boas práticas. O que importa, aqui, é propor medidas que reduzam as assimetrias entre agentes humanos de forma a buscar maior isonomia, mitigando alguns dos efeitos nocivos potencialmente proporcionados pelo uso das IAs na esfera acadêmica, econômica e social. Mais do que isso, a proposta desse artigo é a de provocar os historiadores a pensarem sobre problemas que, embora amiúde “invisíveis”, por estarem colocados no âmbito institucional e jurídico, nem por isso são menos determinantes quanto ao produto de seu ofício.

***

AGRADECIMENTO

Agradeço à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, pelo financiamento dos processos de n.º 2023/01822-6 e 2022/07801-8, e, ademais, ao professor Marcelo Rede, cuja obra acadêmica, humanidade e gentileza são exemplos que me norteiam.

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• Nota: Este trabalho não utilizou IA generativas em nenhum momento na produção do texto do artigo ou da pesquisa. Este artigo não foi revisado por IAs generativas. Este trabalho usou o LLM ChatGPT 4.0 para traduzir o título em inglês do artigo, em 11 de fevereiro de 2025.
• DECLARAÇÃO DE DISPONIBILIDADE DE DADOS:
  Todo o conjunto de dados que dá suporte aos resultados deste estudo foi publicado no próprio artigo
• 1
  Essa é, grosso modo, a definição legal mais básica. Confira-se, por exemplo, o projeto de lei do “Marco Legal da Inteligência Artificial”, no Senado (Art. 4º, incisos I e IV, do PL 2338/2023), e o “Considerando 99” do Regulamento EU 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13 de junho de 2024. Ver também a definição da Resolução CNJ n.º 615, de 11 de março de 2025, art. 4º inciso IX, emitida após a submissão deste artigo: “inteligência artificial generativa (IA generativa ou IAGen): sistema de IA especificamente destinado a gerar ou modificar significativamente, com diferentes níveis de autonomia, texto, imagens, áudio, vídeo ou código de software, além dos modelos estatísticos e de aprendizado a partir dos dados treinados”. Disponível em: https://atos.cnj.jus.br/files/original1555302025031467d4517244566.pdf. Acesso em: 31 maio 2025. Para a definição de Big Data, ver: Focarelli (2015, p. 45-48). Para o texto final aprovado no Senado Federal da República Federativa do Brasil, em dezembro de 2024, ver: https://tinyurl.com/ycweyduf. Acesso em 11 fev. 2025. Desde março de 2025, o PL 2338/2023 tramita na Câmara dos Deputados. Disponível em: https://tinyurl.com/mttzuer6. Acesso em: 31 maio 2025. Para o Regulamento EU 2024/1689, ver: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689. Acesso em: 11 fev. 2025.
• 2
  De que é legatário Jörn Rüsen em sua noção de função racionalizadora da pragmática textual (2001). Ver também, sobre o historicismo alemão e a sua relação com a narrativa histórica, Iggers (2001, p. 25).
• 3
  Redação Galileu. Inteligência artificial ajuda arqueólogos a traduzir textos da antiguidade. 23 jun. 2023. Disponível em: https://tinyurl.com/yvr9nn9s . Acesso em: 10 fev. 2025.
• 4
  The Babylonian Engine. Disponível em: https://digitalpasts.github.io/docs/BEn.html#current-tools. Acesso em: 10 fev. 2025. Ver também LMU News. Electronic Babylonian Literature: Playing with the source of world literature. 30 jan. 2023. Disponível em: https://tinyurl.com/yfdwx6sp . Acesso em: 11 fev. 2025. Para o site Achemenet, ver: http://www.achemenet.com/. Acesso em: 12 fev. 2025.
• 5
  EBL. Fragmentarium. Disponível em: https://www.ebl.lmu.de/fragmentarium. Acesso em: 27 dez. 2024.
• 6
  Pertencentes à famosa “Vila dos Papiros.”
• 7
  TONDO, Lorenzo. Plato’s final hours recounted in scroll found in Vesuvius ash. The Guardian, 29 abr. 2024. Disponível em: https://tinyurl.com/ynnw53x7. Acesso em: 26 dez. 2024. Ver também: https://greekschools.eu/. Acesso em: 11 jan. 2025.
• 8
  SAMPLE, Ian. ‘Second renaissance’: tech uncovers ancient scroll secrets of Plato and co. The Guardian, 3 maio 2024. Disponível em: https://tinyurl.com/yhe6n4v5. Acesso em: 26 dez. de 2024.
• 9
  Isso, é claro, sem contar as implicações geopolíticas da concentração dos recursos para essas tecnologias em países ricos, as quais não seria possível abordar neste artigo.
• 10
  Sage. Assistive and generative AI guidelines for authors. “Large Language Models (LLMs) cannot be listed as an author of a work, nor take responsibility for the text they generate.” Disponível em: https://www.sagepub.com/about/policies/ai-author-guidelines. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 11
  United States Copyright Office. Copyrightable Authorship: What Can Be Registered (Compêndio 313.2). Disponível em: https://tinyurl.com/m9r9pdhk. Acesso em: 18 ago. 2025.
• 12
  Caso nº 3:15-CV-04324, juiz federal William H. Orrick III. Disponível em: https://tinyurl.com/4rveujnd. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 13
  United States Copyright Office. Second Request for Reconsideration for Refusal to Register Théâtre D’opéra Spatial (SR # 1-11743923581; Correspondence ID: 1-5T5320R). Disponível em: https://tinyurl.com/2pkvcpc4. Acesso em: 26 dez. 2024. O debate foi provocado, ademais, em diversas exposições de arte, como o “Inferno de Dante”, de Riccardo Boccuzzi, exibido no MAXXI, em Roma, em 2024. Disponível em: https://www.maxxi.art/en/events/artificial-hell/. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 14
  United Kingdom. Intellectual Property Office. Patente Decision BL number O/741/19. Disponível em: https://tinyurl.com/y9xpvvhk . Acesso em: 26 dez. 2024.
• 15
  República Federativa do Brasil. Instituto Nacional da Propriedade Industrial. Parecer 24/2022. Disponível em: https://tinyurl.com/uc6jmun3. Acesso em: 26 dez. 2024. No Brasil, o campo da propriedade intelectual é dividido entre propriedade industrial e direitos de autor, sendo que os primeiros são de competência do INPI e os segundos protegidos desde a concepção, podendo ser registrados na Biblioteca Nacional ou em outros órgãos especializados, conforme o caso.
• 16
  Refiro-me a IAs generativas usadas de forma limitada na produção de um texto, e não às IAs usadas de forma puramente residual. Algumas normativas para uso de IA, como a da Sage, utilizam essa expressão para mera assistência residual (e.g., corretores gramaticais), que dispensam obrigações de transparência. Sage. Assistive and generative AI guidelines for authors. Disponível em: https://tinyurl.com/3x9hkfc7. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 17
  Conforme define Bittar, “direitos conexos são os direitos reconhecidos, no plano do autor, a determinadas categorias que auxiliam na criação ou na produção, ou, ainda, na difusão da obra intelectual”, por exemplo, “artistas, intérpretes, produtores de fonogramas, empresas de radiodifusão” (Bittar 2022, p. 171; p. 173).
• 18
  Rede SciELO. Guia de uso de ferramentas e recursos de IA. Disponível em: https://tinyurl.com/y36dvxcj. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 19
  International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE). Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals. Disponível em: https://tinyurl.com/3abthhv2. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 20
  Committee on Publication Ethics (COPE). Authorship and AI tools. Disponível em: https://tinyurl.com/9swk537c. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 21
  Sage. Assistive and generative AI guidelines for authors. Disponível em: https://tinyurl.com/3x9hkfc7. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 22
  Rede SciELO. Guia de uso de ferramentas e recursos de IA. Disponível em: https://tinyurl.com/y36dvxcj. Acesso em: 26 dez. 2024. Na União Europeia, diversos financiamentos exigem expressamente que a utilização de ferramentas de IA seja informada, além de esclarecerem o nível de responsabilidade dos autores por seu uso. Da mesma forma, os grandes periódicos científicos internacionais, como a Nature, ou os Science journals, contam com políticas específicas para o uso de ferramentas de inteligência artificial em publicações, exigindo transparência e controlando os desvios eventualmente apurados em edições anteriores.
• 23
  Varia Historia. Código Ético. Disponível em: https://www.variahistoria.org/cdigo-tico. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 24
  NOORDEN, Richard Van. Nature. More than 10,000 research Papers were retracted in 2023 – a new record. 12 dez. 2023. Disponível em: https://www.nature.com/articles/d41586-023-03974-8. Acesso em: 26 dez. 2024. Waiberg, Emanuel. 404 Media. Scientific Journals Are Publishing Papers With AI-Generated Text. 18 mai. 2024. Disponível em: https://www.404media.co/scientific-journals-are-publishing-papers-with-ai-generated-text/. Acesso em: 26 dez. 2024. Um exemplo de retratação que ficou famoso envolvia um artigo contendo a imagem de rato gerada por IA. Disponível em: https://tinyurl.com/2afwmsw2. Acesso em: 11 fev. 2025.
• 25
  Como exceção, cf. Sage, “Never share any sensitive personal or proprietary information on an AI platform like ChatGPT […]”. Sage. Assistive and generative AI guidelines for authors. Disponível em: https://tinyurl.com/3x9hkfc7. Acesso em: 26 dez. 2024. Alguns NLPs alegam não fazerem isso, como o Gemini, do Google. Recentemente, o ChatGPT também disponibilizou uma funcionalidade de uso “temporária” e supostamente sem mineração de dados para treinamento.
• 26
  OpenAI. Política de Privacidade. Disponível em: https://openai.com/pt-BR/policies/row- privacy-policy/ . Acesso em: 26 dez. 2024.
• 27
  Evidentemente, tais reconfigurações não são puramente voltadas ao aperfeiçoamento da máquina, mas elaboradas pelos desenvolvedores precisamente com fito de evitar as limitações de direitos autorais.
• 28
  OpenAI. Política de Privacidade. Disponível em: https://web.archive.org/web/20230227230602/https://openai.com/policies/privacy-policy/. Acesso em: 26 dez. 2024. Até fevereiro de 2023, a OpenAI considerava como “informações pessoais” os dados da comunicação com a IA (os prompts). A plataforma arrogava-se, então, o direito de usar essas informações para compartilhamento com terceiros, publicação ou disponibilização. Uma vez que os norte-americanos, ao contrário dos europeus e brasileiros, não reconhecem o direito à proteção de dados pessoais como um direito humano e universal, a OpenAI também dizia que só reconheceria o direito sobre os dados pessoais de residentes na Califórnia. Essa política se tornou menos abusiva na versão atual, mas a prudência é recomendada.
• 29
  FAPESP. Ciência aberta. Disponível em: https://mentoriapd.fapesp.br/ciencia-aberta. Acesso em: 27 dez. 2024. Ciência aberta - FAPESP. Disponível em: https://www.fapesp.br/openscience/. Acesso em: 12 fev. 2025.
• 30
  Creative Commons Brasil, Equipe CC Brasil. 2020. Nova cartilha CC Brasil. Disponível em: https://br.creativecommons.net/2021/02/02/novacartilhaccbrasil/. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 31
  Revista de História da USP. Disponível em: https://revhistoria.usp.br/?page_id=17. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 32
  Os defensores mais enfáticos dos CCs entendem que seu escopo é altamente abrangente. Veja-se, a esse respeito, Branco: “a licença mais ampla de todas, denominada apenas de ‘Atribuição’, autoriza terceiros a fazerem praticamente qualquer uso da obra licenciada, desde que sua autoria seja mencionada corretamente. Apesar de não ser uma licença de domínio público, os efeitos produzidos por sua utilização dele se aproximam, tanto na esfera dos direitos morais quanto na dos direitos patrimoniais” (Branco, 2019, p. 660).
• 33
  CONAR. Representação nº 134/23. Disponível em: http://www.conar.org.br/processos/detcaso. php?id=6354. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 34
  Pense, por exemplo, no caso de publicações que sofreram retratação, e que, de forma bastante nociva, podem ter sido absorvidas por IAs generativas, sem a devida revisão.
• 35
  No que diz respeito aos direitos patrimoniais de autor, aliás, há maiores proteções quando falamos de cessão de direitos autorais, definitiva e exclusiva, à diferença da licença, que não é exclusiva nem definitiva (Paranaguá; Branco, 2009, p. 94). Assim, os artigos 50 a 52 da LDA presumem sua transferência onerosa, exigem detalhamento contratual quanto a objeto, tempo, lugar e valor da cessão, regulam prazos máximos de cessão (cinco anos na ausência de estipulações contratuais precisas) e exigem uma interpretação restritiva dos negócios jurídicos autorais. Existem diversos outros dispositivos que limitam substancialmente o uso comercial de obras autorais: de acordo com o art. 49, inciso IV, da LDA, a cessão de um direito de autor é válida unicamente para o país em que se firmou o contrato; e, ainda, de acordo com o inciso V do mesmo dispositivo, a cessão somente se operará para modalidades de utilização já existentes à data do contrato (Morato, 2022).
• 36
  República Federativa do Brasil. Senado Federal. Projeto de Lei (PL) 2338/2023. Disponível em: https://www25.senado.leg.br/web/atividade/materias/-/materia/157233. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 37
  É preciso notar, contudo, que pela redação atual, tal procedimento estará pendente de regulação específica.
• 38
  União Europeia. Regulamento (UE) 2024/1689 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 13 de junho de 2024, e vigente desde agosto de 2024. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 39
  União Europeia. Diretiva (UE) 2019/790 do Parlamento Europeu e do Conselho, de 17 de abril de 2019. Disponível em: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PT/TXT/?uri=CELEX %3A32019L0790. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 40
  Google. Fabricius. Disponível em: https://tinyurl.com/2wxjvfrk. Acesso em: 26 dez. 2024.
• 41
  Em particular em ramos a respeito dos quais não há sempre consenso quanto a determinadas convenções gramaticais e linguísticas, como é o caso do egípcio antigo. Também no caso das traduções do cuneiforme os autores relatam maiores problemas quando os textos sob análise são literários ou poéticos.
• 42
  LLMs foram treinadas com material potencialmente racista ou sexista, sobretudo em razão da necessidade de amplas quantidades de textos necessários nesse processo, o que, sem dúvida, poderá representar o risco de naturalização de pensamentos e condutas nocivos, caso não haja atenção particularizada à superação de vieses (Kansteiner, 2022, p. 121).

• Editor responsável:
  Ely Bergo de Carvalho

Disponibilidade de dados

Todo o conjunto de dados que dá suporte aos resultados deste estudo foi publicado no próprio artigo

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  13 Out 2025
• Data do Fascículo
  2025

Histórico

• Recebido
  12 Fev 2025
• Revisado
  18 Ago 2025
• Aceito
  30 Maio 2025