Roberto Rodrigues

Daniela Fernandes

No dia 7 de setembro de 2026, o Supremo Tribunal Popular da China publicou <a href="https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/511101.html">orientações para o julgamento de controvérsias envolvendo IA</a> e <a href="https://michael7924.substack.com/p/chinas-top-court-unveils-first-judicial">respondeu perguntas dos jornalistas</a>.
O documento reúne 24 itens organizados em cinco partes conduzidas por três princípios: centralidade da pessoa humana, apoio à inovação e preservação da segurança — abordagem que também merece atenção no Brasil.
<h2>Responsabilidade civil: tecnologia não substitui a análise da conduta</h2>
O documento rejeita uma resposta única para a responsabilidade civil: fora das hipóteses de culpa presumida ou sem culpa, aplica-se o regime de culpa, apurada pelo contexto de uso, pela autonomia, pela transparência técnica e pela capacidade de prever e controlar o dano (item 3), e responsabiliza-se tanto o prestador que não interrompe conteúdo lesivo notificado quanto o usuário que induz o sistema a produzir conteúdo ilícito (item 7).
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No Brasil, o Código Civil convive com a responsabilidade objetiva nas hipóteses legais e de risco, e os arts. 12 e 14 do Código de Defesa do Consumidor (CDC) disciplinam defeitos de produtos e serviços — a diligência não afasta, por si só, essa responsabilidade objetiva. Já nos <a href="https://portal.stf.jus.br/jurisprudenciaRepercussao/verAndamentoProcesso.asp?incidente=5160549&amp;numeroProcesso=1037396&amp;classeProcesso=RE&amp;numeroTema=987">Temas 987</a> <a href="https://portal.stf.jus.br/jurisprudenciarepercussao/verAndamentoProcesso.asp?incidente=5217273&amp;numeroProcesso=1057258&amp;classeProcesso=RE&amp;numeroTema=533">e 533</a>, o Supremo Tribunal Federal (STF) reconheceu a inconstitucionalidade parcial do art. 19 do Marco Civil da Internet e fixou parâmetros para esse contexto distinto.
É preciso, porém, não equiparar automaticamente a IA generativa a uma plataforma que hospeda conteúdo de terceiros: aplicar o precedente exige examinar a função exercida pelo fornecedor — quem fez o quê, com qual capacidade de prevenção e controle?
<h2>Treinamento de modelos: dados públicos não são dados sem proteção</h2>
Pelo item 6, processar informações pessoais licitamente divulgadas para treinamento, dentro de limites razoáveis, em regra não viola direitos — ressalvado o impacto significativo, quando o consentimento é exigido; a razoabilidade depende da finalidade, da necessidade e da sensibilidade dos dados.
Essa lógica encontra, no Brasil, um ponto de contato na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), ainda que sem identidade: o art. 7º, § 3º, manda considerar finalidade, boa-fé e interesse público da disponibilização, e o § 4º dispensa consentimento para dados manifestamente públicos, sem dispensar as demais obrigações — dados de acesso público e dados manifestamente públicos não são a mesma categoria.
Essas condições ganham contorno concreto no <a href="https://www.in.gov.br/web/dou/-/despacho-decisorio-n-33/2024/pr/anpd-581192714">caso Meta</a>: a Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) suspendeu a medida preventiva de 2024 e aprovou plano de conformidade condicionado a obrigações — entre elas, comunicação aos titulares e facilitação da oposição, sem encerrar a fiscalização: autorização vinculada a salvaguardas, não irrestrita.
Essa flexibilidade quanto a dados pessoais, porém, não autoriza usar obras protegidas: proteção de dados e direito autoral respondem a perguntas distintas. Aqui, o treinamento com obras se examina pela Lei 9.610/1998 e pelas limitações legais — estar na internet não resolve a análise, e a LGPD não afasta direitos autorais — tensão que ecoou na coletiva de imprensa que acompanhou a publicação do documento chinês.
Na <a href="https://michael7924.substack.com/p/chinas-top-court-unveils-first-judicial">coletiva de imprensa que acompanhou a publicação, o STP</a> comparou sua posição à dos EUA, onde o Departamento de Justiça defendeu, no caso New York Times v. OpenAI, que treinar modelos com obras protegidas é fair use transformador — duas potências de IA flexibilizando os limites do uso justo, por ângulos distintos.
<h2>Propriedade intelectual: contribuição humana e solução técnica continuam centrais</h2>
Em propriedade intelectual, o documento chinês trata patentes, direitos autorais e segredos comerciais relacionados à IA. Em todos os casos, a tecnologia não dispensa a análise da contribuição humana e da licitude da conduta.
Pela primeira vez, a China esclarece as regras que regem o conteúdo patenteável das invenções assistidas por IA, alinhando-se com a prática internacional. Destarte, as Opiniões estipulam que uma pessoa física será reconhecida como inventora (item 14). Contudo, não basta indicar quem operou o sistema: é preciso documentar a contribuição humana — exigência que, no Brasil, já apareceu no caso DABUS.
<a href="https://www.gov.br/inpi/pt-br/acesso-a-informacao/manifestacoes-juridicas-de-pi/arquivos/documentos/2022/16-parecer-n-00024-2022-cgpi-pfe-inpi-pgf-agu.pdf">No Parecer 00024/2022</a>, a Procuradoria Federal Especializada junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) concluiu pela impossibilidade de nomear uma IA como inventora em pedido de patente — manifestação administrativa que converge com a centralidade da contribuição humana adotada na China, tema aprofundado pela Consulta Pública 3/2025 do INPI sobre diretrizes de exame de patentes relacionadas à IA.
Quanto à suficiência descritiva, o parâmetro é conhecido: a descrição deve permitir que o técnico no assunto implemente a invenção — sem aceitar referências genéricas à IA nem exigir sempre código-fonte e bases de treinamento integrais.
O documento chinês trata ainda, com contornos próprios, dos direitos autorais e do código aberto: o item 12 considera o tipo de serviço e a origem dos dados de treinamento, sem decidir se o conteúdo gerado é protegido; o item 13 afasta a responsabilidade de quem disponibiliza código aberto para pesquisa e divulga os riscos — a expressão open source, por si só, não gera imunidade. Protege-se ainda dados, compilações e segredos comerciais.
<h2>Outros temas relevantes: atuação da advocacia e provas</h2>
O documento chinês também disciplina, de forma conjunta, os deveres de verificação do advogado no uso de IA em peças processuais e as regras sobre preservação e valoração da prova produzida com apoio da tecnologia.
O item 19 exige que os participantes verifiquem a autenticidade de leis, interpretações e precedentes em materiais produzidos com auxílio de IA e informem ao tribunal a utilização dessa assistência. Prevê também medidas contra falsificação de provas e litígios fraudulentos, com consequências criminais.
Erro de ferramenta não é fraude automática: o documento diferencia deveres de verificação de condutas de fabricação ou manipulação de evidências, cautela que a Ordem dos Advogados do Brasil (OAB) também exige no Brasil — a<a href="https://diario.oab.org.br/pages/materia/842347"> recomendação divulgada pelo Conselho Federal da OAB de 2024</a> já enfatiza supervisão humana e cuidado na pesquisa, ainda que não equivalha à exigência chinesa de informar o tribunal.
O item 17 prevê preservação de provas técnicas e auxílio judicial na obtenção de elementos inacessíveis. Em disputas autorais, o item 12 exige que o desenvolvedor que alega não infração apresente origem dos dados e registros de treinamento, mantido o dever do titular de provar a infração — sem inversão automática do ônus.
O item 18 avalia o conteúdo gerado pelos comandos usados e pela semelhança com a obra invocada, verificando em blockchain a autenticidade antes da inserção — comando direcionado não torna o teste ilegítimo, mas exige revelar como o resultado foi produzido. No Brasil, o Código de Processo Civil (CPC) já tem instrumentos correspondentes: ônus dinâmico da prova (art. 373, § 1º), exibição de documentos (arts. 396 a 404) e laudo técnico (art. 473), aplicáveis aos modelos.
Um ponto de contato jurisprudencial surgiu no <a href="https://processo.stj.jus.br/processo/pesquisa/?aplicacao=processos.ea&amp;tipoPesquisa=tipoPesquisaGenerica&amp;termo=HC%201059475">HC 1.059.475/SP</a>, julgado pelo Superior Tribunal de Justiça (STJ) em abril de 2026. Ali, um relatório produzido por investigador com ferramentas de IA generativa foi considerado sem confiabilidade mínima como prova, em contraposição a perícia oficial. A decisão não generaliza, mas reforça a exigência de fundamento técnico verificável.
Diante desses casos, a distinção conceitual é decisiva: uma resposta de IA apresentada como prova de que determinado fato externo aconteceu difere da resposta cujo próprio conteúdo é o fato controvertido, como uma imagem infratora gerada pelo serviço.
<h1>Uma agenda para o Brasil</h1>
Além de disciplinar a responsabilidade, o documento também aposta na prevenção. Para o Brasil, o aprendizado está em distinguir: treinamento não é geração de conteúdo, contribuição inventiva não é operação de ferramenta, transparência não é exposição indiscriminada e proteção efetiva não é proibição ampla. A IA muda a complexidade dos casos; não dispensa método.

inteligência artificial

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JOTA

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