Existe um número que deveria tirar o sono de qualquer executivo do setor de tecnologia: 100. Esse é o marco recém-atingido de ações judiciais de direitos autorais em curso contra empresas de inteligência artificial apenas nos Estados Unidos. O centésimo processo foi deflagrado em abril de 2026, quando produtores de conteúdo do YouTube processaram Apple, OpenAI e Amazon, segundo o levantamento do AI Copyright Case Tracker, mantido pelo projeto ChatGPT Is Eating the World. Some-se a esse número outras 31 ações internacionais, na Europa, Ásia e América Latina, e o panorama global alcança 131 processos ativos. Em outubro de 2025, eram 51. Em menos de seis meses, o contencioso praticamente dobrou. Não se trata de uma tendência; é uma avalanche.
A radiografia dos litígios é reveladora. Das 100 ações norte-americanas, 47 tramitam no Northern District of California, o quintal do Vale do Silício, e as outras 31 no Southern District of New York, o epicentro editorial e midiático do país. Por segmento, autores e editoras de livros lideram com 36 processos, seguidos por veículos de imprensa (17), produtoras de vídeo e cinema (14), gravadoras e compositores musicais (13), artistas visuais (9) e, sintomaticamente, ações por violação de voz e imagem (3) — uma categoria que sequer existia há dois anos.
O que está em jogo ultrapassa o debate acadêmico sobre fair use ou os limites da cópia transformativa. A questão desloca-se para o plano estrutural da própria noção de autoria: sistemas que operam a partir da ingestão massiva de conteúdos passam a tensionar os critérios tradicionais de originalidade. Nesse contexto, a atribuição de responsabilidade por eventuais violações torna-se difusa, envolvendo diferentes agentes da cadeia tecnológica, desde desenvolvedores até as empresas que exploram economicamente essas ferramentas.
Cenário mundial: contencioso sem precedentes
Para dimensionar a relevância do momento que enfrentamos, é preciso olhar para os números com a frieza que o direito exige. Nos Estados Unidos, a consolidação de 12 ações contra a OpenAI perante o United States Judicial Panel on Multidistrict Litigation, em abril de 2025, reuniu desde class actions de autores e organizações jornalísticas até demandas baseadas no Digital Millennium Copyright Act (DMCA). Todas convergem em uma alegação comum: o uso não autorizado e não remunerado de obras protegidas para treinamento de modelos de linguagem.
Mas o fenômeno não é exclusivamente americano. As 31 ações internacionais mapeadas pelo Case Tracker revelam uma frente global de combate. No Reino Unido, o caso Getty Images v. Stability AI encontra-se em fase recursal. A Alemanha concentra seis litígios, incluindo Kneschke v. LAION (em recurso perante o Tribunal Regional Superior de Hamburgo), GEMA v. OpenAI, GEMA v. Suno e até uma ação movida pela Penguin Random House contra a OpenAI em solo alemão. Na Ásia, há litígios ativos perante o Seoul Central District Court na Coreia do Sul, o Tokyo District Court no Japão, a Delhi High Court na Índia e o Guangzhou Internet Court na China. E, dado particularmente relevante para nós, o Brasil já figura no mapa com ao menos uma ação tramitando em primeira instância. O fenômeno é, portanto, global.
Os valores envolvidos são impactantes. O caso Bartz v. Anthropic resultou no que é, até o momento, o maior acordo de direitos autorais da história dos Estados Unidos: US$ 1,5 bilhão, beneficiando aproximadamente 500 mil obras literárias — cerca de US$ 3 mil por livro utilizado no treinamento do modelo Claude. A ação revelou que a Anthropic baixou centenas de milhares de livros digitais de bibliotecas clandestinas como a Library Genesis e o Pirate Library Mirror. Em janeiro de 2026, um consórcio de editoras musicais liderado pela Universal Music Publishing Group e Concord Music Group elevou a aposta: uma ação de US$ 3,1 bilhões contra a mesma empresa, alegando que ela utilizou BitTorrent para baixar mais de 20.517 composições protegidas, incluindo clássicos como Sweet Caroline e Uptown Funk.
Mas é no caso The New York Times v. OpenAI que reside o potencial de redefinição jurídica mais significativo. Em janeiro de 2026, o juiz Sidney Stein, do Southern District of New York, determinou que a OpenAI produzisse a integralidade de uma amostra de 20 milhões de registros de conversas do ChatGPT. Em março de 2026, a ordem foi ampliada para incluir reservatórios adicionais de 78 milhões e 10 milhões de registros. A decisão revela um fenômeno juridicamente sensível: a chamada “regurgitação”, a capacidade de modelos de IA de reproduzir, em determinados contextos, trechos substancialmente similares às obras utilizadas no treinamento. Ainda que não constitua comportamento universal, sua ocorrência documentada tensiona diretamente a tese de que o treinamento seria meramente transformativo, ao evidenciar riscos concretos de reprodução não autorizada.
‘Regurgitação’ como ponto de inflexão
A defesa central das empresas de IA repousa sobre a doutrina do fair use, que permite o uso limitado de obras protegidas para fins transformativos. Dois juízes federais já reconheceram, em decisões separadas, que o treinamento de modelos de IA pode ser considerado altamente transformativo. A lógica é sedutora: o modelo não copia a obra, mas extrai padrões estatísticos que lhe permitem gerar conteúdo novo.
O problema é que a realidade empírica começa a desmentir a elegância teórica. A produção forçada dos registros do ChatGPT está revelando que os modelos de linguagem não apenas “aprendem”; eles memorizam. A decisão do juiz Stein, de outubro de 2025, foi categórica ao afirmar que basta que os autores tenham alegado some outputs that a reasonable jury could find are substantially similar to plaintiffs’ works para que a ação prossiga. Essa formulação transfere ao júri e, portanto, ao senso comum de pessoas leigas, a avaliação sobre a similaridade substancial entre a obra original e o output da IA. É uma perspectiva que favorece decisivamente os titulares de direitos.
Há aqui um argumento que merece atenção especial, e que raramente aparece na literatura especializada: a regurgitação cria um paradoxo probatório inédito. Se o modelo “leu” milhões de obras, a probabilidade estatística de que qualquer output contenha elementos substancialmente similares a pelo menos uma obra protegida é virtualmente inevitável. Isso significa que, em tese, todo output de um modelo generativo seria potencialmente infrator — um cenário de responsabilidade de fato, ainda que não de direito.
Paradoxo brasileiro: quando o INPI diz ‘não’ à invenção autônoma
Enquanto o Judiciário norte-americano enfrenta a questão pelo prisma autoral, o Brasil produziu uma resposta institucional pela via da propriedade industrial que merece análise. O Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), por meio da Consulta Pública nº 03/2025, submeteu à sociedade a minuta de diretrizes para o exame de pedidos de patente envolvendo inteligência artificial. A orientação consolidada é clara: a IA não pode ser indicada como inventora em pedidos de patente no Brasil, devendo a titularidade estar vinculada a uma pessoa natural, nos termos da Lei de Propriedade Industrial.
A fundamentação ampara-se no artigo 6º da Lei de Propriedade Industrial (Lei nº 9.279/1996), que reserva o direito de patente exclusivamente ao inventor humano, bem como na Convenção da União de Paris e no Acordo TRIPS. No âmbito da mencionada Consulta Pública nº 03/2025, o INPI propôs diretrizes que permitem sistematizar as criações envolvendo inteligência artificial em três categorias:
1 modelos e técnicas de IA, voltados ao desenvolvimento de estruturas e métodos próprios;
2 invenções baseadas em IA, em que a tecnologia integra a solução de um problema técnico; e
3 invenções assistidas por IA, nas quais há intervenção humana em alguma etapa do processo.
Nessa perspectiva, a patenteabilidade não decorre da categoria em si, mas da presença de contribuição inventiva humana. Assim, resultados oriundos de processos inteiramente autônomos, sem participação humana qualificável como inventiva, tendem a ser excluídos da proteção.
Esse posicionamento não é isolado. O caso Dabus (Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience), desenvolvido por Stephen Thaler, foi rejeitado em praticamente todas as principais jurisdições — Estados Unidos, Reino Unido, União Europeia e Austrália (após reversão em grau recursal). A África do Sul figura como exceção, tendo concedido a patente em sistema que não realiza exame substantivo prévio, o que limita o alcance do precedente.
É nesse ponto que surge a maior contradição do sistema jurídico atual. A inteligência artificial não pode ser autora quando cria, mas seus resultados geram responsabilidade quando reproduzem. Não possui direitos, mas produz obrigações. Não é sujeito jurídico, mas funciona como instrumento de violação.
Essa lógica, ainda que funcional, deixa um vazio difícil de sustentar. Produções de IA que não infringem direitos permanecem sem enquadramento claro: não têm autor, não têm titular e não se encaixam plenamente nas categorias tradicionais. Na prática, tendem a ser absorvidas pelo domínio público, o que permite sua livre exploração e incentiva a produção em escala, deslocando valor econômico e pressionando ainda mais o sistema de propriedade intelectual.
Dois paradigmas em colisão: Europa, China e a fragmentação regulatória global
A União Europeia, por meio do AI Act, cuja implementação ocorre de forma escalonada ao longo de 2025 e 2026, passou a impor aos provedores de modelos de IA de propósito geral obrigações de transparência, incluindo a divulgação de sumários suficientemente detalhados dos conjuntos de dados utilizados no treinamento. Paralelamente, a Diretiva de Direitos Autorais da União Europeia assegura aos titulares de direitos a possibilidade de reservar suas obras contra o uso em atividades de text and data mining, impondo aos desenvolvedores o dever de respeitar tais restrições quando devidamente identificadas.
No plano político-regulatório, discute-se o avanço para modelos mais estruturados de licenciamento e remuneração, incluindo propostas que visam a ampliar a rastreabilidade dos dados utilizados no treinamento de sistemas de IA. Trata-se, até o momento, de uma agenda em evolução, ainda sem consolidação normativa definitiva.
A China, por sua vez, trilha um caminho distinto e é aqui que reside uma das inflexões mais relevantes do cenário global. Enquanto Estados Unidos, Brasil e Europa convergem na recusa de atribuir autoria à IA, tribunais chineses têm reconhecido proteção autoral a obras geradas com o uso de inteligência artificial, desde que haja contribuição intelectual humana significativa. No caso Li v. Liu (novembro de 2023), o Beijing Internet Court reconheceu direitos autorais sobre uma imagem gerada por IA, destacando o papel criativo do usuário na formulação e refinamento dos comandos utilizados.
Ao mesmo tempo, a China National Intellectual Property Administration (Cnipa) adotou postura restritiva no campo da propriedade industrial. Em 2026, a autoridade emitiu alertas sobre os riscos do uso de IA na redação de pedidos de patente — incluindo alucinações algorítmicas e vazamento de informações confidenciais — e reafirmou a impossibilidade de indicação de sistemas de IA como inventores.
Configura-se, assim, uma cisão conceitual relevante: a proteção autoral é admitida quando há intervenção humana significativa, ao passo que a inventividade permanece juridicamente vinculada à pessoa natural. Trata-se de uma resposta funcional a um cenário de rápida transformação tecnológica, ainda marcado por forte fragmentação regulatória.
Contudo, mesmo o modelo europeu enfrenta uma limitação estrutural comum a diferentes jurisdições: sua aplicação predominantemente prospectiva. Os modelos atualmente em operação já foram treinados com volumes massivos de dados, de modo que exigências futuras de transparência não enfrentam, por si sós, as potenciais violações pretéritas.
O que o Brasil precisa aprender — e ensinar
O posicionamento do INPI mencionado é tecnicamente correto, mas insuficiente. A exclusão da IA como inventora enfrenta apenas um dos vértices de um problema estrutural mais amplo. O Brasil ainda carece de um regime jurídico específico para lidar com os efeitos da inteligência artificial generativa sobre os direitos autorais, a responsabilidade civil por outputs potencialmente infratores, os mecanismos de licenciamento de dados de treinamento e a titularidade das criações assistidas por IA.
O Marco Legal da IA (PL 2.338/2023), ainda em tramitação no Congresso Nacional, tangencia essas questões, mas não as enfrenta com a profundidade necessária exigida. Não há, por exemplo, previsão de mecanismos análogos ao opt-out europeu para titulares de direitos autorais, nem de modelos estruturados de remuneração pelo uso de obras no treinamento de sistemas de IA.
Nesse cenário, impõe-se a discussão de soluções regulatórias mais sofisticadas. Uma alternativa possível, ainda incipiente no debate nacional, mas crescente no plano internacional, seria a adoção de um modelo de licenciamento coletivo com elementos compulsórios, inspirado nos sistemas de gestão coletiva já consolidados no direito autoral brasileiro, especialmente na Lei nº 9.610/1998. Nesse modelo, empresas de IA contribuiriam com remuneração proporcional ao uso de dados de treinamento, a ser distribuída entre titulares de direitos por entidades de gestão coletiva. Trata-se de um arranjo capaz de equilibrar incentivos à inovação com a necessária remuneração dos criadores.
Futuro que já chegou
É improvável que, no curto prazo, haja uma definição judicial definitiva sobre a aplicação do fair use ao treinamento de modelos de inteligência artificial. Enquanto isso, observa-se uma tendência crescente de acordos e parcerias, como evidenciado por negociações bilionárias envolvendo empresas do setor. Esses movimentos sugerem uma estratégia deliberada de mitigação de risco: evitar a formação de precedentes potencialmente desfavoráveis.
Há, contudo, um efeito colateral relevante. Cada acordo que substitui uma decisão de mérito posterga a consolidação de jurisprudência. E a ausência de parâmetros claros, por sua vez, retroalimenta a insegurança jurídica, incentivando novos litígios. Forma-se, assim, um ciclo autorreforçado: quanto mais acordos, menos precedentes; quanto menos precedentes, maior a litigiosidade; quanto maior a litigiosidade, maior o incentivo a novos acordos.
O direito sempre operou na tensão entre proteção e inovação. A inteligência artificial, contudo, introduz uma disrupção mais profunda: a possibilidade de que a produção de conteúdo supere a capacidade do sistema jurídico de classificá-lo adequadamente. Os outputs de modelos generativos desafiam categorias tradicionais — não se enquadram com precisão como obra, cópia, derivação ou transformação.
Até que essas categorias sejam redefinidas, os mais de uma centena de processos em curso em múltiplas jurisdições e os bilhões de dólares em disputa não representam uma anomalia, mas o custo inevitável de um sistema jurídico diante de uma tecnologia que avança mais rápido do que sua capacidade de regulação.
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