A autonomia algorítmica e as características orientadas por dados da inteligência artificial generativa estão transformando os paradigmas de produção de conteúdo. Modelos de aprendizado profundo, treinados em grandes conjuntos de dados, podem gerar continuamente conteúdo sem intervenção humana, rompendo com a lógica 'centrada no autor humano'. A estrutura legal atual enfrenta desafios em relação à qualificação de sujeitos, uma vez que o conteúdo gerado por IA não atende aos critérios para titulares de direitos e tem dificuldades em estabelecer presunções razoáveis de propriedade de direitos através dos sistemas existentes. Em relação aos padrões de avaliação de originalidade, os critérios tradicionais têm dificuldades em avaliar as diferenças expressivas no conteúdo gerado algoritmicamente, e a natureza de caixa-preta do processo de criação leva a um 'dilema de quantificação' na determinação da originalidade. O impacto tecnológico também se manifesta na dimensão da alocação de direitos. A legalidade dos dados de treinamento de direitos autorais, os direitos e responsabilidades da disseminação secundária de conteúdo gerado, e a falta de regulamentos sobre sistemas de direitos conexos não conseguem abordar as diversas reivindicações de interesse. O atraso da estrutura legal atual desencadeou riscos sistêmicos, não incentivando a inovação ou equilibrando conflitos de valor, necessitando da urgente criação de um novo paradigma de governança.
F. Qi (Quarta-feira,) estudou essa questão.