Quem Paga a Conta da IA? Responsabilidade Civil por Infração de Patentes na Era Generativa

por Marcello Ávila Nascimento

O Novo Campo de Batalha da Propriedade Intelectual

A Inteligência Artificial (IA) generativa representa a maior alavanca de produtividade do século, mas também o maior fator de risco jurídico oculto da última década. Se antes o foco da propriedade intelectual era em como registrar e proteger o novo (o lado ofensivo), o cenário mudou drasticamente para a gestão de passivos e a defesa contra a infração (o lado defensivo).

A tecnologia de IA está avançando muito mais rapidamente do que os marcos regulatórios existentes. No Brasil, a Lei de Propriedade Industrial (LPI, Lei nº 9.279/96) não previa algoritmos que inventam ou copiam. O resultado é um vácuo legal onde o conceito de infração (o ato de violar a patente) se choca com o conceito de responsabilidade civil (quem deve pagar por essa violação), remetendo a discussão diretamente ao Código Civil.

Este artigo se destina a Diretores Jurídicos, Gestores de Risco e R&D, explorando a complexidade de quem deve “pagar a conta” quando a IA inadvertidamente reproduz uma invenção protegida, e quais ações de compliance são urgentes para mitigar esse risco.

O Fator Criptomnésia e a Infração Inadvertida

A raiz técnica do risco de litígio reside na forma como os modelos de IA são treinados. A IA é alimentada por data sets massivos que, invariavelmente, incluem milhões de documentos publicamente acessíveis, tais como bancos de dados de patentes, artigos científicos e códigos-fonte.

Ocorre um fenômeno análogo à criptomnésia (termo psicológico que designa a confusão entre memória e imaginação): a IA, tendo absorvido a informação técnica de uma invenção patenteada, pode reproduzir aquela solução como se fosse um output original. A máquina não “sabe” que a fonte era protegida.

O risco jurídico para a empresa usuária é a infração inadvertida. Uma empresa pode ser acusada de infração direta por um produto gerado pela IA, mesmo que não tenha tido má-fé ou intenção de copiar. Isso nos leva diretamente à questão da responsabilidade.

O Dilema Central da Responsabilidade Civil na LPI

Quando uma IA cria um design, um código ou um produto que cai no escopo de proteção de uma patente de terceiros, inicia-se um litígio que tem como ponto de partida a infração da LPI, mas se aprofunda nas regras de responsabilidade civil. O grande nó jurídico é a dificuldade de atribuir culpa (ou dolo) a uma máquina.

Responsabilidade Objetiva vs. Subjetiva

No Direito de Patentes, a regra geral é o que chamamos de responsabilidade objetiva em relação ao ato de infringir. Ou seja, se o produto final (a materialização da invenção) viola as reivindicações de uma patente vigente, a infração se estabelece, independentemente da intenção do infrator. A alegação de “eu não sabia que a IA estava copiando” não serve como defesa para o ato de infringir.

Entretanto, a discussão se torna mais complexa ao atribuir a responsabilidade na cadeia de produção da IA:

• Responsabilidade Objetiva (O Produto): A empresa que fabrica e comercializa o produto gerado pela IA é o alvo primário, pois detém o domínio do fato do produto colocado no mercado e o lucro da operação.
• Responsabilidade Subjetiva (A Culpa): Para responsabilizar o desenvolvedor da IA ou o fornecedor do dataset, o litigante precisará, muitas vezes, provar a culpa ou dolo (negligência, imprudência ou imperícia) na forma como a IA foi criada ou treinada. Por exemplo, se o desenvolvedor de um LLM falhou deliberadamente em aplicar filtros para excluir material protegido por PI, isso pode configurar culpa.

Os 3 Candidatos à Responsabilidade

A incerteza legal força o detentor da patente a litigar contra diversos players na cadeia, buscando a indenização (reparação do dano) e a cessação da infração.

1. A Empresa Usuária (Fabricante/Importador): É o alvo mais fácil e com maior potencial de pagamento. A responsabilidade é objetiva sobre o produto (violação da LPI), e é dela a responsabilidade final de realizar o Freedom-to-Operate (FTO) antes de lançar o produto.
2. A Desenvolvedora ou Fornecedora da IA (OpenAI, Google, etc.): Litigar contra esses gigantes será primariamente uma disputa contratual. A defesa deles será de que a IA é uma ferramenta neutra, e a responsabilidade criativa é do usuário. A responsabilidade só será aplicada se houver prova clara de má-fé ou falha em garantir a integridade do software (responsabilidade por vício ou fato do produto).
3. O Fornecedor do Data Set (A Contaminação na Fonte): O risco de infração ocorre na fase de treinamento, quando o modelo absorve o material patenteado. Se o fornecedor do data set não obteve as licenças necessárias para o uso de dados protegidos, ele pode ser responsabilizado por uma violação indireta ou contribuição para a infração.

O Problema da “Caixa Preta” (Black Box) nos Litígios

Se a definição da responsabilidade já é complexa, a prova da infração (o mérito do litígio) é igualmente desafiadora, esbarrando na natureza opaca dos modelos de IA. A “Caixa Preta” refere-se à incapacidade de rastrear as etapas e variáveis internas do modelo de Machine Learning que levaram a um output específico.

Desafios no Contencioso de Patentes:

• Dificuldade de Prova para o Requerente (Titular da Patente): Para provar que a invenção gerada pela IA infringe sua patente, o titular precisaria, idealmente, analisar o código-fonte ou o modelo do infrator (a IA). Isso esbarra em alegações de segredo industrial e no custo proibitivo de uma perícia complexa. O caso se torna, muitas vezes, uma prova por inferência e evidências externas, e não por análise direta do algoritmo.
• A Defesa da Empresa Acusada: Para provar que não houve infração (ou seja, que a IA não copiou), a empresa usuária precisaria revelar o pipeline de criação e o dataset Isso coloca a empresa entre a cruz e a espada: ou revela segredos industriais valiosos sobre o funcionamento do seu modelo, ou corre o risco de ser considerada culpada por falta de transparência.
• Contaminação de Segredo Industrial: Além do risco de infração, há o perigo de vazamento de segredos industriais da própria empresa usuária. Se engenheiros inserirem informações confidenciais (“prompts” detalhados, desenhos técnicos internos) em IAs públicas, esses dados podem contaminar os modelos subsequentes e serem inadvertidamente “sugeridos” a concorrentes, destruindo o requisito de ineditismo de futuros pedidos de patente da própria empresa.

Estratégia e Mitigação de Riscos

Diante desse cenário de incerteza e alto risco de responsabilidade objetiva, o Jurídico de TICs precisa sair da reatividade e migrar para uma postura ativa de compliance. O foco é criar barreiras jurídicas e contratuais que protejam a empresa do passivo gerado pela IA.

1. FTO (Freedom-to-Operate) Mandatório para Todo Output de IA

• O Princípio: Tratar toda invenção gerada pela IA como se fosse um “protótipo de um novo engenheiro júnior”.
• Ação Prática: Nenhum produto, processo ou design que tenha tido contribuição significativa de IA pode ser levado ao mercado sem uma busca de FTO prévia. Isso exige a contratação de escritórios especializados para mapear o risco de infração de patentes vigentes e assegurar a Livre Operação no mercado.

2. Governança de Prompts e Dados

• Controle de Entrada: Criar políticas internas rigorosas definindo quais tipos de dados (e em qual nível de confidencialidade) podem ser inseridos em modelos de IA. É essencial restringir o uso de IAs públicas genéricas para P&D que lide com segredos industriais.
• Documentação (Compliance): Manter registros detalhados sobre os data sets utilizados para treinar IAs internas e documentar o processo de validação humana (quem, quando e por que aprovou o output da IA) para uso em defesa judicial.

3. Contratos e Cláusulas de Indenização (Warranties)

• Alocação de Risco: Ao adquirir soluções de IA de terceiros, é crucial negociar cláusulas contratuais de indenização (warranty) que obriguem o desenvolvedor da IA a assumir o custo da defesa legal (custas processuais, honorários e eventuais condenações) caso o output do modelo resulte em litígio por infração de Propriedade Intelectual.
• Licenciamento de Dados: Exigir do fornecedor do data set garantias contratuais de que o material utilizado no treinamento da IA foi devidamente licenciado e não contém violações de direitos de terceiros.

Conclusão

A Inteligência Artificial é a tecnologia que definirá o sucesso corporativo na próxima década. No entanto, sua natureza opaca e o descompasso com a Lei de Patentes transformam a inovação em um terreno minado de responsabilidade civil.

O Jurídico não pode mais se contentar com a mera proteção do código; deve agora se concentrar em proteger a empresa do passivo gerado por esse mesmo código. A ausência de um marco legal específico força o litígio de PI para as complexas regras do Código Civil e exige uma atuação jurídica de compliance preventivo, que envolva FTOs obrigatórias e uma rigorosa gestão de prompts e dados.

Se a sua empresa está utilizando IA generativa no seu P&D, é imperativo que o departamento jurídico realize imediatamente um mapeamento de riscos e estabeleça as barreiras de compliance necessárias para proteger o seu balanço financeiro e a continuidade da sua operação.

Restando dúvidas envie um e-mail para inpi@avilanascimento.adv.br, ou entre em contato pelo telefone (21) 3802-3838 ou pelo WhatsApp (21) 97272-8787.

Referências:

ABBOTT, Ryan. The Reasonable Robot: Artificial Intelligence and the Law. Cambridge: Cambridge University Press, 2020.

BRASIL. Lei nº 9.279, de 14 de maio de 1996. Regula direitos e obrigações relativos à propriedade industrial. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 15 maio 1996.

DANNEMANN SIEMSEN ADOVOGADOS (Org.). Comentários à Lei da Propriedade Industrial. 3. ed. Rio de Janeiro: Renovar, 2013.

Site oficial do escritório Ávila Nascimento Advocacia. Disponível em: https://avilanascimento.adv.br/#informativos. Acesso em 2025.

BRASIL. Lei nº 10.406, de 10 de janeiro de 2002. Institui o Código Civil. BRASIL. Senado Federal. Projeto de Lei nº 2.338, de 2023. Regulamenta o uso da Inteligência Artificial no Brasil para proteger os direitos fundamentais. Disponível em: https://www.senado.leg.br/atividade/materia/getPDF.asp?t=MP&id=162608. Acesso em: nov. 2025.

WORLD INTELLECTUAL PROPERTY ORGANIZATION (WIPO). Generative AI and Intellectual Property. Geneva: WIPO, 2024. Disponível em: https://www.wipo.int/about-ip/en/ai/generative_ai.html. Acesso em: 20 nov. 2025.

Responsabilidade Civil e Infração de Patentes por IA