soluções para problemas diversos – que não simplesmente reproduzem os dados existentes, mas, sim, criam composições originais baseadas nos padrões aprendidos durante o treinamento. Segundo a reflexão de Cervini e Heleg, as máquinas do século XX não tinham a capacidade de decidir autonomamente em domínios complexos. A distorção da informação exigia uma intervenção humana direta, fosse através da digitação ou da programação de regras em linguagem computacional. A IA generativa, no entanto, transformou esse paradigma, pois os grandes modelos conversacionais podem não apenas alterar os dados sobre os quais foram treinados como, também, gerar novos dados que nunca existiram antes. Embora esses dados sejam baseados em padrões de informação pré-existentes, o sistema vai além, recombinando tais dados para gerar um novo conteúdo a partir de dados sintéticos134. Portanto, as “fábricas de IA generativa”135 operam como complexos sistemas algorítmicos que vão além de apenas combinar dados existentes; elas também os transformam, gerando informações sintéticas inéditas. Os algoritmos são treinados em vastos conjuntos de dados, representando probabilisticamente conhecimentos, sentimentos e pensamentos de milhões de pessoas. Para além da geração de imagens, textos e códigos de programação, suporte para tradução e edição de conteúdos, a IA generativa tem aplicações práticas em áreas como educação, neuromarketing, comércio eletrônico, neuropolítica, pesquisas científicas e outras formas de conteúdo que simulam a capacidade criativa humana136. O design desses modelos resulta na criação de novas informações ao mesclar dados reais com sintéticos, ampliando significativamente as possibilidades de geração criativa137. O funcionamento da IA generativa baseia-se em sistemas que integram componentes como o gerador e o discriminador, especialmente em 134 Cervini e Heleg, 2023, pp. 263-264. 135 A expressão é de Cervini e Heleg, bem como maiores reflexões sobre o assunto (2023, p. 257). 136 Entre os exemplos mais conhecidos até 2025, estão plataformas como ChatGPT (para texto), o DALL-E da OpenAI (para imagens), Midjourney e Stable Diffusion (imagens), Adobe Firefly (para edição de conteúdo), GitHub Copilot (programação), Claude da Anthropic (conversação), Gemini da Google (assistente multimodal) e o CM3leon da Meta (gerador de imagens e textos a partir de imagens fornecidas). 137 Veja-se aprofundamentos sobre o tema em Dapkevicius, 2024, p. 214 ss.; Porto, Shuenquener e Gabriel, 2024, pp. 2.4.ss.
Alessandro Casoretti Lavorante
Prof. Me. pela USP
Advogado especializado em Direito Digital, IA e Startups. Mestre em Direito Civil pela USP. Autor do livro "Responsabilidade Civil por Inteligência Artificial".