3.2.5. O Risco do Empreendimento e o Risco do Desenvolvimento: Fundamentos Jurídicos

tells I Marques, quando não se consideram as características de design que cumprem os exemplares da série, por exemplo561. No ponto, a lei de proteção ao consumidor espanhola traz, em seu art. 140.2, uma causa de “exoneração” da responsabilidade que achamos adequada para nosso estudo: “O produtor de uma parte integrante de um produto acabado não será responsabilizado se provar que o defeito é imputável ao projeto do produto no qual foi incorporado ou às instruções fornecidas pelo fabricante desse produto”562. Tal dispositivo é um bom exemplo do que uma futura norma especial (ou atualização legislativa) envolvendo IA no Brasil poderia dispor. Fosse aplicado ao CDC uma lógica similar, romperia a rigorosa solidariedade que os arts. 12 e 14 do CDC impõem. Obviamente, pensando num caso de defeito de fabricação ou design envolvendo qualquer produto tecnológico com algum nível de autonomia algorítmica, seria extremamente contraproducente que esse tipo de discussão fosse travada no âmbito de uma ação consumerista individual. De se pensar se nas ações difusas, coletivas ou individuais homogêneas, no entanto, isso não pudesse ser detidamente explorado. Os defeitos de informação são, em muitos casos, mais fáceis de provar em comparação com defeitos de design ou fabricação, pois não requerem o exame de milhões de linhas de código. Em vez disso, baseiam-se na análise de se as informações fornecidas ao consumidor foram suficientes e adequadas563. Produtos digitais, por sua natureza, podem apresentar riscos que são impossíveis de eliminar completamente. Entretanto, sistemas de inteligência artificial sofisticados exigem um nível maior de precisão nas advertências, informações e instruções fornecidas pelo fabricante. Informações personalizadas, baseadas em análises de dados massivos, podem facilitar a compreensão pelo consumidor sobre os riscos envolvidos no uso desses sistemas. Um exemplo específico que ilustra a importância de informações claras e precisas é o caso dos “algoritmos de otimização de colisão” (crash-op561 Vehículos Autónomos y Semiautónomos. In: Navarro, Suzana Navas (Coord.). Inteligencia Artificial: Tecnologia, Derecho. Valência: Tirant lo Blach, 2017b, p. 116. 562 Tradução livre. Ley General para la Defensa de los Consumidores y Usuarios (“LGDCU”) da Espanha (Real Decreto Legislativo 1/2007). Disponível em: https://www.boe.es/buscar/act. php?id=BOE-A-2007-20555. 563 Castells I Marques, 2017b, p. 120.