Relatório da OCDE sobre Inteligência Artificial, Data Scraping e os Desafios para a Propriedade Intelectual

No passado dia 9 de fevereiro de 2025, a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE) publicou um relatório intitulado “Intellectual Property Issues in Artificial Intelligence Trained on Scraped Data”, que aborda as implicações da inteligência artificial (IA) no âmbito da propriedade intelectual (PI).

Este relatório foca-se especialmente nos métodos de extração de dados, nomeadamente de data scraping, que tem vindo a ser recorrentemente utilizado no treino de sistemas de IA. O uso deste tipo de métodos tem vindo a colocar desafios e problemas jurídicos, em particular, mas não se limitando a, proteção do direito de autor, de marcas, segredos de negócio e bases de dados.

Avanços da IA e desafios que estes avanços colocam

A inteligência artificial depende da utilização de grandes volumes de dados para treinar os seus modelos, sendo que a qualidade desses dados é fundamental para a eficácia dos sistemas. Estes dados podem ter origem em fontes específicas, como bases de dados licenciadas, ou ser recolhidos através de técnicas que têm vindo a ser amplamente utilizadas, como o data scraping, que permite a obtenção massiva de informações.

Embora o scraping possibilite uma recolha mais ampla e diversificada de dados, ao abranger todos os dados disponíveis, aumenta o risco de violação de direitos de propriedade intelectual (ainda que de forma não intencional, uma vez que o scraping pode incluir obras protegidas que se encontram ilicitamente disponíveis). Muitos dos dados recolhidos provêm de obras protegidas por direitos de autor, pertencentes a criadores como fotógrafos, escritores e artistas.

O relatório da OCDE salienta que, apesar da existência desses direitos, técnicas como o scraping dificultam o seu exercício pelos autores. Com efeito, a falta de transparência de muitos sistemas é assinalada como um dos principais obstáculos ao conhecimento da violação por parte dos respetivos titulares e, consequentemente, ao exercício dos seus direitos.

No referido relatório é ainda mencionado que, de uma forma geral, as legislações de propriedade intelectual, frequentemente anteriores ao desenvolvimento destas novas técnicas e tecnologias, não estão, em muitos casos, preparadas para enfrentar os desafios impostos pelo scraping. Como resultado, a aplicação eficaz das normas de PI torna-se difícil, aumentando o risco de violação, mesmo que não intencional, dos direitos de exclusivo.

O Papel da Propriedade Intelectual na Inovação e os Riscos do Data Scraping

Dado o papel crucial que a PI desempenha na proteção da criatividade e da inovação, o relatório torna evidente a urgência na atualização das legislações nesta nova era digital. Porém, note-se que o equilíbrio entre o desenvolvimento tecnológico e a salvaguarda dos direitos de PI será determinante para assegurar uma inovação responsável e sustentável.

Definição e Importância dos Conceitos Técnicos

Tendo em conta que um dos problemas identificados pelo relatório é precisamente a ausência, por um lado, e a disparidade entre diferentes ordens jurisdicionais, por outro, de conceitos-chave no contexto da IA e da PI, o relatório debruça-se sobre os mesmos e procede a uma proposta dessas definições, dentre as quais a definição de data scraping.

No que respeita à definição de data scraping, o relatório propõe uma definição de trabalho, que pode ser completada com outras definições focadas em técnicas e/ou atividades específicas utilizadas na recolha de dados. Assim, no presente relatório, o data scraping refere-se “à extração automática de dados de treino de IA da internet, de bases de dados em linha e de outras fontes, utilizando ferramentas de software ou scripts automatizados” (tradução nossa).

O relatório densifica, ainda, definições sobre as diferentes técnicas usadas em “Data Scraping”. São elas:

Estes termos são frequentemente utilizados de forma intercambiável, mas, como o relatório destaca, é essencial estabelecer uma terminologia comum para promover a clareza e a consistência, especialmente em termos legais.

Propostas para uma Abordagem Responsável

Para responder aos desafios apresentados pelo data scraping e seus impactos na PI, o relatório propõe várias medidas políticas – sublinhando as que já haviam sido propostas no EASD Recommendation (OECD, Recommendation of the Council on Enhancing Access to and Sharing of Data, 2021). Dentre elas, destacam-se:

• Código de conduta relativo ao data scraping

Desenvolver medidas flexíveis e voluntárias que considerem as diferentes abordagens jurídicas e regulamentares entre jurisdições, incluindo a adoção de um “código de conduta” transfronteiriço para a extração de dados e o apoio ao desenvolvimento de ferramentas técnicas e termos contratuais normalizados;

• Cláusulas contratuais tipo

Incentivar o desenvolvimento de ferramentas técnicas que protejam os direitos de propriedade intelectual, permitam o controlo de acesso aos dados pelos titulares de direitos e apoiem os mecanismos de licenciamento, incluindo tecnologias de reforço da privacidade;

• Ferramentas técnicas

Implementar iniciativas de sensibilização para informar as partes interessadas sobre os seus direitos e responsabilidades, educando os utilizadores de IA para uma utilização responsável;

• Sensibilização para o data scraping

Estabelecer definições e terminologia harmonizadas para as atividades de extração de dados, promovendo a coerência e a compreensão partilhada entre as partes interessadas;

Conclusão

O relatório da OCDE evidencia os desafios legais emergentes no cruzamento entre a evolução dos sistemas de IA e a proteção dos direitos de PI, especialmente no que se refere a técnicas de extração de dados como o data scraping.

Este estudo segue os princípios da OCDE para o desenvolvimento de IA, que defendem a defesa da inovação e a promoção de um uso confiável desta tecnologia, respeitando os direitos de PI e promovendo um ambiente jurídico mais coeso e transparente.