125 Inteligência Artificial e segredo de negócio: uma aproximação a partir da LGPD ma, nesse caso, não é com o algoritmo em si, mas sim com as especificações a ele fornecidas (Mendes, Mattiuzzo, e Fujimoto, 2021, p. 430). Diante da complexidade da questão, os requisitos – supra referidos – para proteção do algoritmo pelo direito autoral dependeriam, ainda, do tipo de algoritmo desenvolvido (Axhamn, 2023, p. 171). Isso ocorre no debate quanto aos modelos de aprendizagem supervisionada, não supervisionada ou, por exemplo, redes neurais, conforme explica Foss-Solbrekk (2021, p. 250): É improvável que algoritmos e modelos de aprendizagem não supervisionada sejam considerados criação intelectual do próprio autor porque o desenvolvedor desempenha um pequeno papel no funcionamento dos algoritmos. Esses algoritmos são executados e aprendem sem supervisão humana. [...]. Os algoritmos de aprendizagem supervisionada também lutam para satisfazer esses dois requisitos, pois muitas vezes são de código aberto e, portanto, não originais, com expressões predominantemente técnicas. [...] Como as redes neurais contêm camadas escondidas do desenvolvedor, executam tarefas sem programação prévia e limitam o controle humano sobre suas correlações, elas entram em conflito com o critério de criação intelectual do próprio autor. [...] Como resultado, as redes neurais e as máquinas de vetores não são elegíveis para proteção de direitos autorais (traduziu-se) (Foss-Solbrekk, 2021. p. 251-252)34 34 No original: “Unsupervised learning algorithms and models are unlikely to be regarded as an author’s own intellectual creation because the developer plays a small role in the algorithms’ functioning. These algorithms run and learn without human supervision. […] Supervised learning algorithms similarly struggle to satisfy these two requirements as they are often open source, thus not original, with predominantly technical expressions. […] As neural networks contain layers hidden from the developer, perform tasks without prior-programming, and limit human control over its correlations, they clash with the author’s own intellectual creation criterion. […] As a result, neural networks and vectors machines are ineligible for copyright protection.”. In: FOSS-SOLBREKK, Katarina. Three routes to protecting AI systems and their algorithms under IP law: The good, the bad and the ugly. Journal of Intellectual Property Law & Practice, v. 16, n. 3, p. 247-258, mar. 2021. p. 250-252. Disponível em: https://doi.org/10.1093/jiplp/jpab033 Acesso em: 20 ago. 2023.
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