Fashion Law e os impactos da Inteligência Artificial: direito autoral, desenho industrial e titularidade das criações algorítmicas 148 normativas e contratuais para solucionar o dilema da titularidade das criações algorítmicas no campo do Fashion Law. FUNDAMENTOS DO FASHION LAW E CONCEITOS DE IA O Fashion Law, ou Direito da Moda, contempla questões jurídicas da indústria da moda, preocupando-se desde a proteção da criatividade e da identidade das marcas e designers de moda, até questões envolvendo sustentabilidade e relações contratuais entre os agentes desse mercado. Embora consolidado como campo de estudo, não se trata de um ramo autônomo do Direito com legislação própria. No Brasil, utiliza-se de ummosaico de normas existentes que incluem a Constituição Federal (proteção aos criadores – art. 5º, incisos XXVII e XXIX), o Direito Autoral (Lei n.º 9.610/98) e a Propriedade Industrial (Lei n.º 9.279/96), além de tratados internacionais como a Convenção de Berna (direitos autorais) e o Acordo TRIPS (aspectos de PI relacionados ao comércio) e decisões judiciais emblemáticas em casos de repercussão internacional (Rodrigues, 2024). Essa falta de normas específicas gera desafios interpretativos, especialmente diante de inovações tecnológicas como a IA, exigindo dos juristas criatividade para enquadrar fatos novos nas categorias jurídicas existentes. Para enfrentar os impactos da aplicação da IA no Direito da Moda, é preciso entender os conceitos técnicos básicos de IA. A IA generativa refere-se a sistemas treinados para produzir conteúdo original a partir de dados (Bastos, 2024), por exemplo, gerar uma nova estampa ou croqui de uma peça de vestuário a partir de instruções do usuário, chamadas de prompts. A IA analisa milhões de imagens de roupas, tendências e padrões e, a partir disso, “aprende” as características estéticas e cria designs inéditos combinando ou extrapolando o conteúdo “aprendido”. O processo de criação algorítmica difere do processo humano: a IA não tem inspirações ou intenção artística, mas apenas recombina probabilisticamente elementos de seu treinamento para atender às especificações transmitidas pelo usuário. Isso gera debates sobre a originalidade do resultado e a contribuição humana necessária para sua obtenção.
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