O debate sobre dados para treinar modelos de IA gerativa ganha novas leituras: embora o acesso a dados seja fundamental para a melhoria de sistemas que geram conteúdo, a proteção de privacidade não precisa ser sacrificada. Profissionais do setor afirmam que a LGPD não impede, de imediato, o uso de dados no treinamento, desde que haja salvaguardas e mecanismos de accountability.
Especialistas destacam que a privacidade não é o único pilar: a diversidade de dados, a qualidade das informações e o respeito a contextos regionais são cruciais para que a IA produza resultados alinhados à sociedade brasileira. Um recuo extremo no acesso a dados poderia reduzir a utilidade e a segurança de sistemas treinados no país.
Para equilibrar proteção de dados e treinamento de IA, apontam-se caminhos que vão além de uma dicotomia entre dados públicos e privados. Medidas como anonimização viável, segurança reforçada, técnicas avançadas de privacidade e governança de IA ajudam a viabilizar o uso de informações com riscos controlados, mantendo a conformidade com a LGPD.
Os autores ressaltam que o objetivo não é normalizar o uso indiscriminado de dados, mas reconhecer que a ética digital do futuro depende da capacidade dos sistemas de entender a sociedade. Com processos de governança, é possível reduzir memorizações indesejadas e garantir transparência sobre o uso de dados em treinamento.
Assim, o caminho sugerido é de equilíbrio: manter a LGPD como marco para contrapartidas e responsabilidade, sem fechar a porta da inovação. O debate envolve juristas, reguladores e agentes públicos na construção de diretrizes que assegurem tanto a privacidade quanto o avanço tecnológico responsável.
