A Associação Brasileira de Criptoeconomia (ABcripto) ampliou a abrangência dos códigos e lançou sua autorregulação de tokenização, marcando um importante avanço para o setor, alinhada com os pareceres da CVM e com as boas-práticas internacionais.

A nova autorregulação será publicada em setembro, após aprovação formal do Conselho de Administração da ABcripto, com vigência em três meses prorrogáveis. O objetivo é estabelecer padrões claros e robustos para a emissão e negociação de tokens, proporcionando maior transparência, segurança e confiança para todo o mercado.

O mercado de tokenização no Brasil está em um período de crescimento significativo, refletindo tendências globais. Segundo o estudo “Criptoeconomia no Brasil 2023”, realizado pela ABcripto, 27% das empresas possuem negócios relacionados a tokenização.

“A autorregulação de tokenização da ABcripto vem em um momento crucial de crescimento e expansão do setor, formalizando práticas, trazendo maior transparência e organização. O documento mantém padrões éticos, institucionaliza práticas e padroniza  procedimentos. Estabelecemos um novo marco e damos mais um passo para o desenvolvimento e segurança do setor”, explica Bernardo Srur, diretor-presidente da ABcripto.

Para Renata Mancini, Vice-presidente do Conselho de Administração da ABcripto, “os princípios orientativos da autorregulação visam garantir um mercado de tokens eficiente, colocando em pauta a equidade, transparência e confiança, além da promoção de atuação ética que se harmoniza com a legislação e boas-práticas vigentes”.

O lançamento da autorregulação de Tokenização reforça o pioneirismo da associação, que foi a primeira a lançar a autorregulação do setor cripto, em 2020, além de ter desempenhado um papel importante nas discussões para a criação do Marco Legal das Criptomoedas (Lei 14.478/22).

“A autorregulação estipula diretrizes associadas à transparência e à proteção ao consumidor, trazendo mais segurança jurídica para o investidor, para a realização de negócios, bem como para o sistema financeiro brasileiro”, complementa Edísio Neto, Presidente do Conselho de Administração da ABcripto.

Já para Erik Oioli, sócio-diretor de mercado de capitais da VBSO Advogados, “a autorregulação para tokenização é sinal do amadurecimento dessa indústria e a prepara para crescer ainda mais no contexto de uma economia digital, criando padrões e regras que aumentam a transparência e segurança para todo o mercado”.

O documento é fruto de um trabalho colaborativo da ABcripto, por meio do seu Comitê de Autorregulação, coordenado por Matheus Cangussu, Diretor Jurídico da Loopipay; Rita Casolato, Diretora de Compliance da LIQI; além do grupo de trabalho de Tokenização, liderado por Larissa Moreira, Digital Assets Manager do Itaú; e Erik Oioli, sócio-diretor de mercado de capitais da VBSO Advogados.

A autorregulação de tokenização foi apresentada durante o workshop “Tokenização – O Futuro das Transações Digitais”, realizado na última quinta-feira (08). O evento contou com a participação de grandes nomes do setor, como Matheus Cangussu, Coordenador do Comitê de Autorregulação da ABcripto; Larissa Moreira, Líder do GT de Tokenização da ABcripto e Digital Assets Manager do Itaú; Victor Yen, Diretor de Structured Finance da LIQI; Yuri Nabeshima, Coordenadora do Grupo de Trabalho entre ABcripto e IBRADIM; Jonatas Montanini, COO e Co-Founder da Zuvia; Gustavo Blasco, CEO do GCB Investimentos; Erik Oioli, Líder do GT de Tokenização da ABcripto e sócio-diretor da VBSO Advogados; Rita Casolato, Coordenadora do Comitê de Autorregulação da ABcripto; e Carlos Akira, Legal & Compliance da Zuvia. O workshop proporcionou um espaço rico para debates sobre o universo da tokenização e suas implicações no futuro das transações digitais.

“O código traz definições padronizadas dos conceitos de tokenização. Queremos estabelecer diretrizes de tokenização para promover um ambiente seguro e transparente ao investidor e ao mercado. O código da ABcripto é ancorado em princípios que podem ser adaptáveis as evoluções tecnológicas e jurídicas”, finaliza Henrique Vicentim Lisboa, sócio de Mercado de Capitais do VBSO Advogados e membro do Grupo de Trabalho da autorregulação.

Mais informações da autorregulação de tokenização estão disponíveis no documento neste وصلة.

Em um mundo cada vez mais orientado pela tecnologia, a disseminação da Inteligência Artificial (IA) já é uma realidade. Por isso, a regulação dela vem sendo foco de atenção internacional e vários países, entre eles o Brasil, tentam adiantar-se nesse sentido. Por aqui, diversos pontos de divergência têm contribuído para que a votação do projeto de lei (PL) 2.338/2023 seja adiada e recentemente o Tribunal de Contas da União (TCU) identificou vários riscos relacionados a tais regulamentações que estão em tramitação no Congresso Nacional.

O trabalho do TCU colocou em perspectiva a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (Ebia), abordando e analisando de que maneira isso prejudicaria a implementação dela, bem como os possíveis impactos decorrentes da eventual aprovação dessas propostas, sobre os setores público e privado. Instituída via portaria do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), a Ebia assume o papel de nortear o Estado brasileiro em favor de iniciativas, em suas várias vertentes, que estimulem o desenvolvimento de soluções em Inteligência Artificial, bem como seu uso consciente e ético.

Para o professor da Universidade de Brasília (UnB) e pesquisador na área de inovação tecnológica aplicada à saúde, Dr. Paulo Henrique de Souza Bermejo, é preciso levar em conta especialmente se a regulação brasileira pode restringir a inovação, indo de encontro à Ebia. Vale mencionar que a Ebia apresenta seis principais objetivos: contribuir para a elaboração de princípios éticos para o desenvolvimento e uso de IA responsáveis; promover investimentos sustentados em pesquisa e desenvolvimento em IA; remover barreiras à inovação em IA; capacitar e formar profissionais para o ecossistema da IA; estimular a inovação e a IA brasileira em ambiente internacional; e promover a cooperação entre os entes públicos e privados, a indústria e os centros de pesquisas para o progresso da Inteligência Artificial.

Paulo destacou que uma regulação excessiva pode sobrecarregar e encarecer a evolução de sistemas de IA no país, de modo que acarretaria gasto excessivo de tempo e de dinheiro para que empresas cumpram regras regulatórias complexas, em vez de despender recursos com o aprimoramento da tecnologia. Isso fomentaria o monopólio de poucas empresas financeiramente aptas a criar sistemas regularmente, para se manterem de acordo com as possíveis normas publicadas. Assim, as startups e empresas de menor porte, não teriam como fazer frente a isso, arriscando os objetivos da própria Ebia. “Todo esse cenário pode resultar na perda de competitividade internacional de diversos setores produtivos, por isso é tão importante encontrar um equilíbrio entre regulamentação e inovação para garantir que a IA seja desenvolvida e usada de maneira ética e responsável, sem impedir sua evolução”, acrescentou o professor.

Ele explicou que um dos aspectos mais essenciais da área, no Brasil, é conseguir situar o país como um competidor internacional, tanto no desenvolvimento próprio de IAs, quanto na aplicação no setor produtivo. “A quantidade de investimento e a regulação proposta em cada país vai influenciar diretamente no posicionamento em relação aos outros países. Isso quer dizer que a indústria nacional pode ter mais autonomia, evoluindo a sua própria tecnologia e visando à exportação, ou sendo mais dependente da importação da tecnologia de outros países. Em um mercado globalizado, as empresas brasileiras precisam ter a capacidade de competir com as estrangeiras, acompanhando a evolução tecnológica para tornar o processo produtivo mais eficiente”, explanou.

O professor pontuou, ainda, que a regulamentação distingue sistemas de IA de outros sistemas. “A meu ver, isso em médio e longo prazo, irá se aplicar a praticamente todo tipo de software, tendo em vista que sistemas de softwares menos inteligentes tenderão a entrar em desuso e serem substituídos mais rapidamente por outros. Em outras palavras, isso possivelmente causará a aplicação de uma série de restrições a todo tipo de software, inclusive aqueles feitos no exterior. Ou seja, deverá impactar a indústria nacional de software e também a sociedade brasileira em sua totalidade, pois poderá atrasar a inserção de novas tecnologias no país, que tornarão o sistema produtivo nacional, relacionado a diversos setores da economia, mais eficiente e competitivo”, enfatizou.

Outro aspecto a ser considerado concerne às restrições à experimentação, posto que pesquisas acadêmicas em IA usualmente abrangem experiências com novos métodos e algoritmos. “Regulamentações restritivas podem limitar a liberdade dos pesquisadores de testar outras abordagens, o que pode dificultar a descoberta de novas soluções. Além disso, podem atrapalhar a colaboração entre pesquisadores, sejam eles de diferentes instituições ou países. Isso pode acontecer, por exemplo, se as regulamentações negarem o compartilhamento de conjuntos de dados fundamentais para o avanço da IA, limitando a capacidade de criar algoritmos mais eficientes”, endossou.  

Da necessidade de uma regulação flexível

O pesquisador assinalou como ideal, uma regulamentação de IA no Brasil que fosse flexível, acompanhando o entendimento da sociedade em se tratando da tecnologia. “Como há tantos fatores envolvidos, o melhor não é apressar a regulação no Brasil, e sim aprofundar o debate e incluir todos os envolvidos, a exemplo do governo, setor privado, sociedade civil e academia, no processo de tomada de decisão. A regulação é muito necessária, mas deve ser feita com cautela, para que contemple todos os ângulos das circunstâncias atuais. Até mesmo porque como há uma velocidade na evolução dessas tecnologias, cotidianamente surgem situações novas ainda sequer previstas nas leis vigentes, nem em alguns dos projetos de lei que estão em tramitação no Brasil. Logo, urgente é a discussão e a reflexão ao redor do tema, mas não necessariamente a conclusão do assunto”, disse.

Noutra vertente desse contexto, conforme Paulo, é importante se ter em mente que as aplicações de IA contemplam diversos setores da economia, de modo que cada um deles demandaria regulações específicas, sendo mais razoável a adoção de diferentes medidas de governança, a título de exemplo ao que ocorre nos EUA.

Direitos autorais e mineração de dados

Para o docente, uma regulação que extrapole o razoável pode tolher não apenas o potencial, mas também a capacidade de toda uma comunidade avançar e prosperar. Diante disso, um dos pontos discutidos é como equilibrar a proteção dos direitos individuais e coletivos sem atrapalhar o progresso da tecnologia, especialmente em relação à mineração de dados.

Conforme Paulo, a disponibilidade e a mineração de dados são cruciais para o desenvolvimento de IAs, principalmente para modelos de aprendizado de máquina, que demandam a exploração de grandes volumes de dados. Um dos exemplos disso reside na seara dos grandes modelos de linguagem, a exemplo do GPT-3 e 4, bases para o ChatGPT, que são treinados em vastas quantidades de textos da internet, aprendendo a gerar conteúdo semelhante ao humano, compreender instruções, entre outros.

A questão que se delineia, então, como ele informou, é acerca dos direitos autorais sobre esses dados utilizados para treino. “Uma decisão desproporcional na regulação pode impedir o desenvolvimento e a utilização de sistemas de IA que necessitem da exploração de amplo volume de dados, envolvendo texto, áudio e imagens. Isso criaria ainda mais obstáculos para o mercado nacional”, argumentou.

Noutra visão desse contexto, o especialista assinalou que a questão dos direitos autorais tem sido bastante debatida no mundo, com essas tecnologias recebendo inúmeras críticas. Para o professor Bermejo, é necessário que haja um consenso, no sentido de os grandes fabricantes desses instrumentos tecnológicos chegarem a um acordo com os criadores de conteúdo, em caso de haver a violação à propriedade intelectual.

Por fim, segundo o especialista, o treinamento de modelos de linguagem em português é um ponto-chave, porque embora modelos comerciais como Gemini e ChatGPT “falem” a nossa língua, muitas vezes isso ocorre através de traduções, de modo que pode resultar em respostas enviesadas e incorretas. Por outro lado, os brasileiros produzem também um grande volume de dados, que são visados pelas “big techs” estrangeiras, capazes de treinar grandes modelos de inteligência artificial, então seriam alternativas rentáveis dentro desse mercado, com uma IA que fosse genuinamente brasileira.