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 enlace.

En un mundo cada vez más orientado por la tecnología, la difusión de la Inteligencia Artificial (IA) ya es una realidad. Por lo tanto, su regulación ha sido foco de atención internacional y varios países, incluido Brasil, intentan avanzar en esa dirección. Aquí, varios puntos de divergencia han contribuido a que se posponga la votación del proyecto de ley (PL) 2.338/2023 y recientemente el Tribunal de Cuentas de la Unión (TCU) identificó varios riesgos relacionados con dichas regulaciones que están en marcha en el Congreso Nacional.

El trabajo del TCU puso en perspectiva la Estrategia Brasileña de Inteligencia Artificial (Ebia), abordando y analizando cómo esto perjudicaría su implementación, así como los posibles impactos resultantes de la eventual aprobación de estas propuestas, en el ámbito público y privado. sectores. Iniciado por ordenanza del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MCTI), Ebia asume el papel de orientar al Estado brasileño a favor de iniciativas, en sus diversos aspectos, que estimulen el desarrollo de soluciones en Inteligencia Artificial, así como su uso consciente y ético.

Para el profesor de la Universidad de Brasilia (UnB) e investigador en el área de innovación tecnológica aplicada a la salud, Dr. Paulo Henrique de Souza Bermejo, es necesario tener en cuenta especialmente si la regulación brasileña puede restringir la innovación, yendo en contra de Ebia. Cabe mencionar que Ebia tiene seis objetivos principales: contribuir a la elaboración de principios éticos para el desarrollo y uso de una IA responsable; promover inversiones sostenibles en investigación y desarrollo en IA; eliminar barreras a la innovación en IA; formar y formar profesionales para el ecosistema de IA; estimular la innovación y la IA brasileña en un entorno internacional; y promover la cooperación entre entidades públicas y privadas, industrias y centros de investigación para el avance de la Inteligencia Artificial.

Paulo señaló que una regulación excesiva puede sobrecargar e incrementar la evolución de los sistemas de IA en el país, de modo que implicaría un gasto excesivo de tiempo y dinero para que las empresas cumplan con reglas regulatorias complejas, en lugar de gastar recursos en mejorar la tecnología. Esto fomentaría el monopolio de unas pocas empresas financieramente capaces de crear sistemas periódicamente, para mantenerse de acuerdo con los posibles estándares publicados. Por lo tanto, las nuevas empresas y las empresas más pequeñas no tendrían forma de afrontar esto, arriesgando los objetivos de la propia Ebia. “Todo este escenario puede resultar en la pérdida de competitividad internacional de varios sectores productivos, por lo que es muy importante encontrar un equilibrio entre la IA y la innovación responsable para asegurar su uso e innovación.

Explicó que uno de los aspectos más esenciales del área en Brasil es poder situar al país como un competidor internacional, tanto en el desarrollo de las IA como en su aplicación en el sector productivo.“El monto de la inversión y la regulación propuesta en cada país influirá directamente en el posicionamiento en relación con otros países. Esto significa que la industria nacional puede tener más autonomía, evolucionando su propia tecnología y apuntando a la exportación, o siendo más dependiente de la importación de tecnología de otros países. En un mercado globalizado, las empresas brasileñas necesitan tener la capacidad de competir con las extranjeras, siguiendo la evolución tecnológica para hacer más eficiente el proceso productivo”, explicó.

El profesor también señaló que el reglamento distingue los sistemas de IA de otros sistemas. “En mi opinión, esto a medio y largo plazo se aplicará a prácticamente todos los tipos de software, dado que los sistemas de software menos inteligentes tenderán a dejar de utilizarse y ser reemplazados más rápidamente por otros. Es decir, esto posiblemente provocará la aplicación de una serie de restricciones a todo tipo de software, incluidos los fabricados en el exterior. Es decir, debería impactar a la industria nacional de software y también a la sociedad brasileña en su totalidad, ya que puede retrasar la inserción de nuevas tecnologías en el país, lo que hará que el sistema productivo nacional, relacionado con diversos sectores de la economía, sea más eficiente y competitivo, enfatizó.

Otro aspecto a considerar se refiere a las restricciones a la experimentación, ya que la investigación académica en IA suele incluir experimentos con nuevos métodos y algoritmos.“Las regulaciones restrictivas pueden limitar la libertad de los investigadores para probar otros enfoques, lo que puede dificultar el descubrimiento de nuevas soluciones. Además, pueden obstaculizar la colaboración entre investigadores, ya sean de diferentes instituciones o países. Esto puede suceder, por ejemplo, si las regulaciones niegan el intercambio de conjuntos de datos fundamentales para el avance de la IA, limitando la capacidad de crear algoritmos más eficientes”, respaldó.  

La necesidad de una regulación flexible

El investigador señaló como ideal una regulación de la IA en Brasil que fuera flexible, siguiendo la comprensión de la sociedad en términos de tecnología. “Como hay tantos factores involucrados, es mejor no apresurar la regulación en Brasil, sino profundizar el debate e incluir a todos los involucrados, como el gobierno, el sector privado, la sociedad civil y el mundo académico, en la toma de decisiones. proceso de toma de decisiones. La regulación es muy necesaria, pero debe hacerse con cautela, para que contemple todos los ángulos de las circunstancias actuales. Incluso porque hay una velocidad en la evolución de estas tecnologías, situaciones nuevas cotidianas aún no previstas en las leyes vigentes, ni en algunos de los proyectos jurídicos que necesariamente están en discusión y el tema en discusión está en discusión.

En otro aspecto de este contexto, según Paulo, es importante tener en cuenta que las aplicaciones de IA abarcan diversos sectores de la economía, por lo que cada uno de ellos requeriría regulaciones específicas, siendo más razonable adoptar diferentes medidas de gobernanza, como ejemplo de lo que ocurre en Estados Unidos.

Copyright y minería de datos

Para el docente, una regulación que vaya más allá de lo razonable puede obstaculizar no sólo el potencial, sino también la capacidad de toda una comunidad para avanzar y prosperar. Ante esto, uno de los puntos discutidos es cómo equilibrar la protección de los derechos individuales y colectivos sin obstaculizar el progreso de la tecnología, especialmente en relación con la minería de datos.

Según Paulo, la disponibilidad y la minería de datos son cruciales para el desarrollo de IA, especialmente para modelos de aprendizaje automático, que requieren la explotación de grandes volúmenes de datos. Un ejemplo de esto reside en el campo de los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3 y 4, bases para ChatGPT, que se entrenan en grandes cantidades de textos de Internet, aprendiendo a generar contenido humano, entender instrucciones, entre otros.

La cuestión que se plantea entonces, como informó, es la de los derechos de autor de estos datos utilizados para la formación. “Una decisión desproporcionada en materia de regulación puede impedir el desarrollo y uso de sistemas de IA que requieren la explotación de grandes volúmenes de datos, que involucran texto, audio e imágenes. Esto crearía aún más obstáculos para el mercado nacional”, argumentó.

En otra visión de este contexto, el experto señaló que la cuestión de los derechos de autor ha sido ampliamente debatida en el mundo, recibiendo numerosas críticas. Para el profesor Bermejo es necesario que exista un consenso, para que los grandes fabricantes de estos instrumentos tecnológicos lleguen a un acuerdo con los creadores de contenidos, en caso de violación de la propiedad intelectual.

Finalmente, según el experto, la formación de modelos lingüísticos en portugués es un punto clave, porque aunque modelos comerciales como Gemini y ChatGPT “falem”, esto ocurre muchas veces a través de traducciones, de modo que puede resultar en respuestas sesgadas e incorrectas. Por otro lado, los brasileños también producen un gran volumen de datos, que son el objetivo de “tecnólogos extranjeros, capaces de entrenar grandes modelos de inteligencia artificial, por lo que serían alternativas rentables dentro de este mercado, con una IA genuinamente brasileña.