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 nuoroda.

Pasaulyje, vis labiau orientuotame į technologijas, dirbtinio intelekto (DI) sklaida jau yra realybė Todėl jo reguliavimas buvo tarptautinio dėmesio centre ir kelios šalys, įskaitant Braziliją, bando žengti į priekį šia kryptimi. Čia keli skirtumų punktai prisidėjo prie balsavimo dėl įstatymo projekto (PL) 2.338/2023 atidėjimo ir neseniai Sąjungos sąskaitų teismas (TCU) nustatė keletą pavojų, susijusių su tokiais reglamentais, kurie vyksta Nacionaliniame kongrese.

TCU darbas perspektyvoje įtraukė Brazilijos dirbtinio intelekto strategiją (Ebia), nagrinėdamas ir analizuodamas, kaip tai pakenktų jos įgyvendinimui, taip pat galimą poveikį, atsirandantį dėl galimo šių pasiūlymų patvirtinimo viešajam ir privačiam sektoriui. Mokslo, technologijų ir inovacijų ministerijos (MCTI) potvarkiu inicijuota Ebia prisiima Brazilijos valstybės vadovavimo vaidmenį iniciatyvoms įvairiais aspektais, skatinančiomis dirbtinio intelekto sprendimų kūrimą, taip pat sąmoningą ir etišką naudojimą.

Brazilijos universiteto (UnB) profesoriui ir sveikatos srityje taikomų technologinių inovacijų srities tyrėjui dr. Paulo Henrique de Souza Bermejo būtina ypač atsižvelgti į tai, ar Brazilijos reguliavimas gali apriboti inovacijas, prieštaraudamas Ebia Verta paminėti, kad Ebia turi šešis pagrindinius tikslus: prisidėti prie atsakingo AI kūrimo ir naudojimo etikos principų rengimo; skatinti tvarias investicijas į AI mokslinius tyrimus ir plėtrą; pašalinti kliūtis naujovėms AI; mokyti ir rengti DI ekosistemos specialistus; skatinti inovacijas ir Brazilijos AI tarptautinėje aplinkoje; ir skatinti viešųjų ir privačių subjektų, pramonės ir tyrimų centrų bendradarbiavimą dirbtinio intelekto pažangai.

Paulo atkreipė dėmesį, kad per didelis reguliavimas gali perkrauti ir padidinti DI sistemų evoliuciją šalyje, kad tai reikštų pernelyg daug laiko ir pinigų, kad įmonės laikytųsi sudėtingų reguliavimo taisyklių, o ne išleistų išteklius technologijoms tobulinti. tai skatintų kelių įmonių, finansiškai galinčių reguliariai kurti sistemas, monopolį, išlaikyti save pagal galimus paskelbtus standartus. taigi, startuoliai ir mažesnės įmonės neturėtų būdo su tuo susidoroti, rizikuodami pačios Ebia tikslais. “ Visas šis scenarijus gali lemti kelių gamybinių sektorių tarptautinio konkurencingumo praradimą, todėl taip svarbu rasti pusiausvyrą tarp AI ir atsakingų inovacijų, kad būtų užtikrintas jo naudojimas ir naujovės.

Jis paaiškino, kad vienas iš svarbiausių Brazilijos srities aspektų yra galimybė nustatyti šalį kaip tarptautinę konkurentę tiek kuriant AI, tiek taikant gamybinį sektorių. “ Investicijų dydis ir kiekvienoje šalyje siūlomas reguliavimas turės tiesioginės įtakos pozicionavimui kitų šalių atžvilgiu Tai reiškia, kad nacionalinė pramonė gali turėti daugiau autonomijos, vystydama savo technologiją ir siekdama eksporto arba labiau priklausoma nuo technologijų importo iš kitų šalių Globalizuotoje rinkoje Brazilijos įmonės turi turėti galimybę konkuruoti su užsienio, sekdamos technologinę evoliuciją, kad gamybos procesas būtų efektyvesnis”, - aiškino jis.

Profesorius taip pat atkreipė dėmesį, kad reglamentas išskiria DI sistemas iš kitų sistemų. “ Mano nuomone, tai vidutinės trukmės ir ilguoju laikotarpiu bus taikoma praktiškai visų tipų programinei įrangai, atsižvelgiant į tai, kad mažiau išmaniosios programinės įrangos sistemos bus linkusios nebenaudoti ir greičiau bus pakeistos kitomis Kitaip tariant, tai galbūt sukels daugybės apribojimų taikymą visų tipų programinei įrangai, įskaitant ir užsienyje pagamintą programinę įrangą. tai yra, tai turėtų turėti įtakos nacionalinei programinės įrangos pramonei ir taip pat Brazilijos visuomenei visa apimtimi, nes tai gali atidėti naujų technologijų diegimą šalyje, dėl ko nacionalinė gamybinė sistema, susijusi su įvairiais ekonomikos sektoriais, taps efektyvesnė ir konkurencingesnė, pabrėžė.

Kitas aspektas, į kurį reikia atsižvelgti, yra susijęs su eksperimentavimo apribojimais, nes akademiniai AI tyrimai paprastai apima eksperimentus su naujais metodais ir algoritmais. “ Ribojantys reglamentai gali apriboti mokslininkų laisvę išbandyti kitus metodus, o tai gali trukdyti atrasti naujus sprendimus. be to, jie gali trukdyti bendradarbiauti tarp mokslininkų, nesvarbu, ar jie yra iš skirtingų institucijų ar šalių. taip gali nutikti, pavyzdžiui, jei reglamentai neleidžia dalytis duomenų rinkiniais, kurie yra esminiai AI pažangai, ribojantys galimybę kurti efektyvesnius algoritmus”, - pritarė jis.  

Lankstaus reguliavimo poreikis

Tyrėjas nurodė kaip idealų, AI reglamentą Brazilijoje, kuris buvo lankstus, vadovaujantis visuomenės supratimu technologijų požiūriu. “ Kadangi yra tiek daug veiksnių, geriausia neskubinti reguliavimo Brazilijoje, o pagilinti diskusijas ir įtraukti visus susijusius asmenis, pvz., vyriausybę, privatų sektorių, pilietinę visuomenę ir akademinę bendruomenę, į sprendimų priėmimo procesą. reguliavimas yra labai reikalingas, bet turi būti atliekamas atsargiai, kad būtų atsižvelgta į visus dabartinių aplinkybių kampus. Net todėl, kad šių technologijų evoliucijoje yra greitis, kasdienės naujos situacijos vis dar nenumatytos dabartiniuose įstatymuose, nei kai kuriuose teisės projektuose, kurie būtinai svarstomi, o aptariamas dalykas yra aptariamas.

Kitu šio konteksto aspektu, pasak Paulo, svarbu nepamiršti, kad dirbtinio intelekto taikymas apima įvairius ekonomikos sektorius, kad kiekvienam iš jų reikėtų specialių reglamentų, nes būtų protingiau priimti skirtingas valdymo priemones. pavyzdys, kas vyksta JAV.

Autorių teisės ir duomenų gavyba

Mokytojui reguliavimas, peržengiantis protingumą, gali trukdyti ne tik potencialui, bet ir visos bendruomenės gebėjimui tobulėti ir klestėti Atsižvelgiant į tai, vienas iš aptartų punktų yra tai, kaip suderinti individualių ir kolektyvinių teisių apsaugą netrukdant technologijų pažangai, ypač duomenų gavybos atžvilgiu.

Pasak Paulo, prieinamumas ir duomenų gavyba yra labai svarbūs kuriant AI, ypač mašininio mokymosi modeliams, kuriems reikia išnaudoti didelius duomenų kiekius. Vienas iš to pavyzdžių yra didelių kalbų modelių, tokių kaip GPT-3 ir 4, ChatGPT bazės, kurios yra apmokytos didžiuliais interneto tekstų kiekiais, mokantis generuoti į žmogų panašų turinį, suprasti instrukcijas ir kt.

Problema, kuri yra išdėstyta, tada, kaip jis pranešė, yra apie autorių teises į šiuos duomenis, naudojamus mokymui. “ Neproporcingas reguliavimo sprendimas gali užkirsti kelią AI sistemų, kurioms reikia naudoti didelius duomenų kiekius, įskaitant tekstą, garsą ir vaizdus, kūrimui ir naudojimui. tai sudarytų dar daugiau kliūčių nacionalinei rinkai”, - tvirtino jis.

Kitame šio konteksto požiūryje ekspertas atkreipė dėmesį, kad autorių teisių klausimas pasaulyje buvo plačiai diskutuojamas, šioms technologijoms sulaukus daug kritikos Profesoriui Bermejo būtina, kad būtų sutarimas, kad stambieji šių technologinių instrumentų gamintojai, intelektinės nuosavybės pažeidimo atveju, pasiektų susitarimą su turinio kūrėjais.

Galiausiai, pasak eksperto, kalbos modelių mokymas portugalų kalba yra pagrindinis dalykas, nes nors komerciniai modeliai, tokie kaip Gemini ir ChatGPT “falem”, dažnai tai vyksta per vertimus, todėl atsakymai gali būti šališki ir neteisingi. Kita vertus, brazilai taip pat gamina daug duomenų, į kuriuos taikosi užsienio “ technologijos, galinčios lavinti didelius dirbtinio intelekto modelius, todėl jie būtų pelningos alternatyvos šioje rinkoje su AI, kuris buvo tikrai braziliškas.