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 链接。

术(AI)的传播已经成为现实,在一个日益以技术为导向的世界中,其监管已经成为国际关注的焦点,包括巴西在内的几个国家试图朝这个方向推进,在此,几个分歧点促成了法案(PL)2.338/2023的投票被推迟,最近,欧盟会计法院(TCU)发现了与国民议会正在进行的此类法规相关的几个风险。

TCU 的工作深入探讨了巴西人工智能战略 (Ebia),解决并分析了这将如何损害其实施,以及这些提案最终获得批准可能对公共和私营部门产生的影响。埃比亚通过科学、技术和创新部 (MCTI) 的法令发起,承担指导巴西国家支持各个方面举措的作用,这些举措刺激人工智能解决方案的开发,以及其有意识和道德的使用。

(UnB)的教授和应用于健康的技术创新领域的研究员Paulo Henrique de Souza Bermejo博士来说,有必要特别考虑到巴西监管是否可以限制创新,这与埃比亚值得一提的是,埃比亚有六个主要目标:为制定负责任的人工智能的开发和使用的道德原则做出贡献;促进对人工智能研发的可持续投资;消除人工智能创新的障碍;为人工智能生态系统培训和培训专业人员;在国际环境中刺激创新和巴西人工智能;以及促进公共和私人实体、工业和研究中心之间的合作,以促进人工智能的进步。

Paulo指出,过度的监管可能会使国内AI系统的超载和进化增加,从而导致企业遵守复杂的监管规则需要花费过多的时间和金钱,而不是将资源用于改进技术。这将促进少数公司在财务上能够定期创建系统的垄断,以按照可能公布的标准来维持自身。因此,初创公司和较小的公司将无法应对这种情况,从而危及Ebia本身的目标。“所有这种情况都可能导致几个生产部门失去国际竞争力,因此在AI和负责任的创新之间找到平衡以确保其使用和创新是如此重要。

他解释说,巴西该地区最重要的一个方面是能够将该国定位为国际竞争对手,无论是在人工智能的发展还是在生产部门的应用方面。他解释说,各国提出的投资金额和监管将直接影响相对于其他国家的定位。这意味着国家工业可以拥有更多的自主权,发展自己的技术并瞄准出口,或者更依赖从其他国家进口技术。在全球化的市场中,巴西公司需要有能力与外国公司竞争,随着技术的发展,使生产过程更加高效。

AI系统与其他系统的区别,教授还指出,该法规将AI系统与其他系统区分开来。“A我的观点,从中长期来看,这将适用于几乎所有类型的软件,因为智能程度较低的软件系统往往会不再使用,被其他人取代得更快。换句话说,这可能会导致对所有类型的软件(包括国外制造的软件)应用一系列限制。也就是说,它应该会影响国家软件行业以及整个巴西社会,因为它可能会延迟新技术在该国的插入,这将使国家生产体系,与经济的各个部门相关,效率更高,更具竞争力,强调。

另一个需要考虑的方面涉及实验的限制,因为人工智能的学术研究通常包括使用新方法和算法的实验。“限制性法规可能会限制研究人员测试其他方法的自由,这可能会阻碍新解决方案的发现。此外,它们可能会阻碍研究人员之间的合作,无论是来自不同机构还是国家。这种情况可能会发生,例如,如果法规否认共享人工智能进步的基础数据集,限制创建更高效算法的能力”,他表示赞同。  

需要灵活监管

究[研究]员指出理想,巴西的AI监管是灵活的,遵循对社会在技术方面的理解。“由于涉及的因素如此之多,最好不要在巴西匆忙监管,而是要深化辩论,把所有涉及的人,如政府、私营部门、民间社会和学术界,都纳入决策过程。监管是非常必要的,但必须谨慎行事,以便它考虑当前情况的各个角度。即使因为随着这些技术的演变速度加快,日常的新情况仍然没有在现行法律中预见到,也没有在一些必然在讨论和讨论主题的法律项目中讨论。

保罗认为,在这种情况下的另一个方面,重要的是要记住,人工智能应用程序涵盖了经济的各个部门,因此每个部门都需要具体的法规,更合理地采取不同的治理措施,例如美国发生的事情。

版权和数据挖掘

师, 越过合理的规定, 不仅可以阻碍潜力, 而且可以阻碍整个社区前进和繁荣的能力, 鉴于此, 讨论的要点之一是如何在不阻碍技术进步的情况下, 平衡个人和集体权利的保护, 特别是在数据挖掘方面。

Paulo的说法,可用性和数据挖掘对于AI的发展至关重要,特别是对于机器学习模型,这需要利用大量数据,其中一个例子在于大型语言模型领域,例如GPT-3和4,ChatGPT的基础,这些基础在大量的互联网文本中进行训练,学习生成类似人类的内容,理解指令等。

那么,正如他所报告的,所概述的问题是关于用于培训的这些数据的版权。 “监管中不成比例的决定可能会阻止需要利用大量数据(涉及文本、音频和图像)的人工智能系统的开发和使用。他认为,这将为全国市场制造更多障碍。"。

另一种观点认为,在这种背景下,专家指出,版权问题在世界上引起了广泛的争论,这些技术受到了无数的批评。对于 Bermejo 教授来说,有必要达成共识,以便这些技术仪器的大型制造商与内容创作者达成协议,以防侵犯知识产权。

最后,专家认为,葡萄牙语语言模型的训练是一个关键点,因为虽然双子座和ChatGPT“falem”等商业模型经常通过翻译发生,从而导致答案有偏见和不正确。另一方面,巴西人还产生大量数据,这些数据是外国“技术人员的目标,能够训练大型人工智能模型,因此它们将成为这个市场中有利可图的替代方案,人工智能是真正的巴西人。