--- title: "Seattle Times e Newsday processam OpenAI e Microsoft por uso de reportagens" author: "Ignácio Afonso" date: "2026-09-06 06:00:00-03" category: "Inteligência Artificial & Dados" url: "http://desbugados.scale.press/portal/desbugados/post/2026/09/06/seattle-times-e-newsday-processam-openai-e-microsoft-por-uso-de-reportagens/md" --- ## Resumo - Seattle Times e Newsday processaram OpenAI e Microsoft em 5 de setembro de 2026. - Os jornais alegam que reportagens protegidas, inclusive atrás de paywalls, foram usadas para treinar modelos sem autorização ou compensação. - A ação pede danos financeiros e a destruição de cópias, datasets e modelos que tenham incorporado o conteúdo jornalístico. - O processo cita uma queda de 47% no tráfego de referência para editores de médio porte em dezembro de 2025. - Os veículos afirmam que respostas capazes de parafrasear ou reproduzir reportagens reduzem as visitas aos sites originais. - OpenAI e Microsoft defendem posições ligadas ao fair use, enquanto o Departamento de Justiça dos Estados Unidos apoia essa tese em litígios paralelos. --- Em **5 de setembro de 2026**, os jornais **Seattle Times** e **Newsday** ingressaram com uma ação contra a **OpenAI** e a **Microsoft** no Distrito Sul de Nova York, alegando que reportagens protegidas por direitos autorais foram usadas sem autorização ou compensação para treinar sistemas de inteligência artificial. O processo inclui conteúdos disponíveis atrás de paywalls, as barreiras de assinatura que restringem o acesso a determinadas publicações, e transforma em disputa judicial uma pergunta que afeta diretamente o financiamento do jornalismo: quem deve ser remunerado quando uma ferramenta aprende com material produzido por uma redação e passa a responder aos leitores sem necessariamente enviá-los ao site original? A [ação judicial](https://www.reuters.com/legal/government/seattle-times-newsday-sue-openai-microsoft-alleging-copyright-infringement-2026-09-05/) também cita possíveis danos ao tráfego e à receita de assinaturas. ## A acusação começa nos dados usados para treinar modelos A partir da alegação central, os dois jornais afirmam que as empresas utilizaram conteúdo jornalístico protegido, inclusive material localizado atrás de paywalls, no treinamento de modelos como **ChatGPT** e **Microsoft Copilot**. Treinar, nesse contexto, significa usar grandes volumes de texto para ajustar o funcionamento de um modelo, permitindo que ele reconheça padrões e produza respostas. Para as publicações, o problema está no uso desse conteúdo sem consentimento e sem pagamento, porque as reportagens deixam de ser apenas páginas consultadas por leitores e passam a integrar a base de funcionamento de serviços digitais. A reclamação conecta essa prática à possibilidade de queda nas assinaturas e nas visitas aos endereços mantidos pelos próprios jornais. Além do debate sobre autorização, o processo descreve a forma como esse material teria sido coletado. Segundo uma das fontes, a ação tem **38 páginas** detalhando práticas de raspagem de dados, expressão usada para descrever a coleta automatizada de informações disponíveis em páginas digitais. A denúncia também aponta que a tecnologia pode reproduzir passagens verbatim das reportagens, ou seja, trechos literalmente iguais ao texto original. Essa acusação amplia a discussão porque deixa de tratar apenas da inspiração ou do aprendizado de padrões e passa a questionar a reprodução direta de material jornalístico, ponto que será examinado junto com os pedidos apresentados ao tribunal. ## O pedido alcança cópias, datasets e modelos Na dimensão judicial, os autores não pedem apenas uma compensação financeira. A ação busca **danos financeiros não especificados** e uma ordem para destruir cópias dos trabalhos, além de todos os datasets de treinamento e modelos de inteligência artificial que tenham incorporado o material jornalístico. Dataset é o conjunto organizado de dados usado para treinar ou avaliar um sistema, enquanto o modelo é o resultado desse processo, capaz de gerar respostas a partir dos padrões aprendidos. A abrangência do pedido mostra por que a disputa pode afetar tanto arquivos de treinamento quanto produtos já colocados em operação, embora o processo ainda apresente essas violações como alegações dos jornais. Essa preocupação também aparece na justificativa econômica apresentada pelo **Seattle Times**. Alan Fisco, CEO do jornal, afirmou que a publicação investe milhões de dólares por ano na produção jornalística e que precisa defender esse conteúdo contra o uso sem consentimento. A afirmação coloca a reportagem como uma cadeia de trabalho que começa na apuração e termina em um produto que sustenta a operação do veículo, e não como um material sem custo disponível para qualquer finalidade digital. Quando esse conteúdo é absorvido por uma ferramenta que responde diretamente ao usuário, a discussão passa a envolver tanto o direito de copiar quanto a capacidade de financiar a próxima reportagem. ## O dano alegado aparece no tráfego e na receita O impacto econômico alegado pelos jornais aparece em um dado específico citado no processo. De acordo com a reclamação, o tráfego de referência para editores de médio porte caiu **47% em dezembro de 2025** na comparação com o mesmo mês do ano anterior. Tráfego de referência é a visita que chega a um site depois de um usuário clicar em um link ou recomendação externa, uma fonte de audiência que pode levar o leitor a conhecer uma reportagem, assinar uma publicação ou retornar posteriormente. Os jornais associam a redução ao crescimento de ferramentas capazes de entregar respostas prontas, diminuindo a quantidade de pessoas que precisam abrir a página original para encontrar uma informação. Esse número se conecta a uma acusação mais ampla sobre a maneira como os sistemas lidam com o trabalho das redações. Os jornais argumentam que a capacidade de **parafrasear e reproduzir reportagens** prejudica a sustentabilidade financeira de veículos independentes, porque a resposta gerada pode substituir a visita ao endereço que publicou a informação. A ação também acusa a OpenAI de diluição de marca registrada ao gerar conteúdo fabricado e falsamente atribuído aos jornais. Na prática descrita pelos autores, há dois problemas relacionados: o material jornalístico seria utilizado para treinar a tecnologia, enquanto o nome das publicações poderia aparecer associado a textos que elas não produziram, ampliando o alcance econômico e editorial da disputa. ## A defesa invoca fair use No lado oposto, a **OpenAI** afirma que seus modelos são treinados com dados publicamente disponíveis e baseia sua defesa na doutrina do **fair use**, expressão jurídica traduzida nas fontes como uso aceitável. A empresa sustenta que o treinamento em dados públicos se enquadra nessa proteção e que a prática beneficia a criatividade e a ciência. A Microsoft, por sua vez, afirmou estar surpresa com o processo, mas aberta a encontrar soluções. Essas posições ainda não encerram a discussão: elas estabelecem os argumentos das empresas acusadas, enquanto Seattle Times e Newsday sustentam que houve utilização sem autorização, sem compensação e com efeitos sobre a atividade dos veículos. Essa defesa conta com apoio do **Departamento de Justiça dos Estados Unidos** em litígios paralelos. Um parecer do governo se posicionou a favor da tese de fair use das empresas de tecnologia e argumentou que o desenvolvimento de inteligência artificial atende a um interesse nacional; o entendimento foi apresentado em uma disputa relacionada ao treinamento de modelos, não como uma decisão final sobre o novo processo dos jornais. O tema foi explicado em detalhes em uma [análise anterior do Desbugados](https://desbugados.com.br/post/2026/09/03/governo-dos-estados-unidos-apoia-openai-na-disputa-sobre-treinamento-de-modelos), que mostra como a defesa tenta diferenciar o treinamento de um modelo da publicação do artigo original. ## A disputa que chega agora ao tribunal Essa nova ação se soma a uma série de processos movidos por detentores de direitos autorais contra desenvolvedores de inteligência artificial e ocorre de forma concomitante ao litígio do **The New York Times** contra as mesmas empresas. A diferença deste caso está nos autores e no conjunto de pedidos apresentados: agora, Seattle Times e Newsday afirmam que suas próprias reportagens foram incorporadas sem permissão e solicitam não apenas reparação financeira, mas também a destruição de cópias e sistemas que tenham absorvido esse material. A repetição do tema nos tribunais mostra que a discussão deixou de ser uma dúvida abstrata sobre treinamento e passou a envolver contratos, receita, reputação e o controle sobre arquivos digitais. Por enquanto, o próximo passo concreto está nos pedidos que o tribunal deverá analisar: **danos financeiros** ainda não especificados e a destruição dos trabalhos, datasets e modelos mencionados na ação. O caso coloca lado a lado duas descrições incompatíveis do mesmo processo: para os jornais, a inteligência artificial usa uma produção cara sem autorização e reduz o caminho do leitor até a fonte; para as empresas, o treinamento com dados públicos está protegido pelo fair use. A decisão sobre essa divergência ajudará a definir se reportagens usadas na formação de modelos podem permanecer nesses sistemas e quais responsabilidades surgem quando uma resposta automatizada substitui a visita à redação que produziu o conteúdo.