Direitos, dados pessoais e divulgação de conteúdo sintético

Antes de publicar uma peça feita com o NotebookLM, você precisa responder por escrito a um conjunto de perguntas que vira uma ficha de seis campos: de quem é cada material que entrou nela, se alguma pessoa real precisa consentir, o que foi gerado por IA, como o público vai saber disso, como quem não enxerga ou não ouve vai acessar o conteúdo e qual regra a plataforma de destino impõe. A peça pode estar fiel às fontes e revisada, e ainda assim criar problema se usou um PDF que você não podia republicar, a voz de alguém sem autorização ou dados de alunos que nunca deveriam ter entrado no notebook.

No fim deste capítulo, você terá uma ficha por peça com os campos de direitos e divulgação preenchidos: situação de direitos de cada material, necessidade e prova de consentimento, texto de divulgação de conteúdo sintético com o lugar onde ele aparece, texto alternativo ou transcrição, e a regra da plataforma de destino. Esses campos entram no registro do gate de curadoria no capítulo 16. Este capítulo organiza decisões; ele não substitui orientação jurídica quando o caso tiver risco real.

Dois termos entram agora. Consentimento é a autorização livre, informada e registrada que uma pessoa dá para que a voz, a imagem, o nome ou os dados dela sejam usados numa finalidade específica. Ele vale para aquela finalidade: a autorização para gravar uma aula interna não cobre publicar um corte dessa aula numa rede social. Divulgação (disclosure, no termo em inglês das plataformas) é a declaração pública de que uma peça, ou parte dela, foi gerada ou alterada por IA, feita no lugar em que o público consome a peça e com precisão sobre o que foi gerado.

A lógica do capítulo é aplicar essas duas ideias a cada tipo de mídia. Um Audio Overview tem vozes sintéticas; um Video Overview tem narração, imagens geradas e marca d'água; um infográfico tem texto renderizado por modelo de imagem, que erra microtexto. Cada formato pede uma combinação diferente de direitos, divulgação e acessibilidade, e a ficha registra essa combinação.

Dados pessoais pedem uma regra simples antes de qualquer upload. A LGPD (Lei 13.709/2018) regula o tratamento de dados pessoais no Brasil, e subir uma planilha de clientes, avaliações de alunos ou conversas de atendimento para gerar uma peça já é tratamento. Antes de adicionar a fonte, aplique a minimização: se o dado identifica alguém e não tem função na peça, retire; se o exemplo funciona com dado fictício, use o fictício; se o dado é sensível, ele fica fora de exercício comum; se é de terceiro, peça autorização ou remova.

A privacidade do próprio produto também entra na ficha. Segundo a Central de Ajuda, em contas pessoais os dados não são usados para treinar o Gemini Notebook, salvo quando a pessoa envia feedback; nesse caso, o contexto da interação pode ser revisado, e o feedback revisado por pessoas é retido por até três anos, desvinculado da conta. Em Workspace e Workspace for Education, uploads, perguntas e respostas não são revisados por pessoas nem usados para treinar modelos, mesmo com feedback. Quem trabalha com material sensível numa conta pessoal deve evitar o botão de feedback nesses notebooks.

Voz e imagem de pessoas reais têm proteção própria: o Código Civil trata dos direitos da personalidade, que incluem a imagem. Usar a foto de um ex-aluno numa capa de episódio, mesmo com o conteúdo correto, exige consentimento para essa finalidade e divulgação de que o restante é sintético.

Para dados pessoais, o consentimento é uma das bases legais que a LGPD admite, e não a única. A ficha registra a finalidade e a base legal escolhida; quando a base for o consentimento, ele precisa ser específico e comprovável.

A coluna da direita troca uma declaração vaga por informação que o público pode usar. Sobre a obrigação legal, os materiais de pesquisa deste curso não confirmam, em outubro de 2026, uma regra brasileira geral que obrigue a rotular todo conteúdo gerado por IA. Existem, porém, regras de plataforma: o YouTube pede divulgação de conteúdo alterado ou sintético realista, e o Google mantém uma política de usos proibidos para IA generativa. A pesquisa da esteira do caso real registra que, até maio de 2026, não havia exigência legal formal para podcasts e que a boa prática é uma linha no primeiro episódio e uma nota na descrição.

A marca d'água tem regra própria. O Video Overview sai com a marca do produto em todos os quadros. A página de planos indica que a remoção da marca visível existe nos planos AI Pro e AI Ultra e não existe para quem usa a conta sem plano (Standard, na página de ajuda) ou com AI Plus, com uma ressalva: quem mora na Índia, na Coreia do Sul ou no Vietnã recebe a marca automaticamente. Remover, borrar ou cobrir a marca na edição é outra coisa e fica vetado na esteira.

O texto alternativo é onde a acessibilidade e a fidelidade se encontram. Como o infográfico e o slide saem como imagem e o modelo de imagem erra microtexto, o texto alternativo precisa transmitir a informação conferida, e não copiar o erro. Ele não substitui a correção da imagem: antes de publicar, corrija ou regenere rótulos e números errados; se a imagem ficar imperfeita por decisão editorial, deixe a correção visível também para quem vê a peça, numa legenda, e registre a limitação na ficha. A esteira separa três camadas como meta de acessibilidade: texto alternativo curto, descrição longa e um resumo de 80 a 120 palavras para peças densas.

Exemplo resolvido, do caso real. Em 13/07/2026, a esteira publicou quatro infográficos gerados no NotebookLM no guia público da Brasil GEO, com derivados web e um podcast. A primeira decisão foi sobre direitos: as fontes eram documentos da própria equipe e o guia público, material que, na ficha deste capítulo, corresponde à situação própria. Não havia pessoa real nas peças, então o consentimento foi registrado como não necessário.

A segunda decisão foi sobre divulgação: o registro do ciclo diz “disclosure de IA declarado” para os quatro infográficos e o podcast. O registro não anota o lugar exato do aviso, só os canais de publicação (a página do guia e o feed do podcast); na ficha deste capítulo, isso contaria como campo incompleto. A terceira foi sobre acessibilidade, e é a mais instrutiva. O registro anota que o microtexto renderizado pela IA tinha imperfeições e que o texto alternativo, revisado por uma pessoa, corrige esses pontos. A imagem foi publicada com as imperfeições leves, e a versão correta do conteúdo chegou ao leitor de tela. Quem enxerga a imagem continuou vendo as imperfeições, um limite que a ficha de hoje registraria como decisão editorial explícita.

Duas semanas depois, em 28/07/2026, a esteira tomou outra decisão do mesmo campo: publicar os Video Overviews com a marca d'água do produto, sem gastar ciclo recortando ou borrando. O registro da decisão faz uma ressalva que vale guardar: a autorização era de acabamento, e a verificação factual continuou obrigatória.

Variação: no mesmo 13/07, a esteira publicou carrosséis montados localmente, sem modelo de imagem (o capítulo 21 mostra como), com o texto escrito pelo próprio arquivo e não desenhado pela IA. O texto saiu exato, e o texto alternativo deixou de corrigir erros para apenas descrever. Se uma peça usasse a voz clonada de uma pessoa real, nenhuma dessas decisões bastaria: a ficha exigiria consentimento registrado antes de qualquer outro campo.

Avalie o rascunho em três pontos. Primeiro, a divulgação diz o que foi gerado com a mesma precisão do campo de origem por IA da ficha; frases que exageram a revisão humana (“totalmente verificado”) ou que escondem a geração (“produção da equipe”) precisam ser reescritas. Segundo, cada número do texto alternativo bate com a fonte, e não com a imagem. Terceiro, todo [CONFIRMAR] foi resolvido por você antes da publicação. O rascunho economiza digitação; a responsabilidade pelo texto final continua com quem aprova.