O presente trabalho analisa criticamente a responsabilização civil pelo uso não autorizado de dados pessoais no treinamento de sistemas de inteligência artificial (IA) generativa, fenômeno marcado por opacidade técnica e exploração massiva de informações pessoais. Parte-se da constatação de que, na economia digital contemporânea, os dados pessoais foram convertidos em ativo econômico central para plataformas tecnológicas, o que intensifica práticas web scraping e reuso informacional em larga escala. Nesse contexto, a IA generativa atua como catalisadora dessa dinâmica, uma vez que seu desempenho depende diretamente do volume e da heterogeneidade dos dados empregados no treinamento, frequentemente incluindo informações identificáveis incorporadas de modo irreversível aos modelos. Diante dessa realidade, o trabalho formula como objetivo geral avaliar os limites e possibilidades do ordenamento jurídico brasileiro para responder ao uso não autorizado de dados pessoais por modelos generativos, investigando especialmente a capacidade da responsabilidade civil de oferecer tutela efetiva. Como objetivos específicos, examina-se o contexto econômico da exploração de dados, os pressupostos clássicos da responsabilidade civil (conduta, dano, nexo causal e imputação), o déficit estrutural da função reparatória ex post e a necessidade de reconstrução normativa orientada à proteção da autodeterminação informativa. A metodologia utilizada é qualitativa e se vale do método hipotético-dedutivo, formulando hipóteses sobre a insuficiência do paradigma reparatório tradicional frente aos riscos informacionais difusos e estruturalmente opacos. Além da revisão doutrinária, legislativa e jurisprudencial, o estudo incorpora pontualmente uma análise documental das políticas de privacidade de grandes plataformas de IA, com o objetivo de confrontar os discursos de proteção de dados pessoais com suas práticas efetivas de tratamento e coleta, revelando assim um descompasso que agrava a vulnerabilidade informacional dos titulares. Os resultados apontam que a responsabilidade civil clássica, centrada na recomposição individual e dependente de causalidade e dano delimitáveis, é incapaz de lidar sozinha com prejuízos que se internalizam na arquitetura dos modelos e se reproduzem indefinidamente. O trabalho identifica que a violação decorrente do uso não autorizado de dados pessoais não se limita a danos patrimoniais, mas representa lesão estrutural à autodeterminação informativa e à liberdade do titular, configurando forma contemporânea de dano existencial. A partir desse diagnóstico, defende-se uma reorientação funcional da responsabilidade civil, incorporando também deveres ex ante (transparência, governança, rastreabilidade, minimização de dados) e ampliando o uso de medidas não pecuniárias, como auditorias, correções técnicas e exclusões eficazes de dados. Complementarmente, sugere-se a adoção de instrumentos distributivos, como disgorgement, multas proporcionais e fundos cy-près, para retirar vantagens econômicas do ilícito e recompor assimetrias informacionais. O trabalho contribui para o desenvolvimento de soluções jurídicas que preservem a autodeterminação informativa dos titulares e reafirmem a centralidade da pessoa no contexto da IA generativa. Palavras-Chave: Proteção de dados pessoais; Responsabilidade civil; Inteligência artificial generativa; Treinamento; Autodeterminação informativa.