Os desafios de se regulamentar a IA no Brasil e no mundo

A inteligência artificial deixou de ser uma tecnologia restrita a laboratórios e empresas. Ferramentas capazes de gerar textos, imagens, vídeos e áudios já fazem parte do cotidiano, enquanto sistemas de IA também passam a ser usados em atividades menos visíveis, como análise de crédito, recrutamento, atendimento e tomada de decisões.

Quanto maior a presença da tecnologia, maior também é a preocupação com o que pode acontecer quando esses sistemas falham, reproduzem vieses ou são explorados de forma maliciosa. A discussão sobre regulamentação nasce justamente desse conflito: como aproveitar as possibilidades da inteligência artificial sem deixar de controlar os riscos que ela pode produzir?

A possibilidade que o sistema de IA não funcione como pré-definido para o desenvolvedor ou funcione de maneira errada (…) leva à necessidade de se regular, definir medidas para, de um lado, mapear quais riscos existem e, de outro lado, adotar todas as medidas necessárias para minimizar e, idealmente, eliminar esses riscos.

A resposta não é simplesmente proibir usos considerados problemáticos. A ideia de uma regulamentação é estabelecer diferentes níveis de proteção de acordo com o impacto que cada aplicação pode produzir. Mas definir esses níveis não é uma tarefa simples — e cada país tem buscado uma solução diferente.

A União Europeia foi uma das primeiras grandes jurisdições a criar uma legislação abrangente para inteligência artificial. O modelo europeu parte de uma classificação baseada em risco e coloca a proteção dos direitos fundamentais entre suas principais preocupações.

“A abordagem europeia é muito baseada em riscos e direitos fundamentais”, explica Belli. “Porém, digamos que o problema da abordagem europeia é que não olhou, pelo menos até muito recentemente, a necessidade de se desenvolver alternativas para não ficarem presos em sistemas totalmente desenvolvidos por estrangeiros, principalmente Estados Unidos e China” – completa o professor.

A experiência europeia, porém, não é a única. Estados Unidos e China também tratam a inteligência artificial como uma tecnologia estratégica, mas partem de prioridades diferentes, que incluem desenvolvimento industrial, liderança tecnológica e interesses de segurança nacional.

Para países que ainda estão construindo suas próprias regras, olhar para essas experiências significa mais do que escolher qual legislação copiar. A regulamentação também pode afetar a capacidade de desenvolver tecnologia, atrair investimentos e competir em um mercado dominado por empresas de poucos países.

É nesse cenário que entra o debate brasileiro. O país começou a discutir uma regulamentação específica para inteligência artificial há alguns anos. O PL 2.338/2023 foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e passou a ser analisado pela Câmara dos Deputados.

A proposta brasileira também adota uma abordagem baseada em risco. Em vez de impor exatamente as mesmas obrigações para qualquer sistema de IA, a lógica é considerar o potencial de impacto de cada aplicação.

A gente não está discutindo hoje se a inteligência deve ou não ser regulada. Na verdade, é qual o modelo regulatório que o Brasil quer adotar. Na prática, o texto adotado pelo Senado hoje segue uma lógica de regulação baseada em risco.

Na prática, isso significa que a regulamentação precisa definir quais sistemas representam riscos maiores e, a partir daí, estabelecer obrigações proporcionais. É nesse ponto que aparece uma das principais dificuldades do debate brasileiro.

Uma regra pode aumentar a segurança e a proteção de direitos, mas também pode criar custos para quem desenvolve ou utiliza essas tecnologias. E esses custos não são necessariamente iguais para uma grande empresa e para uma startup.

“Se nós regularmos demais, corremos o risco de exportar a inovação e importar tecnologia. Se nós regularmos de menos, corremos o risco de importar problemas e exportar direitos” – completa Alvarenga.

A preocupação é especialmente relevante no Brasil, onde grande parte do mercado é formada por pequenas e médias empresas. Uma obrigação que uma grande companhia consegue incorporar a suas estruturas pode representar uma barreira muito maior para uma empresa menor.

“A gente não pode deixar de lado os direitos fundamentais, mas é preciso que a gente evite que o custo regulatório se torne uma barreira de entrada e favoreça as grandes empresas que não são brasileiras e dificulte o desenvolvimento de inovação. A maior provocação é: se uma startup brasileira não consegue cumprir as exigências, mas uma big tech consegue, estamos protegendo os cidadãos brasileiros ou apenas transferindo o mercado para fora do país?” – questiona Leandro Alvarenga.

O problema, portanto, não é apenas decidir se a IA deve ser regulada, mas encontrar um ponto em que a proteção não acabe reduzindo a capacidade de inovação do próprio país.

Existe uma dificuldade que diferencia a inteligência artificial de muitas tecnologias anteriores: a velocidade de evolução.

Uma legislação pode levar anos entre a elaboração de uma proposta, a discussão no Congresso, a aprovação e a implementação. Nesse intervalo, os sistemas que ela pretende regular podem ganhar novas capacidades e mudar significativamente.

Ela impacta a vida das pessoas e a regulamentação serve para isso, para definir parâmetros razoáveis de convivência, utilização e reconhecimento dos eventuais males. Agora, um risco que se corre é óbvio. A tecnologia avança a passos muito largos. É isso que está acontecendo com a IA. Basta fazer uma breve retrospectiva do que aconteceu de 2022 para cá. Ano após ano, a tecnologia se torna diferente e mais poderosa, e, portanto, com mais capacidades, com alcance majorado. Ou seja, para variar, nós temos o debate em relação à regulamentação e à legislação, que, normalmente, não consegue acompanhar o ritmo da tecnologia. O que não quer dizer que não seja absolutamente essencial que esse debate aconteça e que exista proatividade em relação a isso.

O problema, portanto, não termina com a aprovação de uma lei. É preciso pensar em como manter as regras aplicáveis quando a tecnologia mudar.

Para Luca Belli, uma legislação representa, no melhor dos casos, o conhecimento disponível no momento em que é criada. No caso da inteligência artificial, esse conhecimento pode envelhecer rapidamente: “A lei é, na melhor das hipóteses, uma fotografia fidedigna do estado da arte e das melhores práticas no momento da adoção da lei. O problema é que, particularmente no caso da inteligência artificial, a evolução tecnológica é extremamente rápida”.

Uma possibilidade é criar regras suficientemente claras para estabelecer limites e responsabilidades, mas que tenham mecanismos capazes de acompanhar novas situações sem exigir que toda mudança tecnológica dependa de uma nova lei.

“A gente não precisa engessar a tecnologia com uma lei excessivamente detalhada. Porém, a gente precisa criar um modelo de implementação, de especificação da lei que permita adaptar a lei a circunstâncias específicas. Senão, a flexibilidade da lei […] se torna uma razão de incerteza jurídica – completa o professor da FGV.

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