Rafael NazarO avanço da inteligência artificial (IA) tem dificultado a criação de regras para seu funcionamento. Enquanto governos tentam estabelecer limites para sistemas já presentes em decisões e serviços do cotidiano, novas capacidades ampliam rapidamente as possibilidades de uso da tecnologia.
O debate não envolve apenas decidir se a IA deve ser regulamentada. Também é necessário definir quais riscos precisam ser controlados, quem será responsabilizado, quais obrigações caberão às empresas e como manter a legislação atualizada diante de uma tecnologia em constante transformação.
Para Luca Belli, professor da FGV Direito Rio, a necessidade de regulação está ligada aos riscos que os sistemas podem produzir. Uma IA pode operar de forma diferente da prevista pelos desenvolvedores, apresentar resultados inadequados ou ser alvo de ataques. Por isso, as regras devem ajudar a identificar os riscos e estabelecer medidas para reduzi-los ou, idealmente, eliminá-los.
As escolhas regulatórias também refletem interesses econômicos e estratégicos. União Europeia, Estados Unidos e China adotaram caminhos diferentes para lidar com a tecnologia.
A União Europeia foi uma das primeiras grandes jurisdições a criar uma legislação abrangente para IA. O modelo europeu é baseado em riscos e prioriza a proteção dos direitos fundamentais. Aplicações com maior potencial de impacto sobre as pessoas ficam sujeitas a exigências mais rigorosas.
Belli aponta, porém, que a estratégia europeia não teria considerado inicialmente a necessidade de desenvolver alternativas próprias para diminuir a dependência de tecnologias estrangeiras.
Estados Unidos e China combinaram regulação com políticas de desenvolvimento tecnológico. Nos Estados Unidos, a IA também é tratada como tema de liderança tecnológica e segurança nacional. O país utiliza políticas industriais e restrições de acesso a determinadas tecnologias para fortalecer sua posição no setor.
A China segue uma lógica semelhante de incentivo ao desenvolvimento tecnológico, mas também criou regras específicas para aplicações com possível impacto social. Entre os exemplos citados por Belli estão normas para deepfakes e recomendações algorítmicas.
Essas diferenças mostram que regulamentar a IA não significa apenas impor limites às empresas. As regras podem influenciar investimentos, competitividade, desenvolvimento de modelos e a capacidade de um país construir sua própria cadeia tecnológica.
No Brasil, o debate avançou para a definição do modelo regulatório. O PL 2.338/2023 foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e passou a ser analisado pela Câmara dos Deputados. A proposta adota uma abordagem baseada em riscos, diferenciando as aplicações conforme seu potencial de impacto e estabelecendo exigências proporcionais.
Segundo Leandro Alvarenga, consultor de privacidade e segurança, a discussão brasileira deixou de se concentrar na necessidade de regular a IA e passou a tratar do modelo que será adotado. O texto aprovado pelo Senado segue, atualmente, uma lógica de regulação baseada em risco.
A classificação dos sistemas envolve decisões sobre o que será considerado de alto risco, quais aplicações estarão sujeitas a exigências mais rigorosas e como as regras serão aplicadas a empresas de diferentes tamanhos. Uma companhia grande pode ter recursos financeiros, técnicos e humanos para cumprir uma regulamentação complexa, enquanto startups e empresas menores podem não dispor da mesma estrutura.
Alvarenga avalia que sistemas capazes de afetar direitos fundamentais precisam de regulação e supervisão, mas alerta que obrigações excessivas podem prejudicar a inovação. Na avaliação dele, uma regulação pesada pode levar o país a exportar inovação e importar tecnologia, enquanto uma regulação insuficiente pode fazer o Brasil importar problemas e exportar direitos.
O custo de cumprimento das regras também pode se transformar em barreira de entrada, atingindo principalmente empresas menores e favorecendo companhias com maior capacidade de absorver as exigências. Se empresas brasileiras tiverem mais dificuldades para desenvolver sistemas de IA enquanto grupos estrangeiros conseguem cumprir as normas, a regulamentação poderá influenciar a própria composição do mercado.
Por isso, Alvarenga defende que o Brasil considere boas práticas internacionais, mas não copie modelos elaborados para realidades econômicas e institucionais diferentes.
A preocupação com a inovação não elimina a necessidade de regras. A IA já pode participar de decisões com efeitos concretos na vida das pessoas. Sistemas usados em processos de contratação, análise de crédito e outros serviços podem produzir resultados injustos ou discriminatórios, mesmo quando estão submetidos a normas de proteção de dados.
De acordo com Alvarenga, os riscos não estão limitados ao tratamento de informações pessoais. Os sistemas também podem produzir decisões problemáticas. Nesse cenário, a regulação deveria se concentrar nas situações em que a tecnologia pode gerar impactos, incluindo a supervisão humana em decisões relevantes.
Uma decisão automatizada pode parecer objetiva por ter sido produzida por um sistema, mas os critérios utilizados, os dados empregados e a interpretação do resultado podem gerar consequências que precisam ser avaliadas por pessoas.
A popularização da IA generativa ampliou as preocupações com fraudes, deepfakes e conteúdos artificiais difíceis de distinguir de materiais reais. Ferramentas capazes de produzir textos, imagens, vídeos e áudios realistas tornaram esses riscos mais visíveis.
Para Alvarenga, entretanto, concentrar a regulação nesses casos pode levar à criação de normas voltadas apenas para exceções. A maior parte das aplicações tem usos considerados positivos, e a tentativa de impedir usos nocivos não deveria inviabilizar os demais. Essa é uma das razões para a defesa de uma regulação baseada em riscos, com exigências diferentes para aplicações de impactos distintos.
Outro desafio é a velocidade de evolução da tecnologia. O processo de elaboração, discussão, aprovação e implementação de uma lei costuma ser longo, enquanto os modelos de IA podem ganhar novas capacidades e encontrar novas aplicações em poucos meses.
Arthur Igreja, especialista em tecnologia e inovação, destaca o descompasso entre o avanço da IA e o ritmo da legislação. Para ele, a tecnologia ficou mais poderosa e desenvolveu novas capacidades em uma velocidade que as leis normalmente não conseguem acompanhar. Esse cenário, porém, não elimina a necessidade de regulação; ao contrário, reforça a importância de uma atuação proativa.
Belli compara a legislação a uma fotografia do estado da arte e das melhores práticas disponíveis no momento em que é aprovada. Como a evolução da IA é muito rápida, uma lei detalhada demais pode envelhecer em pouco tempo. Por outro lado, regras abertas demais podem gerar dúvidas e aumentar a insegurança jurídica.
O professor defende um modelo que permita adaptar a aplicação das normas conforme novas situações surjam. A lei estabeleceria princípios e obrigações, enquanto mecanismos de implementação poderiam ser ajustados diante de circunstâncias específicas. O desafio é garantir flexibilidade sem tornar a legislação imprevisível para empresas e usuários.
A aprovação de um marco regulatório também não encerra o processo. A IA atravessa diferentes setores da economia e pode envolver diversos órgãos públicos na fiscalização. Por isso, a implementação pode exigir a atuação coordenada de autoridades responsáveis por áreas distintas.
Belli alerta que regras bem formuladas não são suficientes se não forem efetivamente aplicadas. A estrutura de cooperação precisa ser planejada desde o início, com definição de responsabilidades e mecanismos para evitar conflitos de competência.
Sistemas de IA podem ser utilizados em serviços financeiros, saúde, educação, comércio, segurança e outras áreas. A regulação, portanto, depende também de definir como as normas serão interpretadas, quem fará a fiscalização e de que forma o sistema será atualizado diante de novas aplicações.
O debate ainda se relaciona ao papel que o Brasil pretende ocupar na indústria de inteligência artificial. Estados Unidos e China concentram empresas, infraestrutura e modelos de IA, enquanto outros países tentam desenvolver capacidade própria para reduzir a dependência tecnológica.
As regras brasileiras podem influenciar a capacidade do país de participar desse mercado. Para Alvarenga, a escolha regulatória deve considerar não apenas o impacto imediato sobre as empresas, mas também seus efeitos sobre o desenvolvimento tecnológico nacional.
O desafio é criar uma regulação que proteja direitos, estabeleça responsabilidades e reduza riscos sem transformar o cumprimento das normas em uma barreira para empresas brasileiras. Ao mesmo tempo, lacunas regulatórias podem expor usuários e setores inteiros a problemas difíceis de corrigir posteriormente.
A decisão envolve, portanto, não apenas a forma como a IA será utilizada no país, mas também a posição que o Brasil pretende ocupar em seu desenvolvimento: a de consumidor de tecnologia ou a de participante capaz de produzir soluções próprias.
