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IA: A corrida por freios e a dificuldade de controle

27 de outubro de 2026
IA: A corrida por freios e a dificuldade de controle

Destaques

  • •Pesquisador deixa empresa de IA alegando irresponsabilidade; executivos propõem desacelerar o desenvolvimento.
  • •Ações judiciais e propostas de regulação enfrentam desafios técnicos e de descentralização, com modelos de código aberto escapando ao controle estatal.
  • •Especialista defende regulação focada em transparência e capacidade institucional, em vez de métricas técnicas que envelhecem rapidamente.

Um pesquisador de 27 anos, Jacob Coxon, anunciou em 8 de setembro sua saída da Anthropic, empresa de inteligência artificial (IA), citando o comportamento irresponsável de companhias do setor na corrida por sistemas mais capazes. Quatro dias depois, Dario Amodei, fundador da Anthropic, defendeu publicamente uma redução intencional no ritmo de evolução dos modelos de IA, com maior acesso para avaliadores externos e coordenação governamental. Sam Altman e Elon Musk concordaram com a proposta.

Em 19 de setembro, quatro clientes pagantes entraram com uma ação coletiva contra Anthropic, OpenAI, SpaceXAI e Google na corte federal do Distrito Norte da Califórnia. Eles alegam que a convergência de ideias sobre desaceleração, apresentada como um gesto ético, seria, na prática, um ajuste entre concorrentes para retardar o desenvolvimento em detrimento da competição.

O dilema de Collingridge e a IA

O texto discute o dilema de David Collingridge, que descreve a dificuldade de regular tecnologias: quando jovens, é possível moldá-las, mas os efeitos são desconhecidos; quando os efeitos se manifestam e o controle é necessário, a tecnologia já se espalhou demais para ser contida efetivamente. A IA, segundo o autor, comprimiu esse dilema, tornando-se amplamente distribuída antes que seus efeitos e os meios de controle fossem compreendidos.

A proposta de frear o desenvolvimento globalmente esbarra na dificuldade de definir o que exatamente deveria ser contido. As métricas técnicas atuais, como os limiares de poder computacional (FLOPs) definidos pela União Europeia (10²⁵) e pela Califórnia (10²⁶), medem o insumo (computação) e não a capacidade do modelo. Com a melhoria da eficiência algorítmica, sistemas mais potentes podem ser criados com a mesma quantidade de computação, tornando as regras rapidamente obsoletas.

A descentralização e a fuga do controle estatal

A maior dificuldade para a regulação reside na descentralização. Muitos sistemas de IA circulam em pesos abertos (open weights), permitindo que qualquer pessoa os baixe e execute em sua própria infraestrutura. Repositórios como o Hugging Face mostram um crescimento exponencial de modelos públicos, e técnicas de abliteração já removeram restrições de segurança de modelos como Llama 3.3 e Gemma 4 em questão de minutos, com custos baixos.

O autor compara a situação com a regulação de criptoativos, onde a lei sancionou o Tornado Cash, mas a natureza imutável dos contratos inteligentes tornou o bloqueio materialmente impossível. A coerção estatal, que pressupõe um gargalo físico ou institucional, falha quando o artefato (o código) escapa. O resultado tende a ser a concentração do mercado em poucas empresas com recursos para suportar o risco jurídico.

O ritmo da regulação e o futuro no Brasil

O ritmo institucional brasileiro agrava o quadro. A Lei 14.478/2022, sobre ativos virtuais, levou três anos para ganhar densidade operacional com resoluções do Banco Central. Transposto para o ciclo de inovação da IA, um arcabouço regulatório semelhante nasceria obsoleto. Além disso, regras de desaceleração defendidas por líderes do setor podem beneficiar os próprios líderes, criando barreiras de entrada.

A ação judicial na Califórnia é vista como interessante sob a ótica do direito concorrencial, pois o cartel do bem não é reconhecido. No Brasil, o ajuste entre concorrentes para limitar produção pode ser considerado infração da ordem econômica pelo CADE. O PL 2.338/2023, sobre IA, aguarda parecer na Câmara há meses, indicando que o Congresso avança quando sabe o que quer e trava quando o assunto lhe escapa.

A União Europeia adiou obrigações de alto risco do AI Act, enquanto os EUA buscam contestar leis estaduais sobre IA. A saída sustentável, segundo o autor, passa por focar em deveres de transparência, reporte de incidentes graves, proteção a denunciantes e orçamento para qualificar fiscais, em vez de métricas técnicas que se tornam obsoletas. A carência de estrutura para apuração técnica rigorosa é a maior preocupação, pois os modelos continuam sendo publicados e modificados sem que a lei consiga acompanhar.

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