Relatório | Onde canta o sabIA: governança e regulação de inteligência artificial a partir do Brasil | Plataformas e Mercados Digitais

Temas Centrais na Regulação de IA: o local, regional e o global na busca da interoperabilidade regulatória

 Temas Centrais na Regulação de IA: o local, regional e o global na busca da interoperabilidade regulatória

Por Paula Guedes

[1] [1] Pesquisadora do projeto

 

 

A utilização não regulada da inteligência artificial (IA) representa uma série de riscos para direitos fundamentais, democracia, meio-ambiente e Estado de Direito, como o reforço a discriminações não justificadas nas mais variadas esferas, auxílio para campanhas de desinformação e a intensificação da extração de recursos naturais. Por conseguinte, diferentes países, organizações e organismos internacionais se mobilizaram para buscar formas de regular os usos desta tecnologia, já que apenas as estratégias de autorregulação não foram suficientes para frear as externalidades negativas criadas ou intensificadas pela IA.

Consequentemente, vivemos hoje um processo de ebulição normativa que nos leva à discussão não mais sobre “se”, mas sim “como” regular os usos de inteligência artificial, com a contínua produção de novas propostas a nível local, regional e global tanto de hard como de soft law sobre o tema vindas de diferentes  atores globais de relevância. Estes documentos se mostram não só difíceis de acompanhar, mas também de compará-los e compreender suas convergências e particularidades.

Nesse cenário, a Data Privacy Brasil lança seu relatório “Temas Centrais na Regulação de IA: o local, regional e o global na busca da interoperabilidade regulatória”, com o apoio da Fundação Heinrich Böll. O trabalho foi fruto de meses de pesquisa do projeto “Onde canta o sabIA: governança e regulação de inteligência artificial a partir do Brasil”, onde foram analisadas mais de 20 fontes normativas locais, regionais e globais para encontrarmos pontos de convergência regulatória entre as propostas hoje em discussão, mas sem deixar de lado os aspectos típicos da realidade brasileira.

Em razão da complexidade do tema, já que o objeto a ser regulado está em constante evolução, o estudo limitou-se a três eixos temáticos principais: (i) regulação baseada no risco; (ii) avaliações de impacto algorítmico; (iii) IA Generativa; e, por fim, um capítulo próprio sobre as particularidades para a regulação de IA no Brasil. A escolha por estes assuntos não foi aleatória: os dois primeiros eixos foram selecionados por serem centrais para um adequado equilíbrio entre regulação baseada em riscos e em direitos, enquanto o terceiro representa um dos temas que mais trouxeram dúvidas sobre a abordagem regulatória nos últimos tempos. Por fim, foi incluído um tópico específico para  as particularidades nacionais para a regulação de IA à brasileira.

Nesse âmbito, apesar de ainda se ouvir falar que a regulação poderia atrapalhar o desenvolvimento tecnológico, os achados da pesquisa demonstram que este argumento deve ser rechaçado por se tratar de um falso trade-off, já que o que as diferentes propostas pretendem é permitir que haja a inovação responsável socioeconomicamente: que sejam apenas desenvolvidas e utilizadas tecnologias que reforcem direitos e não trabalhe pelo reforço de suas violações.

Dentre os pontos de destaque da pesquisa está também a constatação de que existe um fio condutor-comum entre as diferentes iniciativas regulatórias a partir da definição de uma regulação assimétrica baseada no risco (risk-based approach), o que faz com que o peso regulatório seja mais ou menos intenso de acordo com o nível de risco de determinado sistema de IA. Nesse contexto, há também a tendência de designação de quais situações apresentam riscos inaceitáveis-excessivos e de alto risco, com variações pontuais de uma proposta para outra. Mesmo com a constatação desta convergência, há certas diferenciações entre as fontes analisadas, especialmente no que se refere à uma tentativa de conciliação com uma abordagem que seja também afirmativa de direitos (rights-based approach).

Outro ponto de atenção da pesquisa pode ser extraído das obrigações de governança necessárias para a IA. Dentre elas, o estudo dá destaque para as  avaliações de impacto algorítmico (AIA), visto que a ferramenta é listada em praticamente todas as fontes normativas analisadas, que optaram por uma procedimentalização mínima da AIA por meio de um tripé: (i) publicidade; (ii) participação pública multissetorial significativa de sujeitos e grupos potencialmente afetados, especialmente dos mais vulneráveis e invisibilizados; e (iii) variedade dos riscos e benefícios a serem avaliados, devido a predominância de análise por meio dos efeitos adversos a direitos fundamentais individuais em comparação a direitos sociais, como o meio-ambiente, por exemplo.

Ademais, um dos grandes achados da pesquisa é a constatação de que há um movimento de interoperabilidade regulatória no que tange à regulação de IA. Em outras palavras, existem pontos em comum entre as propostas regulatórias que as permitem conversar entre si. Porém, é indispensável, especialmente para países de mundo majoritário ou sul global, como o Brasil, olhar para os pontos de divergência entre o regional/internacional e o local para que a regulação de IA não seja uma mera importação acrítica de modelos regulatórios de outros contextos, mas sim que esteja atenta e enderece os desafios e oportunidades locais típicos, como é o caso da luta contra o racismo e outras formas de discriminação estruturais. Apenas desta forma criaremos uma regulação de usos de IA que não represente uma nova forma de colonização regulatória.

Por fim, válido ressaltar que o objetivo central do estudo foi o de  mapear as principais discussões relacionadas à regulação de IA dentro dos eixos escolhidos para informar aos leitores sobre as discussões que ocorrem atualmente nos diferentes contextos e, assim, produzir um diagnóstico do estado da arte sobre o tópico.

Para saber mais, acesse a pesquisa completa aqui.