A inteligência artificial (IA) avança em um ritmo que dificulta até mesmo uma tarefa básica: estabelecer regras para seu funcionamento. Enquanto governos tentam definir limites para sistemas que já participam de decisões e serviços do cotidiano, novas capacidades continuam surgindo e ampliando as possibilidades de uso da tecnologia.A discussão, portanto, não se resume a decidir se a IA deve ou não ser regulamentada. É preciso determinar quais riscos devem ser controlados, quem deve ser responsabilizado, quanto as empresas terão de fazer para cumprir as regras e como manter uma legislação atualizada diante de uma tecnologia que muda rapidamente.Para Luca Belli, professor da FGV Direito Rio, a necessidade de regulação está diretamente relacionada aos riscos que esses sistemas podem produzir. Uma IA pode funcionar de maneira diferente daquela prevista por seus desenvolvedores, produzir resultados inadequados ou ser alvo de ataques. Por isso, segundo o professor, as regras devem servir para identificar esses riscos e estabelecer mecanismos para reduzi-los.A possibilidade de que o sistema de IA não funcione como pré-definido para o desenvolvedor ou funcione de maneira errada ou seja alvo de ciberataque 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, idealmente, eliminar esses riscos.Luca Belli, professor da FGV Direito RioO desafio começa justamente depois dessa constatação. Diferentes países escolheram caminhos distintos para lidar com a tecnologia, e essas escolhas refletem não apenas preocupações com segurança e direitos, mas também interesses econômicos e estratégicos.A regulamentação da inteligência artificial envolve questões como direitos, segurança, responsabilidade e os limites para o uso da tecnologia – Imagem: Summit Art Creations/ShutterstockEuropa, Estados Unidos e China adotam caminhos diferentesA União Europeia foi uma das primeiras grandes jurisdições a criar uma legislação abrangente para inteligência artificial. O modelo europeu é baseado em riscos e coloca a proteção dos direitos fundamentais no centro da estrutura regulatória.Na prática, isso significa que aplicações com maior potencial de impacto sobre as pessoas ficam sujeitas a exigências mais rigorosas. A lógica tenta estabelecer uma relação entre o risco de determinado sistema e o nível de controle aplicado a ele.Belli, porém, aponta uma limitação importante na experiência europeia: a estratégia regulatória não teria considerado, pelo menos inicialmente, a necessidade de desenvolver alternativas próprias para reduzir a dependência de tecnologias estrangeiras. Nesse campo, Estados Unidos e China avançaram com estratégias que combinam regulação com políticas de desenvolvimento tecnológico.Nos Estados Unidos, a inteligência artificial é tratada também como uma questão de liderança tecnológica e segurança nacional. O país utiliza políticas industriais e restrições de acesso a determinadas tecnologias como instrumentos para fortalecer sua posição no setor.A China segue uma lógica semelhante de incentivo ao desenvolvimento tecnológico, mas combina essa política industrial com regulamentações específicas para aplicações que podem ter impacto social. Entre os exemplos citados por Belli estão regras para deepfakes e recomendações algorítmicas.A diferença entre essas estratégias mostra que regular IA não significa apenas estabelecer limites para empresas. As regras também podem influenciar investimentos, competitividade, desenvolvimento de modelos e a capacidade de um país construir uma cadeia tecnológica própria.Para o Brasil, essa comparação é especialmente relevante porque o país precisa adaptar experiências estrangeiras a uma realidade econômica e tecnológica diferente.Brasil tenta definir seu próprio modeloO debate brasileiro já passou da discussão inicial sobre a necessidade de regulamentar a inteligência artificial. 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 risco. Em vez de estabelecer as mesmas obrigações para todos os sistemas de IA, o texto busca diferenciar as aplicações de acordo com o potencial de impacto e estabelecer exigências proporcionais.Segundo Leandro Alvarenga, consultor de privacidade e segurança e colunista do Olhar Digital, o ponto central da discussão brasileira deixou de ser a existência da regulação e passou a ser o modelo escolhido para colocá-la em prática.A gente não está discutindo hoje se a inteligência artificial 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.Leandro Alvarenga, consultor de privacidade e segurançaO projeto brasileiro de regulamentação da inteligência artificial foi aprovado pelo Senado em 2024 e segue em discussão na Câmara dos Deputados – Imagem: Thiago Domingues Vieira / ShutterstockA classificação, porém, envolve uma série de decisões. É preciso definir o que será considerado de alto risco, quais sistemas estarão sujeitos a obrigações mais rigorosas e como essas exigências serão aplicadas a empresas de tamanhos e capacidades diferentes.É nesse ponto que aparece uma das principais preocupações do setor produtivo. Uma grande empresa pode ter recursos financeiros, técnicos e humanos para cumprir uma regulamentação complexa. Uma startup ou pequena empresa pode não ter a mesma estrutura.Para Alvarenga, a questão é encontrar a calibragem adequada. Ele avalia que sistemas capazes de impactar direitos fundamentais precisam de regulação e supervisão, mas alerta que obrigações excessivas podem afetar a capacidade de inovação do país.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.Leandro Alvarenga, consultor de privacidade e segurançaO risco de uma regulação pesada, segundo o especialista, é que o custo para cumprir as regras se torne uma barreira de entrada. Isso poderia atingir principalmente empresas menores e favorecer companhias com estruturas maiores para absorver as exigências.A consequência também pode ser tecnológica. Se empresas brasileiras encontrarem mais dificuldades para desenvolver sistemas de IA enquanto grandes companhias estrangeiras conseguirem cumprir as regras, a regulamentação pode acabar influenciando a própria composição do mercado.Por isso, Alvarenga defende que o Brasil se inspire em boas práticas internacionais, mas não simplesmente reproduza modelos criados para outras realidades econômicas e institucionais.O que acontece quando a IA toma decisões?A preocupação com inovação, porém, não elimina os motivos para criar regras. A inteligência artificial já pode participar de decisões com efeitos concretos sobre a vida das pessoas.Um sistema usado em processos de contratação, análise de crédito ou outros serviços pode produzir resultados injustos ou discriminatórios. E isso pode acontecer mesmo quando a aplicação está submetida a regras de proteção de dados.Alvarenga chama atenção justamente para essa mudança no debate. Segundo ele, a IA mostrou que os riscos não se limitam ao tratamento de informações pessoais: um sistema também pode produzir decisões problemáticas.Nesse cenário, o foco da regulação não deveria ser simplesmente controlar a tecnologia, mas as situações em que ela pode produzir impactos. Isso também envolve supervisão humana, especialmente quando a IA participa de decisões relevantes.A questão é importante porque uma decisão automatizada pode parecer objetiva justamente por ter sido produzida por um sistema. Mas os critérios utilizados, os dados empregados e a forma como o resultado é interpretado podem produzir consequências que precisam ser avaliadas por pessoas.A IA generativa tornou alguns desses problemas mais visíveis. Ferramentas capazes de produzir textos, imagens, vídeos e áudios realistas ampliaram as preocupações com fraudes, deepfakes e conteúdos difíceis de distinguir de materiais reais.A popularização da IA generativa ampliou as preocupações com deepfakes e conteúdos artificiais cada vez mais difíceis de distinguir de materiais reais – Imagem: FAMILY STOCK/ShutterstockMas, para Alvarenga, o risco de concentrar a regulação nesses casos é criar regras pensando apenas nas exceções. A maior parte das aplicações de IA tem usos considerados positivos, e a tentativa de impedir usos nocivos não deveria impedir os demais.Isso reforça a lógica de uma regulação baseada em risco: aplicações diferentes, com impactos diferentes, não necessariamente precisam estar sujeitas ao mesmo nível de exigência.O problema de criar regras para uma tecnologia que mudaMesmo quando os riscos estão identificados, existe outro obstáculo: a velocidade da evolução da IA.A legislação costuma passar por um processo longo entre elaboração, debate, aprovação e implementação. A tecnologia, por outro lado, pode mudar significativamente em poucos meses. Modelos ganham novas capacidades, ferramentas encontram novas aplicações e problemas que não estavam previstos passam a fazer parte do debate.Arthur Igreja, especialista em tecnologia e inovação, destaca justamente esse descompasso. A IA, segundo ele, se tornou mais poderosa e ganhou novas capacidades em um ritmo que a legislação normalmente não consegue acompanhar.Isso não significa que o debate regulatório deva ser abandonado. Pelo contrário: para Igreja, a velocidade da tecnologia torna ainda mais importante que exista proatividade na criação das regras.O problema também pode ser observado pela perspectiva de Belli. Para o professor, uma lei é, no melhor cenário, uma fotografia do estado da arte e das melhores práticas disponíveis quando é aprovada.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.Luca Belli, professor da FGV Direito RioUma legislação detalhada demais pode, portanto, envelhecer rapidamente. Por outro lado, regras abertas demais podem gerar dúvidas sobre sua aplicação e aumentar a insegurança jurídica.Belli defende um modelo capaz de adaptar a aplicação das regras conforme novas situações apareçam. A lei estabeleceria princípios e obrigações, enquanto mecanismos de implementação poderiam permitir ajustes diante de circunstâncias específicas.A dificuldade está em encontrar esse equilíbrio sem deixar que a flexibilidade transforme a legislação em algo imprevisível para empresas e usuários.Uma lei não funciona sozinhaExiste ainda uma etapa que começa depois da aprovação de qualquer marco regulatório: a implementação.A inteligência artificial atravessa diferentes setores da economia e pode envolver diferentes órgãos públicos na fiscalização. Uma mesma legislação pode exigir atuação coordenada de autoridades responsáveis por temas distintos, o que torna a estrutura de implementação tão importante quanto o texto aprovado pelo Congresso.Belli alerta que não basta criar regras bem formuladas se elas não forem efetivamente aplicadas.Fazer uma bela lei sem que ela seja efetiva não serve para nada.Luca Belli, professor da FGV Direito RioO professor também questiona a expectativa de que diferentes órgãos consigam se coordenar automaticamente diante de uma legislação complexa. Para ele, a estrutura de cooperação precisa ser pensada desde o início, com mecanismos capazes de definir responsabilidades e evitar conflitos de competência.Esse ponto é especialmente importante em uma tecnologia que não está restrita a um único setor. Sistemas de IA podem ser usados em serviços financeiros, saúde, educação, comércio, segurança e diversas outras áreas, criando situações em que diferentes autoridades podem ter algum papel na fiscalização.A regulação, portanto, não termina na aprovação de uma lei. É preciso definir como as regras serão interpretadas, quem vai fiscalizá-las e como o sistema será atualizado conforme surjam novas aplicações.O Brasil quer ser consumidor ou produtor de IA?A discussão sobre regulação também se conecta a uma questão mais ampla: qual será o papel do Brasil na indústria de inteligência artificial.Estados Unidos e China já concentram empresas, infraestrutura e modelos de IA, enquanto outros países tentam construir capacidade própria para reduzir dependências tecnológicas. As regras criadas agora podem influenciar justamente a capacidade brasileira de participar desse mercado.Para Alvarenga, a escolha regulatória não deve ser analisada apenas pelo impacto imediato sobre empresas. Ela também precisa considerar o efeito sobre o desenvolvimento de tecnologia no país.O que nós queremos ser é um consumidor de IA, um consumidor de tecnologia ou, efetivamente, um produtor de tecnologia? O risco de uma regulação excessivamente pesada não é apenas reduzir a inovação, é concentrar demais o poder tecnológico em poucos atores globais que não são os brasileiros.Leandro Alvarenga, consultor de privacidade e segurançaO Brasil busca definir seu papel no desenvolvimento da inteligência artificial em meio à disputa tecnológica entre grandes potências – Imagem: Zulfugar Graphics/ShutterstockO desafio é construir uma regulação que proteja direitos, estabeleça responsabilidades e reduza riscos sem transformar o cumprimento das regras em uma barreira para empresas nacionais. Ao mesmo tempo, deixar lacunas regulatórias pode expor usuários e setores inteiros a problemas que serão mais difíceis de corrigir depois.É uma escolha que envolve não apenas o uso da IA, mas a posição que o Brasil pretende ocupar em seu desenvolvimento.Para Alvarenga, o maior risco estratégico seria o país ficar de fora enquanto outras nações definem os rumos da tecnologia.O risco do Brasil aqui não é não regular a inteligência artificial. O risco do Brasil é assistir a uma revolução da inteligência artificial na arquibancada, enquanto os outros países são os que definem as regras do jogo.Leandro Alvarenga, consultor de privacidade e segurançaO post Regulação da IA pode definir se Brasil será produtor ou consumidor de tecnologia apareceu primeiro em Olhar Digital.